Вопросы испытания и эксплуатации имитационных моделей.

После того, как имитационная модель будет реализована с помощью соответствующих программ моделирования, выполняются следующие технологические этапы, в основе которых лежат такие этапы, как:

- исследование,

- составление планов,

- эксплуатация.

Любой объект исследования можно представить как:

clip_image002

На реальную систему воздействуют переменные G*, которые можно изменять, но нельзя ими управлять. Параметр Х* можно менять в ходе натурных экспериментов. Выходные параметры Y* можно измерять:

Y* = F*(X*, G*) (1).

Если объект можно представить некоторой совокупностью компонентов, то модель этих компонентов объединяется для выполнения заданной функции в модель:

Y = F( X, G) (2).

Параметры Х в модели могут выбираться произвольно исследователем, а параметры G могут принимать только те значения, которые характерны для данного объекта и соответствующих задач моделирования. (Позиция G - концептуальное описание) G Î G* - принадлежит в ограниченном пространстве. Для выбора G, как правило, измеряют фактические G*, которые называют еще внешней нагрузкой. Результаты поведения системы YQ при заданных значениях определенной выборки из Х:

Q Î X, JQ = F (Q, G), Q ® min.

Испытания имитационной модели (блок 17) начинается с задания исходной информации и тогда, перед исследователем встает вопрос, где взять эту информацию. Как правило, информацию о G* берут или из прототипа, или из натурных экспериментов на объекте, или благодаря аппроксимации полученных результатов при натурных экспериментах. Затем, в блоке 16 выполняют верификацию, которая происходит в соответствии с комплексной отладкой при заданных значениях G*, Q. Следует при этом обратить внимание на то, что модели могут создаваться для существующих и проектирующихся систем. В первом случае модель реализовать значительно проще, а поэтому эти модели создаются более точными, чем во втором случае. Точность этих моделей осуществляется в результате проверки адекватности модели (блок 19). При построении моделей проектируемых систем можно рекомендовать упрощение проекта. Адекватность модели в этом случае выполнить практически нельзя. Адекватность осуществляется благодаря калибровке самой модели (блок 20). Блок 21 связан с исследованием свойств имитационной модели, которое осуществляется следующим образом:

Ôоценивается погрешность моделей,

Ôопределяется минимальное модельное время при заданной точности,

Ôоценивается устойчивость выходных результатов Y при различных X и G модели,

Ôоценивается чувствительность выходных параметров к изменениям Y.

Существенным технологическим этапом ИМ является планирование экспериментов (тактика проведения экспериментов). Обычно осуществлять множество прогонов модели для получения конкретной оценки эффективности - очень дорогое удовольствие, поэтому, требуется выбирать именно те параметры Q и X (минимальные ), при которых достигалась бы цель эксперимента. Эту задачу решают с помощью регрессионного анализа. При этом важно определить требуемый размер выборки, а также достаточный интервал измерения управляемых параметров Х.

Предлагаю ознакомиться с аналогичными статьями: