CC BY
130
Ю. Карпова. -СПб.: BHV, 2006. -400 с.
4. Кирьянов, Д.В. Mathcad 14 [Текст] / Д.В. Кирьянов. -СПб.: BHV, 2007. -704 с.
5. Козлов, В.В. Динамика управления роботами [Текст] / В.В. Козлов, В.П. Макарычев, А.В. Тимофеев, Е.И. Юревич; Под ред. Е.И. Юревича. -М.: Наука, 1984. -336 с.
6. Козлов О.С. Цифровое моделирование следящих приводов. [Текст] / О.С. Козлов, В.С. Медведев; Под ред. Б.К. Чемоданова // В кн.: Следящие приводы. В 3-х т. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1999. -Т.1. -С. 711-806.
7. Колесов, Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем [Текст] / Ю.Б. Колесов. -СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. -239 с.
8. Мухин, О.И Универсальная инструментальная среда «Stratum Computer» - программный продукт нового поколения [Текст] / О.И. Мухин // Проблемы информатизации высшей школы: бюллетень Госкомвуза РФ. -М.: Изд-во ГосНИИ СИ, 1995. -Вып.2. -С. 10-1-10-4.
9. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование.
Теория и технологии [Текст] / Ю.И. Рыжиков. -СПб.: Корона Принт; М.: Альтекс, 2004. -384 с.
10. Чарльз Генри Эдвардс. Дифференциальные уравнения и проблема собственных значений: моделирование и вычисление с помощью Mathematica, Maple и MATLAB [Текст] / Эдвардс Чарльз Генри, Дэвид Э. Пенни; 3-е изд. -М.: Вильямс, 2007.
11. Шаповалов, А.А. Согласованное управление электроприводами промышленного робота [Текст] / А.А. Шаповалов, А.Д. Курмашев // Научно-технические ведомости СПбГПУ -СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. -№3 (59). -С.257-264.
12. Шаповалов, А.А. Система моделирования воспроизведения программного движения промышленного робота [Текст] / А. А. Шаповалов, А. Д. Курмашев // Св. о гос. рег. программы для ЭВМ №2 2010611720. -М.: Роспатент, 2009.
13. Шорников, Ю.В. Моделирование сложных динамических и гибридных систем в ИСМА [Текст] / Ю.В. Шорников // Научный вестник НГТУ -2007. -№ 1(26). -С. 79-88.
УДК 681.3.06(075.8)
Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков
от научно-исследовательской до промышленной версии: на примере среды визуального моделирования rand model designer
Воспользуемся случаем и отчитаемся за пятнадцать лет работы над средой визуального моделирования сложных динамических систем, которая из чисто научной разработки, «сама собой», постепенно превратилась в среду промышленного проектирования сложных технических устройств на базе математического моделирования.
Термин «проектирование на базе моделирования» был, видимо, впервые введен сотрудниками корпорации MathWorks в начале XXI в., когда они представили новую технологию проектирования встроенных систем [1], использующую Ма^аЬ, Simulink, StateFlow и другие компоненты. Эта технология позволяет большому коллективу так работать с постепенно усложняющейся визуальной компьютерной моделью («исполняемой спецификацией») и добиваться такого соответствия спецификации, что на выходе технологической цепочки появ-
ляется опытный образец, практически не требующий доработки (так утверждают специалисты MathWorks). Подчеркнем, что речь идет о проектировании устройств, в которых исполняемая компьютерная модель используется как компонент, поставляющий необходимую информацию остальным программно-аппаратным компонентам в реальном времени (встраиваемые системы реального времени). Это действительно новая технология, и она требует решения ряда теоретических и технологических вопросов. Перефразируя академика Н.Н. Яненко [2], можно сказать, что разработка таких инновационных технологий становится сейчас предметом научных исследований.
Назначение и особенности
Rand Model Designer (RMD - www. rand-service.com) или промышленная версия
«академического» пакета MvStudium (www. mvstudium.com) - это визуальная среда объектно-ориентированного моделирования сложных природных или технических систем, использующая особые типы математических моделей - гибридные системы.
