Моделирование технических систем

Математическое моделирование технических систем: от простого к сложному

Моделирование технических систем

Модель в широком смысле – это любой образ, аналог мысленный или установленный изображение, описание, схема, чертеж, карта и т.п. какого либо объема, процесса или явления, используемый в качестве его заменителя или представителя.

Сам объект, процесс или явление называется оригиналом данной модели. Моделирование – это исследование какого либо объекта или системы объектов путем построения и изучения их моделей.

Это использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов.

 На идее моделирования базируется любой метод научного исследования, при этом, в теоретических методах используются различного рода знаковые, абстрактные модели, в экспериментальных – предметные модели. Смотрите, например, наши презентации по математическому моделированию физических систем и производственных процессов.

Воспользуйтесь нашими услугами

При исследовании сложное реальное явление заменяется некоторой упрощенной копией или схемой, иногда такая копия служит лишь только для того чтобы запомнить и при следующей встрече узнать нужное явление.

Иногда построенная схема отражает какие – то существенные черты, позволяет разобраться в механизме явления, дает возможность предсказать его изменение.

Одному и тому же явлению могут соответствовать разные модели.

Задача исследователя – предсказывать характер явления и ход процесса.

Иногда, бывает, что объект доступен, но эксперименты с ним дорогостоящи или привести к серьезным экологическим последствиям. Знания о таких процессах получают с помощью моделей.

Важный момент – сам характер науки предполагает изучение не одного конкретного явления, а широкого класса родственных явлений. Предполагает необходимость формулировки каких – то общих категорических утверждений, которые называются законами. Естественно, что при такой формулировке многими подробностями пренебрегают.

Чтобы более четко выявить закономерность сознательно идут на огрубление, идеализацию, схематичность, то есть изучают не само явление, а более или менее точную ее копию или модель. Все законы- это законы о моделях, а поэтому нет ничего удивительного в том, что с течением времени некоторые научные теории признаются непригодными.

Это не приводит к краху науки, поскольку одна модель заменилась другой более современной.

Особую роль в науке играют математические модели, строительный материал и инструменты этих моделей – математические понятия. Они накапливались и совершенствовались в течениитысячелетий.

Современная математика дает исключительно мощные и универсальные средства исследования.

Практически каждое понятие в математике, каждый математический объект, начиная от понятия числа, является математической моделью.

При построении математической модели, изучаемого объекта или явления выделяют те его особенности, черты и детали, которые с одной стороны содержат более или менее полную информацию об объекте, а с другой допускают математическую формализацию.

Математическая формализация означает, что особенностям и деталям объекта можно поставить в соответствие подходящие адекватные математические понятия: числа, функции, матрицы и так далее.

Тогда связи и отношения, обнаруженные и предполагаемые в изучаемом объекте между отдельными его деталями и составными частями можно записать с помощью математических отношений: равенств, неравенств, уравнений. В результате получается математическое описание изучаемого процесса или явление, то есть его математическая модель.

Изучение математической модели всегда связанно с некоторыми правилами действия над изучаемыми объектами. Эти правила отражают связи между причинами и следствиями.

Построение математической модели – это центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит весь последующий анализ объекта.

Построение модели – это процедура не формальная. Сильно зависит от исследователя, его опыта и вкуса, всегда опирается на определенный опытный материал.

Модель должна быть достаточно точной, адекватной и должна быть удобна для использования.

Математическое моделирование.

Классификация математических моделей.

Математические модели могут быть детерменированными и стохастическими.

Детерменированные модели- это модели, в которых установлено взаимно-однозначное соответствие между переменными описывающими объект или явления.

Такой подход основан на знании механизма функционирования объектов. Часто моделируемый объект сложен и расшифровка его механизма может оказаться очень трудоемкой и длинной во времени.

В этом случае поступают следующим образом: на оригинале проводят эксперименты, обрабатывают полученные результаты и, не вникая в механизм и теорию моделируемого объекта с помощью методов математической статистики и теории вероятности, устанавливают связи между переменными, описывающими объект. В этом случае получают стахостическую модель. Встахостической модели связь между переменными носит случайный характер, иногда это бывает принципиально. Воздействие огромного количества факторов, их сочетание приводит к случайному набору переменных описывающих объект или явление. По характеру режимов модель бывают статистическими и динамическими.

Статистическая модель включает описание связей между основными переменными моделируемого объекта в установившемся режиме без учета изменения параметров во времени.

