Классификация моделей
Вопросы к экзамену
1.Понятие моделирования. Сходство объектов. Понятия оригинала и модели. Примеры моделей.
Модель – абстракция реального явл сохраняющая его сущность, что бы анализ одних свойств дал определение влияние на другие свойства.
Моделирование – построение модели данного явления в реальном мире:
1. Изобразительная модель
2. Аналоговая
3. Математическая
2.Понятие моделирования. Процесс моделирования и необходимая последовательность этапов этого процесса.
Процесс моделирования состоит из трех задач:
1) построение модели (эта задача менее формализуема и конструктивна, в том смысле, что нет алгоритма для построения моделей);
2) исследование модели (эта задача более формализуема, имеются методы исследования различных классов моделей);
3) использование модели (конструктивная и конкретизируемая задача).
Виды моделирования:
1. Полные
2. Не полные
3. Приближенные
3.Понятие моделирования. Причины, вынуждающие применять моделирование.
Модельное исследование, как любой другой вид осознанной целенаправленной деятельности начинается с возникновения проблемы – потребности изменить в лучшую сторону существующее либо ожидаемое положение вещей в той или иной области. Источник проблемы – предшествующее развитие данной области или же внешние факторы.
4.Классификация моделей. Аспекты отношения модели к оригиналу.
КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ
Каждая модель характеризуется тремя признаками:
1) принадлежностью к определённому классу задач (по классам задач);
2) указанием класса объектов моделирования (по классам объектов);
3) способом реализации (по форме представления и обработки информации).
5.Классификация моделей по особенностям выражения свойств оригинала и особенности функционирования модели.
Математические модели, идеальные модели
6.Классификация моделей по основаниям для преобразования свойств модели в свойства оригинала.
7.Общая характеристика экспериментальных данных(ЭД).
Выборка и Генеральная совокупность
8. Источники экспериментальных данных. Цели обработки ЭД.
Наблюдение или эксперимент
9.Точность и погрешность. Абсолютная и приведенная погрешности.
Погрешность - отклонение, от заданных величин вызванное одним от видов ошибок
10. Понятие грубой, случайной и систематической погрешности.
11. Оценка рассогласования. Доверительные интервалы для оценки точности.
Доверительный интервал – интервал погрешностей попадание значения, которых соответствует удовлетворительному.
12. Основные понятия теории систем. Обзор развития системной методологии.
13.Причины распространения системного подхода. Системная парадигма. Определения и категории системы.
14. Классификация систем.
По взаимодействию с внешней средой
Структура
По характеру функций
По характеру развития
По степени организации
По сложности поведения
По характеру связи между элементами
По характеру структуры управления
По значению
15. Характеристики систем по критериям и классам. Свойства систем.
Характеристика — то, что отражает некоторое свойство системы.
16.Закономерности взаимодействия части и целого. Закономерности иерархической упорядоченности систем.
17.Закономерности осуществимости систем. Закономерности развития систем.
18.Морфологическое (структурное) описание и моделирования систем
19.Информационное описание и моделирования систем
20.Функциональное описание систем и процессов.
21.Система объекта. Структура системы. Полное множество состояний системы.
22. Структурирование системы. Динамические системы.
23.Устойчивость и управляемость динамических систем.
24.Принципы и подходы к построению математических моделей.
25. Этапы построения математических моделей.
26.Программно-аппаратные средства моделирования процессов. Метод конечных элементов, Deform, Ansys, Qform.
Ансис динамика жидкостей и газов
Кформ возможность рассчитывать пористых и порошковых материалов, отличие от Дформ
27.T-Flex. Разработка и использование функциональных схем автоматизации.
28.Введение в LabVIEW. Компьютерное моделирование в LabVIEW.
29.Visual Studio, .Net и Visual C#. Линейная структура программы.
30.Программирование на языке C#. Типы данных, переменная, ввод/вывод данных.
31.Корреляция в MathCAD(SmathStudio) и Excel.
Функции, устанавливающие связь между парами двух случайных векторов, называются ковариацией и корреляцией (или, по-другому, коэффициентом корреляции). Они различаются нормировкой, как следует из их определения (листинг 12.16):
· соrr(х) — коэффициент корреляции двух выборок;
· cvar(x) — ковариация двух выборок:
·
· программа Excel может выполнить за вас всю эту работу с помощью функции КОРРЕЛ со следующими характеристиками:
· КОРРЕЛ (массив 1; массив 2),
· где:
· массив 1 = диапазон данных для первой переменной,
· массив 2 = диапазон данных для второй переменной.
32.Экстраполяция в MathCAD(SmathStudio) и Excel.
Экстраполяция - продолжение ряда значений. Может быть линейная и экспоненциальная. Для экстраполяции необходимо не менее двух значений.
Как сделать линейную. Например в А1 - 1, А2 - 3. Выделить А1:А2 и тянуть за черный квадратик, удерживая левую кнопку мыши. Получится ряд 1,3,5,7,9 и тд.
Как сделать экспоненциальная. Например в А1 - 1, А2 - 3. Выделить А1:А2 и тянуть за черный квадратик, удерживая правую кнопку мыши. После отпускания кнопки мыши откроется контекстное меню, в котором выбрать Экспоненциальное приближение. Получится ряд 1,3,9,27,81 и тд.
Маткад Экстраполяция при помощи функции предсказания
33.Программирование циклических структур в LabVIEW
34.Моделирование с использованием математических процессоров (MathCAD, SmathStudio).