С помощью гибридных систем удобно моделировать реальные объекты, характеризующиеся многорежимным (мультимодальным), событийно-управляемым поведением. В гибридных системах различают локальные или непрерывные поведения (режимы) и дискретные действия - алгоритмы формирования данных, необходимых к переходу к иному режиму. Гибридные системы - это математические модели, позволяющие в единой форме описать локальные поведения кусочно-непрерывных динамических систем, алгоритмы смены поведений и алгоритмы обработки и формирования новых данных. Визуальная форма гибридных систем называется гибридным автоматом. Для описания непрерывных поведений гибридного автомата в языке моделирования MVL (Model Vision Language) используется привычная математическая форма записи систем обыкновенных дифференциально-алгебраических уравнений, не разрешенных относительно производных. Анализ корректности написанных пользователем уравнений пакет пытается выполнить автоматически. Для описания дискретных аспектов поведения используются расширенные диаграммы состояний языка UML.
Язык моделирования MVL поддерживает компонентное моделирование с направленными и ненаправленными связями между компонентами. Каждая компонента представляет собой открытую гибридную систему. Гибридная система называется открытой, если она содержит переменные, которые могут быть использованы в уравнениях связи. Совокупность компонент и их связи образуют топологическую схему модели. Компоненты и их собственные уравнения, дополненные уравнениями связи компонент, образуют совокупную систему или полную модель изучаемой системы. Наличие гибридных автоматов в компонентах приводит к тому, что текущая топологическая схема и текущая совокупная система зависят от происходящих событий и являются событийно-зависимыми реализациями полной топологической схемы и совокупной системы. В RMD текущая совокупная система уравнений модели формируется автоматически на этапе
исполнения и преобразуется к форме, приемлемой для используемых численных методов. Преобразование системы связано также с желанием уменьшить число решаемых уравнений, понизить индекс системы, найти наиболее эффективный для конкретного случая численный или символьный «решатель».
Система RMD позволяет автоматически создавать два вида выполняемых моделей:
визуальную модель - независимое приложение Windows с широким набором возможностей интерактивной отладки и визуализации результатов моделирования;
встраиваемую модель - динамическую библиотеку Windows, взаимодействующую по определенному интерфейсу с внешним приложением.
Программные продукты семейства Model Vision отличается от других визуальных сред моделирования следующим.
1. Предпочтение отдается моделям, которые могут быть представлены в форме систем «событийно-зависимых» алгебро-дифферен-циальных уравнений: число, тип, форма записи уравнений зависят от режима модели. Для таких моделей термин «корректность» может трактоваться как наличие единственного решения уравнений, описывающих поведение системы. Это достаточно жесткое требование, которое и нарушается, и трудно проверяется для многих практических инженерных задач, но к этому хочется стремиться. Сравните этот тип моделей с другим полюсом такой классификации (имитационным моделированием) - алгоритмическими моделями, которые обычно используются для моделирования «трудно-формализуемых» объектов и создаются, по сути, для того, чтобы в последствии стать хорошо определенными математическим моделями.
2. Среда с самого начала ориентирована на гибридные модели [7], что позволило в рамках одной модели и одного языка моделирования рассматривать все интересующие исследователя режимы работы проектируемого устройства. Этот выбор привел к тому, что создавать текущие совокупные системы и преобразовывать их приходится на этапе исполнения.
3. Промышленные системы невозможно проектировать, не используя компонентный подход. Исторически различают две технологии компонентного моделирования: «блочное» и «физическое моделирование». В «блочной» технологии (Simulink) различают направление передачи ин-
Таблица 1
История семейства Model Vision в публикациях
Год Название Документация и книги авторов среды Книги, посвященные среде Индекс цитирования*
1990-1999 Model Vision 2.1 1. Курочкин Е.П., Колесов Ю.Б. Технология программирования сложных систем управления. -М., 1990. 2. Инихова М.А., Инихов Д.Б., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Model Vision for Windows. «MV SOFT». -M. -СПб., 1996. 3. Веселова И.Ю., Сениченков Ю.Б. Вычислительный практикум. -СПб.: Изд-во СПбПУ, 1999 1. Иванов В.Б. Компьютерное моделирование и программирование: Учеб. пособие. -Иркутск, 2003 1/2
1996-2001 Model Vision Studium 3.0 4. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Визуальное моделирование. -СПб.: Изд-во Профессионал, 2000. -241 с. 5. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Се-ниченков Ю.Б.. Практическое моделирование сложных динамических систем. -СПб.: БХВ-ПИТЕР, 2002. -445 с. 2. Гончаренко Г.Г. Компьютерные технологии визуального моделирования в гиро-скопии и навигации: Учеб. пособие. -М.: Изд-во МАИ, 2005. -148 с. 1/2
2000-2005 Model Vision Studium 4.0 6. Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. -СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. -238 с. 7. Сениченков Ю.Б. Численное моделирование гибридных систем. -СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. -206 с. 8. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы: Учеб. пособие. -СПб.: БХВ-ПИТЕР, 2006. -224 с. 9. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Объектно-ориентированный подход: Учеб. пособие. -СПб.: БХВ-ПИТЕР, 2006. -192 с. 10. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Практикум по компьютерному моделированию: Учеб. пособие. -СПб.: БХВ-ПИТЕР, 2007. -352 с. 3. Рукин В.Л. Исследование динамических характеристик типовых звеньев: Метод. указания. -СПб.: Изд-во СПбГТИ(ТУ), 2007. - 18 с. 1/5
2006 Model Vision Studium 6.0 Беневольский С.В., Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование в задачах внешней баллистики. -СПб.: Изд-во ПУ, 2009. -126 с. 0/1
2009 Rand Model Designer 4. Баранова Е.С., Баранов В.А. Руководство пользователя. -Rand-service, 2010. (www.rand-service-com) 0/1
* Индекс цитирования в данном случае трактуется вольно и означает, сколько сторонних публикаций было создано «в ответ» на одну нашу версию пакета.
