Классификация моделей и параметров используемых при автоматизированном проектировании
Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
При автоматизированном проектировании широко используют модель проектируемого объекта, отражающую некоторые интересующие проектировщика свойства объекта. Модель может представлять собой физический объект (макет, стенд) или так называемую спецификацию. Среди моделей-спецификаций различают функциональные, поведенческие, информационные, структурные. Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
Математические модели могут быть геометрическими, топологическими, динамическими, логическими и т.п., если они отражают соответствующие свойства объектов. Наряду с математическими моделями при проектировании используют функциональные IDEFO-uo- дели, информационные модели в виде диаграмм «сущность — отношение», геометрические модели.
Математические модели могут быть символическими и численными. При использовании символических моделей оперируют не значениями величин, а их символическими обозначениями (идентификаторами). Численные модели могут быть аналитическими, когда их можно представить в виде явно выраженных зависимостей выходных параметров Y от внутренних X и внешних параметров Q. Численная модель называется алгоритмической, если связь параметров Y, X и Q задана неявно в виде алгоритма. Важным частным случаем алгоритмических моделей являются имитационные поведенческие модели.
Классификацию математических моделей объектов проектирования выполняют также по ряду других признаков. Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели системного уровня, макроуровня и микроуровня.
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т.п.
На системном уровне преимущественно применяют модели в виде систем массового обслуживания и сетей Петри, на функциональнологическом — автоматные модели на основе аппарата передаточных функций или конечных автоматов, на макроуровне (уровне систем с сосредоточенными параметрами) — системы алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений, на микроуровне (уровне систем с распределенными параметрами) — дифференциальные уравнения в частных производных. Особое место в автоматизированном проектировании занимают геометрические модели.
Кроме того, различают понятия полных моделей и макромоделей, статических и динамических моделей, детерминированных и стохастических, непрерывных и дискретных моделей.
Полная модель объекта в отличие от макромодели описывает не только внешнее поведение объекта, но и внутренние процессы объекта.
Статические модели формализуют статические состояния объекта. В этих моделях не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамические модели отражают поведение системы во времени. В этих моделях обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различают в зависимости от того, учитываются или нет в них случайные факторы.
В непрерывных моделях переменными состояния являются непрерывные величины, в дискретных моделях — дискретные величины. В ряде случаев приходится использовать смешанные модели, в которых одни подсистемы представлены аналоговыми, а другие—дискретными моделями.
Информационные модели адекватны информационному аспекту проектируемой системы. Данные модели используют прежде всего при морфологическом анализе системы.
Наибольшие трудности возникают при математическом моделировании слабоструктурированных систем, что характерно в первую очередь для системного уровня проектирования. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
В автоматизированных проектных процедурах вместо еще не существующего проектируемого объекта оперируют некоторым квазиобъектом-моделью, которая отражает некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Модель может быть физическим объектом (макет, стенд) или спецификацией. Среди моделей-спецификаций различают упомянутые выше функциональные, поведенческие, информационные, структурные модели (описания). Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
Математическая функциональная модельв общем случае представляет собой алгоритм вычисления вектора выходных параметров Y при заданных векторах параметров элементов X и внешних параметров Q.
Классификацию математических моделей выполняют также по ряду других признаков. Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели уровней системного, функционально-логического, макроуровня (сосредоточенного) и микроуровня (распределенного).
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т. п.
Кроме того, введены понятия полных моделей и макромоделей, моделей статических и динамических, детерминированных и стохастических, аналоговых и дискретных, символических и численных.
Полная модельобъекта в отличие от макромоделиописывает не только процессы на внешних выводах моделируемого объекта, но и внутренние для объекта процессы.
Статическиемодели описывают статические состояния, в них не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамическиемодели отражают поведение системы, т. е. в них обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различают в зависимости от учета или неучета случайных факторов.
Информационныемодели относятся к информационной страте автоматизированных систем, их используют прежде всего при инфологическом проектировании баз данных для описания связей между единицами информации.
Наибольшие трудности возникают при создании моделей слабоструктурированных систем, что характерно прежде всего для системного уровня проектирования. Здесь значительное внимание уделяется экспертным методам. В теории систем сформулированы общие рекомендации по подбору экспертов при разработке модели, организации экспертизы, по обработке полученных результатов. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Обычно в имитационных моделях фигурируют фазовые переменные. Так, на макроуровне имитационные модели представляют собой системы алгебро-дифференциальных уравнений
Ф(dV/dt,V, t) = 0 при t = 0, V = Vo, (1.1)
Выходные параметры систем могут быть двух типов. Во-первых, это параметры-функционалы, т. е. функционалы зависимостей V(Y) в случае использования (1.1). Примеры таких параметров: амплитуды сигналов, временные задержки, мощности рассеивания и т. п. Во-вторых, это параметры, характеризующие способность проектируемого объекта работать при определенных внешних условиях. Эти выходные параметры являются граничными значениями диапазонов внешних переменных, в которых сохраняется работоспособность объекта.
Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
В автоматизированных проектных процедурах вместо еще не существующего проектируемого объекта оперируют некоторым квазиобъектом-моделью, которая отражает некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Модель может быть физическим объектом (макет, стенд) или спецификацией. Среди моделей-спецификаций различают упомянутые выше функциональные, поведенческие, информационные, структурные модели (описания). Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
Математическая функциональная модельв общем случае представляет собой алгоритм вычисления вектора выходных параметров Y при заданных векторах параметров элементов X и внешних параметров Q.
Классификацию математических моделей выполняют также по ряду других признаков. Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели уровней системного, функционально-логического, макроуровня (сосредоточенного) и микроуровня (распределенного).
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т. п.
Кроме того, введены понятия полных моделей и макромоделей, моделей статических и динамических, детерминированных и стохастических, аналоговых и дискретных, символических и численных.
Полная модельобъекта в отличие от макромоделиописывает не только процессы на внешних выводах моделируемого объекта, но и внутренние для объекта процессы.
Статическиемодели описывают статические состояния, в них не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамическиемодели отражают поведение системы, т. е. в них обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различают в зависимости от учета или неучета случайных факторов.
Информационныемодели относятся к информационной страте автоматизированных систем, их используют прежде всего при инфологическом проектировании баз данных для описания связей между единицами информации.
Наибольшие трудности возникают при создании моделей слабоструктурированных систем, что характерно прежде всего для системного уровня проектирования. Здесь значительное внимание уделяется экспертным методам. В теории систем сформулированы общие рекомендации по подбору экспертов при разработке модели, организации экспертизы, по обработке полученных результатов. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Обычно в имитационных моделях фигурируют фазовые переменные. Так, на макроуровне имитационные модели представляют собой системы алгебро-дифференциальных уравнений
Ф(dV/dt,V, t) = 0 при t = 0, V = Vo, (1.1)
Выходные параметры систем могут быть двух типов. Во-первых, это параметры-функционалы, т. е. функционалы зависимостей V(Y) в случае использования (1.1). Примеры таких параметров: амплитуды сигналов, временные задержки, мощности рассеивания и т. п. Во-вторых, это параметры, характеризующие способность проектируемого объекта работать при определенных внешних условиях. Эти выходные параметры являются граничными значениями диапазонов внешних переменных, в которых сохраняется работоспособность объекта.
Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
В автоматизированных проектных процедурах вместо еще не существующего проектируемого объекта оперируют некоторым квазиобъектом — моделью, которая отражает некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Модель может быть физическим объектом (макет, стенд) или спецификацией. Среди моделей-спецификаций различают упомянутые выше функциональные, поведенческие, информационные, структурные модели (описания). Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
В свою очередь, математические модели могут быть геометрическими, топологическими, динамическими, логическими и т. п., если они отражают соответствующие свойства объектов.
Математическая функциональная модель в общем случае представляет собой алгоритм вычисления вектора выходных параметров У при заданных векторах параметров элементов X и внешних параметров Q.
Математические модели могут быть символическими и численными. При использовании символических моделей оперируют не значениями величин, а их символическими обозначениями (идентификаторами). Численные модели могут быть аналитическими, т. е. их можно представить в виде явно выраженных зависимостей выходных параметров У от параметров внутренних X и внешних Q, или алгоритмическими, в которых связь У, X и Q задана неявно в виде алгоритма моделирования.
