Моделирование в научном и техническом творчестве реферат

Обновлено: 05.07.2024

Об этом говорит и анкетирование студентов кафедры Инженерной педагогики факультета транспорта и машиностроения КГТУ им. И. Раззакова в анкетном опросе приняли участие 75 студентов групп ПО-31 и ПО-41. Целью анкетирования являлось выявление факторов, отрицательно влияющих на развитие творческих способностей

Итоги выглядят следующим образом:

Как видно из таблицы, из всех опрошенных, 20,5% изъявили желание самостоятельно работать над конспектами; 29,3% - эпизодически; а 50,2% ответили, что их это вообще не занимает. И даже ко второй задаче лишь 16,0% отнеслись положительно; 20,6% - эпизодически, а 63,4% вообще в этом не заинтересованы. Работать над курсовой работой изъявили желание 19,4%, другие предпочитают заниматься этой работой эпизодически, и большинство – 43,3% студентов ответили отрицательно. Аналогичное отношение большинства студентов к другим видам творческих работ на начальном этапе исследования.

Результаты исследования указывают на то, что большинство студентов негативно относятся к различным видам творческих работ , что представляет собой в серьезную научную проблему, так как это сказывается на эффективности процесса обучения в целом. Проблема заключается в том, что существует несоответствие между требованиями, которые предъявляются будущему педагогу, и развитие творческой способностей студентов, а также их профессиональных умений и навыков.

На наш взгляд, решить эту проблему, в значительной степени , можно посредством научно-исследовательской работы студентов по методике преподавания технических дисциплин (см. рис. 5).

ТЕОРИЯ

ПРАКТИКА

Развитие профессиональных умений и навыков

Практические, лабораторные занятия, пед. практика

Лекции, спецкурсы, КР, ДР

Методическая подготовка будущего педагога ПО

Научно-исследовательская работа студентов представляет собой наиболее эффективный метод подготовки качественно новых специалистов в высшей школе. Она максимально развивает творческое мышление, индивидуальные способности, исследовательские навыки студентов, позволяет осуществлять подготовку инициативных специалистов, развивает научную интуицию, глубину мышления, творческий подход к восприятию знаний и практическое применение их для решения организационных, технических и прикладных задач и научных проблем, а также воспитывает у студентов умение работать в коллективе.

Профессиональная подготовка требует соответствующего базового образования и совершенствуется в процессе трудовой деятельности, она влечет за собой развитие профессиональных способностей.

Например, для педагога это: 1) способности как устойчивые свойства личности, отражающие структуру педагогической деятельности и являющиеся условиями ее успешного выполнения; 2) способности к научно – педагогической творческой деятельности, т.е. более сложная совокупность психических качеств и свойств, которая обеспечивает творчество в сфере профессиональной деятельности.

Методическая подготовка, являясь частью профессиональной подготовки будущих – преподавателей профессионального обучения имеет некоторую особенность. Она является связующим звеном между обучением в вузе и той творческой деятельностью, которая ожидает выпускников. Методическая подготовка, впитывая в себя все знания, полученные студентами в области методологии, технология педагогики и психологии, подвергает их переосмысливанию, углублению конкретизацию применительно к теории и практике профессионального обучения.

Учебный процесс в исследуемой педагогической системе представлен как группа взаимосвязанных целенаправленных видов творческих работы имеющих учебное, научное и профессиональное единство.

При организации работы студентов в НИРС используются как индивидуальные, так и групповые формы обучения.

Основными методами обучения являются: научные методы (самостоятельное проведение исследований в новом малоизученном разделе науки с использованием современных методов научного поиска, основанных на применении ЭВМ, последовательное выполнению всех этапов исследования), методы моделирования (создание имитационных моделей, необходимых для решение на ЭВМ поставленных заданий, а также производственных ситуаций), наглядные методы (образное отображение на устройствах вывода графической информации на ЭВМ результатов моделирования в виде графической зависимости и схем), обеспечивающие связь между конкретным и абстрактным в познании, облегчающие анализ результатов имитационного моделирования, полученных в процессе решения поставленной проблемы, практические методы (самостоятельное выполнение студентами исследований по договорной теме).

Сочетание этих методов обучения способствует развитию творческой мыслительной деятельности студентов, которая так необходима им для последующей работы постоянно развивающийся и обновляющей системе конструкторско–технологического проектирования.

Поэтому в учебно–воспитательном процессе значительное место должно отводиться развитию активного отношения студентов к учебе, выработка положительных мотивов учения. В связи этим представляется естественным изучить вопрос формирования специального и профессионального значимой совокупности мотивов в творческой самостоятельной работе студентов. Кроме того, такая постановка вопроса диктуется требованиями системного подхода, в соответствии с которым необходимо рассматривать процесс обучения на разных уровнях анализа, в частности, на личностно – мотивационном.

В процессе деятельности происходит формирование, развертывание мотивов. Установлено, чтобы учебная деятельность побуждается не одним, а многими, находящимися между собой в сложной зависимости. Совокупность мотивов, присущих определенному виду учебной деятельности, в дальнейшем будут называть системой мотивов. Процесс обучения и воспитание в вузе, направленный на общую и профессиональную подготовку молодого специалиста, оказывает существенное влияние на систему мотивов, изменяя иерархию отдельных из них.

Профессиональные мотивы студента необходимо развивать и укреплять в процессе овладения профессией. Успешность этой работы во многом зависит от профессиональной мотивации, сложившейся при обучении в вузе.

Выявление системы мотивов , присущих творческой работе, позволяет оценить общие особенности мотивации студентов, правильно намерить пути формирования, укрепления социально значимых мотивов в процессе обучения в вузе (от чего во многом зависит последующая профессиональная деятельность).

Научно-исследовательская работа влияет на студента (воспитывает потребность в приобретении знаний, повышает желание и стремление постоянно пополнять свои знания, развивает техническое мышление), на содержание дисциплин методического цикла (вызывает необходимость совершенствования методики отбора содержания, организация и управления обучением), на преподавателя (вызывает потребность постоянного повышения квалификации). Влияние научно-исследовательской работы студентов по методике преподавания технических дисциплин на учебный процесс, по нашему мнению, можно изобразить в виде схемы (рис. 7).

Таким образом, от степени решения проблемы организации научно-исследовательской работы студентов по методике преподавания зависит направленность методической подготовки, деятельность преподавателя и

Схема влияния научно-исследовательской работы студентов по техническое творчество и моделирование

Для учеников 1-11 классов и дошкольников
Бесплатные сертификаты учителям и участникам

Кафедра информатики и вычислительной техники

Моделирование, виды моделей. Требования к построению моделей

Организация информационного взаимодействия в информационном образовательном пространстве педагогического вуза

студентка 4 курса группы МДМ-216 ______________________ А.А.Буянова

канд. физ. мат. наук, доцент ________________________ Т. В. Кормилицына

Модель - очень широкое понятие, включающее в себя множество способов представления изучаемой реальности. Различают модели материальные (натурные) и идеальные (абстрактные). Материальные модели основываются на чем-то объективном, существующем независимо от человеческого сознания (каких-либо телах или процессах). Материальные модели делят на физические и аналоговые, основанные на процессах, аналогичных в каком-то отношении изучаемому. Между физическими и аналоговыми моделями можно провести границу и такая классификация моделей будет носить условный характер.

Еще более сложную картину представляют идеальные модели, неразрывным образом связанные с человеческим мышлением, воображением, восприятием. Среди идеальных моделей можно выделить интуитивные модели, к которым относятся, но единого подхода к классификации остальных видов идеальных моделей нет. Такой подход является не вполне оправданным, так как он переносит информационную природу познания на суть используемых в процессе моделей - при этом любая модель является информационной. Более продуктивным представляется такой подход к классификации идеальных моделей:

1. Вербальные (текстовые) модели. Эти модели используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности (примерами такого рода моделей являются милицейский протокол, правила дорожного движения, настоящий учебник).