В динамической модели описываются связи между основными переменными моделируемого объекта при переходе от одного режима к другому.

Модели бывают дискретными и непрерывными, а также смешанного типа. В непрерывных переменные принимают значения из некоторого промежутка, в дискретных переменные принимают изолированные значения.

Линейные модели– все функции и отношения, описывающие модель линейно зависят от переменных и не линейные в противном случае.

Также смотрите наши презентации по математическому моделированию физических систем и производственных процессов.

Математическое моделирование.

Требования,предъявляемые к моделям.

  1. Универсальность – характеризует полноту отображения моделью изучаемых свойств реального объекта.
    1. Адекватность – способность отражать нужные свойства объекта с погрешностью не выше заданной.
    2. Точность – оценивается степенью совпадения значений характеристик реального объекта и значения этих характеристик полученных с помощью моделей.
    3. Экономичность – определяется затратами ресурсов ЭВМ памяти и времени на ее реализацию и эксплуатацию.

Математическое моделирование.

Основные этапы моделирования.

Определение цели анализа и пути ее достижения и выработки общего подхода к исследуемой проблеме. На этом этапе требуется глубокое понимание существа поставленной задачи. Иногда, правильно поставить задачу не менее сложно чем ее решить. Постановка – процесс не формальный, общих правил нет.

  1. Изучение теоретических основ и сбор информации об объекте оригинала.

На этом этапе подбирается или разрабатывается подходящая теория. Если ее нет, устанавливаются причинно – следственные связи между переменными описывающими объект. Определяются входные и выходные данные, принимаются упрощающие предположения.

Заключается в выборе системы условных обозначений и с их помощью записывать отношения между составляющими объекта в виде математических выражений. Устанавливается класс задач, к которым может быть отнесена полученная математическая модель объекта. Значения некоторых параметров на этом этапе еще могут быть не конкретизированы.

На этом этапе устанавливаются окончательные параметры моделей с учетом условия функционирования объекта. Для полученной математической задачи выбирается какой- либо метод решения или разрабатывается специальный метод. При выборе метода учитываются знания пользователя, его предпочтения, а также предпочтения разработчика.

Разработав алгоритм, пишется программа, которая отлаживается, тестируется и получается решение нужной задачи.

  1. Анализ полученной информации.

Сопоставляется полученное и предполагаемое решение, проводится контроль погрешности моделирования.

  1. Проверка адекватности реальному объекту.

Результаты, полученные по модели сопоставляются либо с имеющейся об объекте информацией или проводится эксперимент и его результаты сопоставляются с расчётными.

Процесс моделирования является итеративным. В случае неудовлетворительных результатов этапов 6. или 7. осуществляется возврат к одному из ранних этапов, который мог привести к разработке неудачной модели. Этот этап и все последующие уточняются и такое уточнение модели происходит до тех пор, пока не будут получены приемлемые результаты.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВСЕОБЩАЯ КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ ИЛИ ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

Сейчас, когда в стране происходит чуть ли не всеобщая компьютеризация, от специалистов различных профессий приходится слышать высказывания: “Вот внедрим у себя ЭВМ, тогда все задачи сразу же будут решены”. Эта точка зрения совершенно не верна, сами по себе ЭВМ без математических моделей тех или иных процессов ничего сделать не смогут и о всеобщей компьютеризации можно лишь мечтать.

В подтверждение вышесказанного попытаемся обосновать необходимость моделирования, в том числе математического, раскроем его преимущества в познании и преобразовании человеком внешнего мира, выявим существующие недостатки и пойдем… к имитационному моделированию, т.е. моделированию с использованием ЭВМ. Но все по порядку.

Прежде всего, ответим на вопрос: что такое модель?

Модель – это материальный или мысленно представленный объект, который в процессе познания (изучения) замещает оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные свойства.

Хорошо построенная модель доступнее для исследования – нежели реальный объект. Например, недопустимы эксперименты с экономикой страны в познавательных целях, здесь без модели не обойтись.

Резюмируя сказанное можно ответить на вопрос: для чего нужны модели? Для того, чтобы

  • понять, как устроен объект (его структура, свойства, законы развития, взаимодействия с окружающим миром).
  • научиться управлять объектом (процессом) и определять наилучшие стратегии
  • прогнозировать последствия воздействия на объект.

Что положительного в любой модели? Она позволяет получить новые знания об объекте, но, к сожалению, в той или иной степени не полна.

Модель сформулированная на языке математики с использованием математических методов называется математической моделью.

Исходным пунктом ее построения обычно является некоторая задача, например экономическая. Широко распространены, как дескриптивные, так и оптимизационные математические, характеризующие различные экономические процессы и явления, например:

  • распределение ресурсов
  • рациональный раскрой
  • транспортные перевозки
  • укрупнение предприятий
  • сетевое планирование.

Каким образом происходит построение математической модели?

  • Во–первых, формулируется цель и предмет исследования.
  • Во–вторых, выделяются наиболее важные характеристики, соответствующие данной цели.
  • В–третьих, словесно описываются взаимосвязи между элементами модели.
  • Далее взаимосвязь формализуется.
  • И производится расчет по математической модели и анализ полученного решения.

Используя данный алгоритм можно решить любую оптимизационную задачу, в том числе и многокритериальную, т.е. ту в которой преследуется не одна, а несколько целей, в том числе противоречивых.

Приведем пример. Теория массового обслуживания – проблема образования очередей. Нужно уравновесить два фактора – затраты на содержание обслуживающих устройств и затраты на пребывание в очереди.

Построив формальное описание модели производят расчеты, используя аналитические и вычислительные методы. Если модель хороша, то ответы найденные с ее помощью адекватны моделирующей системе, если плоха, то подлежит улучшению и замене.

Критерием адекватности служит практика.

Оптимизационные модели, в том числе многокритериальные, имеют общее свойство– известна цель(или несколько целей) для достижения которой часто приходится иметь дело со сложными системами, где речь идет не столько о решении оптимизационных задач, сколько об исследовании и прогнозировании состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. И здесь мы сталкиваемся с трудностями реализации прежнего плана. Они состоят в следующем:

  • сложная система содержит много связей между элементами
  • реальная система подвергается влиянию случайных факторов, учет их аналитическим путем невозможен
  • возможность сопоставления оригинала с моделью существует лишь в начале и после применения математического аппарата, т.к. промежуточные результаты могут не иметь аналогов в реальной системе.

В связи с перечисленными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика потребовала более гибкий метод, и он появился – имитационное моделирование “Simujationmodeling”.

Обычно под имитационной моделью понимается комплекс программ для ЭВМ, описывающий функционирование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними.

Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов.

Весьма распространенным примером использования имитационных моделей является решение задачи массового обслуживания методом МОНТЕ–КАРЛО.

Таким образом, работа с имитационной системой представляет собой эксперимент, осуществляемый на ЭВМ. В чем же заключаются преимущества?

  • Большая близость к реальной системе, чем у математических моделей;
  • Блочный принцип дает возможность верифицировать каждый блок до его включения в общую систему;
  • Использование зависимостей более сложного характера, не описываемых простыми математическими соотношениями.

Перечисленные достоинства определяют недостатки

  • построить имитационную модель дольше, труднее и дороже;
  • для работы с имитационной системой необходимо наличие подходящей по классу ЭВМ;
  • взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс) должно быть не слишком сложным, удобным и хорошо известным;
  • построение имитационной модели требует более глубокого изучения реального процесса, нежели математическое моделирование.

Встает вопрос: может ли имитационное моделирование заменить методы оптимизации? Нет, но удобно дополняет их. Имитационная модель – это программа, реализующая некоторый алгоритм, для оптимизации управления которым прежде решается оптимизационная задача.

Итак, ни ЭВМ, ни математическая модель, ни алгоритм для ее исследования порознь не могут решить достаточно сложную задачу. Но вместе они представляют ту силу, которая позволяет познавать окружающий мир, управлять им в интересах человека.

 1.2   Классификация моделей

1.2.1   Классификация с учетом фактора времени и области использования 

  • Статическая модель – это как бы одномоментный срез информации по объекту (результат одного обследования).
  • Динамическая модель-позволяет увидеть изменения объекта во времени(Карточка в поликлинике).
  • Можно классифицировать модели и по тому, к какой области знаний они принадлежат(биологические,исторические, экологические и т.п.)

1.2.

