Модели и виды подобия
Исследование систем с помощью моделей может быть обосновано только в том случае, когда модель адекватно описывает процессы и явления, происходящие в системах. При использовании моделей необходимо теоретически обосновать аналогию между моделью и реальным физическим явлением. Только в этом случае результаты, полученные на модели, могут быть перенесены на исследуемый объект. Без этого обоснования моделирование теряет познавательное значение, так как перестает быть достоверным источником информации о реальных явлениях и процессах. В основе доказательства степени соответствия модели и объекта лежит теория подобия. Необходимо отдавать отчет в том, что абсолютное подобие может иметь место только лишь при замене одного объекта другим, точно таким же. При моделировании абсолютного подобия добиться невозможно. Системные аналитики стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.
В предыдущих главах были рассмотрены основные понятия моделей, методы построения моделей систем, организация имитационного моделирования как метода проведения системных исследований. Остановимся еще раз на понятии моделирования с точки зрения теории подобия. Моделирование представляет собой процесс проведения исследований объекта, базирующийся на подобии модели и объекта, и включает в себя построение модели, ее изучение и, наконец, перенос полученных результатов на объект исследования. Под моделью понимают объект, например, явление, процесс, систему, экспериментальную установку, знаковое образование, математические выражения, находящиеся в отношении подобия к исследуемому объекту. Математическое моделирование использует подобие между величинами, входящими в математические выражения, описывающие поведение изучаемого объекта. Иначе говоря, в математическом моделировании в отличие от других форм моделирования предполагается замена явления его математическим описанием, воспроизводимым вычислительными средствами.
Физическое моделирование использует подобие между объектом и моделью, имеющей физическую природу. Основой физического или математического экспериментального исследования являются методы теории подобия, которые применяются при постановке эксперимента, обработке данных о результатах экспериментальных исследований и испытаний.
В процессе проведения системных исследований необходимо решать вопросы измерения характеристик и обработки статистических данных, распространения полученных данных на другие явления, выбора аналогов при проектировании систем, повышении точности и достоверности оценок рассчитываемых характеристик исследуемых объектов. Перечисленные вопросы решаются с помощью методов теории подобия, которая дает ответы на ряд вопросов о том, как организовать исследования и испытания объекта анализа, как обрабатывать опытные данные, обобщать и распространять полученные результаты на другие объекты.
Модель и отображаемый ею объект находятся в отношении сходства, а не тождества. Это означает, что модель по определенным признакам подобна изучаемой системе, а по каким-то может быть от нее отлична. Важное условие при проведении исследований - реализовать подобие по наиболее важным признакам с точки зрения проведения конкретного, данного исследования. Понятие модели взаимно связано с понятием подобия. Модель обеспечивает подобие тех процессов, которые удовлетворяют критериям, полученным с помощью теории подобия. Характеристики любого явления в группе подобных явлений могут быть реализованы с помощью критериев подобия путем некоторого преобразования характеристик другого подобного явления. Примером такого преобразования может служить масштабирование.
Подобие определяют как взаимно однозначное соответствие между двумя объектами, при котором функции перехода параметров, характеризующих один из объектов, к другим параметрам известны, а математические описания этих объектов могут быть преобразованы в тождественные.
Итак, сформулируем очевидный тезис: чтобы некоторая конструкция могла быть отражением, т.е. замещала в некотором смысле оригинал, между оригиналом и моделью должно быть установлено отношение подобия. Существуют разные виды подобия. Первый тип подобия - это подобие, устанавливаемое в результате физического взаимодействия в процессе создания моделей. Приведем примеры такого подобия. Прежде всего, это масштабированные модели гидротехнических сооружений, самолетов, кораблей, автомобилей, макеты зданий и т.п. Такое подобие называется прямым. Только при прямом подобии возможна взаимозаменяемость модели и оригинала. Ho даже в случае проведения исследований на модели, которая является макетом, созданным путем реализации отношения прямого подобия, возможны сложности с переносом результатов моделирования на оригинал. Например, при исследовании влияния водной среды на гидротехнические сооружения можно промасштабировать не только само сооружение, но и часть условий, в которых проводятся исследования (скорость течения воды, высоту волн), однако часть факторов масштабированию не поддается, например, вязкость воды, сила тяготения. В результате задача пересчета данных, полученных при проведении модельного эксперимента, на реальные условия становится нетривиальной.
Второй тип подобия - косвенное подобие. Косвенное подобие объективно существует в природе, обнаруживается в виде совпадений или достаточной близости оригинала и модели. Если установлена близость абстрактных моделей рассматриваемых объектов (оригинала и модели), то можно переходить к использованию их в практике реального моделирования. Наиболее известным примером косвенного подобия является подобие некоторых электрических и механических процессов, описываемых одинаковыми уравнениями. Различие в уравнениях состоит лишь в различной физической интерпретации переменных, входящих в эти уравнения. Рассмотрим примеры сходства математических описаний процессов различной физической природы: электрических, механических, гидравлических, процессов динамики жидкости и газа и пр. (табл. 5.1).
Законы Кулона и Ньютона описывают силу, действующую на единичные электрические заряды д, и q2 или тела, массой BilHm2, находящиеся друг от друга на расстояниях г, достаточно больших по сравнению с геометрическими размерами несущих их тел.
Уравнения электрической и гидравлической цепей описывают поведение потока зарядов (электрического тока Je) и потока жидкости (гидравлического тока Jg) сквозь электрические и гидравлические сопротивления re, rg, индуктивности Le, Lg и емкости Ce, Cg. В этом случае аналогом напряжения электрической цепи является давление P в расчете на единицу объемной плотности рт текущей среды, заполняющей гидравлическую цепь.
Таблица5.1 Закон Кулона F_ Шг 4 тег2 Закон Ньютона P ThmI г Уравнение электрической цепи Уравнение гидравлической цепи Р. !! Л CjJ ! Принцип непрерывности электрического тока S LdS = -^- Jsj' dt Принцип непрерывности потока жидкости }sdS=- — dt Закон сохранения энергии Wt = р, (Eh + kS )+AWt = const Уравнение Бернулли P = р„ (gh + V2 / 2) + ДРГ = const
Принципы непрерывности электрического тока и неразрывности жидкости означают, что суммарный поток зарядов Je и суммарный ток жидкости Jg, проходящие в единицу времени сквозь любую замкнутую поверхность S, в точности равны скорости изменения соответственно заряда или массы внутри этой поверхности. Эти принципы представляют собой законы сохранения вещества (заряда или массы) при любых преобразованиях, кроме аннигиляции.
Из закона сохранения энергии в установившемся режиме течения следует, что плотность полной электрической We или механической P энергии постоянна вдоль всей цепи, хотя и может перераспределяться между потенциальной, кинетической и тепловой формами. В уравнениях используются обозначения: ре и рт - объемные плотности заряда и массы; g - ускорение в поле земного тяготения; h - расстояние от источника электрической энергии до данного места цепи или высота уровня жидкости над данным местом гидравлической цепи соответственно; ке - коэффициент, характеризующий геометрию цепи; v - скорость течения зарядов или жидкости.
Убедившись в схожести описаний процессов различной физической природы, можно заменить исследования одних из них изучением других. Так, вместо громоздкого и сложного экспериментирования с механическими объектами можно проводить опыты с электрической схемой, исследовать при этом различные варианты, не переделывая механическую конструкцию. Примером косвенного подобия является проведение исследований на аналоговых вычислительных машинах. В свое время масштабы использования аналоговых вычислительных машин были очень широки.
Третий класс моделей - это модели, подобие которых оригиналу не является ни прямым, ни косвенным, а устанавливается в результате соглашения. Такое подобие называется условным. Примерами условного подобия являются чертежи (модели будущих объектов), карты (модели местности), сигналы (модели сообщений). Условное подобие не требует фактического сходства, но несмотря на это, оно должно строиться с учетом особенностей человека - создателя и потребителя моделей условного подобия.
- Введение
- Глава I определениясистемного анализа
- Системность - общее свойство материи
- Определения системного анализа
- Понятие сложной системы
- Характеристика задач системного анализа
- Особенности задач системного анализа
- Глава 2 характеристика этапов системного анализа
- Процедуры системного анализа
- Анализ структуры системы
- Построение моделей систем
- Исследование ресурсных возможностей
- Определение целей системного анализа
- Формирование критериев
- Генерирование альтернатив
- Реализация выбора и принятия решений
- Внедрение результатов анализа
- Глава 3 построение моделей систем
- Понятие модели системы
- Агрегирование - метод обобщения моделей
- Глава 4 имитационное моделирование - метод проведения системных исследований
- Сущность имитационного моделирования
- Композиция дискретных систем
- Содержательное описание сложной системы
- Глава 5 теория подобия - методология обоснования применения моделей
- Модели и виды подобия
- Основные понятия физического подобия
- Элементы статистической теории подобия
- Глава 6 эксперимент - средство построения модели
- Характеристика эксперимента
- Обработка экспериментальных данных
- Глава 7 параметрические методы обработки экспериментальной информации
- 7.1. Оценивание показателей систем и определениеихточности
- 7.2. Использование метода максимального правдоподобия для оценивания параметров законов распределения
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- 7.5. Примеры оценки показателей законов распределения
- Глава 8
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Формулировка теоремы Байеса для событий
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- 8.3. Вычисление апостериорной плотности при последовательном накоплении информации
- Достаточные статистики
- Сопряженные распределения
- 8.9. Оценивание параметров семейства гамма-распределений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава 9
- Общие замечания
- Ядерная оценка плотности
- Глава 10
- Задача линейного программирования
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Метод искусственных переменных
- Дискретное программирование
- Нелинейное программирование
- Глава 11 системный анализ и модели теории массового обслуживания
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Замкнутые системы с ожиданием
- 11.5. Пример расчета надежности системы с ограниченным количеством запасных элементов
- Глава 12 численные методы в системном анализе
- Метод последовательных приближений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава 13 выбор или принятие решений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53