2. Математические модели - очень широкий класс знаковых моделей (основанных на формальных языках над конечными алфавитами), широко использующих те или иные математические методы. Например, математическая модель звезды. Эта модель будет представлять собой сложную систему уравнений, описывающих физические процессы, происходящие в недрах звезды. Математической моделью другого рода являются, например, математические соотношения, позволяющие рассчитать оптимальный (наилучший с экономической точки зрения) план работы какого-либо предприятия.

3. Информационные модели - класс знаковых моделей, описывающих информационные процессы (возникновение, передачу, преобразование и использование информации) в системах самой разнообразной природы.

Граница между вербальными, математическими и информационными моделями может быть проведена весьма условно; возможно, информационные модели следовало бы считать подклассом математических моделей. В рамках информатики как самостоятельной науки, отдельной от математики, физики, лингвистики и других наук, выделение класса информационных моделей является целесообразным. Информатика имеет самое непосредственное отношение и к математическим моделям, поскольку они являются основой применения компьютера при решении задач различной природы: математическая модель исследуемого процесса или явления на определенной стадии исследования преобразуется в компьютерную (вычислительную) модель, которая затем превращается в алгоритм и компьютерную программу.

Модель - это искусственно созданный объект, дающий упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, отражающий существенные стороны изучаемого объекта с точки зрения цели моделирования. Моделирование - это построение моделей, предназначенных для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.

Объект, для которого создается модель, называют оригиналом или прототипом. Любая модель не является абсолютной копией своего оригинала, она лишь отражает некоторые его качества и свойства, наиболее существенные для выбранной цели исследования. При создании модели всегда присутствуют определенные допущения и гипотезы.

Системный подход позволяет создавать полноценные модели. Особенности системного подхода заключаются в следующем. Изучаемый объект рассматривается как система, описание и исследование элементов которой не выступает как сама цель, а выполняется с учетом их места (наличие подзадач). В целом объект не отделяется от условий его существования и функционирования. Объект рассматривается как составная часть чего-то целого (сам является подзадачей). Один и тот же исследуемый элемент рассматривается как обладающий разными характеристиками, функциями и даже принципами построения. При системном подходе на первое место выступают не только причинные объяснения функционирования объекта, но и целесообразность включения его в состав других элементов. Допускается возможность наличия у объекта множества индивидуальных характеристик и степеней свободы. Альтернативы решения задач сравниваются в первую очередь по критерию "стоимость-эффективность".

Создание универсальных моделей - это следствие использование системного подхода. Моделирование (эксперимент) может быть незаменимо. С помощью компьютера возможен расчет интересующих исследователей параметров. Моделирование - исследование явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей - это основной способ научного познания. В информатике данный способ называется вычислительный эксперимент и основывается он на трех основных понятиях: модель - алгоритм - программа. Использование компьютера при моделировании возможно по трем направлениям:

1. Вычислительное - прямые расчеты по программе.

2. Инструментальное - построение базы знаний, для преобразования ее в алгоритм и программу.

3. Диалоговое - поддержание интерфейса между исследователем и компьютером.

Модель - общенаучное понятие, означающее как идеальный, так и физический объект анализа. Важным классом идеальных моделей является математическая модель - в ней изучаемое явление или процесс представлены в виде абстрактных объектов или наиболее общих математических закономерностей, выражающих либо законы природы, либо внутренние свойства самих математических объектов, либо правила логических рассуждений.

Границы между моделями различных типов или классов, а также отнесение модели к какому-то типу или классу чаще всего условны. Наиболее распространенные признаки, по которым классифицируются модели:

По целям использования выделяются модели учебные, опытные, имитационные, игровые, научно-технические.

