Классификация моделей, задачи, решаемые при моделировании.

Моделированием называется изучение свойств объекта путём разработки физической или математической модели этих устройств и исследование этой модели.

При физическом моделировании модель воспроизводит изучаемый процесс или объект с сохранением его физической природы. Математической моделью реальных устройств называется описание их на каком-либо формальном языке, позволяющее исследовать их поведение в определённых ситуациях.

Различают детерминированные и вероятностные (стахостические) модели. Детерминированные модели, представляющие собой совокупность неслучайных соотношений, дают возможность однозначно определить поведения объекта управления (технологического процесса) через его параметры, воздействующие внешние силы и внешние воздействия. Вероятностные модели используются для моделирования таких объектов управления, у которых внутреннее состояние, их характеристики и внешние силы, воздействующие на объекты, носят случайный характер. В этом случае при расчёте модели получаются вероятностные оценки характеристик, которые только с определённой вероятностью отражают их фактическое значение.

В некоторых случаях детерминированную систему целесообразно представить в виде вероятностной. Например, время выполнения программы.

Модель создаётся в зависимости от цели исследования и определяет:

– перечень воспроизводимых характеристик Y= {y₁…y_m}. Состав характеристик Y определяется в зависимости от свойств моделируемого объекта и должен гарантировать полноту отображаемых свойств;

– перечень входных параметров X={x₁…x_N}. В состав вектора параметров X включаются только параметры, существенно влияющие на значения параметров выходных характеристик;

– точность модели – допустимую погрешность воспроизведения выходных параметров при определённых значениях входных величин.

Модели информационных потоков позволяют рассчитать оптимальную сеть передачи данных.

Моделирование управляющей системы в целом используется для определения её надёжности и производительности. Под производительностью понимается точность системы (ошибки выходных параметров, ошибки по скорости или ускорению и т.д.), устойчивость работы в экстремальных условиях и др. Моделирование производительности системы особенно важно в системах реального времени, поскольку позволяет производить корректировку алгоритма работы системы, перераспределение задач между процессорами и др.