- •Введение
- •Лабораторная работа № 1 структурно-параметрическое моделирование систем
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения
- •Параметры биосырья (молока):
- •На базе статистических данных по формуле (1-1) сформирована матрица корреляционных коэффициентов связей между параметрами состояния системы (таблица 1.2). Матрица коэффициентов корреляции Rij
- •Матрица коэффициентов регрессии Pij
- •Матрица безразмерных характеристик связей Cij
- •Литература
- •Лабораторная работа № 2 идентификация аномальных состояний большой системы
- •Теоретическое введение
- •Вопросы для самопроверки
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Варианты графов системы [2]
- •Вводится вектор текущих относительных отклонений x1,…,xn в виде
- •Ситуационная матрица аномального состояния системы Sij
- •Вопросы для самопроверки
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 4 статистическое моделирование производственных систем
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Контрольные задания для самопроверки
- •Программа
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 5 универсальная система имитационного моделирования simplex 3
- •Теоретическое введение
- •Компоненты модели, описываемые на объектно-ориентированном языке, объединяются в иерархические модели различной сложности структурными компонентами вышестоящего (верхнего) уровня.
- •Порядок выполнения работы
- •5.2. Общий порядок подготовки и проведения эксперимента с моделью в имитационной системе Simplex3
- •Изучить диалоговый интерфейс имитационной системы.
- •Изучить общий порядок подготовки модели
- •Внешние функции (External functions).
- •При этом в окне содержания появляется таблица с перечислением компонентов и версий. В рассматриваемом примере в окне появляются три
- •Для этого:
- •1). Выделить директорию priv и в ее контекстном меню задать команду New library…(создать новую библиотеку) и ввести имя новой модели.
- •5.2.4. Диалоговый интерфейс подготовки и проведения эксперимента с моделью в имитационной системе Simplex3
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Для описания непрерывных процессов в каждом случае требуется дифференциальное уравнение. В комбинированных моделях дифференциальные уравнения могут дополняться дискретными событиями.
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 7 многомерные массивы в моделировании параметрических полей
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Требования к отчету
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •38 # Конец обслуживания
- •Листинг 8.1. Mdl- описание модели Queue
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Варианты заданий*
- •Пример выполнения задания По заданному описанию построить и реализовать в универсальной имитационной системе Simplex3 mdl- модель сборочного конвейера.
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Объектно-ориентированное моделирование систем
- •Теоретическое введение
- •Листинг 9.1. Базисный компонент Sun
- •Листинг 9.2. Базисный компонент Lake
- •Листинг 9.3. Компонент верхнего уровня Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 10 многокомпонентная иерархическая модель
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 11 собственные функциональные компоненты
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 12 внешние с-функции и с- процедуры
- •Теоретическое введение
- •Листинг 12.1. Модель QueueExp
- •Листинг 12.2. С-функция для вычисления экспоненциально распределенных случайных чисел
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 14 мультиагентное моделирование систем в simplex 3
- •1. Теоретическое введение
- •2. Общее задание и порядок выполнения работы
- •3. Возможные варианты заданий
- •3.1. Моделирование маркетинговых ситуаций
- •3.2. Моделирование учебного процесса
- •3.4. Мультиагентное моделирование биологических систем
- •3.4.2. Имитационное моделирование динамического развития колоний и популяций микроорганизмов.
- •3.5.5. Объектно-ориентированное моделирование и имитация экологической системы.
- •4. Пример выполнения работы
- •И накопления знаний
- •В циклах учебного процесса
- •В цикле учебного процесса
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Структурно-параметрическое описание технологических систем
- • Технологические режимы и параметры производства творога
- •Результаты наблюдений процесса производства кисломолочного продукта (ряженки жирностью 2,5%)
- •Корреляционная матрица тесноты связей между параметрами технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Матрица безразмерных оценок множественной регрессии для технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Результаты наблюдений процесса изготовления сметаны жирностью 15%
- •Корреляционная матрица тесноты связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Регрессионная матрица характера связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Безразмерная регрессионная матрица характеристик связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Результаты наблюдений процесса производства нежирного диетического творога
- •Регрессионная матрица характера связей между параметрами технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Безразмерная регрессионная матрица характеристик связей между параметрами технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Общий порядок создания пользовательского интерфейса с помощью внешней программы.
- •1. Создание пользовательского интерфейса с помощью внешней программы.
- •Межвидового взаимодействия.
- •2. Создание процедуры на языке edl, реализующей запуск пользовательского интерфейса и передачу исходных данных переменным модели сводится к следующему.
- •Листинг 1. Описание ввода исходных данных на языке Simplex-edl
- •4. Просмотр результатов моделирования.
Матрица коэффициентов регрессии Pij
Таблица 1.3
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11
1.000 |
0.000 |
0.088 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.093 |
0.000 |
-0.014 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.631 |
0.000 |
0.000 |
-0.133 |
-0.033 |
0.000 |
0.000 |
0.451 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.118 |
0.000 |
0.000 |
0.188 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.142 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.838 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.036 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.025 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
-0.151 |
0.031 |
0.000 |
0.142 |
0.183 |
0.014 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
-0.110 |
-0.499 |
0.000 |
0.000 |
0.251 |
0.000 |
0.000 |
-0.482 |
0.000 |
-0.093 |
0.280 |
1.000 |
0.102 |
0.000 |
-0.443 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.129 |
0.429 |
0.265 |
1.000 |
-0.045 |
0.000 |
0.000 |
-0.086 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.032 |
1.000 |
Полученная матрица коэффициентов регрессии пересчитывается в матрицу безразмерных сопоставимых характеристик связей (1-4) (таблица 1.4) и корректируется с учетом логистики технологической системы.
Матрица безразмерных характеристик связей Cij
Таблица 1.4
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11
1.000 |
0.000 |
0.194 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.739 |
0.000 |
-0.105 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.691 |
0.000 |
0.000 |
-0.499 |
-0.223 |
0.000 |
0.000 |
0.205 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.425 |
0.000 |
0.000 |
0.042 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.006 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.766 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.223 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.598 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
-0.519 |
0.056 |
0.000 |
0.018 |
0.049 |
0.004 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
-0.198 |
-0.472 |
0.000 |
0.000 |
0.037 |
0.000 |
0.000 |
-0.078 |
0.000 |
-0.027 |
0.155 |
1.000 |
0.053 |
0.000 |
-0.059 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.072 |
0.454 |
0.506 |
1.000 |
-0.003 |
0.000 |
0.000 |
-0.386 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.490 |
1.000 |
Другие примеры построения структурно-параметрических моделей взаимосвязей и ситуаций в технологических системах даны в приложении 1.
Описанные модели и алгоритмы структурно-параметрического моделирования и идентификации могут быть использованы для разработки интерактивной системы анализа многофакторных и многосвязных технологических систем по переработке биосырья. Примером может служить информационная технология и экспертная система контроля качества и безопасности продуктов питания, описываемые в [1, 3].