2   Классификация по области использования 

  • Учебные-наглядные пособия, тренажеры,обучающие программыОпытные модели-уменьшенные копии (автомобиль в аэродинамической трубе)
  • Научно-технические-синхрофазотрон, стенд для проверки электронной аппаратуры
  • Игровые-экономические, спортивные, деловые игры
  • Имитационные-не просто отражают реальность, но имитируют ее( на мышах испытываеется лекарство, в школах проводятся эксперементы и т.п. .Такой метод моделирования называется методом проб и ошибок

1.2.3   Классификация по способу представления Макарова Н.А

  • Материальные модели можно назвать предметными. Они воспринимают геометрические и физические свойства оригинала и всегда имеют реальное воплощение
  • Информационные модели нельзя потрогать или увидеть. Они строятся только на информации.Информационная модель совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.
  • Вербальная модель – это информационная модель в мысленной или разговорной форме.
  • Знаковая модель – это информационная модель выраженная знаками,т.е. средствами любого формального языка.
  • Компьютерная модель – модель, реализованная средствами программной среды.

“…вот нехитрая на первый взгляд задача: сколько потребуется времени, чтобы пересечь пустыню Каракумы? Ответ,разумеется зависит от способа передвижения. Если путешествоватьна верблюдах, то потребуется один срок, другой-если ехать на автомобиле, третий – если лететь самолетом.

А самое главное – для планирования путешествия требуются разные модели. Для первого случая требуемую модель можно найти в мемуарах знаменитых исследователей пустынь: ведь здесь не обойтись без информации об оазисах и верблюжьих тропах. Во втором случае незаменимая информация, содержащаяся в атласе автомобильных дорог.

В третьем – можно воспользоваться расписанием самолетных рейсов.
Отличаются эти три модели – мемуары, атлас и расписание и характером предьявления информации.

В первом случае модель представлена словесным описанием информации (описательная модель), во втором- как бы фотографией с натуры (натурная модель), в третьем – таблицей содержащей условные обозначения: время вылета и прилета, день недели, цена билета ( так называемая знаковая модель) Впрочем это деление весьма условно- в мемуарах могут встретиться карты и схемы (элементы натурной модели), на картах имеются условные обозначения (элементы знаковой модели), в расписании приводится расшифровка условных обозначений (элементы описательной модели). Так что эта классификация моделей … на наш взгля малопродуктивна”
На мой взгляд этот фрагмент демонстрирует общий для всех книг Гейна описательный (замечательный язык и стиль изложения) и как бы,сократовский стиль обучения (Все считают что это вот так. Я совершенно согласен с вами, но если приглядеться, то …). В таких книгах достаточно сложно найти четкую систему определений ( она и не предполагается автором). В учебнике под редакцией Н.А. Макаровой демонстрируется другой подход – определения понятий четко выделены и несколько статичны.

1.2.5   Классификация моделей приведенная в пособии А.И.Бочкина

Способов классификации необычно много.

Приведем лишь некоторые, наиболее известные основания и признаки:дискретность инепрерывность,матричные и скалярные модели, статические и динамические модели, аналитические и информационные модели, предметные и образно-знаковые модели, масштабные и немасштабные…Каждый признак даетопределенное знание о свойствах и модели, и моделируемой реальности. Признак может служить подсказкой о способе выполненного или предстоящего моделирования.

Дискретность и непрерывностьДискретность– характерный признак именно компьютерных моделей.Ведь компьютер может находиться в конечном, хотя и очень большом количестве состояний. Поэтому даже если объект непрерывен (время), в модели он будет изменяться скачками. Можно считать непрерывность признаком моделей некомпьютерного типа.

Случайность и детерминированность. Неопределенность, случайность изначально противостоит компьютерному миру: Запущенный вновь алгоритм должен повториться и дать те же результаты. Но для имитации случайных процессов используют датчики псевдослучайных чисел. Введение случайности в детерминированные задачи приводит к мощным и интересным моделям (Вычисление площади методом случайных бросаний).
Матричность – скалярность. Наличие параметров у матричной модели говорит о ее большей сложности и, возможно, точности по сравнениюсо скалярной. Например, если не выделить в населении страны все возрастные группы, рассматривая его изменение как целое, получим скалярную модель ( например модель Мальтуса), если выделить, – матричную (половозрастную). Именно матричная модель позволила объяснить колебания рождаемости после войны.

Источник: http://integral-russia.ru/2017/12/12/matematicheskoe-modelirovanie-chto-eto/

Моделирование технических систем

Моделирование технических систем
1 Запорожцев А.В. 1 1 ФГБОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева» Разработана методика моделирования объектных моделей сложных технических систем. Методика основана на классификации технических систем. Рассмотрены существующие системы классификации по виду, по составу технических систем.

