Какие программные средства обычно используются для создания компьютерных моделей кратко
Обновлено: 07.07.2024
Код ОГЭ по информатике: 2.5.3. Простейшие управляемые компьютерные модели
Информационную модель, реализованную на компьютере, называют компьютерной моделью. Компьютерные модели позволяют проводить моделирование многократно, повысить точность, достоверность и информативность результатов.
Компьютерная модель – это представление объектов, процессов, явлений средствами специальных компьютерных программ: графических, анимационных редакторов, табличных процессоров, программ для создания баз данных, специализированных компьютерных тренажеров-симуляторов, виртуальных лабораторий.
Примеры простейших управляемых компьютерных моделей:
Основные этапы компьютерного моделирования:
- Постановка задачи и ее анализ.
- Построение информационной модели.
- Разработка метода и алгоритма исследования модели.
- Разработка компьютерной модели.
- Проведение компьютерного эксперимента.
- Анализ результатов.
При постановке задачи необходимо в первую очередь учитывать цель моделирования. Цель определяет, какие свойства объекта являются существенными, главными для моделирования, а какими можно пренебречь. При постановке задачи указывают, какие именно результаты и в каком виде должны быть получены в итоге моделирования. Анализ моделируемого объекта должен определить, какие данные потребуются для моделирования и есть ли какие–либо ограничения для них.
В ходе построения информационной модели предстоит определить параметры модели и их взаимосвязи. Необходимо выбрать условные обозначения и описать объект в выбранной знаковой системе. Это могут быть математические формулы, отображающие связь параметров модели, или структурные модели — графики, схемы, чертежи. Может быть составлено словесное описание или использованы геометрические конструкции либо записи логических умозаключений.
На основе созданной информационной модели выбирается метод получения результатов и вырабатывается план действий, разрабатывается алгоритм.
Перед проведением компьютерного эксперимента необходимо составить его план. В соответствии с этим планом провести испытания компьютерной модели. Как правило, проводят серию экспериментов для различных значений параметров модели. Зачастую такие испытания проходят в форме диалога человека и компьютера.
Анализ полученных результатов должен привести к ответу на вопросы, которые были заданы при постановке задачи. Возможно, придется внести изменения в модель или даже постановку задачи и повторить некоторые этапы моделирования.
На заре компьютерного моделирования все моделирующие программы были уникальными и писались непосредственно на существовавших в то время языках программирования (Алголе и Фортране). В качестве спецификации будущей моделирующей программы выступала запись на математическом языке. Эффективность полученного кода повышалась за счет использования языка Ассемблера (написание всей моделирующей программы или её наиболее трудоёмких частей осуществлялось в машинных командах, что давало серьёзный выигрыш в быстродействии).
В середине прошлого столетия возникла необходимость автоматизации процесса моделирования. Первым шагом на пути автоматизации моделирования было создание библиотек численных методов для заданного класса уравнений. К концу 70-х годов прошлого столетия были созданы специализированные коллекции численных методов практически для всех областей численного анализа.
Появление коллекций и библиотек резко расширило возможности моделирования. Если математическая модель представляла собой не очень большую систему уравнений, то перевести ее в операторы Фортрана не составляло большого труда. Обычно над этим совместно работали три специалиста: специалист в прикладной области, математик и программист.
Наличие библиотек не позволяет уйти от необходимости многократно проводить модельные эксперименты для различных входных данных и обрабатывать их результаты. Дальнейшие шаги на пути автоматизации моделирования были связаны с разработкой систем автоматизации вычислительного эксперимента – пакетов прикладных программ (ППП).
Системы автоматизации моделирования позволяют автоматически строить моделирующую программу по математической модели системы и автоматически преобразовать результаты вычислительных экспериментов на уровень абстракции математической модели.
На рис. 4.3 показано преобразование данных в системе автоматизации моделирования.
Рис. 4.3 Преобразование данных в системе автоматизации моделирования
При использовании системы автоматизации моделирования разработчик формирует математическую модель исследуемой системы на формальном входном языке моделирования.
Современные пакеты моделирования, как правило, включают специальные визуальные редакторы, позволяющие вводить описание моделируемой системы в форме, максимально удобной для восприятия человеком. Математические выражения пишутся с использованием многоэтажных дробей, символов интегралов, сумм и производных. Структура и поведение изображаются в виде структурных схем и графов переходов.
Эти графические описания автоматически переводятся в программу модели. Вместе с исполняющей системой пакета моделирования программа модели составляют моделирующую программу.
Пакет прикладных программ (аббр. ППП, англ. Software package) – программный пакет, комплекс взаимосвязанных программ, предназначенных для решения задач определенного класса.
Они служат программным инструментарием решения функциональных задач и являются самым многочисленным классом программных продуктов. В данный класс входят программные продукты, выполняющие обработку информации различных предметных областей.
Пакеты прикладных программ можно разделить на статические и динамические.
