- •Билет № 1
- •Билет № 2
- •Понятие системы. Структура системы.
- •2. Разделение поверхностей геометрии и присваивание им имен. Изменение типов границ.
- •Билет № 3
- •Понятие системы. Системный подход.
- •Виды трехмерной сетки. Этапы построения трехмерной сетки. Визуализация сетки.
- •Билет № 5
- •2. Задание параметров решателя и критериев остановки. Создание отчетов и графиков
- •Билет № 6
- •2. Создание линий тока и использование ее для визуализации поля скорости.
- •Математическое моделирование.
- •2. Основные этапы математического моделирования
- •2. Создание интерфейсов
- •Билет № 8
- •2. Создание сетки с упорядоченными ячейками и призматическими слоями, расположенными на стенке.
- •Экзаменационный билет № 9
- •Классификация математических моделей.
- •Задание деформирования расчетной сетки (на примере подвижного цилиндра).
- •Билет № 10
- •Параметрическая оптимизация. Критерии оптимизации.
- •Билет № 11
- •Сущность метода и области применения.
- •2. Выбор физических моделей для лагранжевой фазы.
- •Билет № 12
- •Достоинства и недостатки имитационного моделирования.
- •2. Установка инжектора для моделирования лагранжевой многофазности.
- •Билет № 13
- •Создание траекторий частиц и их отображение.
- •Билет № 14
- •Этапы программирования и моделирования.
- •2. Моделирование Эйлеровой многофазности.
- •Билет № 15
- •1. Принципы имитационного моделирования.
- •2. Задание моделей для комплексного химического горения с помощью Dars-cfd.
- •Билет № 17
- •2. Задание неадиабатичной ppdf модели горения.
- •Билет № 18
- •Билет № 19
- •1)Выбор моделей сеткопостроения (Selecting Meshing Models)
- •Билет № 20
- •2.Создание части «Предел скаляра».
Билет № 12
Достоинства и недостатки имитационного моделирования.
Наиболее характерные обстоятельства применения имитационных моделей:
• если идет процесс познания объекта моделирования;
• если аналитические методы исследования имеются, но составляющие их математические процедуры очень сложны и трудоемки;
• если необходимо осуществить наблюдение за поведением компонент системы в течение определенного времени;
• если необходимо контролировать протекание процессов в системе путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации;
• если особое значение имеет последовательность событий в проектируемых системах и модель используется для предсказания так называемых «узких» мест;
• при подготовке специалистов для приобретения необходимых навыков в эксплуатации новой техники;
• если имитационное моделирование оказывается единственным способом исследований из-за невозможности проведения реальных экспериментов.
До настоящего момента особое внимание в толковании термина «имитационное моделирование системы» было уделено первому слову. Однако не следует упускать из вида, что создание любой (в том числе и имитационной) модели предполагает, что она будет отражать лишь наиболее существенные с точки зрения конкретной решаемой задачи свойства объекта-оригинала. Английский аналог этого термина — systems simulation — при дословном переводе непосредственно указывает на необходимость воспроизводства (симуляции) лишь основных черт реального явления (ср. с термином «симуляция симптомов болезни» из медицинской практики). Важно отметить еще один аспект: создание любой (в том числе и имитационной модели) есть процесс творческий (не случайно Р. Шеннон назвал свою книгу «Имитационное моделирование систем — искусство и наука»), и, вообще говоря, каждый автор имеет право на собственную версию модели реальной системы. Однако за достаточно длительное время применения метода накоплены определенный опыт и признанные разумными рекомендации, которыми целесообразно руководствоваться при организации имитационных экспериментов.
Укажем ряд основных достоинств и недостатков метода имитационного моделирования.
Основные достоинства:
• имитационная модель позволяет, в принципе, описать моделируемый процесс с большей адекватностью, чем другие;
• имитационная модель обладает известной гибкостью варьирования структуры, алгоритмов и параметров системы;
• применение ЭВМ существенно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом (если он возможен), а также их стоимость.
Основные недостатки:
• решение, полученное на имитационной модели, всегда носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам поведения и значениям параметров системы;
• большие трудозатраты на создание модели и проведение экспериментов, а также обработку их результатов;
• если использование системы предполагает участие людей при проведении машинного эксперимента, на результаты может оказать влияние так называемый хауторнский эффект (заключающийся в том, что люди, зная (чувствуя), что за ними наблюдают, могут изменить свое обычное поведение).