Классификацию математических моделей выполняют также по ряду других признаков. Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели уровней системного, функцио нально-логического, макроуровня (сосредоточенного) и микроуровня (распределенного).
Кроме того, введены понятия полных моделей и макромоделей, моделей статических и динамических, детерминированных и стохастических, аналоговых и дискретных.
Полная модель объекта в отличие от макромодели описывает не только процессы на выходе объекта, но и внутренние процессы.
Статические модели описывают статические состояния, в них отсутствует время в качестве независимой переменной. Динамические модели отражают поведение системы, т. е. в них обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различают в зависимости от учета или не учета случайных факторов.
В аналоговых моделях переменные — непрерывные величины, в дискретных — дискретные, в частном случае дискретные модели являются логическими (булевыми), в них состояние системы и ее элементов описывается булевыми величинами. В ряде случаев полезно применение смешанных моделей, в которых одна часть подсистем характеризуется аналоговыми моделями, другая — логическими.
Информационные модели относятся к информационному аспекту описания автоматизированных систем, их используют для описания связей между единицами информации и, прежде всего, при проектировании баз данных (БД).
Обычно в алгоритмических моделях фигурируют фазовые переменные. Так, на макроуровне имитационные модели представляют собой системы алгебро-дифференциальных уравнений:
(dV//7r,V,r) = 0, при t = 0; V = V0, (2.1)
где V— вектор фазовых переменных;
V0 — вектор начальных условий.
В таблице 2.1 приведен пример фазовых переменных для различных систем.
Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
В автоматизированных проектных процедурах вместо еще не существующего проектируемого объекта оперируют некоторым квазиобъектом-моделью, которая отражает некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Модель может быть физическим объектом (макет, стенд) или спецификацией. Среди моделей-спецификаций различают упомянутые выше функциональные, поведенческие, информационные, структурные модели (описания). Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
Математическая функциональная модельв общем случае представляет собой алгоритм вычисления вектора выходных параметров Y при заданных векторах параметров элементов X и внешних параметров Q.
Классификацию математических моделей выполняют также по ряду других признаков. Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели уровней системного, функционально-логического, макроуровня (сосредоточенного) и микроуровня (распределенного).
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т. п.
Кроме того, введены понятия полных моделей и макромоделей, моделей статических и динамических, детерминированных и стохастических, аналоговых и дискретных, символических и численных.
Полная модельобъекта в отличие от макромоделиописывает не только процессы на внешних выводах моделируемого объекта, но и внутренние для объекта процессы.
Статическиемодели описывают статические состояния, в них не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамическиемодели отражают поведение системы, т. е. в них обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различают в зависимости от учета или неучета случайных факторов.
Информационныемодели относятся к информационной страте автоматизированных систем, их используют прежде всего при инфологическом проектировании баз данных для описания связей между единицами информации.
Наибольшие трудности возникают при создании моделей слабоструктурированных систем, что характерно прежде всего для системного уровня проектирования. Здесь значительное внимание уделяется экспертным методам. В теории систем сформулированы общие рекомендации по подбору экспертов при разработке модели, организации экспертизы, по обработке полученных результатов. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Обычно в имитационных моделях фигурируют фазовые переменные. Так, на макроуровне имитационные модели представляют собой системы алгебро-дифференциальных уравнений
Ф(dV/dt,V, t) = 0 при t = 0, V = Vo, (1.1)
Выходные параметры систем могут быть двух типов. Во-первых, это параметры-функционалы, т. е. функционалы зависимостей V(Y) в случае использования (1.1). Примеры таких параметров: амплитуды сигналов, временные задержки, мощности рассеивания и т. п. Во-вторых, это параметры, характеризующие способность проектируемого объекта работать при определенных внешних условиях. Эти выходные параметры являются граничными значениями диапазонов внешних переменных, в которых сохраняется работоспособность объекта.
Дата добавления: 2015-08-03 ; просмотров: 162 | Нарушение авторских прав