Моделирование процесса исследования его алгоритмизация. Построение моделирующих алгоритмов: формализация и алгоритмизация процессов. Описание математической модели

МОСКОВСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Компьютерное моделирование
Бужинский В.А. ктн
доцент

Москва
2014

Основные понятия КМ
Модель - искусственно созданный объект, который воспроизводит в определенном
виде реальный объект - оригинал.
Компьютерная модель - представление информации о моделируемой системе
средствами компьютера.
Система - совокупность взаимосвязанных элементов, обладающих свойствами,
отличными от свойств отдельных элементов.
Элемент - это объект, обладающий свойствами, важными для целей моделирования.
В компьютерной модели свойства элемента представляются величинами характеристиками элемента.
Связь между элементами описывается с помощью величин и алгоритмов, в частности
вычислительных формул.

В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего понимают:
условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов),
описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем,
диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т. д.
и отображающий структуру и взаимосвязи между элементами объекта.
Компьютерные модели такого вида мы будем называть структурнофункциональными;
отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс,
позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического
отображения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы
функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект
различных (как правило, случайных) факторов. Такие модели мы будем далее
называть имитационными моделями.
Компьютерное моделирование – метод решения задачи анализа или
синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.
Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и
качественных результатов по имеющейся модели.

Тема № 1. Основные понятия компьютерного моделирования.
Тема № 2. Построение моделирующих алгоритмов: формализация и
алгоритмизация процессов.
Тема № 3. Универсальность математических моделей.
Тема № 4. Математические модели сложных систем.
Тема № 5. Непрерывно-детерминированные, дискретнодетерминированные, дискретно-вероятностные и непрерывновероятностные модели.

Вебинар № 2
Построение моделирующих алгоритмов:
формализация и алгоритмизация процессов
1. Формализация модели
2. Алгоритмизация процесса

На протяжении своей истории человечество использовало различные
способы и инструменты для создания информационных моделей. Эти способы
постоянно совершенствовались. Так, первые информационные модели
создавались в форме наскальных рисунков. В настоящее время информационные
модели обычно строятся и исследуются с использованием современных
компьютерных технологий.
При изучении нового объекта сначала обычно строится его
описательная информационная модель с использованием естественных языков
и рисунков. Такая модель может отображать объекты, процессы и явления
качественно, т. е. не используя количественных характеристик. Например,
гелиоцентрическая модель мира Коперника на естественном языке
формулировалась следующим образом:
Земля вращается вокруг Солнца, а Луна вращается вокруг Земли;
все планеты вращаются вокруг Солнца.

С помощью формальных языков строятся формальные
информационные модели. Математика является наиболее широко
используемым формальным языком. С использованием математических
понятий и формул строятся математические модели.
В естественных науках (физике, химии и др.) строятся
формальные модели явлений и процессов. Часто для этого применяется
универсальный математический язык алгебраических формул (к зан. № 3).
Однако в некоторых случаях используются специализированные
формальные языки (в химии - язык химических формул, в музыке - нотная
грамота и т. д.) (?).

1. уч. вопрос. Формализация
моделей
Процесс построения информационных моделей с помощью
формальных языков называется формализацией.
В процессе исследования формальных моделей часто производится
их визуализация. (?)
Для визуализации алгоритмов используются блок-схемы,
пространственных соотношений между объектами - чертежи, моделей
электрических цепей - электрические схемы. При визуализации формальных
моделей с помощью анимации может отображаться динамика процесса,
производиться построение графиков изменения величин и т. д.
В настоящее время широкое распространение получили
компьютерные интерактивные визуальные модели. В таких моделях исследователь
может менять начальные условия и параметры протекания процессов и наблюдать
изменения в поведении модели.

Первым этапом любого исследования является постановка задачи, которая
определяется заданной целью.
Задача формулируется на обычном языке. По характеру постановки все
задачи можно разделить на две основные группы. К первой группе можно
отнести задачи, в которых требуется исследовать, как изменятся
характеристики объекта при некотором воздействии на него, «что будет,
если?…». Вторая группа задач: какое надо произвести воздействие на
объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному
условию, «как сделать, чтобы?..».
Второй этап - анализ объекта. Результат анализа объекта – выявление его
составляющих (элементарных объектов) и определения связей между ними.
Третий этап – разработка информационной модели объекта. Построение
модели должно быть связано с целью моделирования. Каждый объект имеет
большое количество различных свойств. В процессе построения модели
выделяются главные, наиболее существенные, свойства, которые
соответствуют цели
Все то, о чем говорилось выше – это формализация, т. е замена
реального объекта или процесса его формальным описанием, т.е. его
информационной моделью.

10.

Построив информационную модель, человек использует ее вместо
объекта-оригинала для изучения свойств этого объекта, прогнозирования
его поведения и пр. Прежде чем строить какое-то сложное сооружение,
например мост, конструкторы делают его чертежи, проводят расчеты
прочности, допустимых нагрузок. Таким образом, вместо реального моста
они имеют дело с его модельным описанием в виде чертежей,
математических формул.
Формализация - это процесс
выделения и перевода
внутренней структуры объекта в
определенную информационную
структуру - форму.

11.

12.

По степени формализации информационные модели бывают
образно-знаковые и знаковые.
Знаковые модели можно разделить на следующие группы:
математические модели, представленные математическими формулами,
отображающими связь различных параметров объекта, системы или
процесса;
специальные модели, представленные на специальных языках (ноты,
химические формулы и т. п.);
алгоритмические модели, представляющие процесс в виде программы,
записанной на специальном языке.

13.

Последовательность команд по управлению объектом,
выполнение которых приводит к достижению заранее поставленной
цели, называется алгоритмом управления.
Происхождение понятия «алгоритм».
Слово «алгоритм» происходит от имени математика
средневекового Востока Мухаммеда аль-Хорезми (787-850). Им были
предложены приемы выполнения арифметических вычислений с
многозначными числами. Позже в Европе эти приемы назвали
алгоритмами, от латинского написания имени аль-Хорезми. В наше время
понятие алгоритма не ограничивается только арифметическими
вычислениями.

14.

Алгоритм - понятное и точное предписание совершить
определенную последовательность действий,
направленных на достижение указанной цели или
решение поставленной задачи.
Алгоритм применительно к вычислительной
машине - точное предписание, т. е. набор операций и
правил их чередования, при помощи которого, начиная
с некоторых исходных данных, можно решить любую
задачу фиксированного типа.

15.

Свойства алгоритмов:
Дискретность - алгоритм должен быть разбит на шаги (отдельные
законченные действия).
Определенность - у исполнителя не должно возникать
двусмысленностей в понимании шагов алгоритма (исполнитель не
должен принимать самостоятельные решения).
Результативность (конечность) - алгоритм должен приводить к
конечному результату за конечное число шагов.
Понятность - алгоритм должен быть понятен для исполнителя.
Эффективность - из возможных алгоритмов выбирается тот
алгоритм, который содержит меньше шагов или на его выполнение
требуется меньше времени.

16.

Виды алгоритмов
Виды алгоритмов как логико-математических средств в
зависимости от цели, начальных условий задачи, путей ее решения,
определения действий исполнителя подразделяются следующим
образом:
механические алгоритмы, иначе детерминированные;
гибкие алгоритмы, иначе вероятностные и эвристические.
Механический алгоритм задает определенные действия,
обозначая их в единственной и достоверной последовательности,
обеспечивая тем самым однозначный требуемый или искомый
результат, если выполняются те условия процесса или задачи, для
которых разработан алгоритм.
Эвристический алгоритм - это такой алгоритм, в котором
достижение конечного результата программы действий однозначно не
предопределено, так же как не обозначена вся последовательность
действий исполнителя. В этих алгоритмах используются
универсальные логические процедуры и способы принятия решений,
основанные на аналогиях, ассоциациях и опыте решения схожих
задач.

17.

В процессе алгоритмизации исходный алгоритм разбивается на отдельные
связанные части, называемые шагами, или частными алгоритмами.
Различают четыре основных типа частных алгоритмов:
линейный алгоритм;
алгоритм с ветвлением;
циклический алгоритм;
вспомогательный, или подчиненный, алгоритм.
Линейный алгоритм - набор инструкций, выполняемых
последовательно во времени друг за другом.
Алгоритм с ветвлением - алгоритм, содержащий хотя бы одно
условие, в результате проверки которого ЭВМ обеспечивает переход на
один из двух возможных шагов.
Циклический алгоритм - алгоритм, предусматривающий повторения
одного и того же действия над новыми исходными данными. Необходимо
заметить, что циклический алгоритм легко реализуется посредством двух
ранее рассмотренных типов алгоритмов.
Вспомогательный, или подчиненный, алгоритм - алгоритм, ранее
разработанный и целиком используемый при алгоритмизации конкретной
задачи.

18.

На всех этапах подготовки к алгоритмизации задачи широко используется
структурное представление алгоритма в виде блок-схем.
Блок-схема - графическое изображение алгоритма в виде схемы
связанных между собой с помощью стрелок (линий перехода) блоков графических символов, каждый из которых соответствует одному шагу
алгоритма. Внутри блока приведено описание совершаемых в нем действий.

19.

Способы описания алгоритмов
Выбор средств и методов для записи алгоритма
зависит прежде всего от назначения (природы) самого
алгоритма, а также от того, кто (что) будет
исполнителем алгоритма.
Алгоритмы записываются в виде:
словесных правил,
блок-схем,
программ.

20.

Словесный способ описания алгоритмов - это, по существу, обычный язык, но
с тщательным отбором слов и фраз, не допускающих лишних слов,
двусмысленностей и повторений. Дополняется язык обычными математическими
обозначениями и некоторыми специальными соглашениями.
Алгоритм описывается в виде последовательности шагов. На каждом шаге
определяется состав выполняемых действий и направление дальнейших
вычислений. При этом если на текущем шаге не указывается, какой шаг должен
выполняться следующим, то осуществляется переход к следующему шагу.
Пример. Составить алгоритм нахождения наибольшего числа из трех заданных
чисел a, b, c.
Сравнить a и b. Если a>b,то в качестве максимума t принять a, иначе (a<=b) в
качестве максимума принять b.
Сравнить t и c. Если t>c, то перейти к шагу 3. Иначе (t максимума c (t=c).
Принять t в качестве результата.
Недостатки словесного способа описания алгоритмов:
отсутствие наглядности,
недостаточная точность.

21.

Графический способ описания
алгоритмов - это способ
представления алгоритма с
помощью общепринятых
графических фигур, каждая из
которых описывает один или
несколько шагов алгоритма.
Внутри блока записывается
описание команд или условий.
Для указания
последовательности выполнения
блоков используют линии связи
(линии соединения).
Существуют определенные
правила описания алгоритмов в
виде блок-схем. (?)

22.

Описание алгоритмов с помощью программ - алгоритм, записанный на
языке программирования, называется программой.
Словесная и графическая формы записи алгоритма предназначены для
человека. Алгоритм, предназначенный для исполнения на компьютере,
записывается на языке программирования (языке, понятном ЭВМ). Сейчас
известно несколько сот языков программирования. Наиболее популярные:
Си, Паскаль, Бейсик и т. д.
Пример. Составить алгоритм нахождения наибольшего числа из трех
заданных чисел a, b, c.
program MaxFromThree;
var
a, b, c, result: Real;
begin
Write ("Введите a, b, c");
ReadLn (a, b, c);
if a>b then result:= a else result:= b;
if c>result then result:= c;
WriteLn (" Максимальное из трех чисел равно:", result:9:2)
end.
(?)

23.

Пример 1
Дан одномерный массив, вычислите среднее арифметическое. (?)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Решение задачи
Program test;
Var i,summ:Integer;
massiv: array of Integer;
Begin
summ:=0;
for i:=1 to 5 do
begin
Write("Введите элемент массива: ");
ReadLn (massiv[i]);
summ:=summ+massiv[i];
end;
Write("среднее арифметическое массива равно: ", summ/5);
WriteLn;
End.
(?)

24.

Пример 2
Построить алгоритм процесса бросания тела под углом к горизонту
(?)

25.

В.В. Васильев, Л.А. Симак, А.М. Рыбникова. Математическое и
компьютерное моделирование процессов и систем в среде
MATLAB/SIMULINK. Учебное пособие для студентов и аспирантов. 2008
год. 91 стр.
Компьютерное моделирование физических задач в
Microsoft Visual Basic. Учебник Author: Алексеев Д.В.
СОЛОН-ПРЕСС, 2009 г
Автор: Орлова И.В., Половников В.А.
Издательство: Вузовский учебник
Год: 2008

26.

Анфилатов, В. С. Системный анализ в управлении [Текст]: учеб.пособие / В. С.
Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин; под ред. А. А. Емельянова. – М.:
Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
Веников, В.А.. Теория подобия и моделирования [Текст] / В. А. Веников, Г. В.
Веников.- М.: Высш.шк., 1984. – 439 с.
Евсюков, В. Н. Анализ автоматических систем [Текст]: учебно-методическое
пособие для выполнения практических заданий / В. Н. Евсюков, А. М. Черноусова. –
2-е изд., исп. – Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2007. - 179 с.
Зарубин, В. С. Математическое моделирование в технике [Текст]: учеб. для вузов /
Под ред. В. С.Зарубина, А. П. Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им.Н.Э.Баумана, 2001. –
496 с.
Колесов, Ю. Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы [Текст]:
уч. пособие / Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. - СПб. : БХВ-Петербург, 2006. - 224 с.
Колесов, Ю.Б. Моделирование систем. Объектно-ориентированный подход [Текст] :
Уч. пособие / Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. - СПб. : БХВ-Петербург, 2006. - 192 с.
Норенков, И. П. Основы автоматизированного проектирования [Текст]: учеб.для
вузов / И. П. Норенков. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2000. – 360 с.
Скурихин, В.И. Математическое моделирование [Текст] / В. И. Скурихин, В. В.
Шифрин, В. В. Дубровский. - К.: Техника, 1983. – 270 с.
Черноусова, А. М. Программное обеспечение автоматизированных систем
проектирования и управления: учебное пособие [Текст] / А. М. Черноусова, В.
Н. Шерстобитова. - Оренбург: ОГУ, 2006. - 301 с.

Для моделирования любого объекта, заданного при помощи математической модели, а также в виде последовательности процедур, имитирующих отдельные элементарные процессы, необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм. Структура программы вычислений, составленная применительно к типу ЭВМ, зависит от вида алгоритма и от характеристик ЭВМ. Моделирующий алгоритм необходимо записать в таком виде, который бы отражал в первую очередь особенности его построения без излишних второстепенных деталей.

Создание моделирующего алгоритма - этап исследования, когда уже решены все вопросы выбора математического аппарата для исследования.

Необходимо сделать запись алгоритма независимо от характеристик ЭВМ. Способы представления моделирующего алгоритма следующие: запись алгоритмов при помощи операторных схем; запись в языках программирования; использование методов прикладных программ.

Применительно к имитационному моделированию это называется: операторные схемы моделирующих алгоритмов (ОСМА); языки программирования; универсальные имитационные модели.

ОСМА содержит последовательность операторов, каждый из которых изображает достаточно крупную группу элементарных операций. Эта запись не содержит развернутых схем счета, но достаточно полно отражает логическую структуру моделирующего алгоритма. ОСМА не учитывает особенности системы команд. Это происходит при построении программы.

Требования к операторам: оператор должен иметь ясный смысл, связанный с природой моделируемого процесса; любой оператор может быть выражен последовательностью элементарных операций.

Операторов, составляющие моделирующий алгоритм, делится на основные, вспомогательные и служебные.

К основным операторам относятся операторы, используемые для имитации отдельных элементарных актов исследуемого процесса и взаимодействия между ними. Реализуют соотношения математической модели, описывающие процессы функционирования реальных элементов системы с учетом воздействия внешней среды.

Вспомогательные операторы не предназначены для имитации элементарных актов процесса. Производят вычисление тех параметров и характеристик, которые необходимы для работы основных операторов.

Служебные операторы не связаны соотношениями математической модели. Обеспечивают взаимодействие основных и вспомогательных операторов, синхронизацию работы алгоритма, производят фиксацию величин, являющихся результатами моделирования, а также их обработку.

При построении моделирующего алгоритма вначале намечают основные операторы для имитации процессов функционирования отдельных элементов системы. Они должны быть увязаны между собой в соответствии с формализованной схемой исследуемого процесса. Выяснив, какие операторы необходимы для обеспечения работы основных операторов, в операторную схему вводятся вспомогательные операторы для вычисления значений этих параметров.

Основные и вспомогательные операторы должны охватывать все соотношения математической модели, составляя главную часть моделирующего алгоритма. Затем вводятся служебные операторы. Рассматривается динамика функционирования исследуемой системы и учитывается взаимодействие между различными фазами процесса, а также анализируется получение информации при моделировании.

Для изображения операторной схемы моделирующих алгоритмов удобно пользоваться арифметическими и логическими операторами.

Арифметические операторы производят действия, связанные с вычислениями. Обозначаются A14 - арифметический оператор №14.

Свойство арифметического оператора состоит в том, что после выполнения изображенных им операций передается действие другому оператору. - передача управления от А14 к А16 (графически отображается стрелкой).

Логические операторы предназначены для проверки справедливости заданных условий и выработки признаков, обозначающих результат проверки.

Свойство логического оператора состоит в том, что после его реализации управление передается одному из двух операторов алгоритма, в зависимости от значения признака, вырабатываемого логическим оператором. Обозначается в виде Рi, а графически в виде круга или ромба, внутри которого символически записывается условие.

Изображение передачи управления - Р352212. Если условие выполняется, то управление передается оператору №22, если нет -- то оператору №12.

Для операторов всех классов обозначение передачи управления оператора, следующему непосредственно за ним, опускается.

Передача управления данному оператору от других операторов обозначается 16,14A18. Оператору A18 управление передается от операторов №16 и №14..

Обозначение оператора, обозначающего окончание вычислений, - Я.

Пример. Рассмотрим решение уравнения х2+рх+q= 0,

Введем операторы:

A1 -- вычисление р/2;

A2 -- вычисление р2/4-q;

A3-- вычисление;

Р4 -- проверка условия D0;

A5 -- определение действительных корней х12=-(р/2)R;

A6 -- определение мнимых корней х12=-(р/2)jR;

Я -- окончание вычислений и выдача (х1,х2).

Операторная схема алгоритма

A1 A2 A3 Р46 A57 A6, 5Я7.

Операторную схему алгоритма можно заменить рисунком алгоритма, вид которого показан на рис.4.1.

Операторные схемы алгоритмов позволяют перейти от схематического изображения алгоритма к его записи в виде формулы.

Можно рассмотреть другие примеры построения операторных схем моделирующих алгоритмов.

В качестве самостоятельного задания предлагается разработать операторные схемы моделирующих алгоритмов для получения случайных величин по методу обратных функций, методу ступенчатой аппроксимации, для получения нормального закона распределения с использованием предельных теорем.

Важнейшие типы операторов следующие. Вычислительные операторы (операторы счета) описывают сколь угодно сложную и громоздкую группу операторов, если она удовлетворяет требованиям, предъявляемым к операторам алгоритма (подготовленность исходных данных, передача управления только одному оператору в операторных схемах моделирующего алгоритма). Обозначаются Ai.

Операторы формирования реализаций случайных процессов решают задачу преобразования случайных чисел стандартного вида в реализации случайных процессов с заданными свойствами. Обозначаются i.

Операторы формирования неслучайных величин формируют различные константы и неслучайные функции времени. Обозначаются Fi.

Счетчики подсчитывают количества различных объектов, обладающих заданными свойствами. Обозначаются Ki.

    формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем.

Методика разработки и машинной реализации моделей систем. Построение концептуальных моделей систем и их формализация. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация. Получение и интерпретация результатов моделирования систем.

Методика разработки и машинной реализации моделей систем.

Моделирование с использованием средств вычислительной техники (ЭВМ, АВМ, ГВК) позволяет исследовать механизм явлений, протекающих в реальном объекте с большими или малыми скоростями, когда в натурных экспериментах с объектом трудно

(или невозможно) проследить за изменениями, происходящими

в течение короткого времени, или когда получение достоверных результатов сопряжено с длительным экспериментом.

Сущность машинного моделирования системы состоит в проведении на вычислительной машине эксперимента с моделью, которая представляет собой некоторый программный комплекс, описывающий формально и (или) алгоритмически поведение элементов системы S в процессе ее функционирования, т. е. в их взаимодействии друг с другом и внешней средой Е.

Требования пользователя к модели. Сформулируем основные требования, предъявляемые к модели М S.

1. Полнота модели должна предоставлять пользователю возможность

получения необходимого набора оценок характеристик

системы с требуемой точностью и достоверностью.

2. Гибкость модели должна давать возможность воспроизведения

различных ситуаций при варьировании структуры, алгоритмов

и параметров системы.

3. Длительность разработки и реализации модели большой системы

должна быть по возможности минимальной при учете ограничений

на имеющиеся ресурсы.

4. Структура модели должна быть блочной, т. е. допускать

возможность замены, добавления и исключения некоторых частей

без переделки всей модели.

5. Информационное обеспечение должно предоставлять возможность

эффективной работы модели с базой данных систем определенного

6. Программные и технические средства должны обеспечивать эффективную (по быстродействию и памяти) машинную реализацию

модели и удобное общение с ней пользователя.

7. Должно быть реализовано проведение целенаправленных

(планируемых) машинных экспериментов с моделью системы с использованием

аналитико-имитационного подхода при наличии ограниченных вычислительных ресурсов.

При машинном моделировании системы

S характеристики процесса ее функционирования определяются

на основе модели М, построенной исходя из имеющейся исходной

информации об объекте моделирования. При получении новой информации

об объекте его модель пересматривается и уточняется

с учетом новой информации.

Моделирование систем с помощью ЭВМ можно использовать

в следующих случаях: а) для исследования системы S до того, как она спроектирована, с целью определения чувствительности характеристики к изменениям структуры, алгоритмов и параметров объекта моделирования и внешней среды; б) на этапе проектирования системы S для анализа и синтеза различных вариантов системы и выбора среди конкурирующих такого варианта, который удовлетворял бы заданному критерию оценки эффективности системы при принятых ограничениях; в) после завершения проектирования и внедрения системы, т. е. при ее эксплуатации, для получения информации, дополняющей результаты натурных испытаний (эксплуатации) реальной системы, и для получения прогнозов эволюции (развития) системы во времени.

Этапы моделирования систем:

    построение концептуальной модели системы и ее формализация;

    алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация;

    получение и интерпретация результатов моделирования системы.

Перечислим эти подэтапы:

1.1-постановка задачи машинного моделирования системы (цели, задачи для создаваемой системы, а) признание существования задачи и необходимости машинного моделирования;

б) выбор методики решения задачи с учетом имеющихся ресурсов; в) определение масштаба задачи и возможности разбиения ее на подзадачи.);

1.2 - анализ задачи моделирования системы (выбор критериев оценки, выбор эндогенных и экзогенных переменных, выбор методов, выполнения предварительных анализов 2-го и 3-го этапов);

1.3-определение требований к исходной информации об объекте моделирования

и организация ее сбора (проводится: а) выбор необходимой информации о системе S и внешней среде Е; б) подготовка априорных данных; в) анализ имеющихся экспериментальных данных; г) выбор методов и средств предварительной обработки информации о системе);

1.4 - выдвижение гипотез и принятие предположений (о функционировании системы, об изучаемых процессах);

1.5 - определение параметров и переменных модели (входные переменные, выходные, параметры модели и т.д.);

1.6 - установление основного содержания модели (структура, алгоритмы ее поведения);

1.7 - обоснование критериев оценки эффективности системы;

1.8 - определение процедур аппроксимации;

1.9 - описание концептуальной модели системы (а) описывается концептуальная модель в абстрактных терминах и понятиях; б) дается описание модели с использованием типовых математических схем; в) принимаются окончательно гипотезы и предположения; г) обосновывается выбор процедуры аппроксимации реальных процессов при построении

1.10 - проверка достоверности концептуальной модели;

1.11 - составление технической документации по первому этапу (а) подробную постановку задачи моделирования системы S; б) анализ задачи моделирования системы; в) критерии оценки эффективности системы; г) параметры и переменные модели системы; д) гипотезы и предположения, принятые при построении модели; е) описание модели в абстрактных терминах и понятиях; ж) описание ожидаемых результатов моделирования системы S. );

2.1 - построение логической схемы модели (построение схемы системы, например по блочному принципу со всеми функциональными блоками);

2.2 - получение математических соотношений (задание всех функций, которые описывают систему);

2.3 - проверка достоверности модели системы; (проверяются: а) возможность

решения поставленной задачи; б) точность отражения замысла в логической

схеме; в) полнота логической схемы модели; г) правильность

используемых математических соотношений)

2.4 - выбор инструментальных средств для моделирования (окончательный выбор ЭВМ, АВМ или ГВМ для процесса моделирования, учитывая что они будут доступны и быстро выдавать результаты);

2.5 - составление плана выполнения работ по программированию (определение задач и сроков их выполнения, также учитываются а) выбор языка (системы) программирования модели; б) указание типа ЭВМ и необходимых для моделирования устройств; в) оценку примерного объема необходимой оперативной и внешней памяти; г) ориентировочные затраты машинного времени на моделирование; д) предполагаемые затраты времени на программирование и отладку программы на ЭВМ.);

2.6 -спецификация и построение схемы программы (составление логической блок-схемы),

2.7 - верификация и проверка достоверности схемы программы (Верификация программы - доказательство того, что поведение программы соответствует спецификации на программу);

2.8 - проведение программирования модели;

2.9 - проверка достоверности программы (необходимо проводить: а) обратным переводом программы в исходную схему; б) проверкой отдельных частей программы при решении различных тестовых задач; в) объединением всех частей программы и проверкой ее в целом на контрольном примере моделирования варианта системы S ) ;

2.10 - составление технической документации по второму этапу (а) логическую схему модели и ее описание; б) адекватную схему программы и принятые обозначения; в) полный текст программы; г) перечень входных и выходных величин с пояснениями; д) инструкцию по работе с программой; е) оценку затрат машинного времени на моделирование с указанием требуемых ресурсов ЭВМ);

3.1 - плакирование машинного эксперимента с моделью системы (составляется план эксперимента с начальными параметрами и всеми условиями, определяется время моделирования);

3.2 - определение требований к вычислительным средствам (какие нужны ЭВМ и сколько времени они будут работать);

3.3 - проведение рабочих расчетов (обычно включают в себя: а) подготовку наборов исходных данных для ввода в ЭВМ; б) проверку исходных данных, подготовленных для ввода; в) проведение расчетов на ЭВМ; г) получение выходных данных, т. е. результатов моделирования.);

3.4 - анализ результатов моделирования системы (анализ выходных данных системы и дальнейшая их обработка);

3.5 - представление результатов моделирования (различные наглядные представления в виде графиков, таблиц, схем);

3.6 - интерпретация результатов моделирования (переход от информации, полученной в результате машинного эксперимента с моделью, к реальной системе);

3.7 - подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций (определены главные результаты, проверены выдвинутые гипотезы);

3.8 - составление технической документации по третьему этапу (а) план проведения машинного эксперимента; б) наборы исходных данных для моделирования; в) результаты моделирования системы; г) анализ и оценку результатов моделирования; д) выводы по полученным результатам моделирования; указание путей дальнейшего совершенствования машинной модели и возможных областей ее приложения).

Таким образом, процесс моделирования системы S сводится к выполнению перечисленных подэтапов, сгруппированных в виде трех этапов.

На этапе построения концептуальной модели Мх и ее формализации проводится исследование моделируемого объекта с точки зрения выделения основных составляющих процесса его функционирования, определяются необходимые аппроксимации и получается обобщенная схема модели системы S, которая преобразуется в машинную модель Мм на втором этапе моделирования путем последовательной алгоритмизации и программирования модели.

Последний третий этап моделирования системы сводится к проведению согласно полученному плану рабочих расчетов на ЭВМ с использованием выбранных программно технических средств, получению и интерпретации результатов моделирования системы S с учетом воздействия внешней среды Е.

Построение концептуальных моделей систем и их формализация.

На первом этапе машинного моделирования - построения концептуальной модели Мх системы S и ее формализации - формулируется модель и строится ее формальная схема, т. е. основным назначением этого этапа является переход от содержательного описания

объекта к его математической модели, другими словами, процесс формализации.

Наиболее рационально строить модель функционирования системы по блочному принципу.

При этом могут быть выделены три автономные группы блоков такой модели. Блоки первой группы представляют собой имитатор воздействий внешней среды Е на систему 5; блоки второй группы являются собственно моделью процесса функционирования исследуемой системы S; блоки третьей группы - вспомогательными

и служат для машинной реализации блоков двух первых групп, а также для фиксации и обработки результатов моделирования.

Концептуальная модель – отображаются подпроцессы системы, в блочной системы удаляются процессы, которые можно не рассматривать (они не влияют на работу модели).

Подробнее про рисунок. Переход от описания системы к ее модели в этой интерпретации сводится к исключению из рассмотрения некоторых второстепенных элементов описания (элементы

j _ 8,39 - 41,43 - 47). Предполагается, что они не оказывают существенного влияния на ход процессов, исследуемых с помощью

модели. Часть элементов (14,15, 28, 29, 42) заменяется пассивными связями h, отражающими внутренние свойства системы (рис. 3.2, б). Некоторая часть элементов (1 - 4. 10. 11, 24L 25)- заменяется входными факторами х и воздействиями внешней среды v – Возможны и комбинированные замены: элементы 9, 18, 19, 32, 33 заменены пассивной связью А2 и воздействием внешней среды Е.

Элементы 22,23.36.37 отражают воздействие системы на внешнююсреду y.

Математические модели процессов. После перехода от описания

моделируемой системы S к ее модели Mv построенной по блочному

принципу, необходимо построить математические модели процессов,

происходящих в различных блоках. Математическая модель

представляет собой совокупность соотношений (например, уравнений,

логических условий, операторов), определяющих характеристики

процесса функционирования системы S в зависимости от

структуры системы, алгоритмов поведения, параметров системы,

воздействий внешней среды Е, начальных условий и времени.

Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация.

На втором этапе моделирования - этапе алгоритмизации модели

и ее машинной реализации - математическая модель, сформированная

на первом этапе, воплощается в конкретную машинную

модель. Практическая реализация системы.

Построение моделирующих алгоритмов.

Процесс функционирования системы S можно рассматривать как последовательную смену ее состояний z=z(z1(t), z2(t), ..., zk(t)) в k-мерном пространстве. Очевидно, что задачей моделирования процесса функционирования исследуемой системы S является построение функций z, на основе которых можно провести вычисление интересующих

характеристик процесса функционирования системы.

Для этого должны быть описаны соотношения, связывающие функции z (состояниями) с переменными, параметрами и временем, а также начальные условия.

Рассмотренный принцип построения моделирующих алгоритмов называется принципом At. Это наиболее универсальный принцип, позволяющий определить последовательные состояния процесса функционирования системы S через заданные интервалы времени

At. Но с точки зрения затрат машинного времени он иногда оказывается неэкономичным.

При рассмотрении процессов функционирования некоторых систем можно обнаружить, что для них характерны два типа состояний:

1) особые, присущие процессу функционирования системы только

в некоторые моменты времени (моменты поступления входных

или управляющих воздействий, возмущений внешней среды и т. п.);

2) неособые, в которых процесс находится все остальное время.

Особые состояния характерны еще и тем обстоятельством, что функции состояний zi(t) и моменты времени изменяются скачком, а между особыми состояниями изменение координат zi(t) происходит плавно и непрерывно или не происходит совсем. Таким

образом, следя при моделировании системы S только за ее особыми состояниями в те моменты времени, когда эти состояния имеют место, можно получить информацию, необходимую для построения функций z(t). Очевидно, для описанного типа систем могут быть построены моделирующие алгоритмы по «принципу особых состояний». Обозначим скачкообразное (релейное) изменение состояния z как bz, а «принцип особых состояний» - как принцип bz.

Например, для системы массового обслуживания (Q-схемы) в качестве особых состояний могут быть выбраны состояния в моменты поступления заявок на обслуживание в прибор П и в моменты окончания обслуживания заявок каналами К, когда состояние системы,

оцениваемое числом находящихся в ней заявок, меняется скачком.

Удобной формой представления логической структуры моделей процессов функционирования систем и машинных программ является схема. На различных этапах моделирования составляются обобщенные и детальные логические схемы моделирующих алгоритмов, а также схемы программ.

Обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма задает общий порядок действий при моделировании системы без каких-либо уточняющих деталей. Обобщенная схема показывает, что необходимо выполнить на очередном шаге моделирования, например обратиться к датчику случайных чисел.

Детальная схема моделирующего алгоритма содержит уточнения, отсутствующие в обобщенной схеме. Детальная схема показывает не только, что следует выполнить на очередном шаге моделирования системы, но и как это выполнить.

Логическая схема моделирующего алгоритма представляет собой логическую структуру модели процесса функционирования системы S. Логическая схема указывает упорядоченную во времени последовательность логических операций, связанных с решением задачи моделирования.

Схема программы отображает порядок программной реализации моделирующего алгоритма с использованием конкретного математического обеспечения. Схема программы представляет собой интерпретацию логической схемы моделирующего алгоритма разработчиком программы на базе конкретного алгоритмического языка.

Получение и интерпретация результатов моделирования систем.

На третьем этапе моделирования - этапе получения и интерпретации результатов моделирования - ЭВМ используется для проведения рабочих расчетов по составленной и отлаженной программе.

Результаты этих расчетов позволяют проанализировать и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы S.

В ходе машинного эксперимента изучается поведение исследуемой модели М процесса функционирования системы S на заданном интервале времени .

Часто используют более простые критерии оценки, например вероятность определенного состояния системы в заданный момент времени t*, отсутствие отказов и сбоев в системе на интервале и т. д. При интерпретации результатов моделирования вычисляются различные статистические характеристики, которые необходимо вычислить.

Советов Б.Я., Яковлев С.А.

Моделирование систем. 4-е изд. – М.: Высшая школа, 2005. – С. 84-106.

Вторым этапом моделирования является этап алгоритмизации модели и ее машинная реализация. Этот этап представляет собой этап, направленный на реализацию идей и математических схем в виде машинной модели М процесса функционирования систем S .

Процесс функционирования системы S можно рассматривать как последовательную смену ее состояний в k-мерном пространстве. Задачей моделирования процесса функционирования исследуемой системы S является построение функций z, на основе которых можно провести вычисление интересующих характеристик процесса функционирования системы. Для этого необходимы соотношения, связывающие функции z с переменными, параметрами и временем, а также начальные условиями в момент времени t=t 0 .

Существуют два типа состояний системы:

  • 1) особые, присущие процессу функционирования системы только в некоторые моменты времени;
  • 2) неособые, в которых процесс находится все остальное время. В этом случае функция состояния z i (t) могут изменяться скачкообразно, а между особыми - плавно.

Моделирующие алгоритмы могут быть построены по «принципу особых состояний». Обозначим скачкообразное (релейное) изменение состояния z как z, а «принцип особых состояний» -- как принцип z.

«Принцип дает возможность для ряда систем существенно уменьшить затраты машинного времени на реализацию моделирующих алгоритмов. математическое моделирование модель статистический

Удобной формой представления логической структуры моделей процессов функционирования систем и машинных программ является схема. На различных этапах моделирования составляются следующие схемы моделирующих алгоритмов и программ:

Обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма задает общий порядок действий при моделировании системы без каких-либо уточняющих деталей.

Детальная схема моделирующего алгоритма содержит уточнения, отсутствующие в обобщенной схеме.

Логическая схема моделирующего алгоритма представляет собо логическую структуру модели процесса функционирования систем S .

Схема программы отображает порядок программной реализации моделирующего алгоритма с использованием конкретного математического обеспечения. Схема программы представляет собой интерпретацию логической схемы моделирующего алгоритма разработчиком программы на базе конкретного алгоритмического языка.

Этапы алгоритмизации модели и ее машинной реализации:

  • 1. Построение логической схемы модели.
  • 2. Получение математических соотношении.
  • 3. Проверка достоверности модели системы.
  • 4. Выбор инструментальных средств для моделирования.
  • 5. Составление плана выполнения работ по программированию.
  • 6. Спецификация и построение схемы программы.
  • 7. Верификация и проверка достоверности схемы программы.
  • 8. Проведение программирования модели.
  • 9. Проверка достоверности программы.
  • 10. Составление технической документации по второму этапу.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

1. Аналитический обзор существующих методов и средств решения задачи

1.1 Понятие и виды моделирования

1.2 Численные методы расчета

1.3 Общее понятие о методе конечных элементов

2. Алгоритмический анализ задачи

2.1 Постановка задачи

2.2 Описание математической модели

2.3 Графическая схема алгоритма

3. Программная реализация поставленной задачи

3.1 Отклонения и допуски трубной цилиндрической резьбы

3.2 Реализация отклонения и допусков трубной цилиндрической резьбы в ПО «Компас»

3.3 Реализация задачи на языке программирования C#

3.4 Реализация модели конструкции в пакете ANSYS

3.5 Исследование полученных результатов

Заключение

Список использованной литературы

Введение

В современном мире все чаще возникает необходимость предсказать поведение физической, химической, биологической и других систем. Одним из способов решения задачи- использовать достаточно новое и актуальное научное направление - компьютерное моделирование, характерной чертой которого является высокая визуализация этапов вычислений.

Данная работа посвящена изучению компьютерного моделирования в решении прикладных задач. Такие модели используются для получения новой информации о моделируемом объекте для приближенной оценки поведения систем. На практике такие модели активно применяются в различных сферах науки и производства: физике, химии, астрофизике, механике, биологии, экономике, метеорологии, социологии, других науках, а также в прикладных и технических задачах в различных областях радиоэлектроники, машиностроения, автомобилестроения и прочих. Причины этого очевидны: а это возможность в короткие сроки создавать модель и оперативно вносить изменения в исходные данные, вводить и корректировать дополнительные параметры модели. Примером могут служить исследование поведения зданий, деталей и конструкций под механической нагрузкой, прогнозирование прочности конструкций и механизмов, моделирование транспортных систем, конструирование материалов и его поведения, конструирование транспортных средств, прогнозирование погоды, эмуляция работы электронных устройств, имитация краш-тестов, проверки на прочность и адекватность трубопроводов, тепловых и гидравлических систем.

Целью курсовой работы является изучение алгоритмов компьютерного моделирования, таких как метод конечных элементов, метод граничных разностей, метод конечных разностей с дальнейшим применением на практике для расчета резьбовых соединений на прочность; Разработка алгоритма решения заданной задачи с последующей реализацией в виде программного продукта; обеспечить требуемою точность расчета и оценить адекватность модели, используя разные программные продукты.

1 . Аналитический обзор существующих методов и средств решения задачи

1.1 Понятие и виды модел и рования

Исследовательские задачи, решаемые с помощью моделирования различных физических систем, можно разделить на четыре группы:

1) Прямые задачи, при решении которых исследуемая система задается параметрами своих элементов и параметрами исходного режима, структурой или уравнениями. Требуется определить реакцию системы на действующие на нее силы (возмущения).

2) Обратные задачи, в которых по известной реакции системы требуется найти силы (возмущения), вызвавшие данную реакцию и заставляющие рассматриваемую систему прийти к данному состоянию.

3) Инверсные задачи, требующие определения параметров системы по известному протеканию процесса, описанному дифференциальными уравнениями и значениями сил и реакций на эти силы (возмущения).

4) Индуктивные задачи, решение которых имеет целью составление или уточнение уравнений, описывающих процессы протекающие в системе, свойства которой (возмущения и реакция на них) известны .

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе все виды моделирования могут быть разделены на следующие группы:

Детерминированные;

Стохастические.

Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т.е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий.

Стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т.е. набор однородных реализаций.

В зависимости от поведения объекта во времени моделирование относят к одному из двух видов:

Статическое;

Динамическое.

Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой - либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени.

В зависимости от формы представления объекта (системы) можно выделить

Физическое моделирование;

Математическое моделирование.

Физическое моделирование отличается от наблюдения над реальной системой (натурного эксперимента) тем, что исследования проводятся на моделях, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. Примером является модель летательного аппарата, исследуемая в аэродинамической трубе. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение модели при заданных внешних воздействиях. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном масштабах времени.

Под математически моделированием понимают процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью и исследование этой модели на ЭВМ, с целью получения характеристик рассматриваемого реального объекта.

Математические модели строят на основе законов, выявленных фундаментальными науками: физикой, химией, экономикой, биологией и т.д. В конечном счете ту или иную математическую модель выбирают на основе критерия практики, понимаемого в широком смысле. После того как модель сформирована, необходимо исследовать ее поведение .

Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Поэтому в процессе моделирования приходится решать проблему соответствия (адекватности) математической модели и системы, т.е. проводить дополнительное исследование согласованности результатов моделирования с реальной ситуацией.

Математическое моделирование можно разбить на следующие группы:

Аналитическое;

Имитационное;

Комбинированное.

С помощью аналитического моделирования исследование объекта (системы) можно провести, если известны явные аналитические зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы.

Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на значительные трудности, которые часто бывают непреодолимыми.

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением логической структуры, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени в каждом звене системы.

Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др.

В настоящее время имитационное моделирование - часто единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования.

При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели.

С точки зрения описания объекта и в зависимости от его характера математические модели можно разделить на модели:

аналоговые (непрерывные);

цифровые (дискретные);

аналого-цифровые.

Под аналоговой моделью понимается подобная модель, которая описывается уравнениями, связывающими непрерывные величины. Под цифровой моделью понимается модель, которая описывается уравнениями, связывающими дискретные величины, представленные в цифровом виде. Под аналого-цифровой понимается модель, которая может быть описана уравнениями связывающими непрерывные и дискретные величины .

1.2 Численные методы ра с чета

Решить задачу для математической модели - значит указать алгоритм для получения требуемого результата из исходных данных.

Алгоритмы решения условно делятся на:

точные алгоритмы, которые позволяют получить конечный результат за конечное число действий;

приближенные методы - позволяют за счет некоторых допущений свести решение к задаче с точным результатом;

численные методы - предполагают разработку алгоритма, обеспечивающего получение решения с заданной контролируемой погрешностью.

Решение задач строительной механики связано с большими математическими трудностями, которые преодолеваются с помощью численных методов, позволяющих с применением ЭВМ получать приближенные, но удовлетворяющие практическим целям решения .

Численное решение получают путем дискретизации и алгебраизации краевой задачи. Дискретизация - замена непрерывного набора дискретным множеством точек. Эти точки называют узлами сетки, и только в них ищут значения функции. При этом функция заменяется конечным множеством ее значений в узлах сетки. Используя значения в узлах сетки можно приближенно выразить частные производные. В результате дифференциальное уравнение в частных производных преобразуется в алгебраические уравнения (алгебраизация краевой задачи).

В зависимости от способов выполнения дискретизации и алгебраизации выделяют различные методы.

Первым методом решения краевых задач, получившим широкое распространение, является метод конечных разностей (МКР). В данном методе дискретизация заключается в покрытии области решения сеткой и замене непрерывного множества точек дискретным множеством. Часто используется сетка с постоянными величинами шага (регулярная сетка).

Алгоритм МКР состоит из трех этапов:

1. Построение сетки в заданной области. В узлах сетки определяются приближенные значения функции (узловые значения). Набор узловых значений - сеточная функция.

2. Частные производные заменяются разностными выражениями. При этом непрерывная функция аппроксимируется сеточной функцией. В результате получают систему алгебраических уравнений.

3. Решение полученной системы алгебраических уравнений.

Еще одним численным методом является метод граничных элементов (МГЭ). Он основывается на рассматривании системы уравнений, включающей только значения переменных на границах области. Схема дискретизации требует разбиения лишь поверхности. Граница области делится на ряд элементов и считается, что нужно найти приближённое решение, которое аппроксимирует исходную краевую задачу. Эти элементы называются граничными. Дискретизация только границы ведет к меньшей системе уравнений задачи, чем дискретизация всего тела. МГЭ уменьшает размерность исходной задачи на единицу.

При проектировании различных технических объектовшироко используется метод конечных элементов (МКЭ). Возникновение метода конечных элементов связано с решением задач космических исследований в 1950-х годах . В настоящее время область применения метода конечных элементов очень обширна и схватывает все физические задачи, которые могут быть описаны дифференциальными уравнениями. Наиболее важными преимуществами метода конечных элементов являются следующие:

1. Свойства материалов смежных элементов не должны быть обязательно одинаковыми. Это позволяет применять метод к телам, составленным из нескольких материалов.

2. Криволинейная область может быть аппроксимирована с помощью прямолинейных элементов или описана точно с помощью криволинейных элементов.

3. Размеры элементов могут быть переменными. Это позволяет укрупнить или измельчить сеть разбиения области на элементы, если в этом есть необходимость.

4. С помощью метода конечных элементов не представляет труда рассмотрение граничных условий с разрывной поверхностной нагрузкой, а также смешанных граничных условий.

Решение задач по МКЭ содержит следующие этапы:

1.Разбиение заданной области на конечные элементы. Нумерация узлов и элементов.

2.Построение матриц жесткости конечных элементов.

3.Сведение нагрузок и воздействий, приложенных к конечным элементам, к узловым силам.

4.Формирование общей системы уравнений; учет в ней граничных условий. Решение полученной системы уравнений.

5.Определение напряжений и деформаций в конечных элементах.

Основной недостаток МКЭ -- необходимость дискретизации всего тела, что ведет к большому количеству конечных элементов, и, следовательно, неизвестных задачи. Кроме того, МКЭ иногда приводит к разрывам значений исследуемых величин, поскольку процедура метода налагает условия неразрывности лишь в узлах.

Для решения поставленной задачи был выбран метод конечных элементов, так как он наиболее оптимальным для расчета конструкции со сложной геометрической формой.

1.3 Общее понятие о методе конечных элементов

Метод конечных элементов заключается в разбиении математической модели конструкции некоторые элементы, называемые конечными элементами. Элементы бывают одномерные, двумерные и многомерные. Пример конечных элементов предоставлен на рисунке 1. Тип элемента зависит от начальных условий. Множество элементов, на которые разбита конструкция, называется, конечно-элементной сеткой.

Метод конечных элементов в общем случае состоит из следующих этапов:

1. Разбиение области на конечные элементы. Разбиение области на элементы обычно начинают от её границы, с целью наиболее точной аппроксимации формы границы. Затем производится разбиение внутренних областей. Часто разбиение области на элементы производят в несколько этапов. Сначала разбивают на крупные части, границы между которыми проходят там, где изменяются свойства материалов, геометрия, приложенная нагрузка. Затем каждая подобласть разбивается на элементы. После разбиения области на конечные элементы осуществляется нумерация узлов. Нумерация была бы тривиальной задачей, если бы не влияла на эффективность последующих вычислений. Если рассмотреть полученную в результате систему линейных уравнений, то можно увидеть, что некоторые ненулевые элементы в матрице коэффициентов находятся между двумя линиями, это расстояния называется шириной полосы матрицы. Именно нумерация узлов влияет на ширину полосы, а это значит, что чем шире полоса, тем больше нужно итераций для получения нужного ответа.

моделирование алгоритм программный ansys

Рисунок 1 - Некоторые конечные элементы

2. Определение аппроксимирующей функции для каждого элемента. На этом этапе искомая непрерывная функция заменяется кусочно-непрерывной, определенной на множестве конечных элементов. Эту процедуру можно выполнить один раз для типичного элемента области и затем полученную функцию использовать для остальных элементов области того же вида.

3. Объединение конечных элементов. На этом этапе уравнения, относящиеся к отдельным элементам, объединяются, то есть в систему алгебраических уравнений. Полученная система является моделью искомой непрерывной функции. Мы получаем матрицу жесткости.

4. Решение полученной системы алгебраических уравнений. Реальная конструкция аппроксимируется многими сотнями конечных элементов, возникают системы уравнений со многими сотнями и тысячами неизвестных.

Решение таких систем уравнений - основная проблема реализации метода конечных элементов. Методы решения зависят от размера разрешающей системы уравнений. В связи с этим разработаны специальные способы хранения матрицы жесткости, позволяющие уменьшить необходимый для этого объем оперативной памяти. Матрицы жесткости используются в каждом методе прочностного расчета, используя конечную элементную сетку.

Для решения систем уравнений применяются различные численные методы, которые зависят от полученной матрицы, это хорошо просматривается в том случае, когда матрица получается не симметричная, в этом случае такие методы как метод сопряженных градиентов использовать нельзя.

Вместо определяющих уравнений часто используют вариационный подход. Иногда ставится условие обеспечения малой разницы между приближенным и истинным решениями. Так как число неизвестных в окончательной системе уравнений велико, то используется матричное обозначение. В настоящее время существует достаточное количество численных методов решения системы уравнений, что облегчает получение результата.

2. Алгоритмический анализ задачи

2 .1 Постановка задачи

Требуется разработать приложение, моделирующее напряжённо-деформированное состояние плоской конструкции, провести аналогичный расчет в системе Ansys.

Для решения поставленной задачи необходимо: разбить область на конечные элементы, пронумеровать узлы и элементы, задать характеристики материала и граничные условия.

Исходными данными для проекта являются схема плоской конструкции с приложенной распределенной нагрузкой и закреплением (Приложение А), значения характеристик материала (модуль упругости -2*10^5 Па, коэффициент Пуассона -0.3), нагрузка 5000H .

Результатом выполнения курсовой работы является получение перемещений детали в каждом узле.

2.2 Описание математической модели

Для решения поставленной задачи используется метод конечных элементов, описанный выше. Деталь разбивается на треугольные конечные элементы с узлами i, j, k (Рисунок 2).

Рисунок 2 - Конечно-элементное представление тела.

Перемещения каждого узла имеют две компоненты, формула (2.1):

шесть компонент перемещений узлов элемента образуют вектор перемещений {д}:

Перемещение любой точки внутри конечного элемента определяется соотношениями (2.3) и (2.4):

При объединении (2.3) и (2.4) в одно уравнение получается следующее соотношение:

Деформации и перемещения связаны между собой следующим образом:

При подстановке (2.5) в (2.6) получается соотношение (2.7):

Соотношение (2.7) можно представить в виде:

где [В] называется градиентная матрица вида (2.9):

Функции формы линейно зависят от координат x, y, и следовательно, градиентная матрица не зависит от координат точки внутри конечного элемента, и деформации и напряжения внутри конечного элемента в этом случае постоянны.

При плоском деформированном состоянии в изотропном материале матрица упругих постоянных [D] определяется по формуле (2.10):

где Е - модуль упругости, - коэффициент Пуассона.

Матрица жесткости конечного элемента имеет вид:

где h e - толщина, А e - площадь элемента.

Уравнение равновесия i -ого узла имеет вид:

Для учета условий закрепления существует следующий метод. Пусть имеется некоторая система N уравнений (2.13):

В случае, когда одна из опор неподвижна, т.е. U i =0, используют следующую процедуру. Пусть U 2 =0, тогда:

то есть соответствующие строка и столбец задаются нулевыми, а диагональный элемент - единичным. Соответственно, приравнивается нулю и F 2 .

Для решения полученной системы выбираем метод Гаусса. Алгоритм решения методом Гаусса подразделяется на два этапа:

1. прямой ход: путём элементарных преобразований над строками систему приводят к ступенчатой или треугольной форме, либо устанавливают, что система несовместна. Выбирается разрешающая строка k-ая, где k = 0…n - 1, и для каждой следующей строки выполняется преобразование элементов

для i = k+1, k+2 … n-1; j = k+1,k+2 … n.

2. обратный ход: осуществляется определение значений неизвестных. Из последнего уравнения преобразованной системы вычисляется значение переменной х n , после этого из предпоследнего уравнения становится возможным определение переменной x n -1 и так далее .

2. 3 Графическая схема алгоритма

Представленная графическая схема алгоритма показывает основную последовательность действий выполненных при моделировании детали конструкции. В блоке 1 происходит ввод исходных данных. На основании введённых данных, следующим шагом происходит построение конечно элементной сетки. Далее в блоке 3 и 4 соответственно строится локальная и глобальная матрицы жесткости. В блоке 5 полученная система решается методом Гаусса. На основании решения в блоке 6 определяются искомые перемещения в узлах, и происходит вывод результатов. Краткая графическая схема алгоритма представлена на рисунке 7.

Рисунок 7 - Графическая схема алгоритма

3 . Про граммн ая реализация поставленной задачи

3.1 Отклонения и допуски трубной цилиндрической резьбы

Трубная цилиндрическая резьба (ГОСТ 6357-73) имеет треугольный профиль с закругленными вершинами и впадинами. Эта резьба применяется главным образом для соединения труб, арматуры трубопроводов и фитингов.

Для достижения надлежащей плотности соединения в зазоры, образуемые расположением полей допусков, между впадинами болта и выступами гайки закладываются специальные уплотняющие материалы (льняные нити, пряжа с суриком и т.п.).

Предельные отклонения элементов трубной цилиндрической резьбы для диаметра “1” наружной и внутренней резьбы, приведены в таблицах 1 и 2 соответственно .

Таблица 1 - отклонения трубной наружной цилиндрической резьбы (по ГОСТ 6357 - 73)

Таблица 2 - отклонения трубной внутренней цилиндрической резьбы (по ГОСТ 6357 - 73)

Предельные отклонения наружной резьбы минимального наружного диаметра, формула (3.1):

dmin=dн + ei (3.1)

где dн - номинальный размер наружного диаметра.

Предельные отклонения наружной резьбы максимального наружного диаметра, вычисляется по формуле (3.2):

dmax=dн + es (3.2)

Предельные отклонения наружной резьбы минимального среднего диаметра, формула (3.3):

d2min=d2 + ei (3.3)

где d2 - номинальный размер среднего диаметра.

Предельные отклонения наружной резьбы максимального среднего диаметра, вычисляется по формуле (3.4):

d2max=d2 + es (3.4)

Предельные отклонения наружной резьбы минимального внутреннего диаметра, формула (3.5):

d1min=d1 + ei (3.5)

где d1 - номинальный размер внутреннего диаметра.

Предельные отклонения наружной резьбы максимального внутреннего диаметра, вычисляется по формуле (3.6):

d1max=d1 + es (3.6)

Предельные отклонения внутренней резьбы минимального наружного диаметра, формула (3.7):

Dmin=Dн + EI, (3.7)

где Dн - номинальный размер наружного диаметра.

Предельные отклонения внутренней резьбы максимального наружного диаметра, вычисляется по формуле (3.8):

Dmax=Dн + ES (3.8)

Предельные отклонения внутренней резьбы минимального среднего диаметра, формула (3.9):

D2min=D2 + EI (3.9)

где D2 - номинальный размер среднего диаметра.

Предельные отклонения внутренней резьбы максимального среднего диаметра, вычисляется по формуле (3.10):

D2max=D2 + ES (3.10)

Предельные отклонения внутренней резьбы минимального внутреннего диаметра, формула (3.11):

D1min=D1 + EI (3.11)

где D1 - номинальный размер внутреннего диаметра.

Предельные отклонения внутренней резьбы максимального внутреннего диаметра, вычисляется по формуле (3.12):

D1max=D1 + ES (3.12)

Фрагмент скиза резьбы можно увидеть на рисунке 6 главы 3.2.

3.2 Реализация отклонения и допусков трубной цилиндрической резьбы в ПО «Компас»

Рисунок 6 - Трубная цилиндрическая резьба с допусками.

Координаты точек отображены в таблице 1 приложения Д

Копирование построенной резьбы:

Выделяем резьбу > Редактор> копировать;

Вставка резьбы:

Ставим курсор на нужное нам место>редактор> вставить.

Результат построенной резьбы можно посмотреть в приложении Д

3.3 Реализация зада чи на языке программирования C#

Для реализации алгоритма прочностного расчета выбрана среда разработки MS Visual Studio 2010, используя язык C# из пакета . NET Framework 4.0. Применив подход объектно-ориентированного программирования, создадим классы содержащие в себе необходимые данные:

Таблица 3 - структура класса Element

Имя переменной




Top