формации в компоненте: от входа к выходу, свойственное системам управления. В чисто «физической» технологии (Omola, Dymola) это сделать невозможно, т. к. все компоненты в этом смысле равноправны - при рассмотрении электрической цепи бессмысленно ставить вопрос о передачи информации между источником питания и нагрузкой. Однако в последнее время эти различия обсуждаются чаще разработчиками сред визуального моделирования, пользователи же предпочитают иметь в своем распоряжении обе технологии, или точнее - «универсальную» технологию. Особенностью сред семейства Model Vision является то, что входной язык допускает использование обеих технологий, при этом любая компонента может содержать гибридный автомат.
История создания среды
Среда (табл. 1) Model Vision 2.1 была задумана и в первоначальном варианте создана Ю.Б. Колесовым в начале 90-х гг. ХХ в.
Она была реализована так же, как сегодня реализована связка Simulink-StateFlow, т. е. существовали непрерывные и дискретные компоненты, и дискретные компоненты анализировали состояние и управляли режимами непрерывной составляющей модели. В семействе Model Vision от этого подхода отказались, начиная с версии Model Vision Studium 3.0. Разработчики Simulink-StateFlow сохранили старый подход (для совместимости с ранними версиями) и добавили новые возможности, базирующиеся на машинах состояний - теперь состоянию можно «приписать» или уравнения, или модель Simulink, что разрешено «стандартом» UML.
В табл. 2 использован российский индекс цитирования: в первой колонке число работ автора Ю.Б. Сениченкова, а во второй - Ю.Б. Колесова. Учитывая, что у авторов практически все работы совместные, совпадение очень хорошее.
Таблица 2
Индекс цитирования
Российский индекс цитирования научных работ
2003 1 0
2005 3 3
2006 7 6
2007 10 12
2008 8 12
2009 9 10
2010 8 12
Естественно задаться вопросом: а зачем приводить все эти таблицы и цифры. Ответ прост. Сейчас в мире проявляется повышенный интерес к средам моделирования различного типа. Практически все коллективы разработчиков проходят путь от «академической стадии» до «промышленной». На ранних этапах («академическая стадия») среды создаются небольшими коллективами, в основном преподавателями университетов (проект Omola, Dymola). Наличие финансовой поддержки позволяет иногда подключать к разработке несколько университетов (проект Modelica). При отсутствии таковой развитие среды также возможно, если объявить ее открытой. На ранних этапах новым «некоммерческим» средам огромную помощь оказывают конкретные пользователи, опять же их коллеги из университетов - они помогают распространению и совершенствованию пакета. Наш коллектив прошел этот путь за пятнадцать лет. Коллективы, сразу же ориентирующиеся на коммерческое распространение продукта, конечно же, выходят на рынок быстрее. Возможно, приведенные цифры помогут молодым разработчикам правильно выбрать свой путь.
Преодолеть эти организационные трудности можно пока только «снизу». В начале этого года было зарегистрировано «Национальное общество имитационного моделирования» (или на бюрократическом языке «Некоммерческое партнерство», гос. рег. № 111 78000 1065 от 21.02.2011). Президентом общества избран член-корреспондент РАН Р.М. Юсупов, председателем правления -А.М. Плотников. Первоначальные задачи общества - объединение всех специалистов как пользователей, так и разработчиков, занимающихся моделированием, в единый коллектив, что будет способствовать более успешной пропаганде моделирования в нашей стране, а также проведение российских и международных конференций. Обе задачи чрезвычайно важны: мы плохо представляем, что делается у нас в стране, а это неуважение к себе, и, как следствие, в европейском журнале «Simulation Europe News» представлены все общества моделирования стран СНГ, кроме России. Информация о первых планируемых конференциях представлена в приложении 1 и 2.
Современные среды визуального моделирования
Воспроизведем данные (табл. 3) о современных пакетах моделирования сложных динами-
Таблица 3
Сравнительное исследование средств моделирования, 2009
MS - Model Sorting ED -Event Description SEH -State Event Handling DAE - DAE Solver IR - Index Reduction PM-T - Physical Modelling -Text PM-G - Physical Modelling -Graphics VIS - 'Onlie' -Visualisation MOD - Modelica Modelling SC-T - State Chart -Modelling - Text SC-G - State Chart Modelling - Graphics SD - Structural Dynamic Systems FA - Frequency Analysis ENV - Extended Environment
MATLAB no no (yes) (yes) no no no (yes) no no no yes yes yes
Simulink yes (yes) (yes) (yes) no no (no) (yes) no no no no yes (yes)
MATLAB/ Simulink yes yes yes (yes) no no (no) (yes) no no no yes yes yes
Simulink / Stateflow yes yes yes yes no no (no) (yes) no (yes) yes no yes (yes)
Simulink / Simscape yes yes yes yes (yes) yes yes (yes) (no) no no no yes (yes)
Simulink/ Simscape/ Stateflow yes yes yes yes (yes) yes yes (yes) (no) (yes) yes no yes (yes)
ML/Simulin k Simscape Stateflow yes yes yes yes (yes) yes yes (yes) (no) (yes) yes yes yes yes
ACSL yes yes yes yes no no (no) (yes) no no no no yes yes
Dymola yes yes yes yes yes yes yes yes yes (yes) (yes) no (no) (yes)
Math Modelica yes yes yes yes yes yes yes (yes) yes (no) (yes) no (no) (no)
MathMode-lica/ Mathe-matica yes yes yes yes yes yes yes yes yes (no) (yes) yes yes yes
Mosilab yes yes yes yes (no) yes yes (no) (yes) yes yes yes no (yes)
Open Modelica yes yes yes yes yes yes (no) (no) yes (no) (yes) no no no
Simula tionX yes yes yes yes yes yes yes yes yes (no) (yes) no yes (yes)
Any Logic yes yes (yes) (yes) no no no yes no yes yes yes no no
Model Vision yes yes yes yes yes yes no yes no yes yes yes yes no
Scilab no no (yes) (yes) no no no (yes) no no no yes yes yes
Scicos yes (yes) yes yes (yes) yes yes (yes) (yes) yes (yes) no no no
Scilab / Scicos yes yes yes yes (yes) yes yes (yes) (yes) yes (yes) yes yes yes
MapleSim yes (yes) (yes) yes yes yes yes yes yes no no (yes) (yes) yes
Availability of Classical and Structural Features in selected simulators; yes / no available / not available (yes) / (no) available, but difficult to use / yet not available, but foreseen or way around.
ческих систем [3]. Во-первых, это достаточно свежий список, а, во-вторых, и здесь уже не грех похвастаться: два пакета из числа перечисленных (Model Vision Studium и AnyLogic) имеют прямое отношение к факультету технической кибернетики. Более того, на факультете на кафедре РВКС ведутся все работы по трем направлениям современного моделирования (см. работы Р.И. Ивановского [4], Ю.Г. Карпова [5], Ю.Б. Колесова и Ю.Б. Сениченкова (табл. 3)): моделирование сложных динамических систем, и митационное моделирование, статистическое моделирование.
Строчки этой таблицы - известные в Европе пакеты моделирования. Еще раз подчеркнем, что в основном по нашей собственной вине российские пакеты представлены столь скупо. У нас богатейшая история моделирования, интересные теоретические работы, пионерские «неграфические» пакеты конца ХХ в. [6]. Столбцы - свойства пакетов.
Классификация сред
Глядя на табл. 3, уместно сказать о решении одной важной теоретической задачи - создании стандарта средств моделирования. Стандарт - это фиксация достижений и выбор направления развития, гарантия качества и совместимости моделей, дальнейшее успешное применение моделирования в промышленности.
Существующий стандарт для сред моделирования давно устарел [3]. Отсутствие стандарта приводит, прежде всего, к тому, что модели, созданные в различных средах, «невоспроизво-димы». Недаром журнал SNE создал библиотеку «типичных моделей», разработанных в различных средах. Цель - продемонстрировать особенности технологий моделирования, а критерий правильности - совпадение результатов вычислений. В приведенной выше табл. 3 имеется графа, учитывающая наличие «конвертора» моделей. Проблема конвертирования, точнее - отсутствие конверторов, это следствие нерешенности проблемы идентичности моделей, описанных на различных языках моделирования.
Современные среды можно классифицировать по следующим признакам:
• тип модели (математические, алгоритмические);
• возможность компонентного моделирования (однокомпонентные, многокомпонентные);
• степень поддержки объектно-ориентиро-
ванного подхода (классы, наследование, полиморфизм);
• поддержка возможности работать большими коллективами (исследовательский, промышленный);
• совместимость с другими средами;
• возможность работать в реальном времени с конкретными классами задач.
Разработка классификации приведет к решению еще одной важной задачи - созданию перечня и сравнительному анализу ключевых алгоритмов, использующихся в современных средах визуального моделирования, а также выработке стандартных требований к типичным составляющим (компиляторы, редакторы, средства визуализации).
Массовое использование - образование
Первый опыт массового использования продуктов семейства Model Vision связан с образованием. Образовательные учреждения нуждаются в виртуальных лабораториях по различным дисциплинам, однако как всегда возникают организационные трудности.
В начале XXI века никому и в голову не приходило покупать программное обеспечение. Именно поэтому свою первую книгу, как и все последующие, мы снабдили диском с несколько ограниченными по возможностям версиями пакета. Оказалось, что ими пользуются до сих пор, несмотря на то, что с момента выхода первой книги прошло уже десять лет. Такое решение лишило нас финансовой поддержки пользователей.
Применение пакетов моделирования в школах на уроках информатики (как пример объектно-ориентированного подхода), физики (для самостоятельной подготовки к реальным натурным экспериментам, хотя здесь возможности шире (см. сайт ассоциации CoLos, работу [8]), биологии (для демонстрации возможностей математического моделирования) натолкнулось на отсутствие:
утвержденных планов, позволяющих использовать такой вид лабораторий;
рекомендованных Министерством виртуальных лабораторных работ;
учебников (споры о книге [6] до сих пор не утихают).
Применение пакетов моделирования в университетах куда перспективнее: с формальной точки зрения препятствий нет. Но существует
другая проблема: преподавателей, ищущих различные эффективные средства обучения и самостоятельного изучения сложных явлений, единицы. Любые виды материального поощрения этой деятельности отсутствуют. Результат очевиден: если в США сотни сайтов (см. проект Physlets) с библиотеками моделей по той же физике, с десятками учебников, то мы продолжаем до сих пор обсуждать возможность использования виртуальных лабораторий. Однако лед тронулся, эти проблемы стали обсуждать на конференциях, посвященных применению компьютерных инструментов в образовании. Журнал «Компьютерные инструменты в образовании» вошел в перечень ВАК, а для получения соответствующей квалификации школьному учителю требуется журнальная публикация.
В последние годы изменилась и ситуация с продажей программного обеспечения. Для нашего научного коллектива это выразилось в том, что распространением нового продукта семейства Model Vision занялась компания Компания Randservice (www.rand-sevice.com). Заставка ее нового сайта приведена ниже.
Компания Rand-service предоставляет желающим сотрудничать специальную льготную версию RMD сроком на полгода или год, в зависимости от трудоемкости конечного продукта, которую можно использовать только для выполнения указанных в договоре работ. Получая льготную версию, авторы обязуются предоставить компании
разработанные модели и разрешить свободно скачивать их всем желающим для некоммерческого использования с сайта компании. Виды возможного сотрудничества называются проектами и приведены в табл. 4.
Промышленное использование
Использование системы моделирования, при котором пользователь ограничивается созданием визуальных моделей, будем считать исследовательским. В этом случае модель является вспомогательным средством для получения некоторых результатов, применяемых далее в научном исследовании, конструировании технической системы, обучении.
Промышленным использованием будем считать случай, когда выполняемая модель становится составляющей кода программного обеспечения разрабатываемой системы. Визуальная модель в данном случае применяется для отладки.
«Классический» пример промышленного использования - использование системы моделирования MvSudium 6 в ЗАО «Транзас Технологии» при разработке сложных тренажеров. Моделируемые технические объекты (механические, электрические, гидравлические, пневматические и др.) описываются системами нелинейных дифференциально-алгебраических уравнений с размерностью до десятков тысяч уравнений и переменной структурой со сложной логикой переключений. Очевидно, что построить такую
Заставка сайта компания Rand-service
Таблица 4
Возможные формы сотрудничества
Проект «Книга» Среды визуального моделирования обладают рядом достоинств, помогающим студентам лучше усваивать сложный (абстрактный) материал. Преподаватели, использующие эти среды, отмечают, что студенты начинают больше тратить времени на выполнение лабораторных работ. Причиной тому оказывается возможность: • самостоятельно успешно выполнить лабораторную работу за время возможно чуть большее, чем предусмотрено учебным планом (для этого необходимо сделать программный продукт доступным по локальной сети в любое время или приобрести специальные лицензии для студентов, если он «не сетевой»); • самому изменить задание (задать самому себе новый вопрос) и найти на него ответ. Среды визуального моделирования, как и любые программные среды, не позволяют выполнить работу наполовину - чтобы получить хоть какой-то ответ нужно как минимум написать работоспособную программу. Другими словами, появляется возможность в своем темпе, методом проб и ошибок, без демонстрации последних окружающим, выполнить задание, да еще и задать визуальной среде «глупые вопросы», которые обычно студенты боятся задать преподавателям. Уже одно это оправдывает следующую схему учебника - основной учебный материал иллюстрируется примерами, построенными в выбранной визуальной среде, и сопровождается заданиями, которые следует выполнить в этой среде. Для получения лицензионной версии необходимо прислать: • план-проспект новой книги и указать издательство, с которым уже заключен или планируется заключить договор; • список иллюстрационных моделей и лабораторных работ с кратким описанием; • обязательство разместить информацию о предоставленной лицензии в публикуемой книге
Проект «Электронный конспект лекций» Частным случаем проекта 1 является разработка конспекта лекций с лабораторными работами. Для получения лицензионной версии необходимо прислать: • план конспекта лекций и разрешение автора разместить конспект лекций вместе с примерами на сайте Rand-service; • список иллюстрационных моделей и лабораторных работ c кратким описанием; • план диссертации с указанием планируемого места и времени защиты; • письмо с обоснованием необходимости получения лицензионной версии, заверенное научным руководителем; • обязательство автора во всех публикациях, связанных с использование RMD, размещать информацию о предоставленной лицензии
Проект «Виртуальная лаборатория» Это наиболее востребованный практикой проект. Целесообразность разработки и использования в учебном процессе виртуальных лабораторий не вызывает сомнений. Виртуальные лаборатории либо предваряют натурный эксперимент, либо заменяют его. В США существует успешный и вызывающий зависть проект «Апплеты для Физики» (Physles; http://webphysics.davidson.edu/ applets/applets.html), поддержанный государством. Автором проекта является Вольфганг Кристиан (Wolfgang Christian). Первые виртуальные лаборатории создавались студентами, а сейчас новые работы создаются уже преподавателями. Работы свободно распространяются и уже появилась обширная библиотека готовых работ. Привлекательность «Апплетов для Физики» в том, что инструментарий для их изготовления свободно распространяется, и если ни одна из существующих работ не удовлетворяет преподавателя, он может создать свою. В нашей стране рассчитывать пока на государственную поддержку не приходится, поэтому мы предлагаем лицензию в обмен на готовую работу, которую авторы разрешают разместить на сайте Rand-service. Для получения лицензионной версии необходимо прислать: • список иллюстрационных моделей и лабораторных работ с кратким описанием; • разрешение автора разместить созданную лабораторную работу на сайте Rand-service и свободно использовать ее всем желающим
Проект «Аспирант» Любая деятельность, направленная на создание классификаций средств моделирования, их сравнительный анализ. Конструктивная критика только приветствуется. Мы готовы предоставить наш пакет аспирантам и докторантам. Для получения лицензионной версии необходимо прислать: • информацию об аспиранте, организации и совете, где предстоит защита; • план диссертационной работы, краткое описание предполагаемого использования пакета
модель вручную даже на математическом уровне практически невозможно. Единственный выход -создание прикладных библиотек классов, в которых определены классы типовых компонентов для данной прикладной области с иерархией наследования. Далее конкретная модель собирается из компонентов - экземпляров этих типовых классов, соединенных связями (в общем случае ненаправленными). Совокупное поведение всей модели в целом воссоздается автоматически.
Объектно-ориентированных возможностей системы MvStudium, поддерживающей создание пользователем своих собственных классов активных динамических объектов и типов данных, наследование и переопределение классов, а также независимую разработку и импорт пакетов, оказалось вполне достаточно для разработки тренажеров. Использование диаграмм состояний UML вместо специфических конструкций языка Modélica оказалось также весьма успешным.
Наиболее тяжелым оказалось требование работы автоматически сгенерированных встроенных моделей в реальном времени. Для этого должны очень быстро работать численные методы и достаточно быстро (в пределах десятой доли секунды) производиться сборка, анализ и преобразование текущей совокупной системы уравнений (использование расширенных диаграмм состояний UML - карт поведения - для описания гибридного поведения требует проведения этих действий на стадии выполнения). В значительной степени эти требования противоречивы: для достижения большой скорости численных методов необходимо проведение символьных преобразований для упрощения исходной системы уравнений, а также выявление в ней специальных структур, независимых блоков и т. д., в то же время выполнение такого анализа и преобразований весьма ограничено. В результате удалось найти приемлемый компромисс.
Опыт показал наличие существенных проблем при отладке промышленных моделей большой сложности. Возникают ситуации, когда конкретное соединение стандартных компонентов приводит к некорректной ситуации, не предусмотренной разработчиками библиотеки классов: в определенных точках совокупная система уравнений становится либо структурно некорректной
(недоопределенной, переопределенной или вырожденной) или численно вырожденной. Определить, какие именно компоненты «виновны» в данной ситуации для систем большой размерности достаточно сложно. Поэтому средства отладки были дополнены возможностями визуализации матрицы Якоби и ее собственных чисел для текущей системы уравнений, а также структурной матрицы текущей совокупной системы уравнений, которые дают определенную «наводящую» информацию разработчикам модели. Для отработки логики переключений насущной является возможность интерактивной пошаговой отладки дискретных действий.
Другой пример промышленного использования - применение системы моделирования MvStudium в аппаратно-программном комплексе стратегического аудита хода и результатов социально-экономического развития страны «СТРАТЕГИЯ-СП» для Счетной палаты РФ (головной разработчик Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН). Одна из задач, решаемых этим комплексом, - определение потенциала социально-экономического развития страны или региона с помощью имитационного моделирования. Для этого необходимо провести стохастический вычислительный эксперимент с совокупной моделью портфеля проектов и мероприятий, планируемых для достижения определенных целей, и макроэкономики страны или региона.
Первая составляющая - модель портфеля про-ектов-никоимобразом неможетбытьсозданавруч-ную, поскольку изначальная информация о проектах находится в базе данных специализированной системы управления проектами (например, Spider Project), размерность ее огромна и пользователи не являются специалистами по моделированию. В то же время, модель макроэкономики может быть создана заранее вручную, независимо отлажена и затем параметрически настроена на данный регион. Решение успешно находится при использовании принципов объектно-ориентированного моделирования. Модель макроэкономики разрабатывается и отлаживается в визуальной среде MvStudium как класс в пакете «Макроэкономика». Для моделирования портфеля проектов также разработаны стандартные классы («Работа», «Вычислительный эксперимент» и т. д.).
В состав интегрирующего ПО UPE&Plan Designer («Софтпром») включен специальный модуль моделирования, который по описанию портфеля проектов в базе данных автоматически создает описание модели конкретного портфеля проектов на входном языке системы MvStudium с использованием стандартных классов. Эти стандартные классы импортируются из ранее разработанных пакетов. Затем с помощью компонентов системы MvStudium модуль моделирования компилирует это текстовое описание во встроенную выполняемую модель, запускает ее, получает результаты моделирования и отправляет их
для визуализации в UPE&PlanDesigner.
Эти модели являются в основном дискретными (возможно решение небольших систем уравнений и отдельных задач нелинейного программирования) и считаются достаточно быстро. Однако для достижения требуемой точности может потребоваться более десяти тысяч испытаний, что приводит к существенным временным затратам. В то же время, стохастический эксперимент естественным образом распараллеливается, поэтому весьма актуально автоматическое распараллеливание действий в модели для компьютера с несколькими процессорами.
Приложение 1
Первая международная конференция НОИМ
Тематика конференции ориентирована на следующие области морской тематики и деятельности:
• проектирование, строительство и эксплуатация судов, кораблей и изделий морской техники;
• проектирование, изготовление и эксплуатация средств оснащения и вооружения морской техники;
• морские транспортные системы, морские грузоперевозки, логистика;
• судостроительные производства и портовые хозяйства.
В программу конференции предполагается включать доклады, относящиеся, в первую очередь, к области моделирования систем с дискретными событиями и временем. Работы по моделированию непрерывных систем на базе дифференциальных уравнений будут приниматься к рассмотрению только в том случае, если они содержат результаты, относящиеся к общим методологическим и программно-техническим проблемам имитационного моделирования.
Научная программа конференции включает следующие тематические направления:
• теоретические основы и методология имитационного моделирования;
• методы оценивания качества моделей;
• методы и системы распределенного моделирования;
• моделирование глобальных процессов;
• средства автоматизации и визуализации имитационного моделирования;
• системная динамика (с обязательным наличием имитационной составляющей);
• практическое применение моделирования и инструментальных средств автоматизации моделирования, принятие решений по результатам моделирования.
Время - в период проведения Морского салона 2011 (конец июня - начало июля).
Дислокация - на территории Выставочного комплекса (Санкт-Петербург,
Васильевский остров)
Длительность - 1 день.
Формат - одна секция.
Регламент - 20 мин на выступление и ответы на вопросы.
Издание к началу конференции сборника тезисов докладов.
Язык сборника - английский, с возможностью помещения дополнительно варианта тезисов и на русском языке.
Всего планируется заслушать 20 докладов.
Приложение 2
Первая российская конференция НОИМ
ПЯТАЯ (ЮБИЛЕЙНАЯ) ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ИМИТАЦИОННОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЮ В НАУКЕ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ «ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА»
(ИММОД-2011)
Санкт-Петербург, Россия 19-21 октября 2011 г.
ИЗВЕЩЕНИЕ О НАМЕРЕНИИ
Если Вы желаете участвовать в работе конференции, пожалуйста, заполните разборчиво эту форму и направьте ее факсом или электронной почтой в секретариат конференции.
Секретариат конференции ИММОД-2011 Руководитель секретариата
ОАО «Центр технологии судостроения и судоремонта» Долматов Михаил Анатольевич Промышленная ул., д.7 Телефон: 8-(812)-610-64-69
Санкт-Петербург, 198095, Россия Факс: 8-(812)-610-64-44
E-mail: [email protected]
СПИСОК Л
1. Model-based design for control systems with Simulink [Электронный ресурс] / 2005, Mathworks, Inc.
2. Яненко, Н.Н. Проблемы математической технологии [Текст] / Н.Н. Яненко, В.Н. Карначук, А.Н. Коновалов // Численные методы механики сплошной среды. -Новосибирск, ВЦ АН СССР, 1979. -208 с.
3. Breitenecker, F. Classification and evaluation of features in advanced simulators [Text] / F. Breitenecker, N. Proper// Proc. MATHM0D-09. -Vienna, 2009.
4. Ивановский, Р.И. Теория вероятностей и математической статистики. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad [Текст] / Р.И. Ивановский. -СПб.: БХВ, 2008. -528 с.
5. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 [Текст] / Ю.Г. Карпов. -СПб.: БХВ-Питер, 2005.
6. Информатика. Базовый курс. 7-9 [Текст]/ Под ред. Н.В. Макаровой. -СПб.: Питер, 2002.
7. Сениченков, Ю.Б. Численное моделирование гибридных систем [Текст] / Ю.Б. Сениченков. -СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004.
8. Biryukov, S.V. Visual Simulation of Physical Processes in Model Vision Studium (free) [Электронный ресурс] / S.V. Biryukov, D.N. Guskov, V.V. Fedyanin // Proc. of the Int. Conf. Informational Technology in Education, Moscow, 2005.
УДК 681.2; 62-53
Р.И. Ивановский
прикладные аспекты теории чувствительности1
Чувствительность входит в состав характеристик любой технической системы или устройства, определяет их реакцию на изменение входной ин-
1 Статья написана по материалам доклада, сделанного автором на научном семинаре ФТК СПбГПУ в декабре 2010 г.
формации, структурные или параметрические вариации, на ошибки моделирования и пр.
Понятие «чувствительность» имеет двоякий смысл. Для ряда приложений, таких, как датчики и чувствительные элементы, высокое их качество ассоциируется с высокой чувствительностью как способностью чут-