Сделан вывод о том, что существующих систем классификации недостаточно для построения методики моделирования сложных технических систем. Предложена классификация технических систем по структуре ее элементов, включающая три типа структур: парковая, сетевая и линейная.

Рассмотрена методика построения объектной модели технических систем, имеющих сетевую и линейную структуру. Методика построения объектных моделей позволяет учитывать особенности инфраструктуры функционирования технической системы, взаимосвязь комплексов технических систем, а также структуру того оборудования, которое используется в комплексах технических систем.

классификация технических системструктура технической системы 1. ГОСТ 27.001-95 Система стандартов «Надежность в технике».
2. Кириллов Н.П. Признаки класса и определение понятия «технические системы» // Авиакосмическое приборостроение. – 2009. – № 8. 3. ОК 005-93 Общероссийский классификатор продукции.
4. ПР 50.1.

019-2000 Основные положения единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации и унифицированных систем документации в Российской федерации.
5. Хубка В. Теория технических систем. – М.: Мир, 1987. – 202 с.

В задачах проектирования систем автоматизации управления организационно-техническими системами (ОТС) важное место занимает задача моделирования технической части таких систем. Разнообразие видов технической составляющей ОТС, сложность ее структуры требует разработки общих подходов к моделированию технических систем.

Формулировка термина техническая система (ТС) зависит от поставленной задачи [2, 5]. Базовым элементом систем автоматизации управления ОТС является информационная среда, в которой содержатся сведения о структуре технической системы.

Поэтому при моделировании технических систем для решения задач автоматизации ОТС можно ограничиться следующим определением: «Техническая система это взаимосвязанная совокупность технических объектов, предназначенная для выполнения определенных функций».

Здесь технический объект это любое изделие (элемент, устройство, подсистема, функциональная единица или система), которое можно рассматривать в отдельности [1].

Классификация технических систем

Разработку моделей технических систем целесообразно подчинить набору правил, что позволит упорядочить процесс создания модели и повысить качество моделирования.

Важнейшим из таких правил является использование классификация технических систем как основы построения модели технической системы.

Наличие классификации технических систем позволяет идентифицировать вид структуры сложной технической системы, что позволяет провести декомпозицию системы в соответствии с типовой структурой.

Классификация с точки зрения состава технических систем

Рассмотрим существующие системы классификации технических систем. Все технические объекты, которые производятся на предприятиях, имеют классификационные признаки в соответствии с Единой системой классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК) [4].

Основной целью классификации в системе ЕСКК является упорядочение информации об объектах, что обеспечивает совместное использование этой информации различными субъектами.

Из классификаторов, представленных в ЕСКК, для задачи моделирования технических систем наибольшее значение имеет общероссийский классификатор продукции (ОКП) [3], который содержит перечень кодов и наименований иерархически классифицированных групп видов продукции.

Для задачи моделирования структуры технической системы наибольший интерес представляет классификация по уровню сложности технической системы [5]. Выделены следующие уровни сложности:

I. Конструктивный элемент, деталь машины.

II. Узел, механизм.

III. Машина, прибор, аппарат.

IV. Установка, предприятие, промышленный комплекс.

При разработке классификации технических систем необходимо учитывать принципы разделения изделий на части, которые приняты в Единой системе конструкторской документации. ГОСТ 2.101-68 «Виды изделий» определяет изделие как предмет или набор предметов, изготовляемых на предприятии, и делит изделия на следующие виды:

  • Детали – изделия, не имеющие составных частей.
  • Сборочные единицы — изделия, состоящие из нескольких частей.
  • Комплексы — два или более изделия предназначенных для выполнения взаимосвязанных эксплуатационных функций.

Сравнивая классификации по уровню сложности и по видам изделий, можно сделать следующие выводы:

  • Обе классификации выделяют в качестве простейшего объекта деталь.
  • Понятие сборочная единица соответствует как понятию узел, так и понятию машина (прибор, аппарат).
  • Понятия промышленный комплекс (установка) и комплекс как вид изделия отражают одинаковое свойство – объединение частей в единое целое.

Объединяя классификацию по уровню сложности, видам изделий и по видам продукции, введем следующие элементы классификации по составу технической системы:

  • Техническая система это совокупность технических объектов, выполняющих определенную функцию, соответствующую цели ее создания.
  • Оборудование – изделие, представляющее собой продукцию.
  • Узел – часть изделия, собираемая по сборочному чертежу.
  • Деталь – часть оборудования или узла, выполненная из однородного материала, изготавливаемая по детальному чертежу.
  • Комплекс оборудования – два и более оборудования, предназначенных для выполнения общих функций.

Узел и деталь являются элементами оборудования, а комплекс – это объединение оборудований. Объединение оборудований в комплексы может разделяться по уровням объединения – комплекс верхнего, среднего и нижнего уровня.

Рис. 1. Иерархическая структура технической системы

Классификация с точки зрения структуры технической системы

Техническая система как составная часть организационно-технической системы может быть отнесена к одному из следующих структурных представлений:

  • Списочная (парковая) структура однородных объектов, между которыми отсутствует взаимодействие. Каждый объект выполняет свою функцию.
  • Сетевая структура технической системы – совокупность технических объектов, между которыми есть взаимодействие. Для такого типа структуры необходимо описание не только самих технических объектов, но и описание элементов инженерной сети, через которую происходит взаимодействие технических объектов;
  • Структура линейной технической системы.

Примерами парковой структуры являюется автопарк или парк оборудования предприятия. Примером сетевой структуры являются система теплоснабжения города, включающая центральную тепловую станцию (ЦТС), совокупность тепловых пунктов (ТП) и тепловые сети для передачи теплоносителя от ЦТС к ТП и от них к жилым домам.

Примером структуры линейной технической системы является железнодорожный путь, который формируется рядом локальных и линейных инженерных сооружений – верхним строением пути, состоящим из рельсов, шпал, скреплений и балласта, и искусственными сооружениями.

Сетевая структура технической системы отличается от парковой структуры наличием сетевой компоненты, обеспечивающей взаимосвязь элементов. Это позволяет рассматривать парковую структуру является частным случаем сетевой структуры.

Моделирование структуры технических систем

Задачей моделирования структуры технической системы является отображение структурных свойств технической системы, описание отдельных ее подсистем и элементов. В зависимости от целей проекта автоматизации одна и та же техническая система будет представлена разными моделями.

Отличие моделей технической системы будет заключаться в полноте и детальности описания структурных свойств технической системы. Полнота описания ТС определяется той частью комплекса технических объектов, которая будет учтена в модели ТС.

Детальность описания ТС определяется тем уровнем иерархии, вплоть до которого будут учтены элементы ТС.

Объектная модель технической системы

Базовой моделью технической системы является ее объектная модель. Объектная модель ТС технической системы отображает ее структуру и должна отвечать на вопрос: «Из каких частей состоит каждый элемент технической системы?». Использование принципа деления целого на части определяет иерархический характер объектной модели технической системы.

Рассмотрим проблемы построения объектной модели для сетевой и линейной технической системы.

Объектная модель сетевой технической системы

Построение объектной модели основано на анализе следующей технической документации:

  • Схема расположения комплексов технической системы и экспликации к ней.
  • Эксплуатационная документация на каждый вид оборудования, используемый в технической системе.
  • Техническая документация на сетевой комплекс.

Схема расположения позволяет определить положение элементов технической системы по отношению к элементам инфраструктуры функционирования технической системы. Для технической системы, расположенной в черте города, положение объектов указывают по отношению к улицам и домам.

Для технической системы, расположенной на промышленном предприятии, положение объектов указывают по отношению к номеру цеха и номеру ячейки в данном цехе, которые образованы опорными колоннами. Могут быть использованы и другие способы указания положения объектов по отношению к элементам инфраструктуры функционирования ТС.

На схеме расположения указываются комплексы технической системы, элементы сети, обеспечивающие взаимодействие комплексов и элементы инфраструктуры функционирования технической системы. Пример схемы расположения дан на рис. 2.

На схеме представлена техническая система, состоящая из 4-х комплексов технических средств (КТС 1, 2, 3, 4), и физическая сеть, объединяющая КТС в единую систему. Сетка {A, B, C, D; 1, 2, 3, 4}служит для позиционирования элементов технической системы в системе функционирования технической системы.

На основе анализа модели уровня технической системы необходимо выделить:

  • Виды комплексов технической системы.
  • Виды элементов инженерных сетей.

Виды комплексов технических систем определяются по критерию одинаковой внутренней структуры. Для каждого вида комплекса технической системы необходимо построить свою модель, в которой отображаются комплексы технической системы нижнего уровня и те виды оборудования, которые используются в данном комплексе.

Рис. 2. Схема расположения комплексов технической системы

Рис. 3. Объектная модель комплекса технической системы

Так как каждый вид оборудования имеет свою внутреннюю структуру, то для каждого вида оборудования необходимо построить свою модель, в которой это оборудование разделено на узлы и детали.

Завершающим этапом разработки модели сетевой технической системы является разработка модели инженерных сетей.

На этапе анализа схемы расположения технической системы и экспликации к ней необходимо выделить виды технических объектов, которые использованы для построения инженерной сети ТС.

Рассмотрим модель инженерной сети на примере трубопроводной сети, основные элементы которой представлены на схеме.

Отличительной особенностью трубопроводной сети, является то, что часть ее элементов (трубы, соединительные элементы) изготавливаются по монтажной схеме, а часть (арматура) является определенным видом оборудования. Однако в большинстве случаев, разрабатывать модель внутренняя структура арматуры не требуется.

Рис. 4. Объектная модель оборудования

Рис. 5. Объектная модель сетевой структуры технической системы

Объектная модель линейной технической системы

Особенностью линейной технической системы является использование технических объектов для формирования инфраструктуры. Рассмотрим проблемы создания объектной модели распределенной технической системы на примере железнодорожного пути.

Железнодорожный путь – сложный комплекс линейных и сосредоточенных инженерных сооружений и обустройств, расположенных в полосе отвода. Основным элементом железнодорожного пути является рельсовая колея, которая образована из рельсов, шпал, скреплений и других элементов, которые вместе составляют верхнее строение пути.

Верхнее строение пути укладывают на земляное полотно. В местах пересечения железнодорожного пути с реками, оврагами и другими препятствиями верхнее строение пути укладывается на искусственные сооружения.

К важным устройствам железнодорожного пути относят стрелочные переводы, так как вся сложная структура железнодорожных путей основана на их разделении (соединении), которое происходит в стрелочном переводе.

Технической системой является совокупность железнодорожных путей, представляющих единое целое – инфраструктурную часть железной дороги как целостную часть организационно-технической системы.

В действительности в инфраструктурную часть железной дороги кроме железнодорожного пути входят и устройства электроэнергетики, сигнализации и связи.

Однако структурообразующим элементом инфраструктуры железной дороги является железнодорожный путь.

С геометрической точки зрения железнодорожный путь представляет собой сеть, состоящую из узлов и дуг. Дугами являются участки железнодорожного пути между двумя узлами. Узлами являются объекты, соединяющие несколько участков железнодорожного пути.

Схема расположения железнодорожных путей представляет собой совокупность узлов и дуг, каждый из которых имеет уникальное имя.

Рис. 6. Схема расположения объектов линейной технической системы

Для представления элементов линейной технической системы необходимо представить иерархическую структуру объектов, которая в совокупности образует эту систему. Если ограничиваться только основными элементами, то модель инфраструктурной части железной дороги может быть представлена на следующей схеме (рис. 7).

Рис. 7. Модель объектов железной дороги

Рельсы, шпалы, скрепления являются изделиями (деталями), которые собираются на специализированных предприятиях в технологические комплексы, которые затем укладываются в железнодорожный путь.

Такими комплексами могут быть: рельсошпальная решетка, в которой с помощью скреплений соединены два рельса и необходимое число шпал; рельсовая плеть – сваренные воедино несколько рельсов. Элементы стрелочных переводов также изготавливаются на предприятиях как детали и собираются в единый технический объект в месте установки.

Искусственные сооружения представляют собой сложные инженерные сооружения, которые строятся по специальным проектам. Модель искусственного сооружения разрабатывается по тем же правилам, что и модель оборудования.

Заключение

Технические системы часто имеют сложную структуру, что требует структурного подхода к их моделированию.

Моделирование технических систем должно основываться на типизации технических систем и на анализе структурных свойств как технической системы в целом, так и ее отдельных элементов.

Центральным элементом модели технической системы является оборудование как изделие, которое производится на предприятии.

Рецензенты:

Панов А.Ю., д.т.н., заведующий кафедрой «Теоретическая и прикладная механика», ФГБОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева», г. Нижний Новгород;

Федосенко Ю.С., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Информатика, системы управления и телекоммуникации», ФГБОУ ВПО «Волжская государственная академия водного транспорта», г. Нижний Новгород.

Работа поступила в редакцию 28.07.2014.

Библиографическая ссылка

Источник: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=34755

Biz-books
Добавить комментарий