Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ существующих систем моделирования 13
1.1. Проблемы моделирования сложных технических систем 13
1.1.1. Задачи моделирования сложных систем 13
1.1.2 Виды моделирования 17
1.1.3 Проблемы компьютерного моделирования сложных систем 18
1.2 Развитие систем моделирования 20
13 Анализ современных систем моделирования 24
1.3.1 Порядок проведения анализа 24
1.3.2 Анализ характерных признаков наиболее распространенных систем моделирования 27
1.3.3 Сравнительный анализ современных систем и предлагаемого решения...32
L4 Выводы 37
2 Метод построения программного комплекса моделирования технических объектов высокой размерности 38
2 J Выдвигаемая гипотеза решения поставленной задачи 38
2.2 Разработка таксономии современных систем моделирования и классификация объекта исследования 40
23 Задачи и цели системы моделирования 52
2А Принципы представления моделируемых объектов 53
23 Многоуровневый базис представления структурных моделей 55
2.5 Л Иерархия уровней 55
2.5.2 Математический базис представления структурных моделей 57
2.5.3 Функциональный базис представления структурных моделей 59
2.5.4 Алгоритмический базис представления структурных моделей 62
2.5.5 Вычислительный базис представления структурных моделей 64
2.5.6 Описательный базис представления структурных моделей 67
2.6 Разработка метода автоматизации построения математических моделей сложных систем структурно-функциональным способом... 68
2.6.1 Предлагаемый способ решения задачи 68
2.6.2 Разработка базиса структурных элементов 70
2.6.3 Метод автоматизации функционального описания сложных систем 72
2.6.4 Реализация построения структурного способа описания объектов 83
2.6.5 Разработка методики автоматической генерации общей математической модели 85
2.7 Разработка метода автоматической генерации эффективных параллельных программ расчета структурных моделей 87
2.7.1 Цели и задачи метода 87
2.7.2 Исследование способов распределения структурной модели 89
2.7.3 Построение моделей распределенного вычислителя 91
2.74 Оценка сложности структурной модели 94
2.7.5 Оценка эффективности вариантов распределения структурных моделей .96
2.7.6 Разработка алгоритма автоматического распределения структурных моделей 100
2.7.7 Разработка методики автоматизации программирования распределенного вычислителя 102
2.8 Выводы 103
Разработка и исследование систем структурного моделирования 105
3.1.Исследование архитектуры и технологии моделирования структурно-функционального моделирующего комплекса 105
3-2 Построение интерфейса программирования системы 112
33 Разработка баз хранения структурных моделей 120
3.5 Разработка модуля символьной обработки для системы структурного моделирования 126
3.5.1 Структура модуля символьной обработки 126
3.5.2 Разработка модуля лексического разбора 128
3.53 Разработка модуля синтаксического разбора 131
3.6 Исследование эффективных методов численного решения моделей 134
3.6.1 Принципы численного решения структурных моделей 134
3.6.2 Генерация программ численного интегрирования 136
3.6 Разработка распределенного вычислителя системы структурного моделирования 141
3,6.1 Архитектура распределенного вычислителя 141
3.7 Выводы 147
4 Комплексное исследование технических объектов с применением ССПМ 149
4.1 Пример решения задачи синтеза систем управления в среде SimNG... 149
4.1.1 Постановка задачи 149
4.1.2 Декомпозиция исследуемой системы 149
4.1.3 Составление библиотеки структурного базиса 151
4Л .4 Программирование структуры модели в среде моделирования 155
4.1.5 Программирование алгоритма расчета многоуровневой модели 158
4.1.6 Программирование вычислительного уровня многоуровневой модели ., 160 4,17 Проведение моделирования структурной модели многозвенного маятника 161
4.2 Пример моделирования электромеханических систем в среде SimNG,. 162
4.2.1 Постановка задачи моделирования сильносвязанных объектов 162
4.2.2 Исходная структурная модель энергоустановки 163
43 Решение задач подборки оптимальных параметров 167
4.3.1 Исходная модель гидроакустической антенны 167
4.4 Выводы 168
Заключение 170
Библиографический список использованной литературы
- Проблемы компьютерного моделирования сложных систем
- Разработка таксономии современных систем моделирования и классификация объекта исследования
- Построение интерфейса программирования системы
- Декомпозиция исследуемой системы
Введение к работе
Актуальность темы. Моделирование как метод познания, издавна служит основным инструментом как исследователя, расширяющего границы науки, так и инженера, развивающего существующие технические средства. Обеспечение успешного решения задач моделирования является крайне актуальной научно-технической проблемой. Сложность решаемых задач, а так же качество их решения в значительной мере зависят от уровня развития и возможностей моделирующих средств.
В современной науке и технике объектами моделирования преимущественно являются технические (инженерные) системы - системы созданные человеком. Бурное развитие науки и техники ведет к тому, что объект исследования непрерывно усложняется, И уже сейчас технические объекты представляются в виде сложных систем, состоящих из большого числа взаимосвязанных друг с другом компонент. Для исследования таких систем наиболее пригодным и нередко единственно возможным является современный метод компьютерного моделирования, который позволяет изучать системы без их физической реализации, исследовать критические режимы работы технических объектов, а так же поведение таких систем, функционирование, которых опасно для человека или окружающей среды.
В настоящее время компьютерное моделирование бурно развивается во всем мире. За рубежом проблемам разработки систем моделирования уделяется очень большое внимание. Ведутся широкие исследования в США, Швеции, Франции, Германии и во многих других странах. Заметна тенденция к объединению усилий ученых разных стран для решения этой важной проблемы, примером может служить проект Modelica, организованный в 1997г. двумя десятками университетов и компаний различных европейских стран. В нашей стране моделирование было существенно продвинуто школой академика Самарского А А. (МГУ), сформулировавшим понятие «вычислительного эксперимента». Значительный вклад в эту область внесли академики Тихонов
7 A. H., Виттенберг И.М., Прангишвили ИЗ. и др. В ТРТУ широкие исследования в области цифровых моделей были начаты академиком Каляевым А.В. и в настоящее время развиваются под руководством профессоров Гузика В.Ф,, Пъявченко О.Н., Золотовского В.Е. и др. Исследования, проводимые в рамках школы профессоров Гузика В.Ф. и Золотовского В.Е., направлены на развитие моделирующих средств, как в сторону расширения их возможностей, так и упрощения работы с ними с учетом достигнутого уровня современного аппаратного и программного обеспечения вычислительной техники.
Постоянный рост сложности моделируемых объектов требует разработки соответствующих вычислительных средств, способных обеспечить расчет их моделей. Поэтому развитие высокопроизводительных проблемно-ориентированных систем, решающих современные задачи моделирования представляется достаточно актуальным. Поскольку сложные инженерные объекты в общем случае описываются совокупностью моделей разной физической природы, то для их создания привлекаются ученые из различных областей науки, нередко не обладающие навыками программирования вычислительных средств. Кроме того, большое количество компонент объектов и их высокая размерность делают невозможным ручную обработку этих моделей. Поэтому не менее актуальным представляется разработка систем моделирования обеспечивающих максимальную автоматизацию всех этапов вычислительного эксперимента, от разработки общих математических моделей до их программирования на параллельных системах.
В этой связи диссертационная работа посвящена актуальной и важной научно-технической проблеме, как разработка новых и развитие существующих принципов организации и функционирования систем моделирования, обеспечивающих не только достижение требуемых характеристик для решения задач исследования сложных объектов, но и поднимающих процесс моделирования тта высокий уровень, не требующий от ученых-исследователей квалификации в области программирования вычислительных средств, организуя их совместную работу в условиях территориального распределения,
Данная работа является развитием результатов исследований, проводимых на кафедре вычислительной техники ТРТУ под руководством д.т.н., профессора Гузика В.Ф, и д,т,н., профессора Золотовского В.Е. в рамках научной школы «Высокопроизводительные проблемно-ориентированные вычислительные системы для структурно-процедурного моделирования и интеллектуального управления».
Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработки и исследование метода построения проблемно-ориентированного программного комплекса моделирования, способного обеспечить поддержку конструирования моделей структурно сложных многокомпонентных технических систем и эффективное проведение вычислительного эксперимента с ними. Для достижения поставлениой цели В работе были решены следующие основные задачи:
проведено исследование, показана возможность и разработаны методы автоматизации проведения основных этапов вычислительного эксперимента, таких как формирование общей математической модели и программная реализация её численного решения для распределенных систем;
разработаны методы оптимизации распределения решаемых моделей и автоматизации процесса их параллельного решения на различных аппаратных платформах с неоднородными вычислительными узлами;
3) разработана специализированная форма многоуровневого
представления моделируемых объектов для автоматизации их обработки;
4) синтезирована архитектура и детализирован состав модулей
высокопроизводительного распределенного комплекса имитационного
моделирования;
5) реализована программно-аппаратная система структурного
моделирования «СимНП» на базе вычислительной сети и многопроцессорных
акселераторов.
Методы исследования. В качестве методов исследования использованы: элементы теории множеств, теории алгоритмов, теории графов и теории
9 численных методов. Так же в работе были использованы методы и средства математического моделирования, теории вычислительных систем, параллельного и объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна заключается в создании нового метода организации и функционирования систем моделирования сложных технических объектов и принципов создания на его основе оригинального программно-аппаратного комплекса структурного моделирования на базе неоднородной проблемно-ориентированной вычислительной системы.
К числу наиболее важных результатов диссертации относятся:
1) новая форма представления моделей сложных технических объектов,
которая в отличие от существующих объединяет основные способы описания
объектов в виде вложенных уровней, что позволяет автоматизировать процесс
проведения вычислительного эксперимента;
2) новый метод построения систем структурного моделирования,
отличающийся от существующих распределенным характером компонент и
реализацией конструирования моделей с учетом архитектуры базового
распределенного вычислителя;
Разработан оригинальный метод распределения структурных моделей, отличающийся от существующих последовательной декомпозицией, динамической оценкой трудоемкости, ориентированный на неоднородные вычислительные среды, и позволяющий повысить скорость расчета математических моделей за счет более эффективного использования имеющихся вычислительных ресурсов;
усовершенствованная форма организации базы моделей (репозитария) в части реализации многопользовательского распределенного характера, введения ссылок (метаданных) для хранения зависимостей между элементами структурных моделей (артефактами проектирования), что позволяет осуществлять модификацию отдельных уровней моделей без перестраивания всей модели в целом,
Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов подтверждается полнотой и корректностью исходных посылок, непротиворечивостью математических выкладок, проведенным теоретическим обоснованием и практической реализацией. Исследования и эксперименты были осуществлены при решении широкого класса задач моделирования (задачи управления, оптимизации параметров, расчет критических режимов работы) с использованием действующих прототипов многопроцессорных акселераторов. Получены свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.
Научная и практическая ценность работы. В диссертационной работе решена важная научно-техническая задача, заключающаяся в развитии технологии создания систем моделирования для обеспечения проведения исследований сложных технических объектов.
Научная ценность заключается в создании нового метода построения моделирующего комплекса, основанного на многоуровневом представлении моделей, которое устанавливает соответствие между моделями исследуемых объектов и моделями вычислителей, на которых они рассчитываются. Использование этого метода позволяет снизить трудоемкость этапов подготовки и сократить длительность проведения вычислительного эксперимента над сложными техническими объектами с использованием распределенных неоднородных вычислительных сред.
Практическая ценность работы заключается в реализации оригинального программно-аппаратного моделирующего комплекса «СимНП», использование которого позволяет 2-4 раза ускорить процесс построения моделей сложных систем и полностью исключить ручное написание программ их численного решения, благодаря использованию наглядной визуальной форме описание структурных компонент моделей и автоматизации процессов их обработки. Данная среда позволяет сделать процесс моделирования доступным для специалистов различных областей науки, не обладающих квалификацией в области программирования вычислительных средств.
Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы при проведении научно-исследовательских работ кафедрой вычислительной техники Таганрогского государственного радиотехнического университета (ВТ ТРТУ) совместно с Университетом штага Южная Каролина в области разработки промышленного моделирующего стенда VTR, при выполнении совместных работ ФНПЦ ОАО «НПО «Марс» и ТРТУ, при выполнении грантов Министерства образования Российской Федерации на проведение фундаментальных исследований в области естественных и гуманитарных наук (шифры грантов Г00-4.2-13, Г02-4.2-48, T02-G3.3-3584), а так же в ряде госбюджетных и хоздоговорных работах.
Материалы диссертации использованы в учебном процессе на кафедре ВТ ТРТУ при проведении практических занятий в цикле лабораторных работ по курсу; «Проблемно-ориентированные высокопроизводительные системы».
Апробация работы и публикации. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на всероссийских и международных научно-технических конференциях и выставках.
На международной научно-практической конференции "Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления", Новочеркасск, 2001; на IV научной сессии МИФИ, Москва, 2001, на международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2001, 2002; на всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании" (НИТ-2001), Рязань, 2001; на международной научно-технической конференции «СуперЭВМ и многопроцессорные вычислительные системы МВС2002» - Таганрог, 2002, на международной научной конференции «Системный подход в науках о природе, человеке и технике», Таганрог, 2003; па международной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы» - Дивноморское, 2006.
Практические результаты выставлялись на выставке «Студент и научно-технический прогресс», Таганрог, 2001, на выставке посвященной 50-летию ТРТУ, Таганрог, 2002. Работа является лауреатом конкурса «Фундаментальные и прикладные проблемы современной техники», Ростов-на-Дону, 2002.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту:
1) метод построения программных комплексов структурного
моделирования структурно сложных технических объектов;
2) новый способ многоуровневого представления моделируемых
объектов;
3) новый метод распределения структурных моделей для параллельного
расчета в неоднородной вычислительной среде;
4) усовершенствованные алгоритмы автоматизации синтеза
математического описания сложных систем и генерации параллельных
программ их численного решения;
5) программно-аппаратный комплекс моделирования сложных
технических объектов.
Личный вклад автора. Все научные и практические результаты, анализ организации систем моделирования, разработка оригинальной таксономии современных средств моделирования, многоуровневая форма представления моделей сложных технических объектов, метод построения распределенной системы моделирования с адаптацией под базовый вычислитель, усовершенствованная форма организации репозитария моделей, метод распределения структурных моделей в неоднородном вычистителе, создание программно-аппаратного моделирующего комплекса «СимНП», получены автором лично.
Публикации, Но теме диссертационной работы опубликовано 27 печатных работы, из них 15 статьей, 7 тезисов и материалов докладов на российских и международных научно-технических конференциях, 5 отчетов о НИР, а так же 3 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ и 1 руководство к лабораторной работе.
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ
МОДЕЛИРОВАНИЯ
Проблемы компьютерного моделирования сложных систем
Основными проблемами компьютерного моделирования сложных систем являются: сложность формализованного описания этих систем; трудоемкость построения математических моделей, описывающих их поведение; необходимость решения математических моделей за минимально возможный промежуток времени, но с высокой точностью: реалистичная визуализация результатов моделирования близких к натуральному восприятию.
Рассмотрим существо перечисленных проблем более подробно. Основная задача, которая должна быть решена для проведения компьютерного моделирования - построение математической модели. В данном случае предполагается, что формализованное описание сложной системы может быть построено согласно индуктивному или системному подходу. При этом основная трудность решения данной задачи связана с тем, что сложные системы состоят из компонент различной физической природы и соответственно описываются разными функциональными отношениями. Эта особенность так же влияет на сложность построения общего математического описания системы. В этом случае необходима разработка унифицированного описания, не зависящего от физической природы компонент системы. Решением является использование математическую нотацию, как наиболее общин вид описания компонент системы, а так же использование технологий обеспечивающих построение схем взан м одействпя элементов системы. Структурная сложность системы понижается путем использования иерархического описания, поэтому для представления системы используется структурное описание взаимодействия её компонент.
Вследствие большой размерности сложных систем выполнение построения общей математической модели вручную невозможно. В этой связи проблему формирования математического описания необходимо решать при помощи компьютера. Решение этой проблемы с учетом указанного способа формализованного описания сложных систем обеспечивается путем использования метода графов и средств символьной обработки.
Как уже было отмечено выше, основную трудность исследования сложных систем представляет собой трудоемкость процесса расчета модели системы. Поэтому проблема быстрого и точного расчета модели является очень важной. Решение данной проблемы состоит в реализации эффективных методов численного решения уравнений математической модели системы, и в проектировании высокопроизводительной вычислительной базы систем моделирования.
Кроме проблем осуществления формирования и решения математической модели не менее важной является удобное и адекватное отображение результатов моделирования. Качественное решение этой проблемы существенным образом влияет на длительность и трудоемкость проведения исследований. Современные исследования в области разработки систем моделирования уделяют большое внимание соответствию систем высоким эргономическим требованиям.
Решение поставленных проблем реализуется путем разработки соответствующих моделирующих средств, позволяющих осуществить исследование сложных систем. Таким образом, развитие современной науки и техники неразрывно связано и существенно зависит от развития моделирующих средств. Рассмотрим основные этапы развития компьютерных систем моделирования.
Первые теоретические обобщения двух направлений материального моделирования - а) физического и б) математического с помощью вычислительных устройств были сделаны В. А. Вениковым (1949 г.) и Л. И. Гутенмахером (1949 г.), а затем получили дальнейшее развитие у И. М. Тетельбаума (1959 г.), А. М. Сучилина (1964 г.)» П. М- Алабужева (1968 г.) [2]. Философские концепции основных общих вопросов моделирования отражены В. А. Штоффом, И. Б, Новиковым, Н. А. Уемовым и др. [16]. Основные вопросы вычислительного эксперимента были развиты А. А. Самарским и А. Н. Тихоновым (1968).
Исторически первым методом решения задач компьютерного моделирования был аналитический метод. Этот метод характеризуется построением аналитических зависимостей развития процессов и дальнейшим расчетом этих зависимостей па ЭВМ.
Первым толчком к применению ЭВМ для решения задач моделирования сложных систем стало развитие численных методов как средство решения дифференциальных аналитических моделей [17-21]. Рост сложности моделируемых систем потребовал разработки прикладных программных систем, представляющих собой набор библиотек алгоритмов решений математических моделей тем или иным методом [22-25]. Таким образом, был упрощен процесс составления вычислительных моделей. Решение данной проблемы осуществлялось при помощи разработки пакетов прикладных программ (ППП) - первых систем компьютерного моделирования, Пакет прикладных программ состоял из функционального наполнения (библиотек подпрограмм расчета уравнений из различных областей физики, химии и т.д.) и системной части (основное назначение - сборку программы решающей конкретную задачу) [26]. Исследователь создавал алгоритм функционирования модели в виде программы представленной на одном из универсальных языков программирования. Причем сам процесс решения осуществлялся путем вызова соответствующих библиотечных процедур из функциональной части. Основные недостатки таких систем моделирования - узкая специализация пакета и необходимость иметь квалификацию программиста ири работе с пакетом.
Разработка таксономии современных систем моделирования и классификация объекта исследования
В настоящее время разработано огромное количество разнообразных средств моделирования. Это объясняется тем, что природе свойственно многообразие, а моделирование является основным средством искусственного воспроизведения и исследования природы. По этой причине провести полную классификацию всех существующих моделирующих систем представляется невозможным. Поэтому, целью проведения данной классификации является лишь стремление определить место объекта данного диссертационного исследования в ряду современных средств моделирования и определить его основные свойства [46].
Выделим ряд критериев, по которым будет проводиться классификация моделирующих средств. Основным критерием, традиционно разделяющим средства моделирования, является цель проведения моделирования или для систем моделирования - тип объекта моделирования (вид исследуемого объекта). Этот критерий определяет проблемно-ориентированность моделирующих средств. Вторым критерием определим способ представления моделируемых объектов и систем. Данный критерий характеризует особенность программирования системы моделирования. Третьим критерием является аппаратная база моделирующих средств. Этот критерий характеризует особенность построения моделирующих средств.
Разберем виды моделирующих средств, классифицируемых по первому признаку. В общем случае можно выделить три типа моделирующих средств: системы моделирования (функциональное назначение этих систем является исследование объектов при помощи моделирования), имитирующие системы (основная цель этих систем - воспроизведение объектов) и универсальные (данные системы могут выполнять как функции воспроизведения, так и моделирования).
Универсальными системами могут считаться: прикладные пакеты программ, созданные при помощи систем программирования на языках общего назначения (Inprise Delphi, Microsoft Visual С, Symantec Java) и пакеты обработки и визуализации данных (например, электронная таблица Microsoft Excel используется для решения задач экономико-математического моделирования).
К имитирующим системам относятся: тренажерные системы, целью проведения моделирования является имитация объектов для повышения навыков работы с данным объектом или в специализированной инструментальной среде; системы управления, имитация объектов производиться с целью обеспечения предсказания поведения управляемых объектов для формирования необходимых воздействий; системы построения виртуальной реальности, имитация объектов с целью реалистичного воспроизведения формы или поведения объекта. Системы моделирования можно подразделить на следующий ряд моделирующих средств: средства, моделирующие информационные процессы и системы; средства, моделирующие физические объекты или явления. Тенденции развития современных информационных технологий приводят к постоянному возрастанию сложности информационных систем (ИС). Поэтому необходимым условием успешной реализации тех или иных современных проектов является применение средств компьютерного моделирования и проектирования. В этой связи область моделирования информационных систем интенсивно развивается. В частности на сегодняшний день уже разработано несколько десятков моделей и методов моделирования информационных систем. Традиционно инструментальные средства, предназначенные для моделирования информационных систем, классифицируют по количеству представленных моделей: локальные, поддерживающие один-два типа моделей и методов (Design/IDRF, ProCap, S-DesJgnor? "CASE. Аналитик"); малые интегрированные средства моделирования, поддерживающие несколько типов моделей и методов (ERwin. BPwin); средние интегрированные средства моделирования, поддерживающие от 4 до 10—15 типов моделей и методов (Rational Rose, Paradigm Plus, Designer/2000); крупные интегрированные средства моделирования, поддерживающие более 15 типов моделей и методов (ARIS Toolset),
Однако в общем случае, эти средства можно подразделить на: средства, анализирующие функционирование сложной системы в информационном взаимодействии компонент и средства, акцентирующиеся на исследовании отношения и потоков данных в системе, а так же средства объединяющие характеристики этих двух типов.
Каждый тип моделирующих средств можно разделить по характеру процессов и данных в моделируемых системах на детерминированные и стохастические, которые в свою очередь подразделяются на системы моделирования по способу функционирования объектов: непрерывных, дискретных и гибридных (непрерывно-дискретных) [8, с.58-59].
Не менее важной областью является разработка систем моделирования физических объектов и явлений. И не смотря на то, что физическое моделирование имеет долгую историю, потребность в нем возрастает с каждым днем. И на сегодня уже разработано несколько сотен различных систем физического моделирования, что в значительной мере затрудняет их классификацию.
Построение интерфейса программирования системы
Определим задачи, возникающие при программировании системы моделирования. В соответствии с предложенной многоуровневой организацией структурных моделей пользователю системы необходимо запрограммировать модель объекта на нескольких уровнях [67, 122]. Каждый уровень предполагает наличие собственных специальных средств программирования. В процессе моделирования с учетом многоуровневого представления структурной модели, необходимо решать следующие задачи: 1) задать математическую модель каждого элемента структурной схемы (математический уровень); 2) построить структурную схему взаимосвязи элементов (функциональный уровень); 3) определить порядок расчета набора структурных схем (алгоритмический уровень); 4) сгенерировать программы решения моделей (вычислительный уровень); .-)} їїосфоить визуальное предешвдение схемы и определить сікюио отображения регулы шов моделирования (описи гельный уровень);
Задачи вы ч иелительші о уровня решаются автомати вески системой моделирования. Решение остальных -щтч осуществляется при ишершпмвном ІШИМОДЄЙСГІШИ е пользователем Для решения этих чадяч предложены следующие специализированные штутьтж редукторы: » конструктор элементарных моделей; редактор структурных схем; конструктор виртуальных моделей; илшщювщик эксперимента.
Рассмотрим особенности ршлшащш каждого т этих редакторов. Интерфейс конструктора элементарных моделей обеспечивает Ч J!JM"ILJ ГЇҐ 2) редактирование библиотеки структурных моделей; 3) ц м п орт и ро ваи и е/:жеп орти ровап не гшешдих моделей. Р«, ia« для каждой функции предусмотрено отдельное диалоговое окно. досмотрим диалог конструктора новых моделей структурны моделей, представлен мого на рисунке
В центральной части диалога находиться текстовый редактор математического описания модели. Редактор обеспечивает ввод уравнений пред вычислений, поствычислений и модельных уравнений соответственно, В верхней части диалога задается имя модели. Справа расположены поле редактора изображения, а так же поля таблиц задания констант и портов модели. В нижней части конструктора модели расположена область описания модели, а в правом верхнем углу расположены кнопки сохранения изменений и закрытия диалога.
