- •21. Основні принципи організації науково-дослідного процесу
- •26.Принцип дії тензометричного датчика тиску.
- •27.Схема підключення тензометричного датчика тиску.
- •28.Принцип дії індуктивного датчика переміщення.
- •29.Будова вимірювальної апаратури. Приклади реєструючої апаратури.
- •30.Методи обробки експериментальних даних?
- •32.Засоби моделювання технічних систем.
- •40.Що таке вибірка?
- •41.Для чого використовується метод вибірки і в яких випадках?
- •42.43.Учому полягае кореляційний метод?в яких випадках використовується кореляційний метод? Що таке коефіцієнт кореляції?
- •44. Які критерії оцінювання результатів дослідження?
- •45. Економічна ефективність результатів дослідження.
- •46. Які є види економічного ефекту? в чому полягає попередній економічний ефект?
- •47.Що визначає закони України “Про основи державної політики у сфері науки і науково-технічної діяльності”?
- •48.Що таке наукова та науково-технічна діяльність?
- •49.Що таке фундаментальні та прикладні наукові дослідження?
- •50.Що таке науковий та науково-прикладний результат?
32.Засоби моделювання технічних систем.
Мтематичне моделювання - (машинний експеримент), моделювання реально
існуючих об'єктів і явищ - фізичних, хімічних, біологічних, соціальних процесів,
живих і неживих систем, інженерних конструкцій, конструйованих об'єктів,
здійснюване засобами мови математики і логіки за допомогою комп'ютера.
Математичне моделювання засноване на створенні і дослідженні на комп'ютері
математичної моделі реальної системи - сукупності математичних співвідношень
24
(рівнянь), що описують цю систему. Рівняння (математична модель) разом з
програмою їх рішення вводять в комп'ютер і, імітуючи різні значення вхідних (по
відношенню до досліджуваної системи) сигналів і умов роботи системи, визначають
величини, що характеризують поведінку системи. Математичне моделювання, на
відміну від матеріального (експериментального, наочного), є теоретичним,
відбувається тільки в комп'ютері, а не в реальності. Воно дозволяє обійтися без
складного, дорогого або небезпечного експерименту, напр., при створенні літаків,
ядерної зброї, а також дає можливість вивчати такі явища, як землетрус, який
неможливий відтворити експериментально.
Математичне моделювання процесу або явища не може дати повного знання про
нього. Це особливо істотно у тому випадку, коли предметом математичного
моделювання є складні системи, поведінка яких залежить від значного числа
взаємозв'язаних чинників різної природи. Тому іноді математичне моделювання
доповнюють натуральним модельним моделюванням.
Реальні процеси і системи можна досліджувати за допомогою двох типів
математичних моделей: аналітичних і імітаційних.
У аналітичних моделях поведінка реальних процесів і систем (РПС) задається у
вигляді явних функціональних залежностей (рівнянь лінійних або нелінійних,
диференціальних або інтегральних, систем цих рівнянь). Проте одержати ці
залежності вдається тільки для порівняно простих РПС. В результаті аналітична
модель стає дуже грубим наближенням до дійсності.
Імітаційне моделювання є чисельним методом проведення на ЕОМ
обчислювальних експериментів з математичними моделями, що імітують поведінку
реальних об'єктів, процесів і систем в часі в перебігу заданого періоду. При цьому
функціонування РПС розбивається на елементарні явища, підсистеми і модулі.
Функціонування цих елементарних явищ, підсистем і модулів описується набором
алгоритмів, які імітують елементарні явища із збереженням їх логічної структури і
послідовності протікання в часі.
Імітаційне моделювання - це сукупність методів алгоритмізації функціонування
об'єктів досліджень, програмної реалізації алгоритмічних описів, організації,
планування і виконання на ЕОМ обчислювальних експериментів з математичними
моделями, що імітують функціонування РПС в перебігу заданого періоду.
Під алгоритмізацією функціонування РПС розуміється післяопераційний опис
роботи всіх її функціональних підсистем окремих модулів з рівнем деталізації,
відповідному комплексу вимог до моделі.