Envoyer votre bon travail dans la base de connaissances est simple. Utilisez le formulaire ci-dessous

Les étudiants, étudiants diplômés, jeunes scientifiques qui utilisent la base de connaissances dans leurs études et leur travail vous seront très reconnaissants.

Posté sur http://www.allbest.ru/

Posté sur http://www.allbest.ru/

Introduction

1. Examen analytique des méthodes et moyens existants pour résoudre le problème

1.1 Concept et types de modélisation

1.2 Méthodes de calcul numérique

1.3 Concept général de la méthode des éléments finis

2. Analyse algorithmique du problème

2.1 Énoncé du problème

2.2 Description du modèle mathématique

2.3 Schéma graphique de l'algorithme

3. Implémentation logicielle de la tâche

3.1 Déviations et tolérances des filetages de tuyaux cylindriques

3.2 Implémentation des écarts et tolérances des filetages de tuyaux cylindriques dans le logiciel Compass

3.3 Implémentation de la tâche dans le langage de programmation C#

3.4 Implémentation d'un modèle structurel dans le package ANSYS

3.5 Etude des résultats obtenus

Conclusion

Liste de la littérature utilisée

Introduction

Dans le monde moderne, il est de plus en plus nécessaire de prédire le comportement des systèmes physiques, chimiques, biologiques et autres. L'un des moyens de résoudre le problème consiste à utiliser une direction scientifique relativement nouvelle et pertinente - la modélisation informatique, dont une caractéristique est une visualisation élevée des étapes de calcul.

Ce travail est consacré à l'étude de la modélisation informatique dans la résolution de problèmes appliqués. De tels modèles sont utilisés pour obtenir de nouvelles informations sur l'objet modélisé afin d'évaluer approximativement le comportement des systèmes. Dans la pratique, de tels modèles sont activement utilisés dans divers domaines de la science et de la production : physique, chimie, astrophysique, mécanique, biologie, économie, météorologie, sociologie et autres sciences, ainsi que dans les problèmes appliqués et techniques dans divers domaines de la radioélectronique. , génie mécanique, industrie automobile et autres. Les raisons en sont évidentes : c'est l'occasion de créer rapidement un modèle et d'apporter rapidement des modifications aux données source, de saisir et d'ajuster des paramètres de modèle supplémentaires. Les exemples incluent l'étude du comportement des bâtiments, des pièces et des structures sous charge mécanique, la prévision de la résistance des structures et des mécanismes, la modélisation des systèmes de transport, la conception des matériaux et de leur comportement, la conception de véhicules, les prévisions météorologiques, l'émulation du fonctionnement d'appareils électroniques, la simulation de crash tests, tests de résistance et adéquation des systèmes de tuyauterie, thermiques et hydrauliques.

Le but du cours est d'étudier les algorithmes de modélisation informatique, tels que la méthode des éléments finis, la méthode des différences limites, la méthode des différences finies avec une application pratique supplémentaire pour calculer la résistance des connexions filetées ; Développement d'un algorithme de résolution d'un problème donné avec mise en œuvre ultérieure sous la forme d'un produit logiciel ; assurer la précision des calculs requise et évaluer l’adéquation du modèle à l’aide de différents produits logiciels.

1 . Examen analytique des méthodes et moyens existants pour résoudre le problème

1.1 Concept et types de modèlesEtitinérant

Les problèmes de recherche résolus par la modélisation de divers systèmes physiques peuvent être divisés en quatre groupes :

1) Problèmes directs, dans la solution desquels le système étudié est précisé par les paramètres de ses éléments et les paramètres du mode, de la structure ou des équations initiales. Il est nécessaire de déterminer la réponse du système aux forces (perturbations) agissant sur lui.

2) Problèmes inverses, dans lesquels, à partir d'une réaction connue d'un système, il faut trouver les forces (perturbations) qui ont provoqué cette réaction et forcer le système considéré à arriver à un état donné.

3) Problèmes inverses qui nécessitent de déterminer les paramètres du système en fonction du déroulement connu du processus, décrits par des équations différentielles et les valeurs des forces et des réactions à ces forces (perturbations).

4) Problèmes inductifs dont la solution vise à élaborer ou à clarifier des équations décrivant des processus se produisant dans un système dont les propriétés (perturbations et réactions à celles-ci) sont connues.

Selon la nature des processus étudiés dans le système, tous les types de modélisation peuvent être répartis dans les groupes suivants :

Déterministe ;

Stochastique.

La modélisation déterministe représente des processus déterministes, c'est-à-dire processus dans lesquels l’absence de toute influence aléatoire est supposée.

La modélisation stochastique décrit des processus et des événements probabilistes. Dans ce cas, un certain nombre de réalisations d'un processus aléatoire sont analysées et les caractéristiques moyennes sont estimées, c'est-à-dire un ensemble d’implémentations homogènes.

Selon le comportement de l'objet dans le temps, la modélisation est classée en deux types :

Statique;

Dynamique.

La modélisation statique sert à décrire le comportement d'un objet à tout moment, tandis que la modélisation dynamique reflète le comportement d'un objet au fil du temps.

Selon la forme de représentation de l'objet (système), on peut distinguer

Modélisation physique ;

Modélisation mathématique.

La modélisation physique diffère de l'observation d'un système réel (expérience grandeur nature) dans la mesure où la recherche est menée sur des modèles qui préservent la nature des phénomènes et présentent une similitude physique. Un exemple est un modèle d’avion étudié dans une soufflerie. Dans le processus de modélisation physique, certaines caractéristiques de l'environnement externe sont spécifiées et le comportement du modèle sous des influences externes données est étudié. La modélisation physique peut avoir lieu à des échelles de temps réelles et irréelles.

La modélisation mathématique s'entend comme le processus d'établissement d'une correspondance entre un objet réel donné et un certain objet mathématique, appelé modèle mathématique, et l'étude de ce modèle sur un ordinateur afin d'obtenir les caractéristiques de l'objet réel en question.

Les modèles mathématiques sont construits à partir de lois identifiées par les sciences fondamentales : physique, chimie, économie, biologie, etc. En fin de compte, l'un ou l'autre modèle mathématique est choisi sur la base de critères pratiques, entendus au sens large. Une fois le modèle formé, il est nécessaire d’étudier son comportement.

Tout modèle mathématique, comme tout autre, décrit un objet réel uniquement avec un certain degré d'approximation de la réalité. Par conséquent, dans le processus de modélisation, il est nécessaire de résoudre le problème de correspondance (adéquation) du modèle mathématique et du système, c'est-à-dire mener des recherches complémentaires sur la cohérence des résultats de simulation avec la situation réelle.

La modélisation mathématique peut être divisée dans les groupes suivants :

Analytique;

Imitation;

Combiné.

À l'aide de la modélisation analytique, l'étude d'un objet (système) peut être réalisée si des dépendances analytiques explicites sont connues qui relient les caractéristiques souhaitées aux conditions initiales, paramètres et variables du système.

Cependant, de telles dépendances ne peuvent être obtenues que pour des systèmes relativement simples. À mesure que les systèmes deviennent plus complexes, leur étude par des méthodes analytiques se heurte à des difficultés importantes, souvent insurmontables.

Dans la modélisation par simulation, l'algorithme qui met en œuvre le modèle reproduit le processus de fonctionnement du système dans le temps, et les phénomènes élémentaires qui composent le processus sont simulés tout en préservant la structure logique, qui permet, à partir des données sources, d'obtenir des informations sur les états. du processus à certains moments dans chaque maillon du système.

Le principal avantage de la modélisation par simulation par rapport à la modélisation analytique est la capacité à résoudre des problèmes plus complexes. Les modèles de simulation permettent de prendre en compte tout simplement des facteurs tels que la présence d'éléments discrets et continus, les caractéristiques non linéaires des éléments du système, de nombreuses influences aléatoires, etc.

Actuellement, la modélisation par simulation est souvent la seule méthode pratiquement disponible pour obtenir des informations sur le comportement d’un système, notamment au stade de la conception.

La modélisation combinée (analytique-simulation) vous permet de combiner les avantages de la modélisation analytique et de la simulation.

Lors de la construction de modèles combinés, une décomposition préliminaire du processus de fonctionnement de l'objet en ses sous-processus constitutifs est effectuée, et pour ceux-ci, lorsque cela est possible, des modèles analytiques sont utilisés et des modèles de simulation sont construits pour les sous-processus restants.

Du point de vue de la description d'un objet et selon sa nature, les modèles mathématiques peuvent être divisés en modèles :

analogique (continu);

numérique (discret);

analogique-numérique.

Un modèle analogique s'entend comme un modèle similaire décrit par des équations reliant des quantités continues. Par modèle numérique, on entend un modèle décrit par des équations mettant en relation des quantités discrètes présentées sous forme numérique. Par analogique-numérique, nous entendons un modèle qui peut être décrit par des équations reliant des quantités continues et discrètes.

1.2 Méthodes numériquesAveccouple

Résoudre un problème pour un modèle mathématique signifie spécifier un algorithme pour obtenir le résultat requis à partir des données d'origine.

Les algorithmes de solution sont classiquement divisés en :

des algorithmes précis qui permettent d'obtenir le résultat final en un nombre fini d'actions ;

méthodes approximatives - permettent, grâce à certaines hypothèses, de réduire la solution à un problème avec un résultat exact ;

méthodes numériques - impliquent le développement d'un algorithme qui fournit une solution avec une erreur contrôlée donnée.

La résolution de problèmes de mécanique des structures est associée à de grandes difficultés mathématiques, qui sont surmontées à l'aide de méthodes numériques, qui permettent d'obtenir des solutions approximatives, mais satisfaisant des objectifs pratiques, à l'aide d'un ordinateur.

La solution numérique est obtenue par discrétisation et algébraisation du problème aux limites. La discrétisation est le remplacement d'un ensemble continu par un ensemble discret de points. Ces points sont appelés nœuds de grille, et ce n'est qu'à eux que les valeurs de fonction sont recherchées. Dans ce cas, la fonction est remplacée par un ensemble fini de ses valeurs aux nœuds de la grille. En utilisant les valeurs aux nœuds de la grille, les dérivées partielles peuvent être exprimées approximativement. En conséquence, l'équation aux dérivées partielles est transformée en équations algébriques (algébraisation du problème des valeurs limites).

Selon la manière dont la discrétisation et l'algébrisation sont effectuées, différentes méthodes sont distinguées.

La première méthode répandue pour résoudre les problèmes de valeurs limites est la méthode des différences finies (FDM). Dans cette méthode, la discrétisation consiste à couvrir la zone de solution avec une grille et à remplacer un ensemble continu de points par un ensemble discret. Une grille avec des pas constants (grille régulière) est souvent utilisée.

L'algorithme MKR se compose de trois étapes :

1. Construction d'une grille dans une zone donnée. Les valeurs approximatives de la fonction (valeurs nodales) sont déterminées aux nœuds de la grille. Un ensemble de valeurs de nœuds est une fonction de grille.

2. Les dérivées partielles sont remplacées par des expressions de différence. Dans ce cas, la fonction continue est approchée par une fonction de grille. Le résultat est un système d’équations algébriques.

3. Solution du système d'équations algébriques résultant.

Une autre méthode numérique est la méthode des éléments limites (BEM). Elle repose sur la considération d'un système d'équations qui inclut uniquement les valeurs des variables aux limites de la région. Le schéma de discrétisation nécessite uniquement la surface à partitionner. La limite de la région est divisée en un certain nombre d’éléments et on pense qu’il est nécessaire de trouver une solution approximative qui se rapproche du problème de valeur limite d’origine. Ces éléments sont appelés éléments limites. Discrétiser uniquement la frontière conduit à un système d'équations de problème plus petit que discrétiser le corps entier. BEM réduit de un la dimension du problème d’origine.

Lors de la conception de divers objets techniques, la méthode des éléments finis (FEM) est largement utilisée. L’émergence de la méthode des éléments finis est associée à la résolution des problèmes de recherche spatiale dans les années 1950. Actuellement, le champ d'application de la méthode des éléments finis est très étendu et couvre tous les problèmes physiques pouvant être décrits par des équations différentielles. Les avantages les plus importants de la méthode des éléments finis sont les suivants :

1. Il n’est pas nécessaire que les propriétés matérielles des éléments adjacents soient les mêmes. Cela permet d'appliquer la méthode à des corps composés de plusieurs matériaux.

2. Une région courbe peut être approchée à l’aide d’éléments droits ou décrite exactement à l’aide d’éléments courbes.

3. La taille des articles peut être variable. Cela permet d'élargir ou d'affiner le réseau de division de la zone en éléments, si nécessaire.

4. En utilisant la méthode des éléments finis, il est facile de considérer des conditions aux limites avec une charge de surface discontinue, ainsi que des conditions aux limites mixtes.

La résolution de problèmes à l'aide de FEM comprend les étapes suivantes :

1.Partition d'une zone donnée en éléments finis. Numérotation des nœuds et des éléments.

2.Construction de matrices de rigidité par éléments finis.

3. Réduction des charges et impacts appliqués aux éléments finis aux forces nodales.

4.Formation d'un système général d'équations ; en tenant compte des conditions aux limites. Solution du système d'équations résultant.

5. Détermination des contraintes et déformations dans les éléments finis.

Le principal inconvénient de la FEM est la nécessité de discrétiser le corps entier, ce qui conduit à un grand nombre d’éléments finis et donc à des problèmes inconnus. De plus, la FEM conduit parfois à des discontinuités dans les valeurs des grandeurs étudiées, puisque la procédure de la méthode impose des conditions de continuité uniquement aux nœuds.

Pour résoudre le problème, la méthode des éléments finis a été choisie, car elle est la plus optimale pour calculer une structure de forme géométrique complexe.

1.3 Concept général de la méthode des éléments finis

La méthode des éléments finis consiste à décomposer un modèle mathématique d'une structure en quelques éléments, appelés éléments finis. Les éléments sont unidimensionnels, bidimensionnels et multidimensionnels. Un exemple d'éléments finis est fourni dans la figure 1. Le type d'élément dépend des conditions initiales. L’ensemble des éléments dans lesquels une structure est divisée est appelé maillage d’éléments finis.

La méthode des éléments finis comprend généralement les étapes suivantes :

1. Partitionner la zone en éléments finis. La division d'une zone en éléments commence généralement à partir de sa limite, afin de se rapprocher le plus précisément possible de la forme de la limite. Ensuite, les zones internes sont divisées. Souvent, la division d'une zone en éléments s'effectue en plusieurs étapes. Premièrement, ils sont divisés en grandes parties, dont les limites passent là où les propriétés des matériaux, la géométrie et la charge appliquée changent. Chaque sous-zone est ensuite décomposée en éléments. Après avoir divisé la zone en éléments finis, les nœuds sont numérotés. La numérotation serait une tâche triviale si elle n’affectait pas l’efficacité des calculs ultérieurs. Si l’on considère le système d’équations linéaires résultant, nous pouvons voir que certains éléments non nuls de la matrice des coefficients se trouvent entre les deux lignes ; cette distance est appelée la largeur de bande de la matrice. C'est la numérotation des nœuds qui affecte la largeur de la bande, ce qui signifie que plus la bande est large, plus il faut d'itérations pour obtenir la réponse souhaitée.

logiciel d'algorithme de modélisation ansys

Figure 1 - Quelques éléments finis

2. Détermination de la fonction d'approximation pour chaque élément. A ce stade, la fonction continue requise est remplacée par une fonction continue par morceaux définie sur un ensemble d'éléments finis. Cette procédure peut être effectuée une fois pour un élément de zone typique, puis la fonction résultante peut être utilisée pour d'autres éléments de zone du même type.

3. Combinaison d'éléments finis. A ce stade, les équations relatives aux éléments individuels sont combinées, c'est-à-dire dans un système d'équations algébriques. Le système résultant est un modèle de la fonction continue souhaitée. On obtient la matrice de rigidité.

4. Solution du système d'équations algébriques résultant. La structure réelle est approximée par plusieurs centaines d'éléments finis, et des systèmes d'équations avec plusieurs centaines et milliers d'inconnues apparaissent.

La résolution de tels systèmes d’équations est le principal problème de la mise en œuvre de la méthode des éléments finis. Les méthodes de résolution dépendent de la taille du système d’équations résolvant. À cet égard, des méthodes spéciales de stockage de la matrice de rigidité ont été développées pour réduire la quantité de RAM requise pour cela. Des matrices de rigidité sont utilisées dans chaque méthode d'analyse de résistance utilisant un maillage d'éléments finis.

Pour résoudre des systèmes d'équations, diverses méthodes numériques sont utilisées, qui dépendent de la matrice résultante ; ceci est clairement visible dans le cas où la matrice n'est pas symétrique ; dans ce cas, des méthodes telles que la méthode du gradient conjugué ne peuvent pas être utilisées.

Au lieu d'équations constitutives, une approche variationnelle est souvent utilisée. Parfois, une condition est posée pour garantir une petite différence entre les solutions approximatives et vraies. Étant donné que le nombre d’inconnues dans le système d’équations final est important, la notation matricielle est utilisée. Actuellement, il existe un nombre suffisant de méthodes numériques pour résoudre un système d'équations, ce qui facilite l'obtention du résultat.

2. Analyse algorithmique du problème

2 .1 Énoncé du problème

Il est nécessaire de développer une application qui simule l'état contrainte-déformation d'une structure plate et d'effectuer un calcul similaire dans le système Ansys.

Pour résoudre le problème, il faut : diviser la zone en éléments finis, numéroter les nœuds et les éléments, fixer les caractéristiques du matériau et les conditions aux limites.

Les données initiales du projet sont un schéma d'une structure plate avec une charge répartie appliquée et une fixation (Annexe A), valeurs des caractéristiques du matériau (module d'élasticité -2*10^5 Pa, coefficient de Poisson -0,3), charge 5000H .

Le résultat du cours est l'obtention des mouvements de la pièce dans chaque nœud.

2.2 Description du modèle mathématique

Pour résoudre le problème, la méthode des éléments finis décrite ci-dessus est utilisée. La pièce est divisée en éléments finis triangulaires de nœuds i, j, k (Figure 2).

Figure 2 - Représentation par éléments finis d'un corps.

Les déplacements de chaque nœud ont deux composantes, formule (2.1) :

six composantes de déplacements de nœuds d'éléments forment un vecteur de déplacement (d) :

Le déplacement de tout point à l'intérieur de l'élément fini est déterminé par les relations (2.3) et (2.4) :

En combinant (2.3) et (2.4) en une seule équation, la relation suivante est obtenue :

Les déformations et les déplacements sont liés les uns aux autres comme suit :

En substituant (2.5) dans (2.6), on obtient la relation (2.7) :

La relation (2.7) peut être représentée comme :

où [B] est une matrice de gradient de la forme (2.9) :

Les fonctions de forme dépendent linéairement des coordonnées x, y, et donc la matrice de gradient ne dépend pas des coordonnées du point à l'intérieur de l'élément fini, et les déformations et contraintes à l'intérieur de l'élément fini sont constantes dans ce cas.

Dans un état déformé plan dans un matériau isotrope, la matrice des constantes élastiques [D] est déterminée par la formule (2.10) :

où E est le module élastique et le coefficient de Poisson.

La matrice de rigidité des éléments finis a la forme :

où h e est l'épaisseur, A e est l'aire de l'élément.

L'équation d'équilibre du i-ème nœud a la forme :

Pour prendre en compte les conditions de fixation, il existe la méthode suivante. Soit un système N d'équations (2.13) :

Dans le cas où l'un des supports est immobile, c'est-à-dire U i =0, utilisez la procédure suivante. Soit U 2 =0, alors :

c'est-à-dire que la ligne et la colonne correspondantes sont définies sur zéro et que l'élément diagonal est défini sur un. En conséquence, F 2 est également égal à zéro.

Pour résoudre le système résultant, nous choisissons la méthode gaussienne. L'algorithme de résolution utilisant la méthode de Gauss est divisé en deux étapes :

1. déplacement direct : au moyen de transformations élémentaires sur les rangées, le système est amené à une forme en escalier ou triangulaire, ou il est établi que le système est incompatible. La kème ligne de résolution est sélectionnée, où k = 0…n - 1, et pour chaque ligne suivante, les éléments sont convertis

pour je = k+1, k+2 ... n-1 ; j = k+1,k+2 … n.

2. inverse : les valeurs des inconnues sont déterminées. A partir de la dernière équation du système transformé, la valeur de la variable x n est calculée, après quoi à partir de l'avant-dernière équation, il devient possible de déterminer la variable x n -1 et ainsi de suite.

2. 3 Schéma graphique de l'algorithme

Le diagramme graphique présenté de l'algorithme montre la séquence principale d'actions effectuées lors de la modélisation d'une pièce structurelle. Dans le bloc 1, les données initiales sont saisies. Sur la base des données saisies, l'étape suivante est la construction d'un maillage d'éléments finis. Ensuite, dans les blocs 3 et 4, des matrices de rigidité locale et globale sont construites respectivement. Dans le bloc 5, le système résultant est résolu par la méthode gaussienne. Sur la base de la solution du bloc 6, les mouvements requis dans les nœuds sont déterminés et les résultats sont affichés. Un bref diagramme graphique de l’algorithme est présenté à la figure 7.

Figure 7 - Schéma graphique de l'algorithme

3 . À proposgrammaticalementmise en œuvre réussie de la tâche

3.1 Déviations et tolérances des filetages de tuyaux cylindriques

Le filetage cylindrique du tuyau (GOST 6357-73) a un profil triangulaire avec des sommets et des vallées arrondis. Ce fil est principalement utilisé pour connecter des tuyaux, des raccords de canalisations et des raccords.

Pour obtenir une densité de joint appropriée, des matériaux d'étanchéité spéciaux (fils de lin, fil de plomb rouge, etc.) sont placés dans les espaces formés par la disposition des champs de tolérance entre les cavités des boulons et les saillies des écrous.

Les écarts maximaux des éléments filetés de tuyaux cylindriques pour le diamètre « 1 » des filetages extérieur et intérieur sont indiqués respectivement dans les tableaux 1 et 2.

Tableau 1 - écarts des filetages de tuyaux cylindriques externes (selon GOST 6357 - 73)

Tableau 2 - écarts des filetages cylindriques internes des tuyaux (selon GOST 6357 - 73)

Limiter les écarts du filetage extérieur du diamètre extérieur minimum, formule (3.1) :

dmin=dн + ei (3.1)

où dн est la taille nominale du diamètre extérieur.

Les écarts maximaux du filetage extérieur du diamètre extérieur maximum sont calculés à l'aide de la formule (3.2) :

dmax=dн + es (3.2)

Limiter les écarts des filetages extérieurs de diamètre moyen minimum, formule (3.3) :

d2min=d2 + ei (3.3)

où d2 est la taille nominale du diamètre moyen.

Les écarts limites des filetages extérieurs de diamètre moyen maximum sont calculés à l'aide de la formule (3.4) :

d2max=d2 + es (3.4)

Limiter les écarts du filetage extérieur du diamètre intérieur minimum, formule (3.5) :

d1min=d1 + ei (3,5)

où d1 est la taille nominale du diamètre intérieur.

Les écarts maximaux du filetage extérieur du diamètre intérieur maximum sont calculés à l'aide de la formule (3.6) :

d1max=d1 + es (3.6)

Limiter les écarts du filetage intérieur du diamètre extérieur minimum, formule (3.7) :

Dmin=Dн + EI, (3.7)

où Dн est la taille nominale du diamètre extérieur.

Les écarts maximaux du filetage interne du diamètre extérieur maximal sont calculés à l'aide de la formule (3.8) :

Dmax=Dн + ES (3.8)

Écarts limites des filetages intérieurs de diamètre moyen minimum, formule (3.9) :

D2min=D2 + EI (3,9)

où D2 est la taille nominale du diamètre moyen.

Les écarts limites des filetages internes de diamètre moyen maximum sont calculés à l'aide de la formule (3.10) :

D2max=D2 + ES (3.10)

Écarts limites du filetage intérieur du diamètre intérieur minimum, formule (3.11) :

D1min=D1 + EI (3.11)

où D1 est la taille nominale du diamètre intérieur.

Les écarts maximaux du filetage interne du diamètre interne maximum sont calculés à l'aide de la formule (3.12) :

D1max=D1 + ES (3.12)

Un fragment du croquis du fil est visible sur la figure 6 du chapitre 3.2.

3.2 Mise en œuvre des écarts et tolérances des filetages de tuyaux cylindriques dansLogiciel "Boussole"

Figure 6 - Filetage cylindrique de tuyau avec tolérances.

Les coordonnées des points sont affichées dans le tableau 1 de l'annexe D

Copie d'un thread construit :

Sélectionnez le fil de discussion > Éditeur > copier ;

Insertion du fil :

Nous plaçons le curseur à l'endroit dont nous avons besoin>éditeur>coller.

Le résultat du thread construit peut être vu dans l'annexe D

3.3 Mise en œuvre de la tâchechi dans le langage de programmation C#

Pour implémenter l'algorithme de calcul de résistance, l'environnement de développement MS Visual Studio 2010 a été sélectionné en utilisant le langage C# du paquet . FILETCadre 4.0. En utilisant l'approche de programmation orientée objet, nous allons créer des classes contenant les données nécessaires :

Tableau 3 - Structure des classes d'éléments

Nom de variable

formalisation et algorithmisation des processus de fonctionnement des systèmes.

Méthodologie de développement et de mise en œuvre machine de modèles de systèmes. Construction de modèles conceptuels de systèmes et leur formalisation. Algorithmisation des modèles de systèmes et leur implémentation machine. Obtenir et interpréter les résultats de la modélisation du système.

Méthodologie de développement et de mise en œuvre machine de modèles de systèmes.

La modélisation utilisant la technologie informatique (ordinateurs, AVM, GVK) permet d'étudier le mécanisme des phénomènes se produisant dans un objet réel à haute ou basse vitesse, lorsqu'il est difficile de réaliser des expériences à grande échelle avec un objet

(voire impossible) de suivre les changements survenus

pendant une courte période, ou lorsque l'obtention de résultats fiables nécessite une longue expérience.

L'essence de la modélisation automatique d'un système est de mener une expérience sur un ordinateur avec un modèle, qui est un certain complexe logiciel qui décrit formellement et (ou) algorithmiquement le comportement des éléments du système. S dans le processus de son fonctionnement, c'est-à-dire dans leur interaction les uns avec les autres et avec l'environnement extérieur E.

Exigences des utilisateurs pour le modèle. Formulons les exigences de base du modèle M S.

1. L'exhaustivité du modèle doit offrir à l'utilisateur la possibilité

obtenir l'ensemble requis d'estimations de caractéristiques

systèmes avec la précision et la fiabilité requises.

2. La flexibilité du modèle doit permettre la reproduction

diverses situations lors de la variation de la structure, des algorithmes

et les paramètres du système.

3. Durée de développement et de mise en œuvre d'un grand modèle de système

devrait être aussi minime que possible, en tenant compte des restrictions

avec les ressources disponibles.

4. La structure du modèle doit être basée sur des blocs, c'est-à-dire permettre

possibilité de remplacer, ajouter et exclure certaines pièces

sans retravailler tout le modèle.

5. Le support informationnel devrait offrir une opportunité

fonctionnement efficace du modèle avec une base de données de systèmes d'un certain

6. Les logiciels et le matériel doivent permettre une mise en œuvre efficace (en termes de vitesse et de mémoire) de la machine.

modèles et communication pratique avec lui par l'utilisateur.

7. Des activités ciblées doivent être mises en œuvre

expériences (prévues) sur machine avec un modèle de système utilisant

approche de simulation analytique en présence de ressources informatiques limitées.

Lors de la simulation d'un système

S les caractéristiques de son processus de fonctionnement sont déterminées

basé sur un modèle M, construit sur la base du modèle initial existant

informations sur l'objet de modélisation. Lors de la réception de nouvelles informations

concernant l'objet, son modèle est revu et précisé

en tenant compte des nouvelles informations.

La modélisation informatique des systèmes peut être utilisée

dans les cas suivants : a) étudier le système S avant sa conception, afin de déterminer la sensibilité de la caractéristique aux changements de structure, d'algorithmes et de paramètres de l'objet de modélisation et de l'environnement extérieur ; b) au stade de la conception du système S pour l'analyse et la synthèse des diverses options du système et la sélection parmi les options concurrentes qui satisferaient à un critère donné pour évaluer l'efficacité du système dans le cadre de restrictions acceptées ; c) après l'achèvement de la conception et de la mise en œuvre du système, c'est-à-dire pendant son fonctionnement, obtenir des informations qui complètent les résultats des tests (exploitation) à grande échelle du système réel, et obtenir des prévisions sur l'évolution (développement) du système au fil du temps.

Étapes de modélisation du système :

construire un modèle conceptuel du système et sa formalisation ;

algorithmisation du modèle système et sa mise en œuvre machine ;

obtenir et interpréter les résultats de simulation du système.

Listons ces sous-étapes :

1.1-énoncé du problème de modélisation machine du système (objectifs, tâches pour le système en cours de création, a) reconnaissance de l'existence du problème et de la nécessité d'une modélisation machine ;

b) choisir une méthode pour résoudre un problème, en tenant compte des ressources disponibles ; c) déterminer l'ampleur de la tâche et la possibilité de la diviser en sous-tâches.) ;

1.2 - analyse du problème de modélisation du système (sélection des critères d'évaluation, sélection des variables endogènes et exogènes, sélection des méthodes, réalisation des analyses préliminaires des 2e et 3e étapes) ;

1.3 - détermination des exigences en matière d'informations initiales sur l'objet de modélisation

et organisation de sa collecte (effectuée : a) sélection des informations nécessaires sur le système S et environnement extérieur E ; b) préparation de données a priori ; c) analyse des données expérimentales disponibles ; d) sélection des méthodes et moyens de traitement préliminaire des informations sur le système) ;

1.4 - émettre des hypothèses et formuler des hypothèses (sur le fonctionnement du système, sur les processus étudiés) ;

1.5 - détermination des paramètres et variables du modèle (variables d'entrée, variables de sortie, paramètres du modèle, etc.) ;

1.6 - établir le contenu principal du modèle (structure, algorithmes de son comportement) ;

1.7 - justification des critères d'évaluation de l'efficacité du système ;

1.8 - définition des procédures de rapprochement ;

1.9 - description du modèle conceptuel du système (a) le modèle conceptuel est décrit en termes et concepts abstraits ; b) une description du modèle est donnée à l'aide de schémas mathématiques standard ; c) les hypothèses et hypothèses sont finalement acceptées ; d) le choix de la procédure d'approximation des processus réels lors de la construction est justifié

1.10 - vérifier la fiabilité du modèle conceptuel ;

1.11 - préparation de la documentation technique pour la première étape (a) énoncé détaillé du problème de modélisation du système S ; b) analyse du problème de modélisation du système ; c) les critères d'évaluation de l'efficacité du système ; d) paramètres et variables du modèle de système ; e) les hypothèses et hypothèses adoptées lors de la construction du modèle ; f) description du modèle en termes et concepts abstraits ; g) description des résultats attendus de la modélisation du système S.);

2.1 - construction d'un schéma logique du modèle (construction d'un schéma système, par exemple, selon le principe des blocs avec tous les blocs fonctionnels) ;

2.2 - obtenir des relations mathématiques (définir toutes les fonctions qui décrivent le système) ;

2.3 - vérifier la fiabilité du modèle du système ; (coché : a) possibilité

résoudre le problème ; b) précision de la réflexion du plan dans la logique

schème; c) l'exhaustivité du schéma logique du modèle ; d) exactitude

relations mathématiques utilisées)

2.4 - sélection des outils de modélisation (le choix final d'un ordinateur, AVM ou GVM pour le processus de modélisation, en tenant compte du fait qu'ils seront accessibles et produiront rapidement des résultats) ;

2.5 - l'élaboration d'un plan d'exécution des travaux de programmation (définition des tâches et des délais pour leur mise en œuvre, a) le choix d'un langage de programmation (système) pour le modèle est également pris en compte ; b) indication du type d'ordinateur et d'appareils nécessaires à la modélisation ; c) évaluation de la quantité approximative de RAM et de mémoire externe requises ; d) les coûts estimés en temps informatique pour la modélisation ; e) le temps estimé consacré à la programmation et au débogage du programme sur un ordinateur.);

2.6 - spécification et construction d'un schéma de programme (élaboration d'un schéma fonctionnel logique),

2.7 - vérification et vérification de la fiabilité du schéma du programme (Vérification du programme - preuve que le comportement du programme est conforme à la spécification du programme) ;

2.8 - programmation du modèle ;

2.9 - vérification de la fiabilité du programme (doit être effectuée : a) en retransférant le programme sur le circuit d'origine ; b) tester des parties individuelles du programme lors de la résolution de divers problèmes de test ; c) combiner toutes les parties du programme et le tester dans son ensemble sur un exemple de test de modélisation d'une variante du système S) ;

2.10 - préparation de la documentation technique pour la deuxième étape (a) schéma logique du modèle et sa description ; b) un diagramme de programme adéquat et une notation acceptée ; c) le texte intégral du programme ; d) liste des quantités d'entrée et de sortie avec explications ; e) des instructions pour travailler avec le programme ; f) évaluation des coûts de temps informatique pour la modélisation, indiquant les ressources informatiques requises) ;

3.1 - revêtement d'une expérimentation machine avec un modèle système (un plan d'expérimentation avec les paramètres initiaux et toutes les conditions est établi, le temps de simulation est déterminé) ;

3.2 - détermination des besoins en installations informatiques (quels types d'ordinateurs sont nécessaires et combien de temps ils fonctionneront) ;

3.3 - effectuer des calculs de travail (incluent généralement : a) la préparation d'ensembles de données initiales à saisir dans un ordinateur ; b) vérifier les données sources préparées pour la saisie ; c) effectuer des calculs sur un ordinateur ; d) obtenir des données de sortie, c'est-à-dire des résultats de simulation.);

3.4 - analyse des résultats de la modélisation du système (analyse des données de sortie du système et leur traitement ultérieur) ;

3.5 - présentation des résultats de modélisation (diverses représentations visuelles sous forme de graphiques, tableaux, diagrammes) ;

3.6 - interprétation des résultats de modélisation (passage des informations obtenues à la suite d'une expérimentation machine avec un modèle à un système réel) ;

3.7 - résumer les résultats de la modélisation et émettre des recommandations (les principaux résultats sont déterminés, les hypothèses sont testées) ;

3.8 - préparation de la documentation technique pour la troisième étape (a) plan de réalisation d'une expérimentation machine ; b) des ensembles de données initiales pour la modélisation ; c) les résultats de la modélisation du système ; d) analyse et évaluation des résultats de la modélisation ; e) conclusions basées sur les résultats de modélisation obtenus ; indiquant les moyens d'améliorer davantage le modèle de machine et les domaines possibles de son application).

Ainsi, le processus de modélisation du système S se résume à la mise en œuvre des sous-étapes listées, regroupées sous la forme de trois étapes.

Au stade de la construction d'un modèle conceptuel MX et sa formalisation, une étude de l'objet modélisé est réalisée du point de vue de l'identification des principales composantes du processus de son fonctionnement, les approximations nécessaires sont déterminées et un schéma généralisé du modèle du système est obtenu S, qui est converti en modèle de machine Mmà la deuxième étape de modélisation par algorithmisation séquentielle et programmation du modèle.

La dernière troisième étape de modélisation du système revient à effectuer des calculs de travail sur un ordinateur selon le plan reçu à l'aide de logiciels et de matériels sélectionnés, à obtenir et à interpréter les résultats de la modélisation du système S, en tenant compte de l'influence de l'environnement extérieur. E.

Construction de modèles conceptuels de systèmes et leur formalisation.

À la première étape de la modélisation de la machine - construction modèle conceptuel Système Mx S et sa formalisation - formulé modèle et son schéma formel est construit, c'est-à-dire le principal le but de cette étape est la transition d'une description significative

s’opposer à son modèle mathématique, autrement dit au processus de formalisation.

Il est plus rationnel de construire un modèle du fonctionnement du système selon le principe des blocs.

Dans ce cas, trois groupes autonomes de blocs d’un tel modèle peuvent être distingués. Les blocs du premier groupe représentent un simulateur d'influences environnementales E au système 5 ; les blocs du deuxième groupe sont le modèle réel du processus de fonctionnement du système étudié S ; blocs du troisième groupe - auxiliaire

et servent à la mise en œuvre machine des blocs des deux premiers groupes, ainsi qu'à l'enregistrement et au traitement des résultats de simulation.

Modèle conceptuel - les sous-processus du système sont affichés, les processus qui ne peuvent pas être pris en compte sont supprimés du système de blocs (ils n'affectent pas le fonctionnement du modèle).

En savoir plus sur le dessin. Le passage de la description d'un système à son modèle dans cette interprétation revient à exclure de la considération certains éléments mineurs de la description (éléments

j_ 8,39 - 41,43 - 47). On suppose qu'ils n'ont pas d'impact significatif sur le déroulement des processus étudiés à l'aide de

des modèles. Une partie des éléments (14,15, 28, 29, 42) remplacé par des connexions passives h, reflétant les propriétés internes du système (Fig. 3.2, b). Certains des éléments (1 - 4. 10. 11, 24L 25)- remplacé par des facteurs d'entrée X et influences environnementales v – Des remplacements combinés sont également possibles : éléments 9, 18, 19, 32, 33 remplacé par une connexion passive A2 et les influences environnementales E.

Éléments 22,23.36.37 refléter l'impact du système sur l'environnement externe y.

Modèles mathématiques de processus. Après avoir quitté la description

système modélisé Sà son modèle Mv construit selon le bloc

principe, il est nécessaire de construire des modèles mathématiques des processus,

se produisant dans différents blocs. Modèle mathématique

représente un ensemble de relations (par exemple, des équations,

conditions logiques, opérateurs) définissant les caractéristiques

processus de fonctionnement du système S en fonction de la

structure du système, algorithmes de comportement, paramètres du système,

influences environnementales E, conditions et temps initiaux.

Algorithmisation des modèles de systèmes et leur implémentation machine.

À la deuxième étape de la modélisation - l'étape d'algorithmique du modèle

et sa mise en œuvre machine - un modèle mathématique formé

dans un premier temps, incarné dans une machine spécifique

modèle. Mise en œuvre pratique du système.

Construction d'algorithmes de modélisation.

Processus de fonctionnement du système S peut être considéré comme un changement séquentiel de ses états z=z(z1(t), z2(t),..., zk(t)) dans un espace à k dimensions. Évidemment, la tâche de modéliser le processus de fonctionnement du système étudié S est la construction de fonctions z, sur la base duquel il est possible d'effectuer des calculs d'intérêts

caractéristiques du processus de fonctionnement du système.

Pour ce faire, il faut décrire les relations reliant les fonctions z (états) avec des variables, des paramètres et du temps, ainsi que des conditions initiales.

Le principe considéré pour la construction d'algorithmes de modélisation est appelé principe À. C'est le principe le plus universel qui nous permet de déterminer les états séquentiels du processus de fonctionnement du système. Sà intervalles spécifiés

À. Mais du point de vue des coûts de temps informatique, cela s'avère parfois peu rentable.

Lorsque l’on considère les processus de fonctionnement de certains systèmes, on constate qu’ils sont caractérisés par deux types d’états :

1) spécial, inhérent au processus de fonctionnement du système uniquement

à certains moments (moments d'entrée d'entrée

ou actions de contrôle, perturbations environnementales, etc.) ;

2) non singulier, dans lequel se situe le processus le reste du temps.

Les états spéciaux sont également caractérisés par le fait que les fonctions des états zi(t) et les moments du temps changent brusquement, et entre les états spéciaux, le changement de coordonnées zi(t) se produit de manière fluide et continue ou ne se produit pas du tout. Donc

Ainsi, lors de la modélisation du système S ce n'est qu'à partir de ses états particuliers aux moments où ces états se produisent que l'on peut obtenir les informations nécessaires à la construction des fonctions z(t).Évidemment, pour le type de systèmes décrit, des algorithmes de modélisation peuvent être construits en utilisant le « principe des états spéciaux ». Désignons le changement d'état par saut (relais) z Comment bz, et le « principe des États spéciaux » - comme principe bz.

Par exemple, pour un système de file d'attente (schémas Q) en tant qu'états spéciaux, les états peuvent être sélectionnés au moment de la réception des demandes de service dans le dispositif P et au moment de la fin du traitement des demandes par les canaux À, quand l'état du système,

estimé par le nombre d'applications qu'il contient, change brusquement.

Une forme pratique de représentation de la structure logique des modèles de processus de fonctionnement des systèmes et des programmes informatiques est un diagramme. À différentes étapes de la modélisation, des diagrammes logiques généralisés et détaillés d'algorithmes de modélisation, ainsi que des diagrammes de programme, sont compilés.

Schéma généralisé (élargi) de l'algorithme de modélisation spécifie la procédure générale de modélisation d'un système sans plus de détails. Le diagramme généralisé montre ce qui doit être fait lors de la prochaine étape de modélisation, par exemple, accéder au capteur de nombres aléatoires.

Schéma détaillé de l'algorithme de modélisation contient des précisions qui manquent dans le schéma généralisé. Un diagramme détaillé montre non seulement ce qui doit être fait lors de la prochaine étape de la modélisation du système, mais également comment le faire.

Schéma logique de l'algorithme de modélisation représente la structure logique du modèle de processus de fonctionnement du système S. Un diagramme logique spécifie une séquence chronologique d'opérations logiques associées à la résolution d'un problème de modélisation.

Aperçu du programme affiche l'ordre de mise en œuvre logicielle de l'algorithme de modélisation à l'aide d'un logiciel mathématique spécifique. Un diagramme de programme est une interprétation du diagramme logique d'un algorithme de modélisation par un développeur de programme basé sur un langage algorithmique spécifique.

Obtenir et interpréter les résultats de la modélisation du système.

À la troisième étape de la modélisation - l'étape d'obtention et d'interprétation des résultats de la modélisation - l'ordinateur est utilisé pour effectuer des calculs de travail à l'aide d'un programme compilé et débogué.

Les résultats de ces calculs nous permettent d'analyser et de formuler des conclusions sur les caractéristiques du processus de fonctionnement du système simulé. S.

Lors d'une expérimentation machine, le comportement du modèle étudié est étudié. M processus de fonctionnement du système Sà un intervalle de temps donné.

Des critères d'évaluation plus simples sont souvent utilisés, par exemple la probabilité d'un certain état du système à un moment donné. t*, absence de pannes et de pannes dans le système sur l'intervalle, etc. Lors de l'interprétation des résultats de simulation, diverses caractéristiques statistiques sont calculées et doivent être calculées.

Sovetov B.Ya., Yakovlev S.A.

Modélisation des systèmes. 4e éd. – M. : Ecole Supérieure, 2005. – P. 84-106.

Un modèle est une image (copie) d'un objet, d'un processus ou d'un phénomène réel, qui reflète ses propriétés essentielles, reproduites d'une manière ou d'une autre.

La modélisation est la construction de modèles pour l'étude et la recherche d'objets, de processus ou de phénomènes du monde réel.

La classification suivante des modèles est possible.

Imaginaire Les modèles (mentaux) sont des représentations mentales d'un objet formées dans le cerveau humain.

Information les modèles reflètent les processus d'apparition, de transmission et d'utilisation de l'information dans des systèmes de natures diverses.

Les modèles d'information représentent des objets sous forme de descriptions verbales, de textes, d'images, de tableaux, de diagrammes, de dessins, de formules, etc. Ils peuvent être exprimés dans un langage de description ( modèles emblématiques) ou la langue de présentation ( modèles visuels).

Des exemples de modèles visuels (exprimés par des images) sont les peintures, les films, les photographies, les dessins et les graphiques. Les modèles de signes peuvent être construits en utilisant le langage naturel (on les appelle verbal) ou en utilisant un langage formel. Des exemples de modèles verbaux sont les œuvres littéraires et les règles de circulation.

Le processus de construction de modèles d'information à l'aide de langages formels est appelé formalisation. Les classes les plus importantes de modèles d’informations symboliques sont les modèles mathématiques et informatiques.

Mathématique modèle – une manière de représenter un modèle d’information à l’aide de formules et de termes mathématiques.

Ordinateur Un modèle est une image d'un objet réel créée à l'aide d'un logiciel informatique.

Il existe une relation entre différents types de modèles d'information. Lors de l'étude d'un objet réel, un modèle verbal est généralement construit en langage naturel, puis formalisé (exprimé à l'aide de langages formels), puis la modélisation peut être poursuivie à l'aide d'un ordinateur - un modèle informatique de l'objet est créé.

Les principaux concepts de la modélisation de l'information sont l'entité (objet), la relation (dépendance) et l'attribut.

Essence– il s’agit d’un objet qui existe dans le domaine. Cet objet doit avoir des instances distinctes les unes des autres.

Connexion représente une connexion entre deux ou plusieurs entités. Selon le nombre d'objets connectés, la relation est dite binaire (deux objets), ternaire (trois), etc.

Attribut est une propriété ou une caractéristique d’une entité.

Ainsi, une entité peut être traitée comme un ensemble ordonné d’attributs ayant des connexions avec d’autres entités.

Il existe différents types de connexions :

"1:1" – "un à un", "1:N" – "un à plusieurs", "M:N" – "plusieurs à plusieurs".

Les principaux types de modèles d'information comprennent les modèles tabulaires (relationnels), hiérarchiques (arbre) et réseau (graphique).

les tables est une forme de présentation d’informations sous forme de lignes et de colonnes. Vous pouvez construire des tableaux de la forme « objet – objet » (un attribut caractérisant plusieurs objets est sélectionné), « objet – attribut » (plusieurs attributs d'objets d'un même ensemble sont sélectionnés), « objet – attribut – objet » (type combiné de la table).

Structure hiérarchique Un modèle d'information est une manière d'organiser les données dans laquelle les éléments du modèle sont répartis entre les niveaux et reliés par des relations de subordination. Cette structure est également appelée arborescente, car dans une représentation graphique, elle ressemble à un arbre. Où racine d'un arbre est le sommet correspondant à l'élément principal ou générique de l'objet, feuilles– les sommets qui n'ont pas de descendants. Un exemple classique de structure arborescente d’un modèle d’information est un arbre généalogique.

Graphique est une collection de nœuds (sommets) et de lignes les reliant (arêtes), exprimant les connexions entre eux. Les sommets peuvent être représentés par différents éléments graphiques : points, rectangles, cercles, etc. Dans le modèle de réseau, les éléments peuvent entrer dans des connexions unidirectionnelles et bidirectionnelles.

Modèles de réseau sont la base pour résoudre de nombreux problèmes de modélisation de l'information, car ils permettent d'afficher visuellement les connexions entre les objets.

Que ferons-nous du matériel reçu :

Si ce matériel vous a été utile, vous pouvez l'enregistrer sur votre page sur les réseaux sociaux :

Tweeter

Tous les sujets de cette section :

L'informatique
COMPLEXE ÉDUCATIF ET METHODOLOGIQUE de l'enseignement professionnel secondaire Spécialité 030912 – « Droit et organisation

Portée de la discipline et types de travaux universitaires
Type de travail académique (selon le programme) Nombre d'heures (études à temps plein) 1ère année 2ème année Intensité de travail totale

Pour les étudiants à temps plein
N° Thèmes (thèmes) de la discipline Nombre d'unités de crédit et d'heures par type de sessions de formation (selon le programme) Droit civil (L) Droit civil

Objet, sujet, but, objectifs, pertinence, structure de la discipline académique et reporting. Actes juridiques réglementaires de base, documents d'orientation et littérature pédagogique. Basique

Concept, objectif et principales fonctions du système d'exploitation. Le concept de structure de fichiers. Programmes auxiliaires (utilitaires). Systèmes de traitement de texte. Saisie, édition et formatage

Logiciel
Systèmes d'infographie. Types d'infographie : graphiques raster et vectoriels. La relation entre les graphiques vectoriels et raster. Modèle de couleur RVB. Modèle de couleur SMYK. Conversion m

Bases de la sécurité de l'information
Sécurité de l'information, protection contre l'accès non autorisé à l'information. Le concept de sécurité de l'information. Méthodes de protection contre les virus informatiques. Protection des informations sur Internet.

Plan de cours thématique
N° Thèmes (thèmes) de la discipline académique, sujets de cours et problématiques pédagogiques Nombre d'heures 1 cours

Dispositions générales
Les cours pratiques d'informatique sont un type de cours qui assurent un lien entre la théorie et la pratique, favorisant le développement de la capacité d'appliquer les connaissances acquises en cours collectifs et en cours indépendants.

Pour les calculs
Lors de la préparation d'un cours, il est nécessaire d'indiquer la littérature nécessaire au cours, ainsi que d'indiquer les méthodes de calcul (algorithmes) que les étudiants doivent étudier. Cette leçon est nécessaire

Caractéristiques de la réalisation d'une formation pratique sur l'équipement
Lors de la préparation d'un cours, l'enseignant doit confier aux étudiants la tâche de répéter le matériel des cours collectifs sur ce sujet, ainsi que d'étudier les recommandations méthodologiques pour la conduite du cours.

Fondements théoriques de l'informatique
Concept fondamental de l'informatique - le terme « information » vient du latin Informatio - clarification, présentation, sensibilisation. Actuellement, la science tente de trouver des propriétés et des lois communes

Technologies de l'information modernes
Toutes les actions des étudiants lors de l'étude des technologies modernes de l'information consistent à maîtriser les outils logiciels prévus dans le plan thématique et comprennent les éléments suivants. Préliminaire

Réseaux informatiques et télécommunications
Internet est un réseau télématique mondial (information et télécommunications informatiques) (« interréseau », métaréseau, « Worldwide Information Highway »), assurant les échanges

Logiciel
Les activités professionnelles efficaces d'un large éventail de spécialistes dans le domaine du droit et de l'organisation de la sécurité sociale sont impossibles sans l'utilisation de logiciels spécialisés. Dans

Bases de la sécurité de l'information
Il existe de nombreuses façons de perdre des données importantes. Il s'agit de pannes logicielles qui peuvent désactiver le logiciel, de pannes matérielles qui peuvent rendre le disque dur inutilisable.

Actes juridiques normatifs
1. Loi fédérale du 27 juillet 2006 n° 149-FZ « Sur l'information, les technologies de l'information et la protection de l'information » // Journal russe. – 2006. – 29 juillet. 2. Loi fédérale du 9 février

Supplémentaire
2. Afonin P.N. Introduction à la conception de bases de données juridiques et économiques : Manuel. allocation / P.N.Afonin, V.A.Fetisov. - Saint-Pétersbourg : Maison d'édition Ros. douane Académicien nommé d'après Bobkov, 2001. 3. Bogatov D.V. Système d'exploitation

Retards de transactions à une heure précise. La modélisation statique est utilisée pour décrire le comportement d'un objet à tout moment. La modélisation dynamique reflète le comportement d'un objet au fil du temps. La modélisation discrète est utilisée pour afficher un objet à un moment précis.

Partagez votre travail sur les réseaux sociaux

Si cette œuvre ne vous convient pas, en bas de page se trouve une liste d'œuvres similaires. Vous pouvez également utiliser le bouton de recherche

D'autres ouvrages similaires qui pourraient vous intéresser.vshm>
9929.		Méthodes algorithmiques de protection des informations	38,36 Ko
	Pour que ces systèmes fonctionnent correctement et en toute sécurité, leur sécurité et leur intégrité doivent être maintenues. Qu'est-ce que la cryptographie La cryptographie est la science des chiffres qui a longtemps été classifiée car elle était principalement utilisée pour protéger les secrets d'État et militaires. Actuellement, les méthodes et moyens de cryptographie sont utilisés pour assurer la sécurité des informations non seulement de l'État mais également des particuliers dans les organisations. Alors que les algorithmes cryptographiques pour le consommateur moyen sont un secret bien gardé, même si beaucoup déjà...
1927.		Modélisation du système	21,47 Ko
	Dans la salle informatique des étudiants, il y a deux mini-ordinateurs et un appareil de préparation de données (DPD). Les étudiants viennent à des intervalles de 8 ± 2 minutes et un tiers d'entre eux souhaitent utiliser l'UPD et les ordinateurs, et le reste uniquement des ordinateurs. La file d'attente autorisée dans la salle informatique est de quatre personnes, y compris la personne travaillant à l'UPD.
1974.		MODÉLISATION DE SURFACES	233,46 Ko
	Modèle de surface et modèle numérique La représentation des données à la surface de la Terre repose sur des modèles numériques d'élévation. Les surfaces sont des objets qui sont le plus souvent représentés par des valeurs de hauteur Z réparties sur une zone définie par des coordonnées X et Y. DEM est un moyen de représenter numériquement le relief de la surface terrestre. La collecte de paires d'images stéréo demande beaucoup de travail et nécessite un logiciel spécifique, mais en même temps, elle permet de fournir le degré de détail souhaité dans la représentation de la surface de la Terre.
2156.		Simulation d'éclairage	125,57 Ko
	Pour un observateur situé en un point quelconque, la luminosité du point qu'il voit s'exprimera comme suit. où V est la luminosité de h b ; Réflectance de surface de l'albédo E. Par rapport à la méthode de Lambert, ce modèle réduit la luminosité des points que l'on regarde sous un angle de 90 et augmente la luminosité des points que l'on regarde avec désinvolture.Application des lois de l'éclairage dans la synthèse d'un objet image. 7 La luminosité est calculée en un point, par exemple au centre de gravité pour les polygones à faces convexes selon Lambert et...
8080.		Modélisation ternaire	18,3 Ko
	Simulation ternaire La simulation ternaire est largement utilisée pour identifier les courses de signaux pouvant survenir dans un circuit. La modélisation de l'ensemble d'entrées se déroule en 2 étapes. Exemple : réaliser une modélisation logique ternaire à l'aide de la méthode E. Modélisation ternaire à incertitude croissante Dans cet algorithme, pour chaque LT, la valeur de retard maximale et minimale t est indiquée.
6675.		Modélisation par simulation	56,71 Ko
	Ce processus comprend deux grandes étapes : le développement du modèle et l'analyse du modèle développé. La modélisation vous permet d'explorer l'essence de processus et de phénomènes complexes à travers des expériences non pas avec un système réel, mais avec son modèle. Dans le domaine de la création de nouveaux systèmes, la modélisation est un moyen d'explorer les caractéristiques importantes d'un futur système dès les premières étapes de son développement.
5651.		Simulation du système de fabrication	391,61 Ko
	L'ordinateur participe au contrôle des équipements technologiques. Pour surveiller l'état de l'équipement, l'un des trois types de tâches est lancé toutes les 20 minutes. Toutes les 5 minutes de fonctionnement du processeur, chaque tâche envoie les résultats de son travail à la base de données
4640.		MODÉLISATION DE NŒUDS NUMÉRIQUES	568,49 Ko
	Sur les puces des LSI modernes, il est possible de placer de nombreux blocs fonctionnels d'anciens ordinateurs ainsi que des circuits de connexion interblocs. Le développement et les tests de tels cristaux ne sont possibles qu’en utilisant des méthodes de modélisation mathématique utilisant des ordinateurs puissants.
6206.		La modélisation dans la recherche scientifique	15,78 Ko
	La méthode de modélisation du XXe siècle a apporté un grand succès et une grande reconnaissance dans presque toutes les branches de la science moderne. Cependant, la méthodologie de modélisation a longtemps été développée indépendamment par les sciences individuelles. Ce n'est que progressivement que le rôle de la modélisation en tant que méthode universelle de connaissance scientifique a commencé à se réaliser.
3708.		Modélisation à l'aide de splines	465,08 Ko
	Ils déterminent également le degré de courbure des segments de spline adjacents à ces sommets. Le segment est la partie de la ligne spline entre deux sommets adjacents. 3ds Mx utilise quatre types de sommets : Coin, un sommet dont les segments adjacents n'ont aucune courbure ; Lisse Un sommet lisse à travers lequel la courbe spline est dessinée avec un pli et présente la même courbure des segments des deux côtés ; Bézier Un sommet de Bézier est similaire à un sommet lisse mais vous permet de contrôler la courbure des segments de spline de chaque côté du sommet....

Pour modéliser tout objet spécifié à l'aide d'un modèle mathématique, ainsi que sous la forme d'une séquence de procédures simulant des processus élémentaires individuels, il est nécessaire de construire un algorithme de modélisation approprié. La structure d'un programme de calcul élaboré en fonction du type d'ordinateur dépend du type d'algorithme et des caractéristiques de l'ordinateur. L'algorithme de modélisation doit être écrit sous une forme qui reflète principalement les caractéristiques de sa construction sans détails mineurs inutiles.

La création d'un algorithme de modélisation est une étape de recherche où toutes les questions de choix d'un appareil mathématique pour la recherche ont déjà été résolues.

Il est nécessaire d'enregistrer l'algorithme quelles que soient les caractéristiques de l'ordinateur. Les manières de présenter un algorithme de modélisation sont les suivantes : écrire des algorithmes à l'aide de diagrammes d'opérateurs ; enregistrement dans des langages de programmation; utilisation de méthodes logicielles d’application.

En relation avec la modélisation par simulation, cela s'appelle : diagrammes d'opérateurs d'algorithmes de modélisation (OSMA) ; langages de programmation; modèles de simulation universels.

OSMA contient une séquence d'opérateurs dont chacun représente un groupe assez important d'opérations élémentaires. Cette entrée ne contient pas de schémas de calcul détaillés, mais reflète plutôt pleinement la structure logique de l'algorithme de modélisation. OSMA ne prend pas en compte les spécificités du système de commande. Cela se produit lorsque le programme est construit.

Exigences pour les opérateurs : l'opérateur doit avoir une signification claire liée à la nature du processus modélisé ; tout opérateur peut être exprimé comme une séquence d’opérations élémentaires.

Les opérateurs qui composent l'algorithme de modélisation sont divisés en principaux, auxiliaires et services.

Les principaux opérateurs comprennent les opérateurs utilisés pour simuler des actes élémentaires individuels du processus étudié et l'interaction entre eux. Ils mettent en œuvre les relations du modèle mathématique qui décrivent les processus de fonctionnement des éléments réels du système, en tenant compte de l'influence de l'environnement extérieur.

Les opérateurs auxiliaires n'ont pas pour vocation de simuler les actes élémentaires d'un processus. Ils calculent les paramètres et caractéristiques nécessaires au travail des principaux opérateurs.

Les opérateurs de services ne sont pas liés par les relations du modèle mathématique. Ils assurent l'interaction des opérateurs principaux et auxiliaires, synchronisent le fonctionnement de l'algorithme, enregistrent les valeurs qui sont les résultats de la simulation et les traitent.

Lors de la construction d'un algorithme de modélisation, les principaux opérateurs sont d'abord décrits pour simuler les processus de fonctionnement des éléments individuels du système. Ils doivent être liés les uns aux autres conformément au schéma formalisé du procédé étudié. Après avoir déterminé quels opérateurs sont nécessaires pour assurer le fonctionnement des opérateurs principaux, des opérateurs auxiliaires sont introduits dans le schéma des opérateurs pour calculer les valeurs de ces paramètres.

Les opérateurs de base et auxiliaires doivent couvrir toutes les relations du modèle mathématique, constituant la partie principale de l'algorithme de modélisation. Ensuite, les opérateurs de services sont présentés. La dynamique de fonctionnement du système étudié est considérée, l'interaction entre les différentes phases du processus est prise en compte et l'acquisition d'informations lors de la modélisation est analysée.

Pour représenter le diagramme d'opérateurs des algorithmes de modélisation, il est pratique d'utiliser des opérateurs arithmétiques et logiques.

Les opérateurs arithmétiques effectuent des opérations liées aux calculs. Désigné par A14 - opérateur arithmétique n°14.

La propriété d'un opérateur arithmétique est qu'après avoir effectué les opérations qu'il décrit, l'action est transférée à un autre opérateur. - transfert de contrôle de A14 à A16 (indiqué graphiquement par une flèche).

Les opérateurs logiques sont conçus pour vérifier la validité des conditions spécifiées et développer des signes indiquant le résultat du contrôle.

La propriété d'un opérateur logique est qu'après sa mise en œuvre, le contrôle est transféré à l'un des deux opérateurs de l'algorithme, en fonction de la valeur de l'attribut généré par l'opérateur logique. Il est noté Pi et graphiquement comme un cercle ou un losange, à l'intérieur duquel la condition est écrite symboliquement.

Image du transfert de contrôle - P352212. Si la condition est remplie, alors le contrôle est transféré à l'opérateur n°22, sinon à l'opérateur n°12.

Pour les opérateurs de toutes classes, la désignation de transfert de contrôle à l'opérateur qui le suit immédiatement est omise.

Le transfert de contrôle à cet opérateur depuis d'autres opérateurs est indiqué par 16.14A18. L'opérateur A18 reçoit le contrôle des opérateurs n°16 et n°14.

La notation de l'opérateur indiquant la fin des calculs est I.

Exemple. Considérons la solution de l'équation x2+px+q= 0,

Présentons les opérateurs :

A1 -- calcul p/2 ;

A2 -- calcul p2/4-q ;

A3-- calcul ;

P4 -- vérification de la condition D0 ;

A5 -- détermination des racines réelles x12=-(р/2)R ;

A6 -- détermination des racines imaginaires x12=-(р/2)jR ;

I - fin des calculs et sortie (x1,x2).

Diagramme d'opérateur de l'algorithme

A1 A2 A3 P46 A57 A6, 5Я7.

Le diagramme d'opérateur de l'algorithme peut être remplacé par un dessin de l'algorithme, dont l'apparence est représentée sur la Fig. 4.1.

Les diagrammes d'opérateur d'algorithmes permettent de passer d'une représentation schématique d'un algorithme à son enregistrement sous forme de formule.

Vous pouvez envisager d'autres exemples de construction de schémas d'opérateurs pour les algorithmes de modélisation.

En tant que tâche indépendante, il est proposé de développer des diagrammes d'opérateurs d'algorithmes de modélisation permettant d'obtenir des variables aléatoires en utilisant la méthode des fonctions inverses, la méthode d'approximation pas à pas, pour obtenir la loi de distribution normale à l'aide de théorèmes limites.

Les types d’opérateurs les plus importants sont les suivants. Les opérateurs informatiques (opérateurs de comptage) décrivent un groupe d'opérateurs arbitrairement complexe et encombrant s'il satisfait aux exigences des opérateurs d'algorithme (préparation des données sources, transfert du contrôle à un seul opérateur dans les schémas d'opérateurs de l'algorithme de modélisation). Noté Ai.

Les opérateurs permettant de générer des implémentations de processus aléatoires résolvent le problème de la transformation de nombres aléatoires d'une forme standard en implémentations de processus aléatoires avec des propriétés données. Noté i.

Les opérateurs de formation de quantités non aléatoires forment diverses constantes et fonctions de temps non aléatoires. Noté Fi.

Les compteurs comptent les quantités de différents objets ayant des propriétés spécifiées. Ils sont désignés Ki.