Главная страница
Навигация по странице:

  • Преимущества компьютерного моделирования

  • Недостатки компьютерного моделирования

  • Signal Generator – формирует один из четырех видов периодических сигналов

  • Фурье

    		•

    Вопросы к экзамену Компьютерное молелирование определение, классификация, практическое применение


    Скачать 207.89 Kb.
    НазваниеВопросы к экзамену Компьютерное молелирование определение, классификация, практическое применение
    Дата24.06.2022
    Размер207.89 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаOtvety_Yamalov_2_ch.docx
    ТипВопросы к экзамену
    #614083

    Билет содержит 1 теоретический вопрос и 1 задачу.

    Вопросы к экзамену

    1. Компьютерное молелирование: определение, классификация, практическое применение.

    Компьютерное моделирование — это процесс математического моделирования, выполняемый на компьютере, который предназначен для прогнозирования поведения или результатов реальной или физической системы.

    Компьютерные модели можно классифицировать по нескольким независимым парам признаков, в том числе:

    • Стационарное или динамическое

    • Непрерывное или дискретное 

    • Динамическое моделирование систем, например, электрических систем, гидравлических систем или механических систем с несколькими телами или динамическое моделирование полевых задач

    • Локальное или распределенное.

    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;

    • симуляция полёта на авиационном тренажёре для тренировки лётчиков;

    • 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 и т.д.




    1. Задачи компьютерного молелирования. Понятия структурной оптимизации и параметрическая оптимизация.

    Создание моделей объектов и систем для дальнейшей их практической реализации или подготовки производства изделий в промышленности.

    Анализ свойств объектов и систем на основе исследования их модели, которые используются для выявления значения параметров проектируемых объектов систем и поддержки процессов принятия инженерных решений.

    Структурная оптимизация - это определение оптимальной структуры автоматической системы

    Параметрическая оптимизация определение оптимальных значений параметров элементов автоматической системы заданной структуры


    1. Этапы компьютерного моделирования.

    1. Постановка задачи и её анализ

    2. Построение информационной модели

    3. Разработка метода и алгоритма реализации компьютерной модели

    4. Разработка компьютерной модели

    5. Проведение эксперимента

    В процессе проведения эксперимента может выясниться, что нужно:

    • скорректировать план исследования;

    • выбрать другой метод решения задачи;

    • усовершенствовать алгоритм получения результатов;

    • уточнить информационную модель;

    • внести изменения в постановку задачи.

    В таком случае происходит возвращение к соответствующему этапу и процесс начинается снова.


    1. Преимущества, недостатки и проблемы молелирования.

    Преимущества компьютерного моделирования:

    • Свободно и доступно в использовании.

    • Можно рассчитывать и создавать такие объекты, которые в реальных условиях невозможны.

    • С помощью компьютерного моделирования возможно не только наблюдать, но и предсказывать результаты экспериментов.

    • Находить оптимальную форму и конструкцию не создавая пробных деталей.

    • Эксперименты без риска для здоровья человека и не представляет опасности для природы.

    • Возможность обзора объекта со всех сторон.

     

    Недостатки компьютерного моделирования:

    • Заблуждение о том, что моделирование может качественно обнаруживать новые явления. Т.к. должно быть подтверждение в реальных условиях и в реальных экспериментах.

    • Модельный анализ уменьшает возможные объяснения. Из объекта моделирования можно «выжать» только то, что входит в рамки модели.




    1. Основные положения метода конечных элементов

    1) любую непрерывную величину (например, температуру, давление, перемещение) можно аппроксимировать дискретной моделью, которая строится на множестве кусочно-непрерывных функций, определённых на конечном числе подобластей (элементов);

    2) кусочно-непрерывные функции определяются с помощью значений непрерывной величины в конечном числе точек рассматриваемой области.


    1. Этапы конечно-элементного анализа

    Метод конечных элементов состоит из 4 этапов:

    1. Выделение конечных элементов (разбиение области на конечные элементы);

    2. Определение аппроксимирующей функции для каждого элемента.

    3. Объединение конечных элементов в ансамбль.

    4. Решение полученной системы алгебраических уравнений.

    Для решения систем уравнений применяются методы двух групп: прямые методы (метод Гаусса), косвенные методы, когда решение определяется на основе последовательной аппроксимации (метод Гаусса-Зейделя).

    1. Процессно-ориентированный подход имитационного моделирования

    Функционирование системы описывается как развивающееся во времени действие, с учетом взаимодействия параллельно протекающих процессов (processes).

    Процесс представляет собой цепочку событий, выполнение которых приводит к определенному в алгоритме изменению состояния системы.

    1. Событийно-ориентированный подход имитационного моделирования

    Событием называется изменение состояния системы, которое происходит мгновенно.
    В промежутке между двумя событиями модель остаётся неизменной.
    Процесс функционирования системы представляется как последовательность событий, а управление процессом моделирования заключается в выборе и активизации программы, имитирующей соответствующее событие.
    Продвижение модели из одного состояния в другое выполняется по определённому алгоритму, который содержит сценарий поведения модели во времени и задает причинно-следственные связи между активизацией событий.

    1. Пакет MATLAB Simulink - как основа визуализации моделирования. Определение Simulink Library Browser. Построение блок-схем

    Пакет Simulink может использоваться для расчетов, функционального и имитационного моделирования различных систем.

    Это комплекс библиотек блоков, необходимых для создания функциональных моделей систем управления и связи, цифровых, электротехнических и энергетических устройств и т.д

    Для создания какого-либо процесса моделирования из библиотеки блоков выбираются необходимые модули путем «перетаскивания» в рабочее поле моделирования или с помощью команды Add to, далее задаются параметры каждого блока и соединяются линиями связи.

    1. Блоки Matlab Simulink: Sine Wave, Pulse Generator, Signal Generator, их предназначение, настройки.

    Настройки:

    Sine Wave - формирует синусоидальный сигнал с заданной частотой, амплитудой, фазой и смещением.:

    - Sine type;

    - Time;

    - Amplitude;

    - Bias;

    - Frequency;

    - Phase;

    Signal Generator – формирует один из четырех видов периодических сигналов:

    - Wave form

    - - Time;

    - Amplitude;

    - Frequency;

    Pulse Generator – генерирует последовательность прямоугольных импульсов:

    - Pulse type;

    - Amplitude;

    - Period;

    - Pulse Width;

    - Phase delay.


    1. Блоки Matlab Simulink: PowerGui, Fourier, Series RLC Branch, AC Voltage Source их предназначение, настройки. Для чего предназначено командное окно Command Window?

    PowerGui - позволяет задать начальные значения переменных модели, выполнить расчет установившегося режима, осуществить инициализацию схемы, содержащей электрические машины, найти полное сопротивление (импеданс) цепи и т.д.

    Fourier - выполняет анализ Фурье входного сигнала по рабочему окну одного цикла основной частоты сигнала.

    Значение частоты колебаний в герцах (Fundamental frequency (Hz)) и номер гармоники (Harmonic n (0=DC, 1=fundamental):), Initial input, Sample time.

    Series RLC Branch - реализует один резистор, индуктор, или конденсатор или серийную комбинацию их.

    Значения сопротивления, индуктивности и емкости блока Series RLC Branch могут принимать нулевые и бесконечно большие, значения.

    AC Voltage Source – источник синусоидального напряжения (настройки-амплитуда, фаза, частота, шаг)

    Для чего предназначено командное окно Command Window?

    Это окно предназначено для ввода чисел, переменных, выражений и команд. Здесь же выводятся результаты работы и сообщения об ошибках. О готовности системы к вводу свидетельствует знак >>, который располагается в текстовом поле командного окна (в командной строке). Для выполнения введенной команды следует нажать клавишу . Пока она не нажата, вводимое выражение может быть отредактировано или удалено. Просмотр содержимого окна можно осуществить, используя полосы прокрутки, а также клавиши
    , , , , , .

    Клавиши управления ↑ и ↓ в ML имеют совсем другое назначение, чем в текстовых редакторах. Использование этих клавиш позволяет отобразить в командной строке ранее введенные с клавиатуры команды и выражения для их повторного использования. Это возможно потому, что все выполненные команды сохраняются в специальной области памяти. Чтобы стереть содержимое командного окна, достаточно набрать и выполнить команду clc.


    1. Блоки Matlab Simulink: Derivative, Gain, Mux, Sum, Transfer Fcn, их предназначение, настройки.

    Derivative выполняет численное дифференцирование входного сигнала;

    Gain выполняет умножение входного сигнала на постоянный коэффициент (коэффициента усиления);

    -Sum выполняет вычисление суммы текущих значений сигналов (сверху, слева и снизу которого расположены суммирующие входы, а справа выход. Другие настройки блока Sum можно задать в окне его свойств. Параметр List of signs (лист сигналов) определяет количество входов сумматора (в зависимости от количества символов) и их действие.);

    - Блок Mux предназначен для объединения входных сигналов в вектор.

    -Transfer Fcn - передаточная функция (Коэффициенты числителя и знаменателя )


    1. PID Controller. Предназначение. Значимость величин коэффициентов, настройки. Для чего нужна обратная связь? Блоки Matlab Simulink: Transfer Fcn, Step, Sum, Scope, их предназначение, настройки.

    Функция обратной связи Matlab используется для получения передаточной функции замкнутого контура системы

    -Sum выполняет вычисление суммы текущих значений сигналов (сверху, слева и снизу которого расположены суммирующие входы, а справа выход. Другие настройки блока Sum можно задать в окне его свойств. Параметр List of signs (лист сигналов) определяет количество входов сумматора (в зависимости от количества символов) и их действие.);

    -Transfer Fcn - передаточная функция (Коэффициенты числителя и знаменателя )

    - Step - обеспечивает шаг между двумя определимыми уровнями в требуемое время (Step time, Final value)

    Scope – выводит в графическое окно график зависимости от времени подаваемой на его вход величины;

    PID Controller - Пропорционально-интегро-дифференцирующий (ПИД) регулятор формирует сигнал, являющийся суммой трех слагаемых, первое из которых пропорционально разности входного сигнала и сигнала обратной связи (сигнал рассогласования), второе – интеграл сигнала рассогласования, третье – производная сигнала рассогласования.


    1. Чем отличаются Р-модели из раздела SimPowerSystems от S-моделей Simulink и как осуществляется связь между ними?

    Р-модели имитируют процессы в электрических цепях и позволяют выполнять моделирование на принципиальном уровне. Они отличаются от S-моделей, в которых входные и выходные величины не имеют физического содержания, а линии соединения переносят некоторый информационный сигнал. С помощью S-блоков создаются модели на функциональном уровне. Для связи Р-блоков с S-блоками используются лишь отдельные блоки библиотеки SimPowerSystems, такие как амперметры Current Measurement, вольтметры Voltage Measurement и др.


    Задача (в каждом билете разные условия)

    PID регулятор. Начальные условия блока орган управления: step time 150 с.; initial value 10; final value 2; блока внешнее воздействие : step time 300 с.; initial value 0; final value 4; постройте приблизительные графики поворота и управления. Время моделирования 450с.

    PID





    PI



    PD



    P



    I

    написать администратору сайта