Для редактирования изображения необходимо дважды щелкнуть мышей в пределах области изображения - откроется редактор загрузки и редактирования условного изображения элементарной модели. Для определения порта необходимо выбрать его тип и нажать кнопку «+», Затем следует щелкнуть мышей в области изображения в месте установки контактной точки порта модели. Каждый порт имеет порядковый номер и тип, отражаемый условным символом: треугольник углом в модель - входной порт, треугольник стороной в модель - выходной порт, а окружность - двунаправленный порт. Для созданного порта появиться строчка описания порта в таблице портов. В дайной строчке необходимо установить соответствие между портом и внутренней переменной (переменными для двунаправленного порта) модели. Для удаления порта необходимо выбрать строчку удаляемого порта и нажать кнопку «-». По завершению процесса описания новой модели, модель сохраняется в базу моделей при нажатии на клавишу «Сохранить».
Рассмотрим интерфейс редактора базы структурных моделей внешний вид, которого представлен на рисунке 3.4.
В центре диалога редактора базы моделей находиться область отображения структуры базы данных в виде иерархического списка. В верхней части диалога расположено меню редактора основные функции, которого продублированы кнопками на панели инструментов.
Декомпозиция исследуемой системы
Проведем оценку пригодности использования предлагаемых принципов структурного моделирования сложных систем к решению различных классов задач физического моделирования [137].
Одним из наиболее распространенных классов задач моделирование -синтез управления. Рассмотрим способ решения данной задачи в системе структурного моделирования на примере стабилизации многозвенного маятника, состоящего из четырех звеньев обратных маятников, соединенных между собой гибкими пружинами [138, 139].
Для решения данной задачи на системе структурного моделирования необходимо последовательное выполнение следующих этапов: 1) Проведение декомпозиции исследуемой системы; 2) Синтез математического описания её отдельных компонент; 3) Формирование библиотек структурного базиса для данной задачи; 4) Программирование моделируемого объекта в системе моделирования; 5) Расчет полученной модели; 6) Отображение и анализ результатов моделирования. Рассмотрим подробнее реализацию каждого этапа в отдельности. Декомпозиция исследуемой системы
В подготовительном этапе к проведению моделирования объекта -многозвенного маятника необходимо составить логическую структуру модели объекта и провести её декомпозицию. Общая структура исследуемого объекта представлена на рисунке 4,1, Система состоит т четырех инвертированных малі пиков І индивидуальными управлениями (M_l, М 2, М З, М_4) f 140].
Общая структура объекта шіогоіпепиого Каждый инвертированный маятник в отдельности п тележку, массой М, которая передвигается по горизонтальним направляющим.
Смещение тележки относительно предыдущего положения обозначается кш & (еж. рисунок 4.2J. Па тележку установлено вертикально стабилизируемая рука маятника длиной L е грузом массой го щ котором сосредоточена вся масса руки. Рука маятника колеблется в вертикальной плоскости вдоль направляющих, Упп отклонения плеча пі вертикали обозначен как о
Стабилизация положения плеча осуществлю управления (\ использующего сервомоторы для перемещения тележки вдоль жтршяяющнх. Блок управления иояучт:т данные о положении тележки маятника и об угле отклонения плеча. На основании этих данных генерирует еишал управления на сервомоторы тележку для ее смещения с учетом компенсации колебаний маятника.
Взаимодействие между маятниками реализуется при помощи пружин (П 1, П 2Т П X П 4, П 5). Крайние пружины (П I и П 5) жестко закреплены. Пружины передают смещения площадок друг на друга в виде вочмущающих «ii FLF2.F3,F4 F5)
Рисунок 4.2 - Структура инвертированного маятника Таким образом, исходный моделируемый объект - многозвенный маятник представляется в виде системы следующих взаимосвязанных компонент: четырех инвертированных маятников; t четырех систем стабилизации; пяти пружин (трех свободных и двух с фиксированными концами). Взаимодействие между компонентами моделируемой системы схематично отображено на рисунке 4.1 и рисунке 4.2. После проведения декомпозиции моделируемого объекта необходимо синтезировать математическое описание каждого отдельного компонента.
Непосредственно перед программированием объекта в среде моделирования необходимо составить математический базис исследуемого объекта, который представляется в виде библиотеки элементарных моделей.
Из декомпозированного представления моделируемого объекта (см. рисунки 4.1 и 4.2) можно выделить четыре базисных модели [141]: 1) модель обратного маятника; 2) модель системы управления (стабилизации); 3) модель свободной пружины; 4) модель зафиксированной пружины.