В случае статического пакета сначала происходит построение прикладной программы (работает пакет-конструктор), затем производится расчет (пакет-вычислитель), после чего графический пакет выполняет визуализацию полученных данных.
Работа пакета-вычислителя и графического пакета может происходить параллельно.
В случае динамического пакета все три этапа выполняются динамически в рамках единого процесса. Такой подход может быть эффективным, но разработка динамического пакета более трудоемка, чем статического.
На практике статические пакеты более распространены, чем динамические.
На заре компьютерного моделирования все моделирующие программы были уникальными и писались непосредственно на существовавших в то время языках программирования (Алголе и Фортране). В качестве спецификации будущей моделирующей программы выступала запись на математическом языке. Эффективность полученного кода повышалась за счет использования языка Ассемблера (написание всей моделирующей программы или её наиболее трудоёмких частей осуществлялось в машинных командах, что давало серьёзный выигрыш в быстродействии).
В середине прошлого столетия возникла необходимость автоматизации процесса моделирования. Первым шагом на пути автоматизации моделирования было создание библиотек численных методов для заданного класса уравнений. К концу 70-х годов прошлого столетия были созданы специализированные коллекции численных методов практически для всех областей численного анализа.
Появление коллекций и библиотек резко расширило возможности моделирования. Если математическая модель представляла собой не очень большую систему уравнений, то перевести ее в операторы Фортрана не составляло большого труда. Обычно над этим совместно работали три специалиста: специалист в прикладной области, математик и программист.
Наличие библиотек не позволяет уйти от необходимости многократно проводить модельные эксперименты для различных входных данных и обрабатывать их результаты. Дальнейшие шаги на пути автоматизации моделирования были связаны с разработкой систем автоматизации вычислительного эксперимента – пакетов прикладных программ (ППП).
Системы автоматизации моделирования позволяют автоматически строить моделирующую программу по математической модели системы и автоматически преобразовать результаты вычислительных экспериментов на уровень абстракции математической модели.
На рис. 4.3 показано преобразование данных в системе автоматизации моделирования.
Рис. 4.3 Преобразование данных в системе автоматизации моделирования
При использовании системы автоматизации моделирования разработчик формирует математическую модель исследуемой системы на формальном входном языке моделирования.
Современные пакеты моделирования, как правило, включают специальные визуальные редакторы, позволяющие вводить описание моделируемой системы в форме, максимально удобной для восприятия человеком. Математические выражения пишутся с использованием многоэтажных дробей, символов интегралов, сумм и производных. Структура и поведение изображаются в виде структурных схем и графов переходов.
Эти графические описания автоматически переводятся в программу модели. Вместе с исполняющей системой пакета моделирования программа модели составляют моделирующую программу.
Пакет прикладных программ (аббр. ППП, англ. Software package) – программный пакет, комплекс взаимосвязанных программ, предназначенных для решения задач определенного класса.
Они служат программным инструментарием решения функциональных задач и являются самым многочисленным классом программных продуктов. В данный класс входят программные продукты, выполняющие обработку информации различных предметных областей.
Пакеты прикладных программ можно разделить на статические и динамические.
В случае статического пакета сначала происходит построение прикладной программы (работает пакет-конструктор), затем производится расчет (пакет-вычислитель), после чего графический пакет выполняет визуализацию полученных данных.
Работа пакета-вычислителя и графического пакета может происходить параллельно.
В случае динамического пакета все три этапа выполняются динамически в рамках единого процесса. Такой подход может быть эффективным, но разработка динамического пакета более трудоемка, чем статического.
На практике статические пакеты более распространены, чем динамические.
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни.
Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰).
Лучшие программы для компьютерного моделирования — это программы, которые помогают выполнять различные конструкторские проекты путём построения модели проектируемого объекта.
Введение
3D-моделирование считается развивающимся и набирающим популярность направлением в разработке дизайна помещений, при использовании которого проектировщик (дизайнер) работает не с двумерным эскизом проекта, а с объёмной моделью. Такой подход имеет ряд преимуществ, и прежде всего это наглядное и реалистичное изображение проекта, что позволяет избежать многих ошибок и недоработок. Программы для построения моделей являются главным дизайнерским инструментом, с которым он работает больше всего при реализации требуемого проекта. По этой причине такие программы обязаны быть очень удобными и функциональными. Не менее важно, чтобы сформированные эскизные проекты смотрелись максимально реалистично, так как это почти всегда бывает главным убеждающим фактором для заказчика проекта. По вышеуказанным причинам при осуществлении подбора необходимой программы для построения модели, необходимо особое внимание обратить на следующие особенности:
- Уровень стабильности функционирования программы, а также её быстродействие.
- Необходимо проверить какие у программы требования к аппаратному обеспечению и ресурсам. Часто программы моделирования требуют много ресурсов и совсем не каждый компьютер им подходит.
- Сложность работы с программой, дружественность интерфейса. Эти параметры позволяют сэкономить время исполнения проекта.
- Реальное и красивое оформление внешнего вида законченного эскиза.
- Почти все качественные программы, которые обладают широким функциональным набором и удобным интерфейсом, как правило, являются платными, что объясняется их коммерческим предназначением.
Лучшие программы для компьютерного моделирования
При осуществлении выбора наилучшей моделирующей программы, которая при этом ещё и окажется платной, следует учесть уже гораздо большее количество характеристик. Технические характеристики лучших программных приложений для компьютерного моделирования представлены в приведённой ниже таблице:
Рисунок 1. Технические характеристики программ для ЗD-моделирования. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Готовые работы на аналогичную тему
Правильный выбор программы определяет, какое количество времени и сил потребуется затратить дизайнеру для выполнения проекта, а в результате это влияет и на прибыльность проекта.
Программа Wings 3D обладает значительным инструментальным набором и даёт возможность выполнить очень реалистичные модели. Пример приведён ниже:
Рисунок 2. Модель, созданная в программе Wings 3D. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Программа является очень продвинутым проектным инструментом. Она поддерживает почти все самые распространённые форматы, позволяет использовать графические файлы и эскизы, которые были выполнены при помощи других программ. К её недостаткам следует отнести невозможность обрабатывать анимацию, не совсем удобная организация интерфейса, а также не поддерживаются новейшие форматы и тяжёлые файлы.
Программа Компас 3D сегодня является, пожалуй, наиболее распространённой программой при объёмном моделировании. Применяется она в основном в целях коммерции. Это объясняется тем, что она имеет самый полный функциональный набор и очень удобный интерфейс. Использование программы платное, стоимость её достаточно большая, но зато большое количество лицензионных версий. А именно, для коммерческих целей, личного, группового применения и так далее.
Программа требует наличия значительных аппаратных ресурсов, но есть и здесь разные версии, которые ориентированы на разные комплекты системных ресурсов. Следует заметить, что для неопытных пользователей могут возникнуть проблемы с её освоением.
К достоинствам этого модуля можно отнести стабильность работы, возможность использования при незначительных аппаратных ресурсах, удобный интерфейс и простой функционал.
К его недостаткам следует причислить не очень большой основной функциональный набор. Модуль предназначается для формирования объёмных элементов, но он не подходит для полноформатного проекта. Внешнее оформление эскизных проектов не очень реалистично.
Программа AutoCAD создавалась для черчения на плоскости. Тем не менее, все её варианты, которые появились позднее девятого года двадцать первого века, обладают встроенным модулем для объёмного черчения. Никаких дополнительных скачиваний для этой программы не требуется. Нельзя сказать, что у программы очень широкие возможности, но, тем не менее, её функциональный набор вполне достаточен. Может использоваться для формирования в 3D формате отдельных элементов, но для реализации полноформатных профессиональных проектов её возможностей может и не хватить.
К достоинствам программы следует отнести нетребовательность к аппаратному обеспечению, отсутствие необходимости дополнительных скачиваний.
К ее недостаткам можно причислить не очень обширный функциональный набор и низкое быстродействие на компьютерах старых моделей.
Компьютерная модель (англ. computer model ), или численная модель (англ. computational model ) — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая абстрактную модель некоторой системы. Компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования и применяются в физике, астрофизике, механике, химии, биологии, экономике, социологии, метеорологии, других науках и прикладных задачах в различных областях радиоэлектроники, машиностроения, автомобилестроения и проч. Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения систем, слишком сложных для аналитического исследования.
Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить т. н. вычислительные эксперименты, в тех случаях когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.
Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов — сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.
К основным этапам компьютерного моделирования относятся:
-
, определение объекта моделирования;
- разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;
- формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;
- планирование и проведение компьютерных экспериментов;
- анализ и интерпретация результатов [2] .
Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.
Содержание
Практическое применение
Компьютерное моделирование применяют для широкого круга задач, таких как:
- анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере
- проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением
- конструирование транспортных средств
- полетные имитаторы для тренировки пилотов
- прогнозирование погоды
- эмуляция работы других электронных устройств
- прогнозирование цен на финансовых рынках
- исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой
- прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения
- проектирование производственных процессов, например химических
- стратегическое управление организацией
- исследование поведения гидравлических систем: нефтепроводов, водопровода
- моделирование роботов и автоматических манипуляторов
- моделирование сценарных вариантов развития городов
- моделирование транспортных систем
- имитация краш-тестов
- моделирование результатов пластических операций
Различные сферы применения компьютерных моделей предъявляют разные требования к надежности получаемых с их помощью результатов. Для моделирования зданий и деталей самолетов требуется высокая точность и степень достоверности, тогда как модели эволюции городов и социально-экономических систем используются для получения приближенных или качественных результатов.
Читайте также: