Задачи общей  теории моделирования заключаются  в решении перечисленных проблем. При поиске решений используются:

1. Методы теории подобия
2. Методы теории расчета цепей
3. Методы теории систем автоматического управления
4. Численные методы

Глобальными целями моделирования являются вопросы  изучения природы систем, возможностей их структурного развития и прогнозирование  поведения.

Применение  моделирования при решении задач проектирования и диагностирования электронных устройств

В настоящее  время моделирование на ЭВМ поведения  электронных устройств является неотъемлемой частью систем автоматизации  проектирования и диагностирования .

Суть моделирования  состоит в построении математической модели исследуемого устройства – системы соотношений, описывающей поведение этого устройства с заданной точностью и последующем анализе поведения модели по ее реакции на входные воздействия. С помощью моделирования решаются следующие основные задачи :

– проверка правильности функционирования устройства;

– анализ временных характеристик устройства;

– проверка цепей установки в начальное состояние;

– анализ на состязания;

– получение эталонных значений выходных сигналов;

– определение диагностических свойств тестов;

В математической модели устройства выделяют три составляющие:

– модель сигналов;

– модели элементов;

– модель взаимодействия между элементами и внешней средой.

Целевое назначение моделирования на этапе внедрения и эксплуатации сложных систем — это проигрывание возможных ситуаций для принятия обоснованных и перспективных решений по управлению объектом. Моделирование (имитацию) также широко применяют при обучении и тренировке персонала автоматизированных систем управления, вычислительных комплексов и сетей, информационных систем в различных сферах. В этом случае моделирование носит характер деловых игр.

 Модель, реализуемая  обычно на ЭВМ, воспроизводит  поведение управляемого объекта  и внешней среды, а люди в  определенные моменты времени принимают решения по управлению объектом. При прогнозировании развития сложных систем

роль моделирования  очень высока, так как это единственная возможность ответить на многочисленные вопросы о путях дальнейшего  эффективного развития системы и выбора из них наиболее оптимального. 

  
 
 

  Общие правила построения и способы реализации моделей систем

В настоящее  время метод машинного моделирования  широко применяется при разработке обеспечивающих и функциональных подсистем  различных АСОИУ (интегрированных АСУ, автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний, систем автоматизации проектирования и т. д.).

При этом, как  уже отмечалось, независимо от объекта  можно выделить следующие основные этапы моделирования:

1) построение концептуальной модели системы S и ее формализация;

2) алгоритмизация  модели системы S и ее машинная  реализация;

3) получение  результатов машинного моделирования  и их интерпретация. 

Методология машинного  моделирования. На первом этапе моделирования формулируется модель, строится ее формальная схема и решается вопрос об эффективности и целесообразности моделирования системы S (об аналитическом расчете или имитационном

моделировании) на вычислительной машине (на ЭВМ, АВМ  или ГВК).

На втором этапе математическая модель, сформулированная на первом этапе, воплощается в машинную, т. е. решается проблема алгоритмизации модели, ее рационального разбиения на блоки и организации интерфейса между ними, а также задача получения необходимой точности и достоверности результатов при проведении машинных экспериментов. На третьем этапе ЭВМ используется для имитации процесса функционирования системы S, для сбора необходимой информации, ее статистической обработки и интерпретации результатов моделирования.

При этом следует учитывать, что на всех этапах моделирования переход от описания к машинной модели , разбиение модели на части, выбор основных и второстепенных параметров, переменных и характеристик системы являются неформальными операциями, построенными на эвристических принципах, охватывающих как механизм принятия решений, так и проверку соответствия принятого решения действительности. Обобщая полученные результаты в области методологии машинного моделирования, можно условно разделить эвристические принципы моделирования на совокупность основных правил построения моделей систем и способов их машинной реализации, причем правила определяют общие свойства, которыми должна обладать построенная машинная модель, а способы реализации дают конкретные приемы получения нужных свойств модели системы. Следует отметить, что правила построения и способы их реализации образуют единую систему, так что обособленное их рассмотрение не дает полного представления о методологии машинного моделирования .

Иерархическая структура взаимосвязи эвристических  правил построения и практических способов реализации машинных моделей может быть условно представлена в виде схемы 1. которая задает цепь неформальных действий, выполняемых при моделировании систем в широком смысле этого слова.

На рисунке  приняты следующие обозначения: правила:

1 — сопоставление  точности и сложности модели;

2 — соразмерность  погрешностей моделирования и  описания;

3 — реализация  блочного представления модели;

4 — специализация  моделей для конкретных условий;

5 — достаточность  набора элементов модели;

б — наглядность  модели для исследователя и пользователя; способы:

7 — минимальный  обмен информацией между блоками; 

8 — упрощение  модели по критерию интерпретации; 

9 — удаление  блоков с модификацией критерия;

10 — замена  зависимых воздействий независимыми;

11 — проверка  точности на условных моделях ; и

12- проверка  точности по сходимости результатов;

13 — выбор  эквивалента входных блоков;

14 — сравнение  моделей различной сложности; 

15 — параллельное моделирование вариантов системы.

На схеме сплошными  линиями показаны связи общих  правил и способов с частными, пунктирными  — возможность использования  соответствующего правила или способа.

Характеристика  проблемы моделирования  систем

С развитием системных исследований, с расширением экспериментальных методов изучения реальных явлений все большее значение приобретают абстрактные методы, появляются новые научные дисциплины, автоматизируются элементы умственного труда. Важное значение при создании реальных систем имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на чисто теоретических изысканиях. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний. Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математических экспериментов. Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов поведения, построение системы в соответствии с поставленной перед нею целью — основная проблема при проектировании современных систем (в том числе и ИС), поэтому моделирование можно рассматривать как один из методов, используемых при проектировании и исследовании больших систем. Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия — основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаваться чисто теоретическим путем, но по сути базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность. В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедуру организации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществляют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса. В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т. д. В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель, имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качестве, которое характеризует реальный объект. Объективно реальный объект обладает некоторой формальной структурой, поэтому для любой модели характерно наличие некоторой структуры, соответствующей формальной структуре реального объекта, либо изучаемой стороне этого объекта. Характеристики моделей систем. В основе моделирования лежат информационные процессы, поскольку само создание модели М базируется на информации о реальном объекте. В процессе реализации модели получается информация о данном объекте, одновременно в процессе эксперимента с моделью вводится управляющая информация, существенное место занимает обработка полученных результатов, т. е. информация лежит в основе всего процесса моделирования. Все более сложным становится объект моделирования. В качестве объекта моделирования выступают сложные организационно-технические системы, которые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель М также становится частью системы S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее. 1. Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.

2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.

3. Целостность,  указывающая на то, что создаваемая  модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

4. Неопределенность, которая проявляется в системе:  по сос-тоянию системы, возможности  достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации и т. д. 
 

Основные  этапы моделирования

Моделирование - творческий процесс. В наиболее общем  виде его можно представить поэтапно в следующем виде. При решении конкретной задачи эта схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок будет убран или усовершенствован, какой-то — добавлен. Содержание этапов определяется поставленной задачей и целями моделирования.

Каждый раз  при решении конкретной задачи такая  схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок может быть убран или усовершенствован. Все этапы определяются поставленной задачей и целями моделирования.

I этап. Постановка  задачи

Под задачей  в самом общем смысле понимается некая проблема, которую надо решить. Главное — определить объект моделирования и понять, что собой должен представлять результат.

По характеру  постановки все задачи можно разделить  на две основные группы. К первой группе можно отнести задачи, в  которых требуется исследовать, как изменяется характеристика объекта при некотором воздействии на него. Такую постановку задачи принято называть “что будет, если...”. Вторая группа задач имеет такую обобщенную формулировку: какое надо произвести воздействие на объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному условию? Такая постановка задачи часто называется “как сделать, чтобы...”.

Цели моделирования  определяются расчетными параметрами  модели. Чаще всего это поиск ответа на вопрос, поставленный в формулировке задачи.

Далее переходят к описанию объекта или процесса. На этой стадии выявляются факторы, от которых зависит поведение модели. При моделировании в электронных таблицах учитывать можно только те параметры, которые имеют количественные характеристики.

Иногда задача может быть уже сформулирована в упрощенном виде, и в ней четко поставлены цели и определены параметры модели, которые надо учесть.

При анализе  объекта необходимо ответить на следующий  вопрос: можно ли исследуемый объект или процесс рассматривать как  единое целое или же это система, состоящая из более простых объектов? Если это единое целое, то можно перейти к построению информационной модели. Если система — надо перейти к анализу объектов, ее составляющих, определить связи между ними.

II этап. Разработка  модели

По результатам анализа объекта составляется информационная модель. На этом этапе выясняются свойства, состояния, действия и другие характеристики элементарных объектов в любой форме: устно, в виде схем, таблиц. Формируется представление об элементарных объектах, составляющих исходный объект, т. е. информационная модель. Модели должны отражать наиболее существенные признаки, свойства, состояния и отношения объектов предметного мира. Именно они дают полную информацию об объекте.

Прежде чем  приступить к процессу моделирования, человек делает предварительные наброски чертежей либо схем на бумаге, выводит расчетные формулы, т. е. составляет информационную модель в той или иной знаковой форме, которая может быть либо компьютерной, либо некомпьютерной. . Учитывая, что мы будем работать в среде электронных таблиц, то информационную модель необходимо преобразовать в математическую.

Процесс выбора математической модели объекта заканчивается  ее предварительным контролем, который также является первым шагом на пути к исследованию модели. При этом осуществляются следующие виды контроля (проверки): размерностей; порядков; характера зависимостей; экстремальных ситуаций; граничных условий; математической замкнутости; физического смысла; устойчивости модели .

Контроль размерностей сводится к проверке выполнения правила, согласно которому приравниваться и складываться могут только величины одинаковой размерности.

Контроль порядков величин направлен на упрощение модели. При этом определяются порядки складываемых величин и явно малозначительные слагаемые отбрасываются.

Анализ характера зависимостей сводится к проверке направления и скорости изменения одних величин при изменении других. Направления и скорость, вытекающие из ММ, должны соответствовать физическому смыслу задачи.

Анализ экстремальных ситуаций сводится к проверке наглядного смысла решения при приближении параметров модели к нулю или бесконечности.