Результатов наблюдений

4. Разработка методики решения задачи и использование результатов моделирования. Методика решения задачи определяется целью исследования. Количество реализаций процесса моделирования рассчитывается исходя из заданной точности представления результатов. Полученные данные справедливы при фиксированных значениях параметров процесса, входной информации и начальных условиях.

/421 Обработка результатов моделирования

/422 Выдача результатов моделирования

Функции используемых операторов следующие: Ф] — формирование случайного события tjn — момента поступления на сборку ведущего полуфабриката; Рг — проверка условия //П<Г; Р3— проверка логического условия i>n, определяющего присоединение всех деталей к ведущему полуфабрикату; Ф4 — формирование выходного признака качества готового изделия П,- или параметров сборочной единицы на выходе сборочного агрегата в случае срыва операции; Кь—счетчик числа прошедших сборку изделий, реализует операцию W-J-1; Ке, — счетчик номеров ведущих полуфабрикатов (/+1); F7 — формирование начала сборки i = l; Fa—переход к новой сборочной единице; Fg—установление длительности подготовки оборудования к выполнению очередной операции сборки т^.; Рш — проверка условия пк>>0, где пк,- — число деталей 1-го типа, имеющихся в сборочном агрегате; К\[—счетчик числа срывов составной операции сборки; Км — счетчик оставшихся в сборочном агрегате деталей (-го типа после выполнения очередной операции сборки; Ф]з— формирование случайного значения длительности времени проверки по известному закону распределения /(тпр); Ри — проверка годности детали по условию <Р,-бр, где \-—случайное число с равновероятным распределением в интервале [О, 1]; Ф[з — формирование длительности операции сборки по известному закону f(tc6); Л16 — определение момента t^ окончания 1-й операции сборки с учетом времени проверки качества т"Р ' PIT — проверка условия '?/
Если теперь просто запустить моделирование, то через несколько секунд мы придем к печальному результату приведенному на 2. Мы получили совершенно неинформативную картинку и вдобавок израсходовали какие-то ресурсы о чем сообщает нам программа. Сообщение на экране гласит: "Диск, используемый для записи результатов моделирования, заполнен".

В заключение отметим, что рациональное решение задач моделирования и машинного расчета электрических цепей достигается при гармоничном сочетании экспериментальных и расчетных методов создания математических моделей цепей и аналитических и численных методов исследования этих моделей. Подобное сочетание обеспечивает и адекватность результатов моделирования исследуемых явлений во всем их многообразии соответствующим явлениям объекта оригинала — реальной цепи. Достижение этой цели предполагает овладение языком современной ТЭЦ, ее методами и техникой их реализации на ЭВМ.

В соответствии с работой [46] под имитационным моделированием будем понимать «метод математического моделирования, при котором используют прямую подстановку чисел, имитирующих внешние воздействия, параметры и переменные процессов, в математические модели процессоЕ и аппаратуры», иначе говоря — метод, основанный на воспроизведении измерительной процедуры ь числовой форме с помощьк ЭВМ. Из сказанного вытекает, '-•то для имитационного моделирования измерительных процедур необходимо иметь программную систему, в состав которой должны входить программы воспроизведения входных воздействий, управляющих воздействий, аналоговых измерительных преобразований, аналого-цифровых преобразований, процессорных измерительных преобразований, а также программы обработки результатов моделирования.

Если для какой-либо проектной процедуры или группы процедур существует приемлемое ПМО и ППО, то разработчикам САПР достаточно закупить эти компоненты и адаптировать их к условиям своей САПР. Полярной к указанной является ситуация, когда не найдено подходящей модели, а следовательно, и программы. В этом случае приходится выполнять максимальный объем работ, т. е. необходимо провести научные исследования для установления соответствующих зависимостей или закономерностей; корректно отобразить эти результаты математическими средствами; установить пределы, при которых справедливы параметры адекватности полученной математической модели объекту; разработать алгоритмы получения требуемых проектировщику оценок (а также состав и источники исходной информации); определить форму представления результатов моделирования на ЭВМ; составить перечень и сформулировать требования к программе для решения (моделирования) па ЭВМ; спроектировать, написать и отладить программу; провести тестирование программы; разработать программную документацию в соответствии с действующими стандартами ЕСПД. Чаще всего на практике бывают промежуточные варианты. Например, есть обобщенная модель в виде системы уравнений, но нет формул для вычисления параметров, которые должны подставляться в эти уравнения.

При подготовке модуля ПМО для последующей реализации в программе должны быть рассмотрены варианты контроля программы. С этой целью формируются текстовые варианты исходных данных (в реальных физических размерностях) указываются предполагаемые пределы для результатов моделирования и ветви вычислительных процедур (по схеме алгоритма), по которым предполагается работа алгоритма при заданных вариантах исходных данных.

запись результатов моделирования (расчета).

К недостаткам метода иногда относят также большой объем исходных данных, которые приходится готовить пользователю перед решением задачи. Однако нам представляется, что на этапах технического и тем более рабочего проектирования исходное описание должно быть подробным и оно окупается при получении более адекватных и достоверных результатов моделирования.

Обработка результатов наблюдений, проведенных в летний период по методике пассивного эксперимента, позволила получить аналитическую характеристику градирни в виде полинома второй степени:

Во время опытов производились все измерения, необходимые для контроля основных параметров, характеризующих режим работы котла и определения к. п. д. по обратному балансу. Обработка результатов наблюдений, расчет к. п. д. брутто котла проводились по общепринятой методике [5-1].

Приведены типичные для электроизмерительной техники задачи, связанные с выбором элементов измерительных схем, расчетами измерительных узлов и приборов, применением средств измерений, обработкой результатов наблюдений. В начале каждой главы приводятся краткие теоретические сведения, необходимые для решения задач. Во втором издании расширены главы, посвященные применению средств измерений. Первое издание вышло в 1977 г.

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАБЛЮДЕНИЙ

При неизвестной величине х (произведено п независимых наблюдений одного и того же неизвестного значения) найти оценку систематической погрешности Дс невозможно. Если в рассматриваемом случае можно пренебречь систематической погрешностью, то в качестве оценки истинного значения измеряемой величины следует принять среднее арифметическое результатов наблюдений:

Предполагая, что закон распределения среднего арифметического результатов наблюдений близок к нормальному (имеет место при достаточно большом числе наблюдений), и пренебрегая систематической погрешностью,

Задача состоит в том, чтобы найти такую оценку истинного значения измеряемой величины, которая была бы точнее самого точного из результатов наблюдений. Поставленную задачу можно решить, используя принцип максимального правдоподобия. Согласно этому принципу считают наиболее правдоподобной такую оценку истинного значения измеряемой величины, при принятии которой плотность вероятности полученных результатов наблюдений будет наибольшей.

Если произведено п равноточных наблюдений одной и той же физической величины, не изменяющейся в процессе наблюдений, причем систематическими погрешностями наблюдений можно пренебречь, то в качестве оценки истинного значения измеряемой величины следует принять среднее арифметическое результатов наблюдений. Среднее квадратическое отклонение аер среднего арифметического можно найти по формуле

где <т! = 300 мкВ2; а=1 с-'. В целях увеличения точности произведено 100 наблюдений на интервале Т, равном 200 с. Соседние наблюдения отстоят друг от друга на равные промежутки времени. Время одного наблюдения пренебрежимо мало по сравнению с промежутками времени между наблюдениями. В качестве результата измерения принято среднее арифметическое результатов наблюдений.

Дальнейшее увеличение числа наблюдений п приводит к незначительному увеличению точности результата измерения. Нетрудно показать (это видно также из качественных соображений), что при неограниченном росте п и фиксированном Т среднее арифметическое результатов наблюдений стремится к интегралу

Глава седьмая. Обработка результатов наблюдений . . . 136