CC BY
9
AllNiVERSUM:
№ 4 (97)_♦ ♦ - -¿--н.!^.:.- ■■>: - I :_апрель. 2022 г.
К ВОПРОСУ ВЫБОРА МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ
Яронова Наталья Валерьевна
канд. техн. наук,
Ташкентский государственный транспортный университет,
Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: tatochka83@list.ru
Володан Надежда Сергеевна
магистрант,
Ташкентский государственный транспортный университет,
Республика Узбекистан, г. Ташкент
ON THE ISSUE OF THE CHOICE OF MODELING SYSTEMS
Natalya Yaronova
Candidate of Technical Sciences Tashkent State Transport University, Republic of Uzbekistan, Tashkent
Nadejda Volodan
Master's degree student Tashkent State Transport University, Republic of Uzbekistan, Tashkent
АННОТАЦИЯ
Требования к надежности любой технической системы возрастают постоянно [7; 8; 11; 6; 9; 10]. В связи с эти необходимо заранее спрогнозировать (смоделировать) ее эксплуатационное состояние на этапах хранения, контроля, технического обслуживания, ремонта и т.д. [4; 5; 1]. Данная статья посвящена вопросу выбора моделирования систем.
ABSTRACT
The requirements for the reliability of any technical system are constantly increasing. In this regard, it is necessary to predict (simulate) its operational condition in advance at the stages of storage, control, maintenance, repair, etc. This article is devoted to the choice of modeling systems.
Ключевые слова: модель, математическая модель, граф состояния, надежность, резервирование.
Keywords: model, mathematical model, state graph, reliability, redundancy.
Моделировании любой системы можно классифицировать по разным основаниям (рис. 1).
Рисунок 1. Классификация видов моделирования
Библиографическое описание: Яронова Н.В., Володан Н.С. К ВОПРОСУ ВЫБОРА МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13346
А иГ\П\/ЕВ5иМ:
№ 4 (97)_♦ ♦ • ■■>: I _апрель. 2022 г.
В соответствии с классификационным признаком моделирование подразделяется на: полное, неполное, приближенное (табл. 1).
Таблица 1.
Подразделение моделирования с классификационным признаком
Полное Неполное Приближенное
Модели идентичны объекту во времени и пространстве Модели не идентичны объекту во времени и пространстве В основе моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем
В таблице 2 представлены виды моделирования В зависимости от формы реализации носителя
в зависимости от типа носителя и сигнатуры модели. и сигнатуры моделирование классифицируется на
мысленное и реальное (табл. 3).
Таблица 2.
Виды моделирования в зависимости от типа носителя и сигнатуры модели
Моделирование Описание
Детерминированное Отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий
Стохастическое Учитывает вероятностные процессы и события
Статическое Служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое - для исследования объекта во времени
Динамическое Рассматривает поведение системы во времени
Дискретное Представляется последовательностью ограниченного числа событий
Непрерывное Это моделирование системы по времени с помощью представления, в котором переменные состояния меняются непрерывно по отношению ко времени
Дискретно-непрерывное Объединяет в себе аспекты как дискретно-событийного, так и непрерывного моделирования
Таблица 3.
Виды моделирования в зависимости от формы носителя и сигнатуры модели
Мысленное применяется тогда, когда модели не реализуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуация микромира)
наглядное на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте
символическое представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов
математическое это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью
_ используется возможность исследования характеристик либо на реальном объекте целиком, Реальное г либо на его части
натурное проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия
физическое отличается от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием
На рис. 2 представлены основные принципы, при которых определяются общие требования, которым должна удовлетворять правильно построенная модель.
UNIVERSUM:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Рисунок 2. Основные принципы построения модели
В зависимости от конкретной ситуации возможны следующие подходы к построению моделей:
• непосредственный анализ функционирования системы;
• проведение ограниченного эксперимента на самой системе;
• использование аналога;
• анализ исходных данных.
Сущность построения математической модели состоит в том, что реальная система упрощается, схематизируется и описывается с помощью того или иного математического аппарата, при этом выделяются основные этапы (рис. 3).
( Vионные тпшы тктроення моделей
i
(Чшсание моделируемою объекта
Формали га 1 ш я операцн(1
11роиерка адскна гное ш моделей
Корректировка модели
Опшмнишни модели
Рисунок 3. Основные этапы построения моделей
Одной из графических форм математической модели надежности технической системы является граф состояний технической системы (граф переходов), здесь возможные состояния системы изображаются в виде точек (вершин графа), а возможные направления переходов из одного состояния в другое - в виде стрелок, соединяющих вершины (ребер графа) [10; 5; 1; 2; 3]. Наиболее часто встречающиеся соединения элементов являются последовательного, параллельного (или нагруженного резерва) и ненагруженного резерва.
Метод расчета надежности по графу состояний и приведенные зависимости могут использоваться при экспоненциальных законах распределения наработки и времени восстановления элементов. Если
для отказов это допущение оправдано (т.е. расчет производится в предположении, что все элементы находятся в периоде нормальной эксплуатации), то для восстановления оно маловероятно. Однако
UNIVERSUM:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
если средняя наработка элементов значительно больше времени их восстановления, то показатели надежности практически не зависят от характера распределения времени восстановления и допущение можно принять.
Кроме того, использование графов позволяет рассчитать параметры надежности систем, эле-
менты которых могут находиться в различных состояниях (кроме работоспособного и неработоспособного), например в состоянии профилактики, технического обслуживания, подготовки к применению, хранения, отказа и т.д. На рис. 4 показан граф, описывающий возможные варианты организации эксплуатации технической системы.
Рисунок 4. Граф многорежимной эксплуатации технической ситсемы:
1 - хранение; 2 - контроль; 3 - техническое обслуживание; 4 - ремонт; 5 - подготовка к применению; 6 - применение
Однако в модели, представленной на рис. 4, не учитывается тот факт, что условия эксплуатации технической системы в зависимости от характера применения системы существенно различается.
Данное обстоятельство определяет эксплуатационный поток отказов и обуславливает необходимость выделения отдельных состояний.
Список литературы:
1. Держко Г.Г. Количественная оценка вклада систем связи в безопасность технологических процессов на железнодорожном транспорте : монография. - М. : ФГБОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2007. - 130 с.
2. Закиров В.М. Выбор рационального качества обслуживания клиентов // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. - 2021. - № 12 (93) / [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https ://7universum. com/ru/tech/archive/item/12807
3. Закиров В .М., Аметова А.А. Анализ эффективности систем обслуживания сервисных услуг // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. - 2021. - № 11 (92) / [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https ://7universum. com/ru/tech/archive/item/12632
4. К вопросу модернизации и повышению надежности поездной радиосвязи / Н.В. Яронова, А.А. Аметова, Н.С. Кононенко // Актуальные научные исследования в современном мире. - 2021. - № 5-1 (73). - С. 288-292.
5. Методический подход к оценке надежности систем радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочих частот / А.Н. Обухов, О.А. Черникова // Вестник Воронежского института МВД России. - 2013. - № 4. -С. 155-159.
6. Повышение надежности сетей поездной радиосвязи / Н.В. Яронова, Д.Н. Роенков, В.В. Шматченко // Автоматика, связь, информатика. - М., 2017. - Вып. 7. - С. 22-27.
7. Радиотехнические системы железнодорожного транспорта / Ю.В. Ваванов, А.В. Елизаренко, А.А. Танцюра [и др.]. - М. : Транспорт, 1991. - 303 с.
8. Системы связи с подвижными объектами : учебн. пособие / Г.В. Горелов, Д.Н. Роенков. - М. : ФГБОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2014. - 335 с.
9. Способ оценки надежности сети поездной радиосвязи / Д.Н. Роенков, П.А. Плеханов, Н.В. Яронова // Известия Петербургского университета путей сообщения. - 2017. - Т. 14, № 3. - С. 461-470.
10. Яронова Н.В., Кононенко Н.С. К вопросу оценки надежности поездной радиосвязи // The Scientific heritage. -Budapest, Hungary, 2021. - Vol. 1, № 63 (63). - P. 63-68.
11. Intelligent railway transport radio communication based on neural networks / I. Kolesnikov, N. Yaronova, J. Kurbanov, N. Khusnidinova // E3S Web of Conferences, Tashkent (1-3 апреля 2021 года). - Tashkent, 2021.