По области знаний выделяются модели биологические, экономические, исторические, социологические и т.д.

По фактору времени разделяются модели динамические и статические. Статическая модель отражает строение и параметры объекта, поэтому ее называют также структурной. Она описывает объект в определенный момент времени, дает срез информации о нем. Динамическая модель отражает процесс функционирования объекта или изменения и развития процесса во времени.

Любая модель имеет конкретный вид, форму или способ представления, она всегда из чего-то и как-то сделана или представлена и описана. В этом классе, прежде всего, модели рассматриваются как материальные и нематериальные.

Материальные модели - это материальные копии объектов моделирования. Они всегда имеют реальное воплощение, воспроизводят внешние свойства или внутреннее строение, либо действия объекта-оригинала. Материальное моделирование использует экспериментальный (опытный) метод познания.

Нематериальное моделирование использует теоретический метод познания. По-другому его называют абстрактным, идеальным. Абстрактные модели, в свою очередь, делятся на воображаемые и информационные.

Информационная модель - это совокупность информации об объекте, описывающая свойства и состояние объекта, процесса или явления, а также связи и отношения с окружающим миром. Информационные модели представляют объекты в виде, словесных описаний, текстов, рисунков, таблиц, схем, чертежей, формул и т.д. Информационную модель нельзя потрогать, у нее нет материального воплощения, она строится только на информации. Ее можно выразить на языке описания (знаковая модель) или языке представления (наглядная модель).Одна и та же модель одновременно относится к разным классам деления. Например, программы, имитирующие движение тел. Такие программы используются на уроках физики (область знания) с целями обучения (цель использования). В то же время они являются динамическими, так как учитывают положение тела в разные моменты времени, и алгоритмическими по способу реализации.

Форма представления информационной модели зависит от способа кодирования (алфавита) и материального носителя.

Воображаемое (мысленное или интуитивное) моделирование - это мысленное представление об объекте. Такие модели формируются в воображении человека и сопутствуют его сознательной деятельности. Они всегда предшествуют созданию материального объекта, материальной и информационной модели, являясь одним из этапов творческого процесса.

Наглядное (выражено на языке представления) моделирование - это выражение свойств оригинала с помощью образов. Например, рисунки, художественные полотна, фотографии, кинофильмы. При научном моделировании понятия часто кодируются рисунками - иконическое моделирование. Сюда же относятся геометрические модели - информационные модели, представленные средствами графики.

Образно-знаковое моделирование использует знаковые образы какого-либо вида: схемы, графы, чертежи, графики, планы, карты. Например, географическая карта, план квартиры, родословное дерево, блок-схема алгоритма. К этой группе относятся структурные информационные модели, создаваемые для наглядного изображения составных частей и связей объектов. Наиболее простые и распространенные информационные структуры - это таблицы, схемы, графы, блок-схемы, деревья.

Знаковое (символическое выражено на языке описания) моделирование использует алфавиты формальных языков: условные знаки, специальные символы, буквы, цифры и предусматривает совокупность правил оперирования с этими знаками. Примеры: специальные языковые системы, физические или химические формулы, математические выражения и формулы, нотная запись и т. д. Программа, записанная по правилам языка программирования, является знаковой моделью.

Одним из наиболее распространенных формальных языков является алгебраический язык формул в математике, который позволяет описывать функциональные зависимости между величинами. Составление математической модели во многих задачах моделирования хоть и промежуточная, но очень существенная стадия.

Математическая модель - способ представления информационной модели, отображающий связь различных параметров объекта через математические формулы и понятия. В тех случаях, когда моделирование ориентировано на исследование моделей с помощью компьютера, одним из его этапов является разработка компьютерной модели.

Компьютерная модель - это созданный за счет ресурсов компьютера виртуальный образ, качественно и количественно отражающий внутренние свойства и связи моделируемого объекта, иногда передающий и его внешние характеристики. Компьютерная модель представляет собой материальную модель, воспроизводящую внешний вид, строение или действие моделируемого объекта посредством электромагнитных сигналов. Разработке компьютерной модели предшествуют мысленные, вербальные, структурные, математические и алгоритмические модели.

Подобие и моделирование в научных исследованиях. Методы моделирования. Виды моделей. Физическое и аналоговое подобие в моделирование.

Гореликова. Основы научных исследований. Учебное пособие

формат doc
размер 291.5 КБ
добавлен 13 июля 2011 г.

Контрольная работа - Внедрение и эффективность научных исследований

формат doc
размер 23.34 КБ
добавлен 04 ноября 2009 г.

Керчь, ХНТУ, 2009. Содержание. Введение. Внедрение научных исследований. Эффективность научных исследований. Заключение. Задачи (составить план экспериментов; найти доверительную вероятность). Список используемой литературы. Объем 17 стр.

Контрольная работа - Основы научных исследований

формат doc
размер 15.69 КБ
добавлен 01 мая 2011 г.

11 страниц. Методы эмпирического уровня исследования. Понятие об экспериментальных исследованиях. Роль научных исследований в развитии современного. общества.

Лабораторная работа - Итоговый тест на знание материала курса. Основы научных исследований

формат doc
размер 10.4 КБ
добавлен 09 октября 2010 г.

Ответы на 50 вопросов. Тест охватывает разделы курса "Основы научных исследований": схема проведения научных исследований, государстввенная система НТИ, основные источники НТИ, подготовка и оформление научного текста. СГУ Финансово-экономический факультет, Финансы и кредит, 2 курс 3 семестр.2010 год Размер: 62 КБ.

Огурцов А.Н. Основы научных исследований

формат pdf
размер 1008.98 КБ
добавлен 05 марта 2010 г.

Огурцов А.Н. Основы научных исследований

формат djvu
размер 764.9 КБ
добавлен 01 марта 2011 г.

Огурцов А.Н., Близнюк О.Н. Научные исследования и научная информация

формат pdf
размер 2.28 МБ
добавлен 24 ноября 2011 г.

НТУ "ХПИ", 2011, 400 с. Учебное пособие содержит основные сведения об организации научно-исследовательской работы и её этапах, о методологии научных исследований и оформлении научных результатов, об основных направлениях болонских реформ, а также об информационном обеспечении научных исследований. Предназначено для студентов специальностей биотехнологического профиля всех форм обучения.

Основы научных исследований: учеб. пособие. Аудиофайл

формат mp3
размер 41.13 МБ
добавлен 09 июня 2010 г.

Основы научных исследований: Учеб. пособие; Лудченко А. А., Лудченко Я. А., Примак Т. А. , 2001. Учебное пособие ознакомит читателя с методикой выполнения научных исследований. Рассмотрены: методические разработки по формулированию темы, цели и задач научного исследования; методология теоретического и экспериментального исследований; анализ теоретико-экспериментальных исследований и формулирование выводов и предложений. Значительное внимание у.

Реферат - Организация научных исследований в России

формат docx
размер 57.51 КБ
добавлен 06 декабря 2010 г.

Содержание. Введение. Система научных учреждений в РФ. Научно-исследовательская работа в высшей школе. Особенности УИИРС и НИРС. Организация прикладных исследований. Заключение. Список используемой литературы.rn

Реферат - Планирование научных исследований

формат doc
размер 170.5 КБ
добавлен 23 марта 2011 г.

Введение. Задачи научных исследований в области теплоэнергетики. Организация научно-исследовательской работы в высшей школе. Особенности организации научно-исследовательской работы студентов. Основные этапы научного исследования. Методология научных исследований. Методы эмпирического уровня исследования. Методы теоретического уровня исследования. Методы теоретического и эмпирического уровней исследования. Заключение. Список литературы.

Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Моделирование в науке и технике. Презентация на заданную тему содержит 34 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!

В зависимости от предметной области и задач моделирования: прочностные, аэродинамические, термодинамические, конструкторские, технологические и др. В зависимости от предметной области и задач моделирования: прочностные, аэродинамические, термодинамические, конструкторские, технологические и др. По характеру применяемого метода моделирования или используемого математического аппарата: статистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и др. По способу и форме представления (в техн: графо-аналитические модели) По природе модели (материальные и абстрактные)

Абстрактные и материальные модели Материальные (натурные, вещественные)- это осязаемые модели, макеты и прототипы, выполненные из какого-либо реального вещества и объективно существующие независимо от восприятия человеком (Прим: масштабные модели изделий, модели для литья и пр.) Используются при проведении натурных экспериментов

Абстрактные и материальные модели Абстрактная, теоретическая модель, в отличие от материальной, может существовать в невещественном виде и не является объективной реальностью. Среди теоретических моделей выделяют функциональные, логические, структурные, информационные модели Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами понятий и языка математики. В свою очередь, математические модели могут быть геометрическими, топологическими, вероятностными и т.п., если они отражают соответствующие свойства объектов.

Математическая модель (в математике) любое множество объектов, на которых определены те или иные предикаты. Под предикатом понимается функция у = f(x1,…,хn), аргументы (xi которой принадлежат данному множеству М, а значение (у) может являться либо истиной, либо ложью Предикат – высказывание, описывающее свойство, которым может обладать набор объектов множества.

Математическая модель (в технике) Математическая модель — это приближённое описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженное с помощью математической символики; Математическая модель технического объекта - есть совокупность математических объектов (чисел, переменных, матриц, множеств и т.п.) и отношений между ними, которая адекватно отображает свойства технического объекта, интересующие инженера, разрабатывающего этот объект.

Символьные модели оперируют не значениями величин, а их символьными обозначениями (идентификаторами). Используются при концептуальном проектировании и логическом описании (моделировании) структуры и поведения технических объектов.

Аналитические модели можно представить в виде явно выраженных математическими формулами зависимостей выходных параметров Y от параметров внутренних Q и внешних воздействий X Y=f(Q,T)

Численные модели Подразумевают наличие известного алгоритма вычислений. Cвязь Y, Х и Q задана не явно в виде алгоритма моделирования. Требуется многократное решение задачи при изменении того или иного параметра Численное решение может быть получено и для тех задач, для которых аналитического решения нет

Инженерно-физические модели разновидность абстрактных, численных математических моделей, которые отражают основные закономерности физического состояния и функционирования технических объектов и процессов (Прим: описание электромагнитных, тепловых, механических полей и процессов)

Структурные модели Структурные модели (от лат. structura — строение, расположение) описывают не функционирование, а состав объектов или систем, их устройство, взаимосвязь составных частей Чертежи, 3D- модели, графики, схемы, графы, сети и т.п.

Геометрические модели относятся к структурным математическим моделям Тесно связаны с инженерно-физическими моделями

Информационные модели информационными называют модели предметной области, определяющие совокупность информационных объектов, их атрибутов и соотношений между ними. Важнейшая функция комплексной информационной модели изделия состоит в возможности неограниченного накопления любых данных (знаний) об объекте без потери целостного взгляда на технический объект.

Уровни представления моделей В зависимости от уровня абстрагирования выделяют модели уровней: концептуального (системного, макроуровня) предметного (детального, микроуровня)

Формы представления моделей Символьная – с помощью языка (искусственного или естественного) Алгоритмическая – в форме алгоритма Аналитическая – в виде формул и уравнений Схемная (графическая)- на графическом языке

Свойства технических моделей Адекватность - наличие в модели свойств, соответствующих цели моделирования, параметров, необходимых и достаточных для успешного решения задач научного исследования или разработки Точность и подробность - количественные характеристики сходства свойств модели и отображаемого физического объекта (или процесса) Практическую ценность и удобство использования модели можно объективно оценить, сравнивая затраты на получение новой информации с применением альтернативных вариантов моделей

Моделирование в технике Моделирование - исследование реальных объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей предметов и явлений (живых и неживых систем, инженерных конструкций, разнообразных процессов — физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализации способов их построения и т.п.) //БЭС

Моделирование в технике Моделирование можно трактовать не только как один из основных методов познания реального мира, но и процесс созидания новых материальных и абстрактных объектов этого мира, а значит, и его изменения, создания новой искусственной среды существования человека.

Компьютерное моделирование Компьютерная модель - являющаяся одновременно и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющим изучаемый объект. Компьютерный моделирование позволяет изучать такие объекты, прямой эксперимент над которыми затруднён, экономически невыгоден либо вообще невозможен в силу тех или иных причин.

Компьютерное моделирование Под компьютерной моделью технического объекта понимается любая из перечисленных выше видов абстрактных моделей, созданную и используемую при помощи компьютерных технологий. Компьютерное моделирование на цифровых вычислительных машинах является знаковым по форме, и может быть самым разнообразным по своему содержанию в зависимости от типа реализуемой модели.

Моделирование и оптимизация в технике Компьютерные модели допускают не только фиксацию технических решений, но и исследование зависимости характеристик от параметров модели, позволяющие оптимизировать проектные решения.

Задачи компьютерного моделирования создание (синтез) моделей объектов и систем для дальнейшей их практической реализации или подготовки производства изделий в промышленности; анализ свойств объектов и систем на основе исследования их моделей, которые используются для выявления значений параметров проектируемых объектов систем и поддержки процессов принятия инженерных решений.

Подзадачи синтеза отыскание оптимальной структуры проектируемых систем (структурный синтез, или структурная оптимизация); выбор наилучших значений параметров элементов систем (параметрический синтез, или параметрическая оптимизация)

Этапы компьютерного моделирования 1. Постановка задачи. 2. Построение концептуальной модели 3. Формализация 4. Планирование и проведение компьютерных экспериментов 5. Анализ и интерпретация результатов 6. Уточнение модели и (или) оптимизация

Преимущества компьютерного моделирования Большинство из сложных реальных технических объектов и систем не могут быть точно описаны с помощью аналитических формул и соотношений, поэтому компьютерное моделирование становится единственно возможным методом их проектирования. Моделирование позволяет вычислить точные параметры изделия (массу, площадь, объем и т.д.), оценить эксплуатационные показатели проектируемой системы еще до ее создания или материальной реализации. Путем моделирования можно сравнивать предлагаемые альтернативные варианты проектов системы (или альтернативные стратегии процессов), чтобы определить, какой из них больше соответствует указанным требованиям. Моделирование позволяет изучить длительный интервал функционирования системы (скажем, экономической) в сжатые сроки или, наоборот, изучить более подробно работу системы в развернутый интервал времени. Компьютерное моделирование позволяет сократить затраты и трудоемкость исследований и разработок, по сравнению с использованием материальных образцов и реальных технических систем.

Недостатки компьютерного моделирования Существует погрешность моделирования – поэтому адекватность модели нужно проверять с помощью аналитической модели Количество данных или убедительность анимации не являются критериями адекватности модели По возможности использовать альтернативные методы

Препятствия достижению положительных результатов неправильное понимание целей моделирования; нечеткая или неточная постановка задач моделирования и отсутствие плана работ; неполные или несогласованные с руководителем и остальными участникам проекта исходные данные; недостаточный уровень проработки существенных элементов и частей модели; формальный подход к моделированию как к простому упражнению в освоении программного обеспечения; отсутствие в команде, работающей над моделью, специалистов со знанием предметной области и методологии моделирования; недостаточные знания математических методов моделирования и оптимизации; неподходящее программное обеспечение, выбранное для моделирования; использование неверных критериев оценки итогов работы

Читайте также: