Рабочая программа дисциплины моделирование систем Рекомендована Методическим советом угту-упи для направления 651900 Автоматизация и управление специальности icon

Рабочая программа дисциплины моделирование систем Рекомендована Методическим советом угту-упи для направления 651900 Автоматизация и управление специальности


Смотрите также:
Рабочая программа дисциплины введение в специальность рекомендована Методическим советом...
Рабочая программа дисциплины автоматизированный гидропневмопривод рекомендована Методическим...
Рабочая программа дисциплины автоматизация производственных процессов рекомендована Методическим...
Рабочая программа дисциплины интегрированные системы проектирования и управления рекомендована...
Рабочая программа дисциплины электромеханика рекомендована Методическим советом угту-упи для...
Рабочая программа дисциплины электроника и схемотехника рекомендована Методическим советом гоу...
Рабочая программа дисциплины общая электротехника и электроника рекомендована Методическим...
Рабочая программа дисциплины базы данных Рекомендована Методическим советом угту-упи для...
Рабочая программа дисциплины основы компьютерного проектирования и моделирования рэс...
Рабочая программа дисциплины Информационные технологии Рекомендована Методическим советом...
Программа дисциплины теория вероятностей и математическая статистика Рекомендована Методическим...
Рабочая программа дисциплины Теория информации рекомендована методическим Советом Урфу для...



Загрузка...
скачать

Министерство образования РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


Уральский государственный технический университет-УПИ


УТВЕРЖДАЮ

Проректор УГТУ-УПИ


В.И.Лобанов

____________________


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ



Моделирование систем


Рекомендована Методическим советом УГТУ-УПИ для направления 651900 – Автоматизация и управление специальности

2102000 - Автоматизация технологических процессов и производств


Екатеринбург 2002

Программа составлена в соответствии с Государственным общеобразова­тельным стандартом высшего и среднего образования от 10.03.2000 (регистра­цион­ный номер 26 тех/дс) и учебными планами по направлению 651900 – Авто­матизация и управление специальности 210200 – Автоматизация технологических процессов и производств.



Программу составила:

Штерензон Вера Анатольевна, кандидат технических наук, доцент кафедры «Электронное машиностроение»


Программа одобрена на заседании кафедры «Электронное машиностроение» 27 июня 2002 г., протокол № 25.


Заведующий кафедрой ЭМ Тихонов И.Н.


Программа одобрена Методической комиссией механико-машинострои­тельного факультета _________________2002 г., протокол № ___________.


Председатель Методической

Комиссии ММФ Денисов Ю.В.


^ АННОТАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Данная дисциплина посвящена изучению основных теоретических и прак­тических вопросов моделирования, необходимых для решения задач исследова­ния, оптимального проектирования, изготовления и эксплуатации современных технических систем. Особое внимание уделяется изучению основных понятий и определений теории моделирования в целом и математического моделирования, в частности, алгоритмов построения моделей, теории планирования факторного эксперимента, методологии построения различных видов математических моде­лей для иссле­дования систем, возможностей современного технического и программного обеспечения для моделирования систем.

  1. ^ Цель и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе

Дисциплина «Моделирование систем» представляет собой общепрофессио­наль­ный технический курс, предметом изучения которого являются основные положе­ния, понятия и определения теории моделирования, методология и мето­ди­ки построения различных моделей технических объектов и систем в машино­строе­нии, а также современные технические и программные средства моделирования.

Для изучения данной дисциплины студентам необходимы знания по дисципли­нам «Высшая математика», «Компьютерные методы вычислений», «Системы управления», «Надежность систем управления». В свою очередь, изучаемая дисциплина предшествует дипломному проектированию.

Цели изучения дисциплины:

  • изучение истории моделирования систем;

  • изучение основных понятий, положений и определений теории моделирования применительно к техническим системам;

  • изучение особенностей и видов моделирования, классификаций систем и объектов в зависимости от задачи исследования;

  • изучение основных алгоритмов построения различных моделей;

  • изучение основ построения аналитических моделей систем и методов их исследования;

  • изучение основ, положений и определений теории планирования эксперимента;

  • изучение основ регрессионного анализа и особенностей его использования в моделировании систем;

  • изучение основ теории систем массового обслуживания и ее применения для моделирования систем;

  • формирование и развитие практических навыков построения различных моделей систем в машиностроении;

  • формирование и развитие практических навыков применения современ­ных технических и программных средств при моделировании и исследо­вании технических объектов и систем;

  • формирование, закрепление и развитие навыков самостоятельной работы с научно-технической и учебно-методической литературой по различным разделам дисциплины.




  1. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате изучения дисциплины студенты должны:

    • знать основные понятия, положения и определения теории моделирования;

    • знать виды и функции моделей, виды и цели моделирования;

    • знать основные алгоритмы построения различных моделей и способы их исследования;

    • знать особенности использования аналитических моделей в моделировании систем;

    • знать основные понятия, положения и определения теории планирования эксперимента;

    • знать основы регрессионного анализа и его возможности для построения и исследования моделей систем;

    • знать основы теории систем массового обслуживания и особенности ее применения для моделирования технических систем;

    • уметь применять современные технические и программные средства для моделирования и исследования систем;

    • уметь самостоятельно работать с научно-технической и учебно-методической литературой, программным и техническим обеспечением при выполнении конкретных задач моделирования.




  1. ^ Объем дисциплины и виды учебной работы

Виды учебной работы

Всего часов

Семестр
Общая трудоемкость дисциплины

170

9

Аудиторные занятия

102

9

Лекции (Л)

68

9
^

Лабораторные работы


34

9

Самостоятельная работа

68

9

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

Экзамен

9




  1. ^ Содержание дисциплины

4.1 Разделы дисциплины и виды занятий

п/п
^

Раздел дисциплины


Лекции, час

ЛР, час

1.

Введение








2.

2.1.

2.1.1.

2.1.2.

2.1.3.

2.1.4.


2.1.5.


2.2.


2.2.1.

2.2.2.

2.2.3.

2.2.4.

2.2.5.

2.3.

2.3.1.

2.3.2.

2.4.

2.5.

2.5.1.

2.5.2.

2.5.3.

2.5.4.

2.6.

2.6.1.

2.6.2.


2.6.3.


2.6.4.

Основы теории моделирования

Модели. Моделирование

Основные понятия и определения

Виды моделирования

Функции моделей

Имитационное моделирование объектов и систем

Техническое и программное обеспечение моделирования систем управления

Методы теории подобия в моделировании объектов и систем

Свойства подобных явлений.
^

Первая теорема подобия

Вторая теорема подобия

Третья теорема подобия


Способы определения критериев подобия

Математическое моделирование

Основные понятия и определения

Классификация математических моделей

Алгоритм построения математической модели

Планирование и проведение эксперимента

Основные понятия и определения

Полный факторный эксперимент

Дробный факторный эксперимент

Проверка значимости результатов

Построение регрессионных моделей

Понятие регрессионной модели

Регрессионные модели с одной независимой переменной

Регрессионные модели с несколькими независимыми переменными

Решение задачи и методы поиска оптимума







3.

3.1.

3.2.


3.3.

3.4.


3.5.

3.6.

Основы моделирования систем

Основные понятия и определения.

Построение математических моделей систем управления

Моделирование элементов СУ

Построение эмпирических моделей систем управления

Основы теории систем массового обслуживания

Влияние программного обеспечения на надежность и безотказность систем управления








^ 4.2. Содержание разделов дисциплины

Введение

Общая характеристика дисциплины. Особенности, основные цели и задачи , место изучаемого курса в учебном плане специальности 210200, значение для инженерной подготовки студентов по специальности «Автоматизация техно­ло­гических процессов и производств». История развития моделирования. Роль и значение вычислительной техники в решении задач моделирования, исследования и разработки технических систем.

Раздел 2. Основы теории моделирования

^ 2.1. Модели. Моделирование

2.1.1. Основные понятия и определения: модель, моделирование, подобие. Цели моделирования. Основные понятия: объект, элемент, система; характеристики объекта (сложность, управляемость, степень воспроизводимости). Проблемы и задачи: понятия, классификация задач (прямые и обратные, одношаговые и многошаговые, детерминированные и стохастические, однокритериальные и многокритериальные). Априорная информация об объекте: понятия «информация, знания, данные», классификация информации (научная и техническая, массовая и специальная, документальное и машинное представление). Объём, достоверность и управление информацией. Субъект исследования. Язык описания.

2.1.2. Виды моделирования: полное, неполное, приближенное, детерминирован­ное, стохастическое, статическое, динамическое, дискретное, непрерывное, дискретно-непрерывное, мысленное, реальное.

2.1.3. Функции моделей: средство исследования и осмысления действительности, средство общения, средство обучения и тренажа, средство постановки эксперимента.

2.1.4. Имитационное моделирование объектов и систем.

2.1.5. Техническое и программное обеспечение моделирования систем управления.


^ 2.2: Методы теории подобия в моделировании систем и объектов

2.2.1. Свойства подобных явлений. Сходственные физические явления, их параметры и математическое описание. Масштабы (константы) подобия. Критерии подобия.

2.2.2. Первая теорема подобия (необходимое условие подобия). Преобразование критериев подобия. Правило интегральных аналогов.

2.2.3. Вторая теорема подобия (Пи-теорема). Критериальные уравнения подобных явлений.

2.2.4. Третья теорема подобия (необходимые и достаточные условия установления подобия). Подобие сложных, нелинейных, неоднородных систем.

2.2.5. Способы определения критериев подобия: способы интегральных аналогов (при известном математическом описании), анализ размерностей (при отсутствии математического описания).

^ 2.3: Математическое моделирование

2.3.1. Основные понятия и определения: математическая модель, математиче­ское моделирование. Требования к математической модели. Структура математи­че­ской модели: переменные, параметры, функциональные зависимости, ограниче­ния, целевые функции.

2.3.2. Классификация математических моделей: в зависимости от метода исследования (аналитические и эмпирические), в зависимости от формы представления влияния входных факторов на выходные. Классификация объектов для математического моделирования: непрерывные и дискретные, стационарные и нестационарные, с распределенными и сосредоточенными параметрами, одномерные и многомерные, детерминированные и стохастические, динамические и статические, линейные и нелинейные.

К вопросу о точности математической модели. Принципы выбора математической модели.

^ 2.4: Алгоритм построения математической модели

Формулирование проблемы, определение объекта исследования и постановка задачи исследования, анализ априорной информации, формализация задачи, построение модели, планирование и проведение эксперимента, обработка результатов эксперимента, интерпретация результатов моделирования, поиск оптимума, документирование и использование модели.

^ 2.5:Планирование и проведение эксперимента

2.5.1. Основные понятия и определения: понятия фактора, уровня фактора, эксперимента. Определение общего числа необходимых опытов. Цель планирования эксперимента. Выбор уровней факторов: основной (нулевой) уровень, выбор основного уровня, интервал варьирования, требования к интервалу варьирования, построение плана эксперимента.

2.5.2. Полный факторный эксперимент (ПФЭ): определение, матрица планирования (план эксперимента), свойства полного факторного эксперимента (симметричность, условие нормировки, ортогональность, рототабельность)

2.5.3. Дробный факторный эксперимент: определение, дробная реплика, регулярные и нерегулярные дробные реплики, разрешающая способность, генерирующее соотношение, определяющий контраст.

Проведение эксперимента. Рандомизация.

2.5.4. Проверка значимости результатов: определение значимости различий двух средних значений выходной переменной (по t-критерию Стьюдента), определение ошибки эксперимента, проверка однородности дисперсий по критериям Фишера, Кохрена, Бартлета.

2.6: Построение регрессионных моделей

2.6.1. Понятие регрессионной модели: кривая регрессии, уравнение регрессии, регрессионная модель, порядок модели, линейная и нелинейная регрессия.

2.6.2. Регрессионные модели с одной независимой переменной. Метод наименьших квадратов. Корреляция, коэффициент корреляции. Точность оценки регрессии. Адекватность модели. Оценка адекватности модели. Анализ остатков.

2.6.3. Регрессионные модели с несколькими независимыми переменными. Множественная линейная регрессия. Множественная нелинейная регрессия (степенная, экспоненциальная, обратная и др.регрессионные модели). Матричный подход к линейной регрессии. Шаговые методы построения «наилучшей» регрессионной модели: метод включения переменных, метод исключения переменных и др.

Интерпретация результатов моделирования.

2.6.4. Решение задачи и методы поиска оптимума. Основные методы оптимиза­ции, используемые для регрессионных моделей. Метод крутого восхождения, метод наискорейшего спуска.

Раздел 3: Основы моделирования систем

    1. Основные понятия и определения. Система управления как объект моделирования. Аналоговое моделирование СУ.

    2. Построение математических моделей систем управления. Теоретические основы построения и исследования аналитических моделей СУ. Моделирование линейных СУ. Типовые звенья линейных систем управления и математическое описание их основных характеристик. Моделирование СУ с различными способами соединения звеньев (последовательное, параллельное, параллельное с обратной связью).

