Моделирование в научном и техническом творчестве

Интересные идеи пришли в область информационных методов анализа развития науки  в связи с появившейся возможностью автоматизированного составления  индексов связей (ИНС) между различными научными публикациями.

Подобным образом  составляются ежегодно издаваемые перекрестные библиографические указатели информации по важнейшим разделам науки. Однако, как это нередко бывает в науке, очень скоро выяснились и другие его возможности, специфически важные для науковедения. ИНС оказался мощным и перспективным инструментом анализа тенденций развития науки, диагноза состояния междисциплинарных связей и прогнозирования ряда явлений в жизнедеятельности организма науки. Исходная предпосылка этих ценных для науковедения свойств ИНС содержится в том факте, что сеть фактического взаимовлияния, построенная по данным ИНС, является информационным отображением - моделью историко-логической сети связей реального процесса развития науки.

Используя хорошо известные сейчас математические методы, можно производить анализ информационных сетей любой сложности, получая  объективные данные о фактическом  взаимовлиянии, тенденциях в перераспределении  усилий исследователей, интенсивности  и направленности миграции научной  информации из одних областей исследований во многие другие и т. п.

В типичных для  нашего времени условиях широкого фронта научно исследовательских работ, колоссальных объемов информации и все возрастающего  значения взаимодействия наук даже хорошо информированному и компетентному  исследователю трудно оперативно уследить за изменениями в тактике решения  научной проблемы, происходящими  в разных странах. Изменения в  структуре потоков информации - их чувствительный индикатор. На основе анализа  этих изменений можно прогнозировать предстоящие потребности в возникновении  новых специализированных научных  учреждений, необходимость в существующих и новых журналах, назревающее  обособление новых относительно самостоятельных научных направлений. Структура, интенсивность и направленность сетей фактического взаимовлияния  позволяют также прогнозировать ожидаемые в отдельных областях крупные научные сдвиги, а иногда дают материал для объяснения причин низкой результативности тех или  иных направлений.

В последние  годы внимание науковедов привлекают возможности использования для  анализа опыта развития науки методов исследования операций. Применительно к задачам программных и организационных прогнозов подобный подход начинает складываться в попытки создания экономико-математических моделей выбора вариантов развития и целесообразного распределения ресурсов, что весьма актуально с точки зрения последующего использования прогнозных данных.

3. Виды моделей

Теория подобия  и моделирования, являющаяся, в сущности, теорией постановки и обработки проводимых экспериментальных и аналитических исследований, способна в значительной мере разрешить многие возникающие при этом трудности. Однако подобие и моделирование не могут становиться и не стали отдельной (специальной) наукой, хотя в гносеологическом плане выделяют некоторые общие свойства, присущие всем моделям. Эти свойства заключаются в наличии некоторой структуры статической и динамической, которая подобна или рассматривается в качестве подобной структуры другой системы. Любая модель, таким образом, находящийся в соответствии с изучаемым объектом или какой-либо из его сторон. В процессе изучения модель служит относительно самостоятельным «квазиобъектом», позволяющим получить при его исследовании некоторые знания о самом изучаемом объекте.

Концептуальные  модели предполагают разработку и использование моделей, формируемых наблюдение в процессе обучения и наблюдения за объектом во время его функционирования. Модели позволяют оценивать значимость свойств целостности, выявлять свойства системы и приходить в некоторые состояние, определяемое ее собственной структурой. Иногда выделяют логические модели, которые строятся с помощью аппарата математической логики, а формальное построение используется далее для содержательной их интерпретации.

Кибернетические модели основываются на получении соотношений между входными и выходными функциями для некоего черного или серого ящика, представляющего изучаемое явление, без раскрытия его внутренней структуры.

Квазианалоговые модели и электронные модели занимаются синтезом цепей, являющихся моделями различных объектов, имеют особенно большое значение в настоящее время при решении задач, возникающих при проектировании и эксплуатации больших систем технического назначения.

Электронное моделирование  позволяет успешно решать задачи объектов и явлений путем создания модели из комбинированных операционных блоков и проведения синтеза моделей. Набор универсальных комбинационных операционных блоков позволяет создавать универсальные и специализированные аналоговые машины (АВМ), связанные с универсальными цифровыми вычислительными машинами (ЭВМ).

В последнее  время много внимания уделяется  задачам синтеза в отличие  от задач анализа. Синтез требует не просто определения характера процесса при заданных его начальных условиях, но определения таких воздействии на систему (и такое ее моделирование), при которых удалось бы выявить характер и величину воздействии, обеспечивающих в данной системе такой характер процессов, который желательно придать процессам в проектируемой или уже функционирующей системе.

Модель открывает  большие возможности проверять  предпосылки различных соотношений  и допущений, принятых при математическом описании различных процессов, возникающих  в аварийных условиях, и воспроизводить все действия персонала в условиях, близких к естественным, необходимых  для устранения аварийных ситуации, т. е. осуществить психологическое  моделирование операции. Подобие и моделирование не только находятся в противоречии с аналитическими методами, применяющими цифровые вычислительные машины, но, напротив, подкрепляют их, обеспечивая проверку аналитических методов, способствуя уверенности в их применениях.

4. Физическое и аналоговое  подобие в моделирование

моделирование наука творчество

Поставленная  задача может быть осуществлена: 1) при  натуральном моделировании, когда  в объект, подлежащий исследованию, не вносят изменений и не создают  специальных установок (производственный эксперимент); при моделировании, осуществляемом путем обобщения сведений о явлениях или отдельных процессах, происходящих в натуре, и т. д.; 2) на специальных  моделях и стендах.

Физическая модель (например, энергосистемы) представляет собой миниатюрную копию физически  реальной системы. Для всякой модели всегда четко формулируется круг задач, который будет решаться с  ее помощью. Это выявляет те части системы, которые должны быть воспроизведены на модели с наибольшей полнотой и точностью, требуемыми теорией подобия (условия соблюдения критериев подобия) и практической необходимостью.

Если явления  в двух сопоставляемых системах имеют  различную физическую природу, но некоторые  наиболее интересные для данного  исследования процессы, происходящие в двух системах, описываются формально  одинаковыми дифференциальными  уравнениями, то можно сказать, что  одна система является прямой моделью-аналогом другой (структурное моделирование  является разновидностью аналогового  моделирования, при котором дифференциальные уравнения, описывающие физический процесс, представляются отдельными элементами). Применение прямых моделей-аналогов ограничено, поскольку не для всех задач можно выявить аналогию и подобрать модель. В этом отношении структурные модели, поэлементно моделирующие отдельные математические операции, более универсальны и обеспечивают большую точность.

Заключение

Моделимрование -- исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

В силу многозначности понятия «модель» в науке и  технике не существует единой классификации  видов моделирования: классификацию  можно проводить по характеру  моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике  и т. д.).

Процесс моделирования  включает три элемента: субъект (исследователь); объект исследования; модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Первый этап построения модели предполагает наличие  некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной  мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как  в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного  во всех существенных отношениях отличия  от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта  осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе  модель выступает как самостоятельный  объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при  которых сознательно изменяются условия функционирования модели и  систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа  является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем  этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал -- формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвертый этап -- практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование -- циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Сейчас трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов  человека, жизнедеятельности Азовского  моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы  могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

По результатам  моделирования разрабатываются  конструкции новых устройств. Таким  образом, техническое конструирование  позволяет перейти от идеального устройства к реальному.

Библиографический список использованной литературы

1) Основы научных  исследований: Учеб. для техн. вузов / В. И. Крутов, И. М. Грушко, В. В. Попов и др.; Под ред. В. И. Крутова, В. В. Попова. - М.: Высш. шк., 1989. - 400 с.: ил.

2) Основы научных  исследований: Учеб. пособие / И. Г. Анкудинов, А. М. Митрофанов, О. Л. Соколов. - СПб.: СЗТУ, 2002. - 67 с.

3) Моделирование  в научно-технических исследованиях. / А. Н. Лебедев. - М.: Радио и связь, 1989.

4) Основы инженерного  творчества: Учеб. пособие для студентов вузов / А. И. Половинкин. - М.: Машиностроение, 1988.

5) Моделирование  в научном познании. / Р. А. Браже, А. А. Гришина. - Ульяновск: УлГТУ, 2007. - 58 с.