Размещено на http://www.allbest.ru/

ФБГОУ ВПО Кубанский государственный технологический университет Факультет машиностроения и автосервиса

Контрольная работа

на тему: "Компьютерное моделирование задач автосервиса"

Выполнил: Зинченко Алексей Игоревич

Преподаватель: Федотов Евгений Сергеевич

Краснодар - 2015

Содержание

• Введение
• 1. Теоретический материал
• 1.1 Статическое моделирование. Область применения статического моделирования
• 1.2 Имитационные модели. Основное описание и задачи
• 2. Планирование производства шин
• 3. Задача оптимального управления, имитационного моделирования линейной модели
• Список использованных источников


Введение

Необходимым условием повышения эффективности подготовки специалиста в высшей профессиональной школе является усиленный акцент на формирование умений решать различные профессиональные задачи. Моделирующие компьютерные программы широко применяются уже сегодня, и сфера их использования в профессиональной деятельности инженеров продолжает расширяться. Современный инженер должен профессионально применять компьютерные технологии в своей деятельности, владеть методами решения конструкторских и технологических задач на основе компьютерного анализа проектируемого объекта (технического устройства, технологического процесса и т.д.). В этой связи в инженерном образовании компьютерное моделирование занимает все большее место. Научить студента компьютерному проектированию возможно только при обучении с максимальным использованием компьютерных технологий и современных профессиональных компьютерных программ.

Одной из важных причин, затрудняющих формирование профессиональной подготовленности современного конкурентоспособного инженера в вузе, является недостаточное внимание к освоению и использованию методов компьютерного моделирования. Проектирование и применение моделирующих компьютерных программ в обучении инженеров требует тщательного теоретического обоснования и методической проработки. Определение и обоснование дидактических и методических условий, обеспечивающих оптимальные пути подготовки специалистов с использованием возможностей компьютерной техники, является важной задачей профессиональной педагогики.

1. Теоретический материал

1.1 Статическое моделирование. Область применения статического моделирования

Статическое моделирование - представление или описание некоторого феномена или системы взаимосвязей между явлениями посредством набора переменных (показателей, признаков) и статистических взаимосвязей между ними. Цель статического моделирования (как и любого другого моделирования) - представить наиболее существенные черты изучаемого феномена в наглядном и доступном для изучения виде. Все статистические модели предназначены, в конечном счете, для измерения силы и направления связей между двумя или более переменными. Наиболее сложные модели позволяют также судить о структуре связей между несколькими переменными. Большинство статистических моделей можно условно разделить на корреляционные, структурные и причинные. Корреляционные модели используются для измерения парных "ненаправленных" связей между переменными, т.е. таких связей, в которых причинная компонента отсутствует либо игнорируется. Примерами таких моделей являются коэффициент парной линейной корреляции Пирсона, ранговые коэффициенты парной и множественной корреляции, большинство мер связи, разработанных для таблиц сопряженности (за исключением теоретико-информационных коэффициентов и логарифмически-линейного анализа).

Структурные модели в статическом моделировании предназначены для исследования структуры некоторого множества переменных либо объектов. Исходными данными для изучения структуры связей между несколькими переменными является матрица корреляций между ними. Анализ корреляционной матрицы может осуществляться вручную либо с помощью методов многомерного статистического анализа - факторного, кластерного, метода многомерного шкалирования. Во многих случаях исследование структуры связей между переменными является предварительным этапом при решении более сложной задачи - снижения размерности пространства признаков.

Для исследования структуры совокупности объектов применяются методы кластерного анализа и многомерного шкалирования. В качестве исходных данных используется матрица расстояний между ними. Расстояние между объектами тем меньше, чем больше объекты "похожи" друг на друга в смысле значений, измеренных на них переменных; если значения всех переменных для двух объектов совпадают, расстояние между ними равно нулю. В зависимости от целей исследования, структурные модели могут быть представлены в виде матриц (корреляций, расстояний), факторной структуры либо визуально. Результаты кластерного анализа чаще всего представляются в виде дендрограммы; результаты факторного анализа и многомерного шкалирования - в виде диаграммы рассеяния. Структура матрицы корреляций может быть также представлена в виде графа, отражающего наиболее существенные связи между переменными. Причинные модели предназначены для исследования причинных связей между двумя или несколькими переменными. Переменные, измеряющие явления-причины, называются в статистике независимыми переменными или предикторами; переменные, измеряющие явления-следствия, называются зависимыми. Большинство причинных статистических причинных моделей предполагают наличие одной зависимой переменной и одного или нескольких предикторов. Исключение составляют линейно-структурные модели, в которых может одновременно использоваться несколько зависимых переменных, а некоторые переменные могут в одно и то же время выступать в качестве зависимых по отношению к одним показателям и в качестве предикторов по отношению к другим.

Различают две области применения метода статистического моделирования: статическое имитационное моделирование планирование

- для изучения стохастических систем;

- для решения детерминированных задач.

Основной идеей, которая используется для решения детерминированных задач методом статистического моделирования, является замена детерминированной задачи эквивалентной схемой некоторой стохастической системы, выходные характеристики последней совпадают с результатом решения детерминированной задачи. При такой замене погрешность уменьшается с увеличением числа испытаний (реализации моделирующего алгоритма) N.

В результате статистического моделирования системы S получается серия частных значений искомых величин или функций, статистическая обработка которых позволяет получить сведения о поведении реального объекта или процесса в произвольные моменты времени. Если количество реализации N достаточно велико, то полученные результаты моделирования системы приобретают статистическую устойчивость и с достаточной точностью могут быть приняты в качестве оценок искомых характеристик процесса функционирования системы S.

1.2 Имитационные модели. Основное описание и задачи

Под термином "имитационное моделирование" ("имитационная модель") обычно подразумевают вычисление значений некоторых характеристик развивающегося во времени процесса путем воспроизведения течения этого процесса на компьютере с помощью его математической модели, причем получить требуемые результаты другими способами или невозможно, или крайне затруднительно. Воспроизведение течения процесса на компьютере с помощью математической модели принято называть имитационным экспериментом. В этом словосочетании имеется претензия на замену реальных экспериментов экспериментам и с математическими моделями. Словосочетания "математическая имитация", а также "компьютерная имитация" вместо словосочетания "имитационное моделирование" будут использоваться, когда будет необходимо подчеркнуть эту претензию. Широкое использование имитационного моделирования стало возможным на определенном этапе развития информационных технологий, т.е. средств и инструментов сбора передачи, обработки, хранения информации. Здесь имеются в виду не только компьютеры, но и средства вычислительной математики, многоуровневые инструменты программирования, системы управления банкам и данных.

Имитационные модели относятся к классу моделей, которые являются системой соотношений между характеристиками описываемого процесса. Эти характеристики разделяют на внутренние ("эндогенные", "фазовые переменные") и внешние ("экзогенные", "параметры"). Приблизительно внутренние характеристики - это те, значения которых намереваются узнать с помощью средств математического моделирования; внешние - такие, от которых внутренние характеристики существенно зависят, но обратная зависимость (с практически приемлемой точностью) не имеет места. Модель, способная давать прогноз значений внутренних характеристик, должна быть замкнутой ("замкнутая модель"), в том смысле, что ее соотношения позволяют вычислять внутренние характеристики при известных внешних.

Процедура определения внешних характеристик модели называется ее идентификацией, или калибровкой.

Математические модели описанного класса (к ним относят и имитационные модели) определяют отображение, позволяющее получить по известным значениям внешних характеристик значения внутренних. Далее это отображение будет называться отображением, ассоциированным с моделью. Еще раз подчеркнем то обстоятельство, что в основе моделей рассматриваемого класса лежит постулат о независимости внешних характеристик от внутренних, а соотношения модели являются формой записи ассоциированного с ней отображения.

В имитационном моделировании очень заметна технологическая сторона математического моделирования. Слово "технология" означает "совокупность методов обработки, изготовления, изменения состояния, свойств формы сырья, материала или полуфабриката в процессе производства" (Современный словарь иностранных слов. - М.: Русский язык, 1992). В нашем случае "сырьем" служат фигурирующие в модели внешние характеристики; совокупностью методов обработки сырья, т.е. его превращения в значения интересующих нас характеристик реального мира - следующие действия, которые далее будут называться этапами технологии имитационного моделирования:

1) составление модели процесса;

2) проверка замкнутости модели и разработка процедуры вычисления внутренних характеристик по известным внешним характеристикам;

3) разработка компьютерной программы для вычисления внутренних характеристик, а также других характеристик, являющихся функциями внутренних и внешних ("выходов показателей");

4) идентификация модели, т.е. определение значений ее внешних характеристик;

5) верификация модели, т.е. выяснение границ ее применимости;

6) организация эксплуатации модели, т.е. выполнение имитационных экспериментов.

Таким образом, технология имитационного моделирования - способ извлечения новой информации (т.е. новых "знаний"), а именно значений внутренних характеристик модели, из той, которой уже располагаем - значений внешних характеристик.

2. Планирование производства шин

Небольшая фабрика выпускает два типа шин для легковых автомобилей "ВАЗ": зимний (W) и летний (S) варианты. Продукция обоих видов поступает в оптовую продажу. Для производства шин используются два исходных продукта А и В. Максимально возможные суточные запасы этих продуктов составляют 8 и 12 тонн, соответственно. Расходы продуктов А и В на 1 тыс. шт. шин соответствующего типа приведены в таблице 1.

Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на шипы S никогда не превышает спроса на шины типа W более чем на 1 тыс. шт. в сутки. Установлено, что спрос на шины типа S никогда не превышает 2 тыс. шт. в сутки. Какое количество шин каждого вида должна производить фабрика, чтобы доход от реализации продукции был максимальным?

Таблица 1

3. Задача оптимального управления, имитационного моделирования линейной модели

При застройки нового микрорайона требуется определить местоположение многоуровневой парковки. Для обеспечения удобства жителей района необходимо так разместить многоуровневую парковку, чтобы суммарное число переходов от него до жилых массивов было минимальным. Координаты жилых массивов приведены в Таблице 1.

Таблица 1. Исходные данные

Таблица 2. Математическая модель

Выполнение задания в Microsoft Excel.

Рис. Ввод исходной информации

Рис. Поиск решения без ограничений

Рис. Построение диаграммы

Рис. Ввод ограничений

Список использованных источников

1. Методические указания по изучению и выполнению контрольных работ для студентов заочной формы обучения квалификации бакалавр, направления 190600 "Эксплуатация транспортно-технологических машин и комплексов", профиля подготовки Автомобильный сервис факультета машиностроения и автосервиса /Сост: Ю.Д. Шевцов, Е.С. Федотов. Кубан. гос. технол. ун-т. Кафедра материаловедения и автосервиса. - Краснодар: Изд. КубГТУ, 2013. - 36 с.

2. Имитационное моделирование: учеб. Пособие для студ. высш. учеб. заведений / Ю.Н. Павловский, Н.В. Белотелов, Ю.И. Бродский. - М.: Издательский центр "Академия", 2008. - 236 с.

3. Хабибуллин Р.Г. Оптимизационные и имитационные модели на автомобильном транспорте и автосервисе Учебн. Пособие. Часть 1. Набережные челны: Издательство: КамПИ, 2005 г. 161 с.

4. Проектирование и реализация учебного курса "Компьютерные модели электронных схем" в подготовке студентов технических вузов (На примере специальности "Информационно-измерительная техника и технология"): Дис. канд. пед. наук: 13.00.02 Казань, 2006 г. 154 с.

5. Хабибуллин Р.Г. Оптимизационные и имитационные модели на автомобильном транспорте и автосервисе Учебн. Пособие. Часть 2. Набережные челны: Издательство: КамПИ, 2005 г. 112 с.

Размещено на Allbest.ru