    3. Моделирование элементов СУ. Основные устройства систем управления и их модели (управляющие устройства, измерительные и исполнительные устройства). Объекты управления в СУ и их математические модели. Моделирование СУ с гидро-, тепло-, электромеханическими подсистемами. Моделирование многосвязных систем.

    4. Построение эмпирических моделей систем управления. Примеры построения регрессионных моделей СУ. Статистические модели в задачах моделирования систем управления. Построение вероятностно-статистических моделей. Статистическое моделирование систем. Метод Монте-Карло.

    5. Основы теории систем массового обслуживания. Основные определения и понятия. Структура системы массового обслуживания. Простейший поток. Использование процесса гибели и размножения в теории массового обслуживания. Общие принципы построения моделей систем массового обслуживания.

    6. Влияние программного обеспечения на надежность и безотказность систем управления. Особенности программного обеспечения СУ. Сравнение программных и аппаратных отказов СУ. Дефекты и причины отказов в программном обеспечении. Методика ориентировочного расчета надежности программного обеспечения СУ.




  1. ^ ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ




п/п

раздела дисциплины

Наименование лабораторных работ

Объем, ч

1.

2.1.5.

Изучение системы STATGRAPHICS PLUS for Windows и ее возможностей для моделирования систем управления

6

2.

2.6.2.

Моделирование работы вычислительной системы (исследование вариантов архитектуры)

4

3.

2.6.3.

Моделирование работы инвертора

4

4.

2.6.4.

Моделирование работы R-C фильтра системы управления

4

5.

3.3.

Моделирование работы электромагнитного управляющего устройства

4

6.

3.4.

Моделирование системы массового обслуживания

4

7.

3.4.

Метод Монте-Карло в статистическом моделировании систем

8




  1. ^ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

6.1. Рекомендуемая литература

а) основная литература

1. Боровиков В.П. Прогнозирование в среде Statistica. 1999

  1. Евсин Е.А. Информационные технологии в научных и инженерных разработках. 1998

  2. Дюк В. Обработка данных на компьютере. 1997

  3. Егоренков Д.Л. Основы математического моделирования. 1996

  4. Кулачев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows Stadia. 1996

б) дополнительная литература

  1. Советов Б.Я , Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1985. 279 с.

  2. Максимей И.В. Математическое моделирование больших систем. 1985

3. Краснощеков П.С., Петров В.А. Принципы построения моделей. М.: Изд-во МГУ, 1983. 264 с.

4. Калашников . Организация моделирования сложных систем. 1982.

5. Морозов К.Е Математическое моделирование в научном познании. М.: Мысль, 1969. 212 с.

6. Адлер Ю.П. Планирование факторного эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 279 с.

7. Дрейпер Н., Смит Г., Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1986.

8. Сухарев А.Г. Курс методов оптимизации. 1986

  1. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. М.: Мир, 1978, 346 с.

10. Садомцев Ю.В. Модели систем автоматического управления. 1990.

11. Подчуфаров Ю.Б. Математические модели систем автоматического управления. 1987.

12. Егоров А.Е. Исследование устройств и систем автоматики методами планирования факторного эксперимента. 1986.

13. Горбацевич Е.Д., Левинзон Ф.Ф. Аналоговое моделирование систем управления. М.: Наука, Главная редакция физ.-мат.лит., 1984. 160 с.

14. Голубничий Н.Н., Селиванов В.Л. Основы моделирования САР. Киев: Вища школа, 1984. 160 с.

15. Подчукаев В.А. Большие системы автоматического управления. 1981

16. Лотош М.М. Основы теории автоматического управления. Математические методы. 1979

17. Левин А.И. Математическое моделирование в исследовании и проектировании станков. 1978

18. Пугачев В.С. Основы статистической теории автоматических систем. 1974

19. Корытин. Оптимизация управления металлорежущими станками. 1974

20. Таран В.А. Математические вопросы автоматизации производственных процессов. 1968.

21. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные приложения. М.: Наука, 1988. 480 с.

22. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. М.: Мир, 1969. 395 с.


^ 6.2 Средства обеспечения освоения дисциплины


Windows 98/2000/NT

Операционная система

Microsoft Office 97/2000

Приложения Windows

STATGRAPHICS PLUS for Windows v.3

Статистическая графическая система




  1. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСИЦПЛИНЫ


7.1 Компьютерный класс с локальной вычислительной сетью ПК IBM PC.

7.2 Носители ПО – диски CD.






Скачать 139,5 Kb.
оставить комментарий
Дата28.09.2011
Размер139,5 Kb.
ТипРабочая программа, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх