Курсовая работа: Основные подходы к построению ММ систем. Системный подход реферат по информатике

Реферат - Системный анализ. Основы системного подхода к исследованию технических объектов.

Увеличение сложности технических устройств и изменение масштабов человеческой деятельности, характерные для современного этапа развития промышленности, привели к качественным изменениям в подходе к решению многих практических задач. При разработке крупных энергетических, радиотехнических, информационных, вычислительных и других сложных комплексов приходиться рассматривать проблемы, относящиеся не только к особенностям функционирования отдельных устройств, но также и к свойствам всей системы в целом. Многие технологические процессы, особенно оснащенные средствами механизации трудоемких работ и автоматизации управления производственными циклами, также необходимо рассматривать как сложные системы. В теории принятия решений принят интегративный подход, исходящий из постулата, приписываемого еще Платону, согласно которому целое есть нечто большое, чем простая сумма его частей. Понятие интеграции неразрывно связано с представлением о наличии системного начала, поскольку всякая целостность построена на системе связей, наличие которых порождает возникновение новых свойств в системе, отсутствующих у ее составляющих. Эти свойства возникают в результате, во-первых, взаимодействия системы связей между частями целого; во-вторых, утраты некоторых свойств части при вхождении в состав целого; в-третьих, появления у возникшей новой целостности новых свойств, обусловленных как свойствами составных частей, так и возникновением новых связей и, в-четвертых, упорядоченности частей – детерменированности их пространственных и функциональных взаимоотношений.

Характерной особенностью сложной системы является наличие большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих компонентов.

Принцип, подчеркивающий значение комплексности, широты охвата, четкой организации и взаимосвязи в исследованиях, планировании и проектировании, получил название системный подход, т.е. такой метод исследования, при котором учитывается большое число факторов, определяющих работ у того или иного технического устройства, деятельность живого организма, ход общественного явления или производственного процесса. Системный подход предполагает, что наряду с технико-эксплуатационными параметрами функционирования производственной системы учитываются экономические, социально-политические, экологические, морально-этические и другие факторы.

Системный анализ – это совокупность научных методов и практических приемов решения сложных проблем: технических, экономических, естественных, социально-политических и т.д. Характеризуется системный анализ не использованием новых физических явлений и не специфическим математическим аппаратом, а в первую очередь упорядоченным и логически обоснованным подходом к решению проблемы. Он служит способом упорядочения и более эффективного использования знаний, опыта и даже интуиции специалистов в процессе постановки целей и принятия решений по возникающим проблемам. Системный анализ требует прослеживания как можно большого числа связей, причем не только внутренних, но и внешних, с тем, чтобы не упустить действительно существенные факторы и их связи, а также оценить их эффекты. В пределе должны быть учтены все существующие факторы, от которых зависит функционирование данного устройства или процесса и все их воздействия на сам процесс и окружающую среду, но так как никогда нет полной уверенности, что действительно учтены все определяющие факторы, остается говорить, что, по крайней мере, их должно быть много (а в идеале – действительно все).

Все факторы (как учтенные, так и неучтенные) действуют одновременно и являются взаимосвязанными, взаимозависимыми и взаимообусловленными. Поэтому изменение какого-либо одного фактора, который взят отдельно, сам по себе кажется незначительным, может служить непосредственной причиной цепи изменений других, иногда очень многих факторов. Это приведет к тому, что работа технического устройства, ход данного явления, деятельность организма и т.д., короче говоря, функционирование системы коренным образом изменится.

Существо системного анализа применительно к объектам теплоэнергетики. Современная теплоэнергетическая установка (ТЭУ) представляет собой единый технический комплекс разнородных элементов оборудования со сложной схемой технологических связей. В ней осуществляются взаимосвязанные непрерывные процессы преобразования, передачи и перераспределения различных видов энергии и теплоносителей. Всякое изменение любого параметра или характеристики элемента оборудования в той или иной степени влияет на параметры, и характеристики всего комплекса. Поэтому при проектировании ТЭУ необходимо учитывать многообразие элементов ее оборудования, параметры, характеризующие каждый элемент оборудования, возможные структурные соединения элементов оборудования в технологическую схему установки. При решении этой задачи возникают большие трудности. Вместе с тем каждая ТЭУ является элементом некоторой теплоэнергетической системы (ТЭС), в частности, ТЭС промышленного предприятия (ТЭС ПП), например, ЦБК.

ТЭС ПП любого предприятия определяется характером его производства, а также энергетическими и режимными характеристиками входящих сюда объектов. ТЭС ПП объединяет потоки всех энергоресурсов на предприятии как поступающих со стороны, так и внутренних, с целью их наиболее полного и рационального использования. При этом должны быть обеспечены бесперебойное снабжение энергоресурсами всех потребителей и защита окружающей среды.

Энергетическая эффективность и экономичность производства зависят у многих предприятий, особенно энергоемких, от совершенства ТЭС ПП. Так как при этом существуют обратные взаимодействия, оптимизацию ТЭС ПП и технологии производства надо вести совместно. Поэтому при проектировании параметров и профиля оборудования ТЭУ должны учитываться не только внутренние взаимосвязи, но и внешние связи, определенные характеристики ТЭС. Таким образом, задача исследования ТЭУ оказывается тесно связанной с задачами более высоких уровней. Задача эта многопланова и сложна. Для решения задач исследования и оптимизации ТЭС ПП целесообразно использовать методологию системного подхода к моделированию сложных схем.

Основная цель системного анализа – раскрытие реального механизма функционирования исследуемых сложных систем и обеспечение на этой основе наиболее простых подходов для получения необходимых решений при проектировании объектов и обоснования режимов их функционирования.

Сложная система характеризуется тем, что состоит из множества связанных разнообразными связями элементов и представляет собой не простое суммирование, а особое их соединение, придающее всей системе в целом новые качества, отсутствующие у каждого из них.

Как правило, любая сложная система представляет собой элемент системы более высокого порядка. Элементы исследуемой сложной системы в свою очередь могут рассматриваться как системы более низкого порядка.

Для лучшего понимания сути системного подхода введем определения используемых здесь основных понятий.

Система – множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образуют определенную целостность, единство.

Элемент – предел членения системы с точки зрения решения конкретной задачи и поставленной цели.

Из определения следует, что понятие элемента сложной системы является в достаточной степени относительным. Например, если в качестве сложной системы рассматривается теплоэнергетическая установка, то в качестве ее элементов – пакет пароперегревателя, отсек турбины и другие крупные части оборудования. Если же сложной системой является пакет пароперегревателя или отсек турбины, то их элементами будут, соответственно, отдельные трубы, коллекторы, лопатки и другие детали.

Подсистема – часть системы, способная выполнять относительно независимые функции, подцели.

Структура – отображение наиболее существенных взаимоотношений между элементами, их группами и подсистемами, определяющими основные свойства системы.

Иерархия – упорядоченность компонентов по степени важности. Структуру часто представляют в виде иерархии.

Связь – характеристика строения (статики) и функционирования (динамики) системы. Она определяется направлением, силой и характером. Связи могут быть направленными и ненаправленными, сильными и слабыми. По характеру различают связи подчинения, равноправные, управления; связи внутренние и внешние, прямые и обратные.

Состояния – множество существенных свойств, которыми обладает система в данный фиксированный момент времени.

Поведение – способность системы переходить из одного состояния в другое.

Внешняя среда – множество элементов, которые не входят в систему, но изменение их состояния вызывает изменение поведения системы.

Производственная система – организационно завершенный комплекс технических средств, зданий, сооружений, коммуникаций, для которых окончательным итогом является выпуск товарной продукции, соответствующей техническому заданию и входящей в план реализации. Производственная система включает в себя также ряд технологических подсистем, каждая из которых, соответственно, может быть выделена как система.

Базируясь на определении сложной системы, можно сделать вывод о том, что и ТЭС ПП и входящие в ее состав ТЭУ могут служить объектами системного анализа. Во-первых, каждая из названных систем является составной частью более общей системы, во-вторых, каждую из них в свою очередь можно рассматривать, как сложную совокупность взаимосвязанных систем.

Одним из основных положений системного анализа является выделение в исследуемой сложной системе уровней иерархии. Это позволяет существенно снизить размерность решаемой задачи, поскольку моделирование и решение частных задач осуществляют отдельно на каждом иерархическом уровне, но с учетом требований, предъявляемых со стороны подсистем, стоящих на более высоких уровнях иерархии.

Одной из главных задач системного анализа является формирование вариантов представления исследуемой системы. Эта работа выполняется на основе ряда типовых процедур. Рассмотрим содержание основных из них.

1. Выделение исследуемой системы из более общей системы, составной частью которой она является. На этом этапе должны быть четко определены границы исследуемой системы и определены задачи на ее моделирование.
2. Выяснение внутренней структуры исследуемой системы, состава ее элементов и видов связей между ними. Цель этого этапа – достижение возможно более отчетливого представления о внутренней структуре и свойствах объекта исследования, т.е. построение иерархии составляющих ее подсистем.
3. Агрегирование исследуемых элементов и связей системы, позволяющее построить иерархию эквивалентных им подсистем. Результатом этого этапа работы должно стать создание иерархии таких эквивалентных систем, каждая из которых охватывает наиболее тесно связанные элементы исходной системы и вместе с тем по своим размерам доступна для исследования.

4. Формулировка состава задач, решаемых применительно к каждой эквивалентной системе. Целью этого этапа является распределение по уровням иерархии всего многообразия конкретных задач, которые нужно решить в процессе исследования системы.

5. Учет влияния состава и способов взаимосвязей эквивалентных систем в рамках сконструированной иерархии в форме информационных связей, описывающих с необходимой детализацией элементы и технологические связи системы. Задача этого этапа состоит в формировании информации, т.е. в определении состава тех показателей, которые нужны для исследования каждой системы и которыми она должна обмениваться с остальными системами и внешней средой.

6. Построение комплекса моделей, который и является инструментом решения задач исследования каждой эквивалентной системы и всего объекта в целом.

Создание единой обобщенной математической модели сложной системы само по себе является процессом очень непростым. Кроме того такой подход приводит к необходимости решения задач исключительно большой размерности, требующих огромных затрат труда и времени или вообще неразрешимых. Перечисленные процедуры системного подхода позволяют преодолеть проблему размерности формируемой модели. Для этого исследуемый объект интегрируется как иерархическая система, которой соответствует еще более сложная иерархия решаемых задач. Это позволяет во много раз уменьшить размерность системы, сделать ее обозримой, а относящиеся к ней задачи – разрешимыми.

В соответствии с положениями системного анализа при составлении математических моделей теплоэнергетических установок и систем широко используется принцип декомпозиции. Поэтому математические модели сложных систем, к которым относятся ТЭУ и ТЭС промышленных предприятий, обычно имеют блочную структуру.

Структура и содержание блоков конкретной модели зависит от вида моделируемого объекта, заданных целей моделирования, выбранного критерия эффективности и ряда других характеристик.

Основу комплексной модели составляют частные модели, реализованные в виде вычислительных блоков, в частности, соответствующих элементам энергетического оборудования. В соответствии с постановкой задачи моделирования каждый вычислительный блок соответствует определенному элементу (турбине, компрессору, коксовой батарее, КУ и др.) или группе элементов (котельному или турбинному цехам ТЭЦ, паровоздуходувной станции и т.д.) теплоэнергетического оборудования. Задача вычислительного блока состоит в расчете всех необходимых значений выходных параметров по заданным значениям входных.

Вычислительные блоки представляют собой совокупности уравнений, неравенств и логических выражений, выстроенных в последовательности, позволяющей вычислить значения выходных параметров по заданным значениям входных. Особо следует подчеркнуть, что наибольшую ценность представляют вычислительные блоки, позволяющие осуществлять расчет для любой произвольно заданной совокупности входных параметров.

При разработке вычислительных блоков стремятся использовать уравнения, которые требуют минимального объема памяти и времени вычислений с обеспечением требуемой точности результата. Не имеет, например, смысла создавать вычислительные блоки на основе сложных систем дифференциальных уравнений в тех случаях, когда не требуется очень высокая точность вычислений, когда степень точности исходных данных не адекватна точности результатов расчета или когда вклад выходных параметров блока в общие энергетические или технико-экономические показатели ТЭС ПП невелик. На начальной стадии моделирования, когда весомость каждого вычислительного блока оценить сложно, целесообразно применять наиболее простые вычислительные блоки, с помощью которых можно получить ряд принципиально важных результатов.

Оценка точности результатов моделирования осуществляется сопоставлением результатов расчетов по вычислительным блокам с реальными данными о функционировании моделируемой ТЭС действующего предприятия для ряда характерных режимов. При моделировании функционирования ТЭС ПП в условиях, отличных от реализованных в настоящее время, такую проверку осуществить невозможно и сопоставление данных можно провести только на основе экстраполяции на новые условия.

На следующем этапе моделирования осуществляют выбор оптимизируемых непрерывно изменяющихся и дискретных параметров. На непрерывно изменяющиеся параметры накладываются ограничения в виде двухсторонних неравенств, определяющих верхнюю и нижнюю границы их изменения. Ограничения накладываются с целью недопущения присваивания оптимизируемым параметрам значений, физически невозможных или противоречивых балансовым уравнениям.

После выборов оптимизируемых параметров приступают к разработке алгоритма вычисления значения принятого критерия эффективности (энергетического или технико-экономического). Данный алгоритм является основой для разработки организующей программы, которая вызывает вычислительные блоки в заданной последовательности и осуществляет передачу данных между ними.

Математические модели содержат также вспомогательные блоки для расчета термодинамических и теплофизических свойств рабочих тел (воды и водяного пара, дымовых газов, воздуха и т.д.). Последовательность обращения к вычислительным блокам задается с помощью специальной организующей программы, являющейся важнейшим звеном математической модели.

Применение организующей программы позволяет осуществлять расчет всего многообразия принципиально возможных схемных решений ТЭС ПП в рамках единой математической модели. Организующая программа выявляет вычислительные блоки, для которых известны все значения входных параметров, вызывает их, запоминает результаты расчетов выходных параметров вызванных блоков и передает полученную информацию в следующие вычислительные блоки, для которых она является входной.

Задача определения термодинамических и конструктивных параметров всех элементов ТЭС ПП с заданной топологией (когда известны их набор и схема соединения между собой) является простейшим примером математического моделирования. Данная математическая модель является статической, т.е. описание связей между параметрами задано для установившегося (стационарного) режима.

Задачей моделирования более высокого уровня является оптимизация указанных параметров в соответствии с выбранным критерием оценки (минимумом расхода топлива, потребляемого ТЭС ПП, минимумом приведенных затрат в нее и т.д.).

В наиболее общей постановке задача моделирования предполагает оптимизацию не только параметров, но и вида тепловой схемы ТЭС ПП с выбором состава теплоэнергетического оборудования и наивыгоднейшей схемы его соединения. Проблема решения задачи математического моделирования в данной постановке состоит в совместной оптимизации непрерывно изменяющихся (например, расходов, температур, давлений и д.п.) и дискретных (количества котлов-утилизаторов, числа и типов турбин, компрессоров и другого энергетического оборудования) параметров.

www.ronl.ru

Реферат - Основные подходы к построению ММ систем.

Математические схемы моделирования систем.

Основные подходы к построению ММ систем.

Исходной информацией при построении ММ процессов функционирования систем служат данные о назначении и условиях работы исследуемой (проектируемой) системы S. Эта информация определяет основную цель моделирования, требования к ММ, уровень абстрагирования, выбор математической схемы моделирования.

Понятие математическая схема позволяет рассматривать математику не как метод расчёта, а как метод мышления, средства формулирования понятий, что является наиболее важным при переходе от словесного описания к формализованному представлению процесса её функционирования в виде некоторой ММ.

При пользовании мат. схемой в первую очередь исследователя системы должен интересовать вопрос об адекватности отображения в виде конкретных схем реальных процессов в исследуемой системе, а не возможность получения ответа (результата решения) на конкретный вопрос исследования.

Например, представление процесса функционирования ИВС коллективного пользования в виде сети схем массового обслуживания даёт возможность хорошо описать процессы, происходящие в системе, но при сложных законах входящих потоков и потоков обслуживания не даёт возможности получения результатов в явном виде.

Математическую схему можно определить как звено при переходе от содержательного к формализованному описанию процесса функционирования системы с учётом воздействия внешней среды. Т.е. имеет место цепочка: описательная модель — математическая схема — имитационная модель.

Каждая конкретная система S характеризуется набором свойств, под которыми понимаются величины, отображающие поведение моделируемого объекта (реальной системы) и учитываются условия её функционирования во взаимодействии с внешней средой (системой) Е.

При построении ММ системы S необходимо решить вопрос о её полноте. Полнота моделирования регулируется, в основном, выбором границ «Система S — среда Е». Также должна быть решена задача упрощения ММ, которая помогает выделить основные свойства системы, отбросив второстепенные в плане цели моделирования.

ММ объекта моделирования, т.е. системы S можно представить в виде множества величин, описывающих процесс функционирования реальной системы и образующих в общем случае следующие подмножества:

— совокупность Х — входных воздействий на S хiÎХ, i=1…nx;

— совокупность воздействий внешней среды vlÎV, l=1…nv;

— совокупность внутренних (собственных) параметров системы hkÎH, k=1…nh;

— совокупность выходных характеристик системы yjÎY, j=1…ny.

В перечисленных множествах можно выделить управляемые и неуправляемые величины. В общем случае X, V, H, Y не пересекаемые множества, содержат как детерминированные так и стохастические составляющие. Входные воздействия Е и внутренние параметры S являются независимыми (экзогенными) переменными, Выходные характеристики — зависимые переменные (эндогенные). Процесс функционирования S описывается оператором FS:

(1)

— выходная траектория. FS — закон функционирования S. FS может быть функция, функционал, логические условия, алгоритм, таблица или словесное описание правил.

Алгоритм функционирования AS — метод получения выходных характеристик с учётом входных воздействий Очевидно один и тот же FS может быть реализован различными способами, т.е. с помощью множества различных AS.

Соотношение (1) является математическим описанием поведения объекта S моделирования во времени t, т.е. отражает его динамические свойства. (1) — это динамическая модель системы S. Для статических условий ММ есть отображения X, V, H в Y, т.е. (2)

Соотношения (1), (2) могут быть заданы формулами, таблицами и т.д.

Также соотношения в ряде случаев могут быть получены через свойства системы в конкретные моменты времени, называемые состояниями.

Состояния системы S характеризуются векторами:

и, где в момент tlÎ(t0, T)

в момент tllÎ(t0, T) и т.д. к=1…nZ.

Z1(t), Z2(t)… Zk(t) — это координаты точки в к-мерном фазовом пространстве. Каждой реализации процесса будет соответствовать некоторая фазовая траектория.

Совокупность всех возможных значений состояний { } называется пространством состояний объекта моделирования Z, причём zkÎZ.

Состояние системы S в интервале времени t0<t£Tl полностью определяется начальными условиями, где входными, внутренними параметрами и воздействиями внешней среды, которые имели место за промежуток времени t* — t0c помощью 2-х векторных уравнений:

; (3)

. (4)

иначе:. (5)

Время в мод. S может рассматриваться на интервале моделирования (t0, T) как непрер., так и дискретное, т.е. квантованное на отрезке длин. Dt.

Таким образом под ММ объекта понимаем конечное множество переменных { } вместе с математическими связями между ними и характеристиками .

Моделирование называется детерминированным, если операторы F, Ф детерминированные, т.е. для конкретного входа выход детерминированный. Детерминированное моделирование — частный случай стохастического моделирования. В практике моделирование объектов в области системного анализа на первичных этапах исследования рациональнее использовать типовые математические схемы: диф. уравнения, конечные и вероятностные автоматы, СМО и т.д.

Не облад. такой степенью общности, как модели (3), (4), типовые математические схемы имеют преимущество простоты и наглядности, но при существенном сужении возможности применения.

В качестве детерминированных моделей, когда при исследовании случайный факт не учитывается, для представления систем, функционирующих в непрерывном времени, используются дифференциальные, интегральные и др. уравнения, а для представления систем, функционирующих в дискретном времени — конечные автоматы и конечно разностные схемы.

В начале стохастических моделей (при учёте случайного фактора) для представления систем с дискретным временем используются вероятностные автоматы, а для представления систем с непрерывным временем — системы массового обслуживания (СМО). Большое практическое значение при исследовании сложных индивидуальных управленческих систем, к которым относятся АСУ, имеют так называемые агрегативные модели.

Aгрегативные модели (системы) позволяют описать широкий круг объектов исследования с отображением системного характера этих объектов. Именно при агрегативном описании сложный объект расчленяется на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечивая взаимодействие частей.

www.ronl.ru

Реферат - Системный подход к проектированию

Министерство образования и науки Республики Казахстан

Карагандинский Государственный Технический Университет

Кафедра

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовому проекту

По дисциплине: «Разработка САПР»

Тема: «Системный подход к проектированию»

Руководитель

Студент

2009

Содержание

Введение

1. Моделирование процессов и систем

1.1 Моделирование одноканальных СМО

1.2 Моделирование систем с организацией списков

1.3 Моделирование динамических процессов механических систем

2. Техническое задание

2.1 Общие сведения

2.1.1 Наименование проекта и условные обозначения

2.1.2 Заказчик и разработчик

2.1.3 Сроки выполнения работ

2.1.4 Обоснование разработки

2.2 Назначение и цели создания системы

2.2.1 Назначение системы

2.2.2 Цели создания системы

2.2.3 Критерии эффективности функционирования системы

2.3 Характеристика процессов проектирования

2.4 Требования к системе

2.4.1 Общие требования

2.4.2Требования к видам обеспечения

2.4.2.1 Требования к информационному обеспечению

2.4.2.2Требования к математическому обеспечению

2.4.2.3 Требования к лингвистическому обеспечению

2.4.2.3.1 Требования к языку программирования

2.4.2.3.2 Требования к входным, выходным и промежуточным языкам

2.4.2.4 Требования к программному обеспечению

2.4.2.4.1 Требования к общесистемному программному обеспечению

2.4.2.4.2 Требования к базовому программному обеспечению

2.4.2.4.3 Требования к прикладному программному обеспечению

2.4.2.5 Требования к техническому обеспечению

2.4.2.6 Требования к методическому обеспечению

2.6 Порядок контроля и приемки системы

3. Информационное обеспечение

3.1 Структура информационных потоков

3.11 Информационные потоки до автоматизации

3.1.2 Информационные потоки после автоматизации

3.2 Концептуальная модель данных

3.3 Логическая модель данных

3.4 Физическая модель данных

Заключение

В настоящее время большими темпами развиваются информационные технологии, что позволяет автоматизировать ручную работу в различных отраслях деятельности.

Развитие технического прогресса и промышленного производства безусловно приводит к появлению новых систем и комплексов, повышающих производительность и эффективность труда.

Под автоматизацией проектирования понимают систематическое применение ЭВМ в процессе проектирования при научно обоснованном распределении функций между проектировщиком и ЭВМ, и научно обоснованном выборе методов машинного решения задач.

Автоматизированное проектирование — это основной способ повышения производительности труда инженерных работников, занятых проектированием.

Термин «система» греческого происхождения и означает целое, составленное из отдельных частей. В настоящее время существует достаточно большое количество определений понятия «система». Определения понятия «система» изложены в работах Л. Фон Берталанфи, А. Холла, У. Гослинга, Р. Акоффа, К. Уотта и других. Наиболее близким определением, относящимся к информационным системам, является определение К. Уотта, согласно которому, система — это взаимодействующий информационный комплекс, характеризующийся многими причинно-следственными взаимосвязями. Другими словами, систему можно рассматривать как целенаправленный комплекс взаимосвязанных элементов. Обязательное существование элементов определяет общие для всех элементов целенаправленные правила взаимосвязей, обуславливающие целенаправленность системы в целом.

Система автоматизированного проектирования — система, объединяющая технические средства, математическое и программное обеспечение, параметры и характеристики которых выбирают с максимальным учетом особенностей задач инженерного проектирования и конструирования.

Автоматизация процессов проектирования особенно эффективна, когда от автоматизации выполнения отдельных инженерных расчетов переходят к комплексной автоматизации, создавая для этой цели системы автоматизированного проектирования (САПР).

Цель работы: изучение средств GPSS для построения имитационных моделей одноканальных бесприоритетных систем. Исследование моделей на ЭВМ, обработка результатов моделирования.

Задание:

Одноканальная СМО состоит из буферного накопителя емкостью L=9 и обслуживающего прибора. В систему поступает поток заявок в интервале [30. .60] мин. Если последующая заявка застает накопитель заполненным, то она получает отказ. Длительность обслуживания Тобсл. =160 с отклонением=30 мин.

Требуется определить вероятность отказа в обслуживании, среднее время ожидания, среднюю длину очереди в течение 1000 мин.

Программный код:

generate 45,15

test l q$LINE,5,MET1

QUEUE LINE

SEIZE UST1

DEPART LINE

ADVANCE 160,30

RELEASE UST1

TERMINATE

MET1 TERMINATE

GENERATE 1000

TERMINATE 1

Блок-схема модели

GPSS World Simulation Report — Untitled.9.1

Thursday, September 18, 2008 10:38:28

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 1000.000 11 1 0

NAME VALUE

LINE 10000.000

MET1 9.000

UST1 10001.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 22 0 0

2 TEST 22 0 0

3 QUEUE 11 5 0

4 SEIZE 6 0 0

5 DEPART 6 0 0

6 ADVANCE 6 1 0

7 RELEASE 5 0 0

8 TERMINATE 5 0 0

MET1 9 TERMINATE 11 0 0

10 GENERATE 1 0 0

11 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

UST1 6 0.945 157.455 1 7 0 0 0 5

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

LINE 5 5 11 1 3.901 354.667 390.134 0

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

24 0 1006.530 24 0 1

7 0 1084.178 7 6 7

25 0 2000.000 25 0 10

Вывод:

Среднее время ожидания в очереди 354, 667 мин, средняя длина очереди 3 человека, вероятность отказа равна 11/22 или 50%.

Цель работы: изучение средств GPSS для моделирования и исследование характеристик моделей с различными дисциплинами обслуживания, исследование Пуассоновских потоков событий, оценка точности моделирования.

Задание:

4. Одноканальная СМО состоит из буферного накопителя с емкостью L=10 и обслуживающего прибора. В систему поступает Пуассоновский поток заявок с параметром l=0.05. Если поступающая заявка застает накопитель заполненным, то она получает отказ. Выбор заявок на обслуживание осуществляется по динамическому приоритету, выбирается заявка имеющая наименьшее время обслуживания. Длительность обслуживания — сл. величина, распределенная нормально со средним Тоб =16 и стандартным отклонением sоб =3.

Требуется определить вероятность отказа в обслуживании, среднее время ожидания в очереди, среднюю длину очереди.

Блок-схема модели

Программный код:

XPDIS FUNCTION RN1,C24; распределение ПУАССОНА

0,0/.100,.104/.200,.222/.300,.355/.400,.509

.500,.690/.600,.915/.700,1.200/.750,1.380

.800,1.600/.840,1.830/.880,2.120/.900,2.300

.920,2.520/.940,2.810/.950,2.990/.960,3.200

.970,3.500/.980,3.900/.990,4.600/.995,5.300

.998,6.200/.999,7/1,8

SNORM FUNCTION RN1,C25; нормальное распределение

0.0,-5/0.00003,-4./.00135,-3.0/.00621,-2.5/.02275,-2./.06681,-1.5

.11507,-1.2/.15866,-1./.21186,-.8/.27425,-.6/.34458,-.4/.42074,-.2

.5,0.0/.57926,.2/.65542,.4/.72575,.6/.78814,.8/.84134,1/.88493,1.2

.93319,1.5/.97125,2/.99379,2.5/.99865,3/.99997,4.0/1.0,5.0

obsl fvariable 26+3#fn$snorm

slu variable rn1@ch$buf

generate 20,fn$xpdis

assign 1,v$obsl

gate nu ust,aaa

bbb seize ust

advance p1

release ust

unlink buf,bbb,1

terminate

aaa test l ch$buf,10,ccc

link buf,fifo

ccc terminate

generate 28800

terminate 1

Результаты работы:

GPSS World Simulation Report — лаб№4.4.1

Thursday, October 23, 2008 10:01:55

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 28800.000 13 1 0

NAME VALUE

AAA 9.000

BBB 4.000

BUF 10005.000

CCC 11.000

OBSL 10002.000

SLU 10003.000

SNORM 10001.000

UST 10004.000

XPDIS 10000.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 1439 0 0

2 ASSIGN 1439 0 0

3 GATE 1439 0 0

BBB 4 SEIZE 1439 0 0

5 ADVANCE 1439 0 0

6 RELEASE 1439 0 0

7 UNLINK 1439 0 0

8 TERMINATE 1439 0 0

AAA 9 TEST 1141 0 0

10 LINK 1141 0 0

CCC 11 TERMINATE 0 0 0

12 GENERATE 1 0 0

13 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

UST 1439 0.794 15.882 1 0 0 0 0 0

USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME

BUF 0 0 1.255 1141 10 31.674

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

1441 0 28808.069 1441 0 1

1442 0 57600.000 1442 0 12

Вывод:

Из полученных результатов видно, что при ограниченной очереди лучший результат получен при использовании дисциплины обслуживания FIFO, так как среднее время простоя в очереди минимальное.

При неограниченной очереди лучший результат получен при динамическом приоритете, так как количество заявок максимальное, а время обслуживания минимальное.

Цель: Исследование механических систем.

Задание: Построить эквивалентную схему для рисунка 1, исследовать процессы функционирования системы и рассчитать коэффициент динамичности.

Входные параметры:

m1 =1500 кг; m2 =m3 =m4 =m5 = 1000кг;

m6 =m7 = 500кг; l1 =0,8 м;

S1 = 0,006 м2; E1 = 2*105 Н/м;

l2 = 1,2 м; S2 = 0,005 м2 ;

E2 = 2*104 Н/м; F= 200H.

Рисунок 1.2 — Эквивалентная схема

Расчет коэффициента динамичности:

Кд UP6 =

Кд UP1 =

Проектированию подлежит автоматизированная система расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций, именуемая в дальнейшем «АС».

Заказчиком АС является кафедра Системы автоматизированного проектирования Карагандинского государственного технического университета. Разработчиком АС является студент группы ВТ-05-6, факультета информационных технологий Карагандинского государственного технического университета, Галимова Марьяна Игоревна.

Начало работ по созданию АС 1.02.2009г.

Окончание работ — 30.04.2009 г.

Основанием для проведения работ по созданию АС является приказ на дипломное проектирование ___________________________, утвержденный согласно учебному плану кафедры Системы автоматизированного проектирования по специальности 050704 «Вычислительная техника и программное обеспечение».

Разрабатываемая АС предназначена для:

автоматизированного расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций;

построения модели ферменной конструкции;

хранения информации о расчетной схеме ферм;

проведения конечно-элементного анализа;

построения эпюр напряжений и деформаций;

поиска оптимального решения задачи;

анализа полученных результатов и подбора рекомендаций;

выдачи необходимых результатов расчета.

Цели создания АС:

повышение производительности работы инженера, занимающегося расчетом ферменных конструкций;

уменьшение затрат времени проектирования;

увеличение эффективности труда;

снижение вероятности появления ошибок при расчетах;

повышение точности расчетов;

снижение коммерческих потерь;

организация учебного процесса кафедры САПР.

Критерием эффективности функционирования АС является отношение эффективности, получаемой от повышения производительности труда инженера-проектировщика, степень экономии рабочего времени, снижение ошибок в работе и формирование эпюр напряжений и деформаций.

Объектом проектирования является процесс расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций.

Автоматизации подлежат следующие процедуры:

построение модели ферменной конструкции;

расчет напряженно-деформированного состояния ферм;

составление расчетной схемы;

оформление и вывод на экран результатов расчета.

Система должна состоять из интерфейсного модуля и набора модулей для решения каждой из задач проектирования.

Связь для информационного обмена между подсистемами будет обеспечивать интерфейсный модуль.

АС должна обеспечивать создание командного файла, выполняющего построение и анализ модели исследования, и его перенос в ANSYS.

Вывод результатов проектирования и анализа должен производиться в виде стандартной проектной документации. При этом должно обеспечиваться представлении выходной расчетной информации в текстовом (файл результатов расчета и таблицы с дополнительной информацией анализа) и графическом (эскиз модели, эпюры распределения нагрузок и прочие диаграммы) виде. Должны быть автоматизированы промежуточные стадии проектирования, такие как:

вычисление констант, используемых при описании физических свойств модели;

построение исследуемой модели;

построение геометрической модели;

построение дискретной модели;

передача исходных данных расчета системе ANSYS в виде командного файла;

проведение конечно-элементного анализа;

поиск оптимального решения задачи;

выбор формы представления результирующих данных;

документооборот между системами ANSYS и АС, необходимый для переноса результатов анализа и оптимизации с наименьшим участием проектировщика.

При разработке АС необходимо выполнить следующие требования к информационному обеспечению:

при разработке структуры информационных потоков должно быть обеспечено получение целостной, неизбыточной, достоверной, непротиворечивой информации об объекте анализа для получения корректного решения;

система должна обеспечивать контроль правильности ввода исходных данных;

АС должна иметь диалоговый и пакетный человеко-машинный интерфейс;

разработать концептуальную, логическую и физическую модели данных и потоков информации для новой схемы проектирования;

связь для информационного обмена между подсистемами должен обеспечивать интерфейсный модуль;

АС должна подготавливать исходные данные для расчета в стандартном для системы ANSYS виде.

Математическое обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

адекватность данных;

точность;

экономичность, которая характеризуется затратами машинного времени и памяти.

Математическое обеспечение должно содержать:

математическую модель объектов проектирования;

обоснование выбора методов проектирования;

алгоритм выполнения расчетов.

Язык программирования, на котором будет разрабатываться АС, должен быть языком высокого уровня, а также поддерживать объектно-ориентированную модель данных и обеспечивать получение выполняемого модуля для выбранной операционной системы.

Кроме того, язык программирования должен удовлетворять следующим требованиям:

удобство использования, т.е. затраты времени программиста на освоения языка и главным образом на написание программ на этом языке;

универсальность, т.е. возможность использования языка для описания разнообразных алгоритмов, характерных для программного обеспечения САПР;

эффективность объектных программ, которая оценивается свойствами используемого транслятора, который, в свою очередь, зависит от свойств языка.

Входным языком являются формы для ввода информации о форме конструкции, о базовых размерах, о типе элемента, а также о свойствах используемого материала. Данные вводятся с клавиатуры.

Входной язык должен:

обеспечить ввод исходных данных;

обеспечивать удобочитаемость и компактность описаний;

должен быть простым в использовании.

Промежуточным языком является командный текстовый файл, который передает исходные данные расчета системе ANSYS.

Выходным языком являются результаты расчетов, которые представляются как в виде графической информации, т.е. эпюр, так и в виде текстовой информации, т.е. числовые данные.

Выходной язык должен:

в наглядной форме предоставлять данные решения задач;

обеспечивать соответствие результатов проектирования требованиям задачи.

Общесистемное программное обеспечение должно обеспечивать функционирование базового и прикладного программного обеспечений системы. В качестве общесистемного программного обеспечения используется операционная система Microsoft Windows XP Professional, так как она является на данный момент более распространенной.

Базовое программное обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

универсальность;

возможность использования ПК ANSYS 8.0/9.0;

поддержка языком программирования объектно-ориентированного

подхода к программированию;

наличие для языка программирования компилятора для выбранного

общесистемного программного обеспечения.

Основные требования к прикладному программному обеспечению:

обеспечить модульную структуру системы;

обеспечить приемлемый уровень быстродействия системы;

разработать руководство программиста по созданию АС;

Техническое обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

достаточная емкость накопителя на жестком магнитном диске;

приемлемый тип видеоадаптера и дисплея для работы пользователя;

достаточная производительность центрального процессора;

наличие возможности вывода информации на бумажный, магнитный носитель;

открытость для конфигурации и дальнейшего развития;

простота освоения, эксплуатации и обслуживания;

объем оперативной памяти должен позволять использовать выбранное общесистемное, а также базовое и прикладное программное обеспечения;

приемлемая стоимость составляющих комплекса технических средств.

Методическое обеспечение должно отображать описание системы, методику автоматизированного проектирования и анализа, а также должно включать:

описание АС и ее модулей;

руководство пользователя;

руководство по установке.

2.5 Календарный план

Календарный план работ по разработке АС представлен в таблице 2.1

Таблица 2.1 — Календарный план

После выполнения всех работ необходимо завизировать указанные разделы у курирующих преподавателей КарГТУ и сдать дипломный проект на рецензию лицу, утверждённому кафедрой САПР.

По возвращению с рецензии проект необходимо защитить Государственной аттестационной комиссии кафедры САПР.

На защиту дипломного проекта необходимо предоставить разработанную автоматизированную систему расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций. Перед комиссией необходимо представить пояснительную записку к дипломному проекту объёмом не менее 80 печатных листов, отвечающую всем требованиям стандартизации и нормоконтроля.

Процесс информационного потока до автоматизации:

заказчик выдает задание на расчет конструкции;

материалы передаются в расчетное отделение;

расчетный отдел производит необходимые расчеты и выкладки, а затем передает результаты в конструкторский отдел;

конструкторский отдел проверяет полученные результаты и проводит анализ данных, а также согласовывает полученные результаты с заказчиком;

после проверки окончательные результаты передаются заказчику.

Схема движения информационных потоков до автоматизации показана на рисунке 3.1

Рисунок 3.1 — Структура информационных потоков до автоматизации

Процесс информационного потока после автоматизации:

заказчик выдает задание на проектирование;

инженер-проектировщик предоставляет входные данные в виде основных параметров конструкции автоматизированной системе;

АС формирует командный файл со всеми данными и посылает их для анализа в ПК ANSYS;

в ПМК ANSYS производится расчет в частности величины напряжений, динамических перемещений, частот и т.д.

инженер согласовывает полученные результаты с заказчиком и делает отчет о проделанной работе.

После автоматизации затраты времени на расчет и анализ данных значительно сокращаются. Таким образом, повышается производительность труда и уменьшается вероятность появления ошибок в ходе расчетов.

Схема движения информационных потоков после автоматизации показана на рисунке 3.2.

Рисунок 3.2 — Структура информационных потоков после автоматизации

Концептуальная модель автоматизированной системы представлена на рисунке 3.3.

В ходе анализа автоматизированная система рассматривается из двух подсистем. В первой происходит построение модели объекта проектирования (ферменной конструкции), во второй формируются результаты работы.

Модель проектирования рассматривается из отдельных компонентов, которые имеют свои параметры. Параметры влияют каждый в отдельности на всю систему, а в совокупности и определяют свойства объекта как системы. Каждый отдельный компонент системы также описывается набором свойств.

Модель объекта проектирования (или ферменная конструкция) представляется в виде системы, состоящей из конечных элементов, узлы которых связаны между собой определенной структурой. Каждая конструкция имеет тип и геометрические параметры, которые задает пользователь. Элементы в свою очередь характеризуются собственным номером, типом, геометрией, материалом. Каждому элементу соответствует определенные узлы. Узлы описываются пространственными координатами и порядковым номером. Граничные условия задаются номером узла и типом закрепления. Нагрузка имеет вид нагружения и величину нагрузки, а также место приложения, которое также имеет координаты начального и конечного узлов.

Результаты представляются в виде эпюр, схем, деформаций и напряжений.

Логическая модель, отображающая основные взаимосвязи и составляющие автоматизированной системы, представлена на рисунке 3.4 в виде алгоритма работы системы.

Вначале пользователь задает начальные параметры системы, по которым после проверки строится модель и формируется командный файл. Затем, командный файл передается в программу ANSYS, где происходит обработка данных, просчитываются различные комбинации параметров и типов конструкций. На основе анализа этих данных формируется отчет о проделанной работе, и пользователь получает результаты работы системы.

Рисунок 3.4 — Алгоритм работы АС

Физическая модель данных для разрабатываемой АС представляется командным файлом, файлами промежуточных результатов, файлом результатов и графическими файлами (расчетная схема и эпюры).

Командный файл формируется при вводе пользователем исходных данных. Расширение командного файла — txt. Структура командного файла представлена в таблице 3.1

Промежуточные файлы используются для дополнительных расчетов в ходе исследования, которые также имеют расширение. txt. Конструкторско-проектная документация представлена файлом результата расчета и анализа, который представляет собой текстовый файл с расширением. doc.

В графических файлах организованно хранение расчетной схемы исследуемой конструкции и эпюр, построенных на основе результатов расчета. Расширение графических файлов — jpg. Описание структуры графических файлов приведены в таблице 3.2

Таблица 3.1 — Описание структуры командного файла

Таблица 3.2 — Описание структуры графического файла

В ходе выполнения данного курсового проекта были исследованы методы имитационного моделирования, были решены определенные задачи.

Также были изучены средства GPSS для построения имитационных моделей. Рассмотрена работа программы GRAPH-PA при исследовании механических систем.

В рамке программы данного курса было составлено техническое задание на дипломное проектирование, а также информационное обеспечение.

www.ronl.ru

Доклад - Системный подход к проектированию

Министерство образования и науки Республики Казахстан

Карагандинский Государственный Технический Университет

Кафедра

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовому проекту

По дисциплине: «Разработка САПР»

Тема: «Системный подход к проектированию»

Руководитель

Студент

2009

Содержание

Введение

1. Моделирование процессов и систем

1.1 Моделирование одноканальных СМО

1.2 Моделирование систем с организацией списков

1.3 Моделирование динамических процессов механических систем

2. Техническое задание

2.1 Общие сведения

2.1.1 Наименование проекта и условные обозначения

2.1.2 Заказчик и разработчик

2.1.3 Сроки выполнения работ

2.1.4 Обоснование разработки

2.2 Назначение и цели создания системы

2.2.1 Назначение системы

2.2.2 Цели создания системы

2.2.3 Критерии эффективности функционирования системы

2.3 Характеристика процессов проектирования

2.4 Требования к системе

2.4.1 Общие требования

2.4.2Требования к видам обеспечения

2.4.2.1 Требования к информационному обеспечению

2.4.2.2Требования к математическому обеспечению

2.4.2.3 Требования к лингвистическому обеспечению

2.4.2.3.1 Требования к языку программирования

2.4.2.3.2 Требования к входным, выходным и промежуточным языкам

2.4.2.4 Требования к программному обеспечению

2.4.2.4.1 Требования к общесистемному программному обеспечению

2.4.2.4.2 Требования к базовому программному обеспечению

2.4.2.4.3 Требования к прикладному программному обеспечению

2.4.2.5 Требования к техническому обеспечению

2.4.2.6 Требования к методическому обеспечению

2.6 Порядок контроля и приемки системы

3. Информационное обеспечение

3.1 Структура информационных потоков

3.11 Информационные потоки до автоматизации

3.1.2 Информационные потоки после автоматизации

3.2 Концептуальная модель данных

3.3 Логическая модель данных

3.4 Физическая модель данных

Заключение

В настоящее время большими темпами развиваются информационные технологии, что позволяет автоматизировать ручную работу в различных отраслях деятельности.

Развитие технического прогресса и промышленного производства безусловно приводит к появлению новых систем и комплексов, повышающих производительность и эффективность труда.

Под автоматизацией проектирования понимают систематическое применение ЭВМ в процессе проектирования при научно обоснованном распределении функций между проектировщиком и ЭВМ, и научно обоснованном выборе методов машинного решения задач.

Автоматизированное проектирование — это основной способ повышения производительности труда инженерных работников, занятых проектированием.

Термин «система» греческого происхождения и означает целое, составленное из отдельных частей. В настоящее время существует достаточно большое количество определений понятия «система». Определения понятия «система» изложены в работах Л. Фон Берталанфи, А. Холла, У. Гослинга, Р. Акоффа, К. Уотта и других. Наиболее близким определением, относящимся к информационным системам, является определение К. Уотта, согласно которому, система — это взаимодействующий информационный комплекс, характеризующийся многими причинно-следственными взаимосвязями. Другими словами, систему можно рассматривать как целенаправленный комплекс взаимосвязанных элементов. Обязательное существование элементов определяет общие для всех элементов целенаправленные правила взаимосвязей, обуславливающие целенаправленность системы в целом.

Система автоматизированного проектирования — система, объединяющая технические средства, математическое и программное обеспечение, параметры и характеристики которых выбирают с максимальным учетом особенностей задач инженерного проектирования и конструирования.

Автоматизация процессов проектирования особенно эффективна, когда от автоматизации выполнения отдельных инженерных расчетов переходят к комплексной автоматизации, создавая для этой цели системы автоматизированного проектирования (САПР).

Цель работы: изучение средств GPSS для построения имитационных моделей одноканальных бесприоритетных систем. Исследование моделей на ЭВМ, обработка результатов моделирования.

Задание:

Одноканальная СМО состоит из буферного накопителя емкостью L=9 и обслуживающего прибора. В систему поступает поток заявок в интервале [30. .60] мин. Если последующая заявка застает накопитель заполненным, то она получает отказ. Длительность обслуживания Тобсл. =160 с отклонением=30 мин.

Требуется определить вероятность отказа в обслуживании, среднее время ожидания, среднюю длину очереди в течение 1000 мин.

Программный код:

generate 45,15

test l q$LINE,5,MET1

QUEUE LINE

SEIZE UST1

DEPART LINE

ADVANCE 160,30

RELEASE UST1

TERMINATE

MET1 TERMINATE

GENERATE 1000

TERMINATE 1

Блок-схема модели

GPSS World Simulation Report — Untitled.9.1

Thursday, September 18, 2008 10:38:28

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 1000.000 11 1 0

NAME VALUE

LINE 10000.000

MET1 9.000

UST1 10001.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 22 0 0

2 TEST 22 0 0

3 QUEUE 11 5 0

4 SEIZE 6 0 0

5 DEPART 6 0 0

6 ADVANCE 6 1 0

7 RELEASE 5 0 0

8 TERMINATE 5 0 0

MET1 9 TERMINATE 11 0 0

10 GENERATE 1 0 0

11 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

UST1 6 0.945 157.455 1 7 0 0 0 5

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

LINE 5 5 11 1 3.901 354.667 390.134 0

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

24 0 1006.530 24 0 1

7 0 1084.178 7 6 7

25 0 2000.000 25 0 10

Вывод:

Среднее время ожидания в очереди 354, 667 мин, средняя длина очереди 3 человека, вероятность отказа равна 11/22 или 50%.

Цель работы: изучение средств GPSS для моделирования и исследование характеристик моделей с различными дисциплинами обслуживания, исследование Пуассоновских потоков событий, оценка точности моделирования.

Задание:

4. Одноканальная СМО состоит из буферного накопителя с емкостью L=10 и обслуживающего прибора. В систему поступает Пуассоновский поток заявок с параметром l=0.05. Если поступающая заявка застает накопитель заполненным, то она получает отказ. Выбор заявок на обслуживание осуществляется по динамическому приоритету, выбирается заявка имеющая наименьшее время обслуживания. Длительность обслуживания — сл. величина, распределенная нормально со средним Тоб =16 и стандартным отклонением sоб =3.

Требуется определить вероятность отказа в обслуживании, среднее время ожидания в очереди, среднюю длину очереди.

Блок-схема модели

Программный код:

XPDIS FUNCTION RN1,C24; распределение ПУАССОНА

0,0/.100,.104/.200,.222/.300,.355/.400,.509

.500,.690/.600,.915/.700,1.200/.750,1.380

.800,1.600/.840,1.830/.880,2.120/.900,2.300

.920,2.520/.940,2.810/.950,2.990/.960,3.200

.970,3.500/.980,3.900/.990,4.600/.995,5.300

.998,6.200/.999,7/1,8

SNORM FUNCTION RN1,C25; нормальное распределение

0.0,-5/0.00003,-4./.00135,-3.0/.00621,-2.5/.02275,-2./.06681,-1.5

.11507,-1.2/.15866,-1./.21186,-.8/.27425,-.6/.34458,-.4/.42074,-.2

.5,0.0/.57926,.2/.65542,.4/.72575,.6/.78814,.8/.84134,1/.88493,1.2

.93319,1.5/.97125,2/.99379,2.5/.99865,3/.99997,4.0/1.0,5.0

obsl fvariable 26+3#fn$snorm

slu variable rn1@ch$buf

generate 20,fn$xpdis

assign 1,v$obsl

gate nu ust,aaa

bbb seize ust

advance p1

release ust

unlink buf,bbb,1

terminate

aaa test l ch$buf,10,ccc

link buf,fifo

ccc terminate

generate 28800

terminate 1

Результаты работы:

GPSS World Simulation Report — лаб№4.4.1

Thursday, October 23, 2008 10:01:55

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 28800.000 13 1 0

NAME VALUE

AAA 9.000

BBB 4.000

BUF 10005.000

CCC 11.000

OBSL 10002.000

SLU 10003.000

SNORM 10001.000

UST 10004.000

XPDIS 10000.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 1439 0 0

2 ASSIGN 1439 0 0

3 GATE 1439 0 0

BBB 4 SEIZE 1439 0 0

5 ADVANCE 1439 0 0

6 RELEASE 1439 0 0

7 UNLINK 1439 0 0

8 TERMINATE 1439 0 0

AAA 9 TEST 1141 0 0

10 LINK 1141 0 0

CCC 11 TERMINATE 0 0 0

12 GENERATE 1 0 0

13 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

UST 1439 0.794 15.882 1 0 0 0 0 0

USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME

BUF 0 0 1.255 1141 10 31.674

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

1441 0 28808.069 1441 0 1

1442 0 57600.000 1442 0 12

Вывод:

Из полученных результатов видно, что при ограниченной очереди лучший результат получен при использовании дисциплины обслуживания FIFO, так как среднее время простоя в очереди минимальное.

При неограниченной очереди лучший результат получен при динамическом приоритете, так как количество заявок максимальное, а время обслуживания минимальное.

Цель: Исследование механических систем.

Задание: Построить эквивалентную схему для рисунка 1, исследовать процессы функционирования системы и рассчитать коэффициент динамичности.

Входные параметры:

m1 =1500 кг; m2 =m3 =m4 =m5 = 1000кг;

m6 =m7 = 500кг; l1 =0,8 м;

S1 = 0,006 м2; E1 = 2*105 Н/м;

l2 = 1,2 м; S2 = 0,005 м2 ;

E2 = 2*104 Н/м; F= 200H.

Рисунок 1.2 — Эквивалентная схема

Расчет коэффициента динамичности:

Кд UP6 =

Кд UP1 =

Проектированию подлежит автоматизированная система расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций, именуемая в дальнейшем «АС».

Заказчиком АС является кафедра Системы автоматизированного проектирования Карагандинского государственного технического университета. Разработчиком АС является студент группы ВТ-05-6, факультета информационных технологий Карагандинского государственного технического университета, Галимова Марьяна Игоревна.

Начало работ по созданию АС 1.02.2009г.

Окончание работ — 30.04.2009 г.

Основанием для проведения работ по созданию АС является приказ на дипломное проектирование ___________________________, утвержденный согласно учебному плану кафедры Системы автоматизированного проектирования по специальности 050704 «Вычислительная техника и программное обеспечение».

Разрабатываемая АС предназначена для:

автоматизированного расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций;

построения модели ферменной конструкции;

хранения информации о расчетной схеме ферм;

проведения конечно-элементного анализа;

построения эпюр напряжений и деформаций;

поиска оптимального решения задачи;

анализа полученных результатов и подбора рекомендаций;

выдачи необходимых результатов расчета.

Цели создания АС:

повышение производительности работы инженера, занимающегося расчетом ферменных конструкций;

уменьшение затрат времени проектирования;

увеличение эффективности труда;

снижение вероятности появления ошибок при расчетах;

повышение точности расчетов;

снижение коммерческих потерь;

организация учебного процесса кафедры САПР.

Критерием эффективности функционирования АС является отношение эффективности, получаемой от повышения производительности труда инженера-проектировщика, степень экономии рабочего времени, снижение ошибок в работе и формирование эпюр напряжений и деформаций.

Объектом проектирования является процесс расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций.

Автоматизации подлежат следующие процедуры:

построение модели ферменной конструкции;

расчет напряженно-деформированного состояния ферм;

составление расчетной схемы;

оформление и вывод на экран результатов расчета.

Система должна состоять из интерфейсного модуля и набора модулей для решения каждой из задач проектирования.

Связь для информационного обмена между подсистемами будет обеспечивать интерфейсный модуль.

АС должна обеспечивать создание командного файла, выполняющего построение и анализ модели исследования, и его перенос в ANSYS.

Вывод результатов проектирования и анализа должен производиться в виде стандартной проектной документации. При этом должно обеспечиваться представлении выходной расчетной информации в текстовом (файл результатов расчета и таблицы с дополнительной информацией анализа) и графическом (эскиз модели, эпюры распределения нагрузок и прочие диаграммы) виде. Должны быть автоматизированы промежуточные стадии проектирования, такие как:

вычисление констант, используемых при описании физических свойств модели;

построение исследуемой модели;

построение геометрической модели;

построение дискретной модели;

передача исходных данных расчета системе ANSYS в виде командного файла;

проведение конечно-элементного анализа;

поиск оптимального решения задачи;

выбор формы представления результирующих данных;

документооборот между системами ANSYS и АС, необходимый для переноса результатов анализа и оптимизации с наименьшим участием проектировщика.

При разработке АС необходимо выполнить следующие требования к информационному обеспечению:

при разработке структуры информационных потоков должно быть обеспечено получение целостной, неизбыточной, достоверной, непротиворечивой информации об объекте анализа для получения корректного решения;

система должна обеспечивать контроль правильности ввода исходных данных;

АС должна иметь диалоговый и пакетный человеко-машинный интерфейс;

разработать концептуальную, логическую и физическую модели данных и потоков информации для новой схемы проектирования;

связь для информационного обмена между подсистемами должен обеспечивать интерфейсный модуль;

АС должна подготавливать исходные данные для расчета в стандартном для системы ANSYS виде.

Математическое обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

адекватность данных;

точность;

экономичность, которая характеризуется затратами машинного времени и памяти.

Математическое обеспечение должно содержать:

математическую модель объектов проектирования;

обоснование выбора методов проектирования;

алгоритм выполнения расчетов.

Язык программирования, на котором будет разрабатываться АС, должен быть языком высокого уровня, а также поддерживать объектно-ориентированную модель данных и обеспечивать получение выполняемого модуля для выбранной операционной системы.

Кроме того, язык программирования должен удовлетворять следующим требованиям:

удобство использования, т.е. затраты времени программиста на освоения языка и главным образом на написание программ на этом языке;

универсальность, т.е. возможность использования языка для описания разнообразных алгоритмов, характерных для программного обеспечения САПР;

эффективность объектных программ, которая оценивается свойствами используемого транслятора, который, в свою очередь, зависит от свойств языка.

Входным языком являются формы для ввода информации о форме конструкции, о базовых размерах, о типе элемента, а также о свойствах используемого материала. Данные вводятся с клавиатуры.

Входной язык должен:

обеспечить ввод исходных данных;

обеспечивать удобочитаемость и компактность описаний;

должен быть простым в использовании.

Промежуточным языком является командный текстовый файл, который передает исходные данные расчета системе ANSYS.

Выходным языком являются результаты расчетов, которые представляются как в виде графической информации, т.е. эпюр, так и в виде текстовой информации, т.е. числовые данные.

Выходной язык должен:

в наглядной форме предоставлять данные решения задач;

обеспечивать соответствие результатов проектирования требованиям задачи.

Общесистемное программное обеспечение должно обеспечивать функционирование базового и прикладного программного обеспечений системы. В качестве общесистемного программного обеспечения используется операционная система Microsoft Windows XP Professional, так как она является на данный момент более распространенной.

Базовое программное обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

универсальность;

возможность использования ПК ANSYS 8.0/9.0;

поддержка языком программирования объектно-ориентированного

подхода к программированию;

наличие для языка программирования компилятора для выбранного

общесистемного программного обеспечения.

Основные требования к прикладному программному обеспечению:

обеспечить модульную структуру системы;

обеспечить приемлемый уровень быстродействия системы;

разработать руководство программиста по созданию АС;

Техническое обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

достаточная емкость накопителя на жестком магнитном диске;

приемлемый тип видеоадаптера и дисплея для работы пользователя;

достаточная производительность центрального процессора;

наличие возможности вывода информации на бумажный, магнитный носитель;

открытость для конфигурации и дальнейшего развития;

простота освоения, эксплуатации и обслуживания;

объем оперативной памяти должен позволять использовать выбранное общесистемное, а также базовое и прикладное программное обеспечения;

приемлемая стоимость составляющих комплекса технических средств.

Методическое обеспечение должно отображать описание системы, методику автоматизированного проектирования и анализа, а также должно включать:

описание АС и ее модулей;

руководство пользователя;

руководство по установке.

2.5 Календарный план

Календарный план работ по разработке АС представлен в таблице 2.1

Таблица 2.1 — Календарный план

После выполнения всех работ необходимо завизировать указанные разделы у курирующих преподавателей КарГТУ и сдать дипломный проект на рецензию лицу, утверждённому кафедрой САПР.

По возвращению с рецензии проект необходимо защитить Государственной аттестационной комиссии кафедры САПР.

На защиту дипломного проекта необходимо предоставить разработанную автоматизированную систему расчета напряженно-деформированного состояния ферменных конструкций. Перед комиссией необходимо представить пояснительную записку к дипломному проекту объёмом не менее 80 печатных листов, отвечающую всем требованиям стандартизации и нормоконтроля.

Процесс информационного потока до автоматизации:

заказчик выдает задание на расчет конструкции;

материалы передаются в расчетное отделение;

расчетный отдел производит необходимые расчеты и выкладки, а затем передает результаты в конструкторский отдел;

конструкторский отдел проверяет полученные результаты и проводит анализ данных, а также согласовывает полученные результаты с заказчиком;

после проверки окончательные результаты передаются заказчику.

Схема движения информационных потоков до автоматизации показана на рисунке 3.1

Рисунок 3.1 — Структура информационных потоков до автоматизации

Процесс информационного потока после автоматизации:

заказчик выдает задание на проектирование;

инженер-проектировщик предоставляет входные данные в виде основных параметров конструкции автоматизированной системе;

АС формирует командный файл со всеми данными и посылает их для анализа в ПК ANSYS;

в ПМК ANSYS производится расчет в частности величины напряжений, динамических перемещений, частот и т.д.

инженер согласовывает полученные результаты с заказчиком и делает отчет о проделанной работе.

После автоматизации затраты времени на расчет и анализ данных значительно сокращаются. Таким образом, повышается производительность труда и уменьшается вероятность появления ошибок в ходе расчетов.

Схема движения информационных потоков после автоматизации показана на рисунке 3.2.

Рисунок 3.2 — Структура информационных потоков после автоматизации

Концептуальная модель автоматизированной системы представлена на рисунке 3.3.

В ходе анализа автоматизированная система рассматривается из двух подсистем. В первой происходит построение модели объекта проектирования (ферменной конструкции), во второй формируются результаты работы.

Модель проектирования рассматривается из отдельных компонентов, которые имеют свои параметры. Параметры влияют каждый в отдельности на всю систему, а в совокупности и определяют свойства объекта как системы. Каждый отдельный компонент системы также описывается набором свойств.

Модель объекта проектирования (или ферменная конструкция) представляется в виде системы, состоящей из конечных элементов, узлы которых связаны между собой определенной структурой. Каждая конструкция имеет тип и геометрические параметры, которые задает пользователь. Элементы в свою очередь характеризуются собственным номером, типом, геометрией, материалом. Каждому элементу соответствует определенные узлы. Узлы описываются пространственными координатами и порядковым номером. Граничные условия задаются номером узла и типом закрепления. Нагрузка имеет вид нагружения и величину нагрузки, а также место приложения, которое также имеет координаты начального и конечного узлов.

Результаты представляются в виде эпюр, схем, деформаций и напряжений.

Логическая модель, отображающая основные взаимосвязи и составляющие автоматизированной системы, представлена на рисунке 3.4 в виде алгоритма работы системы.

Вначале пользователь задает начальные параметры системы, по которым после проверки строится модель и формируется командный файл. Затем, командный файл передается в программу ANSYS, где происходит обработка данных, просчитываются различные комбинации параметров и типов конструкций. На основе анализа этих данных формируется отчет о проделанной работе, и пользователь получает результаты работы системы.

Рисунок 3.4 — Алгоритм работы АС

Физическая модель данных для разрабатываемой АС представляется командным файлом, файлами промежуточных результатов, файлом результатов и графическими файлами (расчетная схема и эпюры).

Командный файл формируется при вводе пользователем исходных данных. Расширение командного файла — txt. Структура командного файла представлена в таблице 3.1

Промежуточные файлы используются для дополнительных расчетов в ходе исследования, которые также имеют расширение. txt. Конструкторско-проектная документация представлена файлом результата расчета и анализа, который представляет собой текстовый файл с расширением. doc.

В графических файлах организованно хранение расчетной схемы исследуемой конструкции и эпюр, построенных на основе результатов расчета. Расширение графических файлов — jpg. Описание структуры графических файлов приведены в таблице 3.2

Таблица 3.1 — Описание структуры командного файла

Таблица 3.2 — Описание структуры графического файла

В ходе выполнения данного курсового проекта были исследованы методы имитационного моделирования, были решены определенные задачи.

Также были изучены средства GPSS для построения имитационных моделей. Рассмотрена работа программы GRAPH-PA при исследовании механических систем.

В рамке программы данного курса было составлено техническое задание на дипломное проектирование, а также информационное обеспечение.

www.ronl.ru

Системный анализ

Количество просмотров публикации Системный анализ - 211

Методики и процедуры, реализующие системный подход к познанию и исследованию реального мира, называют системным анализом, [2].

Методология системного анализа включает

1. определения используемых понятий,

2. принципы системного подхода, а также

3. постановку и общую характеристику основных проблем организации системных исследований.

Кроме того, в сферу системного анализа часто включают реализацию соответствующих методов и опыт их применения в различных областях знания и практики.

В методологии системного анализа используется математический аппарат общей теории систем, качественные и количественные методы из области математической логики, теории принятия решений, теории эффективности, теории информации, структурной лингвистики, теории нечетких множеств, методов искусственного интеллекта. Существенной частью этой методологии являются также принципы и методы моделирования систем. Существуют четыре трактовки понятия ʼʼсистемный анализʼʼ.

Первая, самая общая, трактовка рассматривает системный анализ как любой анализ любых систем (иногда добавляется, что анализ на базе системной методологии) без каких-либо дополнительных ограничений на область ᴇᴦο применения и используемые методы.

Согласно второй трактовке системный анализ — это конкретный метод познания систем (противоположность их синтезу).

Третья трактовка рассматривает системный анализ в контексте управления экономическими системами ‑ как один из конкретных методов выбора лучшего управленческого решения возникшей проблемы в деятельности экономической системы, отождествляя его, например, с анализом по критерию ʼʼстоимость — эффективностьʼʼ. В этой трактовке системный анализ — это, скорее, ʼʼанализ системʼʼ, так как акцент делается на объекте исследования (системе), а не на системности рассмотрения (учете всех важнейших факторов и взаимосвязей, влияющих на решение проблемы, использование определенной логики поиска лучшего решения и т.д.)

Согласно четвертой трактовке системный анализ — это вполне конкретное теоретико-прикладное направление исследований, основанное на системной методологии и характеризующееся определенными принципами, методами и областью применения. Он включает в свой состав методы как анализа, так и синтеза систем. Эта трактовка наиболее адекватно отражает направления системного анализа и совокупность используемых им методов для целенаправленных (в том числе – экономических) систем.

Независимо от того, применяется ли системный анализ только к задачам управления экономическими системами или к исследованию системы в целом, включая цели, организационную структуру и процессы принятия текущих решений, он предлагает методику проведения системного исследования, организацию процесса принятия решения, делает попытку предложить подходы к выполнению этапов методики в конкретных условиях. При этом выбор методов и приемов выполнения всех этапов системного анализа базируется на использовании понятий и закономерностей общей теории систем.

Итак, в случае если придерживаться экономического контекста, системный анализ — это совокупность определенных научных методов и практических приемов решения разнообразных проблем, возникающих во всех сферах целенаправленной деятельности общества, на базе системного подхода и представления объекта исследования в виде системы. Характерным для системного анализа является то, что поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей деятельности системы, при функционировании которой возникла данная проблема. При этом устанавливается соответствие между этими целями, возможными путями решения возникшей проблемы и необходимыми для этого ресурсами.

Читайте также

referatwork.ru

Курсовая работа - Основные подходы к построению ММ систем.

Математические схемы моделирования систем.

Основные подходы к построению ММ систем.

Исходной информацией при построении ММ процессов функционирования систем служат данные о назначении и условиях работы исследуемой (проектируемой) системы S. Эта информация определяет основную цель моделирования, требования к ММ, уровень абстрагирования, выбор математической схемы моделирования.

Понятие математическая схема позволяет рассматривать математику не как метод расчёта, а как метод мышления, средства формулирования понятий, что является наиболее важным при переходе от словесного описания к формализованному представлению процесса её функционирования в виде некоторой ММ.

При пользовании мат. схемой в первую очередь исследователя системы должен интересовать вопрос об адекватности отображения в виде конкретных схем реальных процессов в исследуемой системе, а не возможность получения ответа (результата решения) на конкретный вопрос исследования.

Например, представление процесса функционирования ИВС коллективного пользования в виде сети схем массового обслуживания даёт возможность хорошо описать процессы, происходящие в системе, но при сложных законах входящих потоков и потоков обслуживания не даёт возможности получения результатов в явном виде.

Математическую схему можно определить как звено при переходе от содержательного к формализованному описанию процесса функционирования системы с учётом воздействия внешней среды. Т.е. имеет место цепочка: описательная модель — математическая схема — имитационная модель.

Каждая конкретная система S характеризуется набором свойств, под которыми понимаются величины, отображающие поведение моделируемого объекта (реальной системы) и учитываются условия её функционирования во взаимодействии с внешней средой (системой) Е.

При построении ММ системы S необходимо решить вопрос о её полноте. Полнота моделирования регулируется, в основном, выбором границ «Система S — среда Е». Также должна быть решена задача упрощения ММ, которая помогает выделить основные свойства системы, отбросив второстепенные в плане цели моделирования.

ММ объекта моделирования, т.е. системы S можно представить в виде множества величин, описывающих процесс функционирования реальной системы и образующих в общем случае следующие подмножества:

— совокупность Х — входных воздействий на S хiÎХ, i=1…nx;

— совокупность воздействий внешней среды vlÎV, l=1…nv;

— совокупность внутренних (собственных) параметров системы hkÎH, k=1…nh;

— совокупность выходных характеристик системы yjÎY, j=1…ny.

В перечисленных множествах можно выделить управляемые и неуправляемые величины. В общем случае X, V, H, Y не пересекаемые множества, содержат как детерминированные так и стохастические составляющие. Входные воздействия Е и внутренние параметры S являются независимыми (экзогенными) переменными, Выходные характеристики — зависимые переменные (эндогенные). Процесс функционирования S описывается оператором FS:

(1)

— выходная траектория. FS — закон функционирования S. FS может быть функция, функционал, логические условия, алгоритм, таблица или словесное описание правил.

Алгоритм функционирования AS — метод получения выходных характеристик с учётом входных воздействий Очевидно один и тот же FS может быть реализован различными способами, т.е. с помощью множества различных AS.

Соотношение (1) является математическим описанием поведения объекта S моделирования во времени t, т.е. отражает его динамические свойства. (1) — это динамическая модель системы S. Для статических условий ММ есть отображения X, V, H в Y, т.е. (2)

Соотношения (1), (2) могут быть заданы формулами, таблицами и т.д.

Также соотношения в ряде случаев могут быть получены через свойства системы в конкретные моменты времени, называемые состояниями.

Состояния системы S характеризуются векторами:

и, где в момент tlÎ(t0, T)

в момент tllÎ(t0, T) и т.д. к=1…nZ.

Z1(t), Z2(t)… Zk(t) — это координаты точки в к-мерном фазовом пространстве. Каждой реализации процесса будет соответствовать некоторая фазовая траектория.

Совокупность всех возможных значений состояний { } называется пространством состояний объекта моделирования Z, причём zkÎZ.

Состояние системы S в интервале времени t0<t£Tl полностью определяется начальными условиями, где входными, внутренними параметрами и воздействиями внешней среды, которые имели место за промежуток времени t* — t0c помощью 2-х векторных уравнений:

; (3)

. (4)

иначе:. (5)

Время в мод. S может рассматриваться на интервале моделирования (t0, T) как непрер., так и дискретное, т.е. квантованное на отрезке длин. Dt.

Таким образом под ММ объекта понимаем конечное множество переменных { } вместе с математическими связями между ними и характеристиками .

Моделирование называется детерминированным, если операторы F, Ф детерминированные, т.е. для конкретного входа выход детерминированный. Детерминированное моделирование — частный случай стохастического моделирования. В практике моделирование объектов в области системного анализа на первичных этапах исследования рациональнее использовать типовые математические схемы: диф. уравнения, конечные и вероятностные автоматы, СМО и т.д.

Не облад. такой степенью общности, как модели (3), (4), типовые математические схемы имеют преимущество простоты и наглядности, но при существенном сужении возможности применения.

В качестве детерминированных моделей, когда при исследовании случайный факт не учитывается, для представления систем, функционирующих в непрерывном времени, используются дифференциальные, интегральные и др. уравнения, а для представления систем, функционирующих в дискретном времени — конечные автоматы и конечно разностные схемы.

В начале стохастических моделей (при учёте случайного фактора) для представления систем с дискретным временем используются вероятностные автоматы, а для представления систем с непрерывным временем — системы массового обслуживания (СМО). Большое практическое значение при исследовании сложных индивидуальных управленческих систем, к которым относятся АСУ, имеют так называемые агрегативные модели.

Aгрегативные модели (системы) позволяют описать широкий круг объектов исследования с отображением системного характера этих объектов. Именно при агрегативном описании сложный объект расчленяется на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечивая взаимодействие частей.

www.ronl.ru

Сочинение - Системный анализ - Информатика, программирование

и его значение для науки и практики

В настоящее время лишь немногие ученые могут назвать себя математиками, или физиками, или биологами, не прибавляя к этому дальнейшего ограничения. Ученый становится теперь топологом, или акустиком, или специалистом по жесткокрылым.

Н. Винер

Введение

Приведенная выше фраза Н. Винера, послужившая эпиграфом к данному реферату, хотя и была высказана более полувека назад, не потеряла своей актуальности и в наши дни. Более того, ситуация усугубилась многократно. Концептуальный каркас, обслуживающий науку на протяжении многих лет, все чаще и чаще начинает не срабатывать по той простой причине, что он оказывается неадекватным современным задачам и даже самой их постановке. А.И. Уемов, ссылаясь на источники XIX века, пишет, что Лейбниц был последним человеком, знавшим “все на свете” [1]. Действительно, еще в XVIII в объем знаний был таков, что ученые того времени могли знать несколько языков, проводить опыты по физике, химии, делали открытия в математике, а в дополнение к этому занимались поэзией. В настоящее же время, знания человека о природе разрослись до такой степени, что не представляется возможным охватить не только весь их объем, но даже и отдельные его области как математика, физика, биология и т.п. Ученые все глубже углубляются в изучение своих областей, часто не отдавая себе отчета о полезности этих знаний. С другой стороны, для современного ученого необходимо получение сведений из других отраслей науки. Появление таких дисциплин, как биофизика, физическая химия, биохимия, бионика, математическая лингвистика, требует сочетания сведений из различных областей. Таким образом, налицо реальное противоречие в развитии науки.

И.В. Блауберг и Э.Г. Юдин поднимают следующий вопрос: “Чего ждут от современной науки, и чего хочет сама наука?” [2]. Отвечая на него, они говорят: “ …специфической чертой социальной роли науки в современных условиях является направленность научного познания в целом на создание эффективных средств управления как природными, так и социальными процессами”.

Еще в первой половине XX века масштабы и характер воздействия человека на природу были таковы, что между возможностями, которые заключали в себе эти условия, и их реальным использованием существовал внушительный интервал. Однако сейчас положение изменилось самым решительным образом. Мощь природы не только перестала казаться бесконечной, но во многих отношениях уже сейчас требует от общества специальных усилий, направленных на ее поддержание, и даже восстановление. Кроме того, сознательно регулируемым предметом деятельности становится сама деятельность человека: иначе говоря, резко усиливается воздействие человека на всю систему социальных отношений, а вместе с тем возрастает социальное знание поставляющего инструментальные и иные средства для такого воздействия.

Эти причины явились предпосылками возникновения общей теории систем, которая оформилась как самостоятельная дисциплина в 40х-50х годах ХХ века и призвана помочь человечеству в преодолении недостатков узкой специализации, усилении междисциплинарных связей, развитии диалектического видения мира, системного мышления.

Системный анализ со временем стал меж- и наддисциплинарным курсом, обобщающий методологию исследования сложных технических и социальных систем.

С ростом населения на планете, ускорением научно-технического прогресса, угрозой голода, безработицы и различных экологических катастроф, становится все более важным применение системного анализа.

Тема моей диссертационной работы звучит как “Исследование социально-экономических аспектов использования гибких производственных систем”. Кроме знания экономики исследование этой темы требует знаний по социологии, психологии, организации и технологии производства и т.д. Системный анализ предоставляет инструментарий, называемый системной парадигмой, без применения которого, исследование этой проблемы усложняется многократно. Системный анализ также представляет собой наиболее надежную концептуальную основу современного менеджмента.

При исследовании доступной мне литературы я пришел к следующим выводам. В литературе, посвященной данному вопросу, просматривается относительно четкое разделение ученых на два лагеря: сторонников абстрактной теории систем и сторонников прагматического использования системной методологии. Западные авторы (Дж.ванГиг, Р. Эшби, Р. Акофф, Ф. Эмери, С. Бир) большей частью склоняются к прикладному системному анализу, применению его для анализа и проектирования организаций. Классики советского системного анализа (А.И.Уемов, М.В. Блауберг, Э.Г.Юдин, Ю.А. Урманцев и др.) большее внимание уделяют теории системного анализа, как каркаса увеличивающегося научного знания, определению философских категорий “система”, “элемент”, “часть”, “целое” и т.п. Для меня больший интерес представляет применение системного анализа для проектирования и управления человеко-машинными системами, поэтому при работе над данным рефератом я больше внимания уделил работам западных авторов.

Данный реферат состоит из четырех частей. Первая часть реферата посвящена истории зарождения, возникновения и развития системного знания, в ней приведены имена ученых, развивавших и продвигавших науку о системах, и их вклад в системный анализ. Вторая часть посвящена описанию базового круга понятий, которыми оперирует системный анализ. В третьей части приведены основные принципы, на которых базируется системный анализ, кратко описывается его методология, там же дано сравнение механистического и системного подходов. Четвертая часть, обобщая и систематизируя предыдущие части, описывает области, в которых применяется системный анализ, или в которых его применение имеет большие перспективы.

История возникновения общей теории систем.

Круг значений понятия “система” в греческом языке весьма обширен: сочетание, организм, устройство, организация, союз, строй, руководящий орган. Первенство в использовании этого понятия приписывается стоикам [2]. Также это понятие прослеживается у Аристотеля.

Некоторые идеи, лежащие в основе общей теории систем встречаются уже у Гегеля. Они сводятся к следующему:

Целое есть нечто большее, чем сумма частей.

Целое определяет природу частей.

Части не могут быть познаны при рассмотрении их вне целого.

Части находятся в постоянной взаимосвязи и взаимозависимости.

В явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами первым поставил М.А. Ампер. В своей работе “Опыт о философии наук, или аналитическое изложение классификации всех человеческих знаний” (ч.1 — 1834г., ч.2 — 1843) при построении и классификации всевозможных, в том числе и не существовавших тогда, наук, он выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой. Однако первый по-настоящему научный труд по этой тематике написал польский философ-гегельянец Б. Трентовский. В 1843г. он опубликовал книгу “Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом”. Трентовский ставил целью построение научных основ практической деятельности руководителя (“кибернета”). Он подчеркивал, что действительно эффективное управление должно учитывать все важнейшие внешние и внутренние факторы, влияющие на объект управления. Главная сложность управления, по мнению Трентовского, связана со сложностью поведения людей. Используя знания диалектики, Трентовский утверждал, что общество, коллектив, да и сам человек — это система, единство противоречий, разрешение которых и есть развитие.

Однако в середине XIX века знания Трентовского оказались невостребованными. Практика управления еще могла обходиться без науки управления. Кибернетика была на время позабыта.

В 1891г. академик Е.С. Федоров, работавший в области минералогии и кристаллографии, изучавший особенности строения кристаллических решеток, отметил, что все невообразимое разнообразие природных тел реализуется из ограниченного и небольшого числа исходных форм. Развивая системные представления, он установил и некоторые закономерности развития систем. Ему принадлежит наблюдение, что главным средством жизнеспособности и прогресса систем является не их приспособленность, а способность к приспособлению (“жизненная подвижность”), не стройность, а способность к повышению стройности.

Следующая ступень в изучении системности как самостоятельного предмета связана с именем А.А. Богданова. С 1911 по1925гг. вышли три тома книги “Всеобщая организационная наука (тектология)”. Богданову принадлежит идея о том, что все существующие объекты и процессы имеют определенную степень, уровень организованности.Все явления рассматриваются как непрерывные процессы организации и дезорганизации. Богданову принадлежит ценнейшее открытие, что уровень организации тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств его частей. Особенностью тектологии Богданова является то, что основное внимание уделяется закономерностям развития организации, рассмотрению соотношений устойчивого и изменчивого, значению обратных связей, учету собственных целей организации, роли открытых систем. Он подчеркивал роли моделирования и математики как потенциальных методов решения задач тектологии.

По настоящему явное и массовое усвоение системных понятий, общественное осознание системности мира, общества и человеческой деятельности началось с 1948г., когда американский математик Н. Винер опубликовал книгу под названием “Кибернетика”. Первоначально он определил кибернетику как “науку об управлении и связи в животных и машинах”. Такое определение сформировалось у Винера, благодаря его особому интересу к аналогиям процессов в живых организмах и машинах, однако оно неоправданно сужает сферу приложения кибернетики. Уже в следующей книге “Кибернетика и общество” Н.Винер анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе.

С кибернетикой Винера связаны такие продвижения, как типизация моделей систем, выявление особого значения обратных связей в системе, подчеркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе систем, осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности ее количественного описания, развитие методологии моделирования вообще и, в особенности идеи математического эксперимента с помощью ЭВМ.

Параллельно, и как бы независимо, от кибернетики прокладывался еще один подход к науке о системах — общая теория систем. Идея построения теории, приложимой к системам любой природы, была выдвинута австрийским биологом Л.Берталанфи. Один из путей реализации этой идеи Берталанфи видел в том, чтобы отыскивать структурное сходство законов, установленных в различных дисциплинах, и, обобщая их, выводить общесистемные закономерности. Одним из важнейших достижений Берталанфи считается введение им понятия открытой системы. В отличие от винеровского подхода, где изучаются внутрисистемные обратные связи, а функционирование систем рассматривается просто как отклик на внешнее воздействие, Берталанфи подчеркивает особое значение обмена веществом, энергией и информацией (негэнтропией) с открытой средой. [3]

Отправной точкой общей теории систем как самостоятельной науки можно считать 1954г., когда было организовано общество содействия развитию общей теории систем. Свой первый ежегодник “Общие системы” общество опубликовало в 1956г. В статье, помещенной в первом томе ежегодника, Берталанфи указал причины появления новой отрасли знания:

Существует общая тенденция к достижению единства различных естественных и общественных наук.

Такое единство может быть предметом изучения ОТС.

Эта теория может быть важным средством формирования строгих теорий в науках о живой природе и обществе.

Развивая объединяющие принципы, которые имеют место во всех областях знания, эта теория приблизит нас к цели — достижению единства науки.

Все это может привести к достижению необходимого единства научного образования [4].

Приведенный исторический экскурс показывает, что развитием системного анализа занимались ученые самых различных специальностей: Ампер — физик, Трентовский — философ, Федоров — геолог, Богданов — медик, Винер — математик, Берталанфи — биолог. Это еще раз указывает на положение общей теории систем — в центре человеческих знаний. По степени общности Дж. ван Гиг ставит общую теорию систем на один уровень с математикой и философией [4].

Близко к ОТС на дереве научного знания расположены другие науки, занимающиеся изучением систем: кибернетика, телеология, теория информации, инженерная теория связи, теория ЭВМ, системотехника, исследование операций и сопряженные с ними научные и инженерные направления. [5]

Философские категории, используемые в системном анализе

Акофф и Эмери пишут:

Кибернетики дают цели и информации такие определения, которые как нельзя лучше приспособлены для исследований, проводимых самими кибернетиками. Затем они заявляют, что эти определения в равной степени подходят и для других областей. Однако кое-кто из психологов и социологов понимает, что специфика изучаемых ими явлений не отражена в определениях кибернетика, поэтому они усматривают в его предложениях только метафоры или аналогии. [5]

Таким образом, из этого следует, что необходима система понятий и способов измерений, которая выходила бы за пределы кибернетики и учитывала бы интересы специалистов, изучающих поведение, как индивидуальное, так и общественное. Эта система понятий должна быть достаточно общей, чтобы охватывать исследования многих типов явлений, проводимые различными дисциплинами. Кроме того, желательно, чтобы она положила начало действительно междисциплинарным исследованиям.

Общая теория систем, как дисциплина, претендующая на роль “скелета науки” возложила функцию разработки такой системы на себя.

Вышеупомянутые Акофф и Эмери [5] критически переработали обширный материал и предложили свою концепцию. Определения, которые они дают многим понятиям, достаточно широки и отличаются полнотой, но большая часть этих определений слишком громоздка и включение многих из них, заслуживающих внимания, в объем данного реферата не представляется целесообразным. Большое внимание определению системы понятий уделяет Дж. ван Гиг [4]. Не обошли стороной этот вопрос и советские авторы А.И.Уемов, И.В.Блауберг и Э.Г.Юдин и др.

Система

Центральной концепцией теории систем, кибернетики, системного анализа, всей системологии является понятие системы. Поэтому очень многие авторы анализировали это понятие, развивали определение системы до различной степени формализации.

К примеру, ван Гиг [4] дает достаточно краткое определение:

Система — совокупность или множество связанных между собой элементов.

Постепенно развивая это понятие, он определяет систему как совокупность живых или неживых элементов, либо и тех и других вместе.

В конечном итоге он дает два варианта определения:

Система — совокупность частей или компонентов, связанных между собой организационно. При выходе из системы части системы продолжают испытывать на себе ее влияние и претерпевают изменения.

Под системой может пониматься естественное соединение составных частей, самостоятельно существующих в природе, а также нечто абстрактное, порожденное воображением человека.

Данные как определения, приведенные выше постулаты, на мой взгляд, следует отнести к свойствам систем, хотя и очень важным.

А.И. Уемов, проводя анализ тридцати пяти (!) различных определений понятия “система”, останавливается на следующих:

Система — множество объектов, на котором реализуется определенное отношение с фиксированными свойствами.

Система — множество объектов, которые обладают заранее определенными свойствами с фиксированными между ними отношениями [1] .

Эти определения, несмотря на краткость достаточно полны, однако слишком тяжелы для восприятия.

Мне представляется интересным определение Р. Эшби:

Система — любая совокупность переменных, которую наблюдатель выбирает из числа переменных, свойственных реальной “машине”.

Однако это определение характерно описанной выше ситуацией: оно хорошо для кибернетика, но инженера, или, скажем, психолога оно удовлетворит не в полной мере.

Наилучшим из встреченных мною, я считаю определение Акоффа и Эмери:

Система — множество взаимосвязанных элементов, каждый из которых связан прямо или косвенно с каждым другим элементом, а два любые подмножества этого множества не могут быть независимыми [5].

Это определение достаточно полно, подходит для специалистов различных областей и легко воспринимается.

Свойства области существования системы и накладываемые на нее ограничения определяют научный подход и методологию, которые должны быть использованы при изучении системы.

Живые и неживые системы

Живыми называются системы, обладающие биологическими функциями, такими, как рождение, смерть и воспроизводство. Иногда понятия “рождение” и “смерть” связывают с неживыми системами при описании процессов, которые как бы похожи на жизненные, но не характеризуют жизнь в ее биологическом смысле.

Абстрактные и конкретные системы

По определению Акоффа и Эмери [5], система называется абстрактной, если ее элементы являются понятиями. Систему относят к конкретным, если по крайней мере два ее элемента являются объектами. Дж. ван Гиг дополняет эти определения, назвав систему конкретной, если ее элементы являются либо объектами, либо субъектами, либо и теми и другими. Это не лишает общности определение Акоффа. Все абстрактные системы являются неживыми, в то время как конкретные системы могут быть и живыми, и неживыми.

Открытые и замкнутые системы

Деление систем на открытие и замкнутые является важным основанием классификации систем. Система является замкнутой, если у нее нет окружающей среды, т. е. внешних контактирующих с ней систем. К замкнутым относятся и те системы, на которые внешние системы не оказывают существенного влияния. Примером замкнутой системы может служить часовой механизм. Система называется открытой, если существуют другие, связанные с ней системы, которые оказывают на нее воздействие и на которые она тоже влияет. Различие между открытыми и замкнутыми системами является основным моментом в понимании фундаментальных принципов ОТС. Всякая попытка рассмотрения открытых систем как замкнутых, когда внешняя среда не принимается во внимание, таит в себе большую опасность, которую необходимо полностью осознать.

Все живые системы — открытые системы. Неживые системы являются относительно замкнутыми; наличие обратной связи наделяет их некоторыми неполными свойствами живых систем, связанными с состоянием равновесия.

Элемент

Элемент — представляет собой далее не делимый компонент системы при данном способе расчленения [2].

При определении этого понятия нет такого большого количества мнений, как в случае с понятием “система”. Все авторы дают сходные определения, но при этом часто говорят, что элементы могут в свою очередь представлять собой системы, т. е. быть подсистемами. Даже более того, чаще всего так оно и бывает. Поэтому для системоаналитика при анализе организации (составлении модели) большого труда стоит разбить цельную систему на конечное число элементов, чтобы избежать излишней сложности и не потерять в адекватности модели.

Ван Гиг, классифицируя элементы, делит их на живые и неживые, входные и выходные [4]. Различие между входными элементами и ресурсами очень незначительно и зависит лишь от точки зрения и условий. В процессе преобразования входные элементы — это те элементы, которые потребляют ресурсы. Определяя входные элементы и ресурсы систем, важно указать, контролируются ли они проектировщиком системы, т. е. следует их рассматривать как часть системы или как часть окружающей их среды (см. раздел ниже). При оценке эффективности системы входные элементы и ресурсы обычно относят к затратам. Выходные элементы представляют собой результат процесса преобразования в системе и рассматриваются как результаты, выходы или прибыль.

Окружающая среда

Окружающую среду можно в некоторой степени противопоставить (или сравнить) с элементом. Элемент ограничивает систему “снизу”, т.е. определяет уровень детализации, ниже которого не стоит опускаться. Окружающая среда устанавливает внешние границы, что совершенно необходимо при изучении открытых систем — систем, взаимодействующих с другими системами. При анализе организаций, устанавливая границы, мы определяем, какие системы можно считать находящимися под контролем лица, принимающего решение, и какие остаются вне его влияния. Однако, как бы ни устанавливались границы системы, нельзя игнорировать ее взаимодействие с окружающей средой, ибо в этом случае принятые решения могут оказаться бессмысленными.

Структура

Понятие структуры связано с упорядоченностью отношений, которые связывают элементы системы. “Чтобы получить велосипед, недостаточно получить “ящик” со всеми его деталями. Необходимо еще правильно соединить детали между собой”[3].

Перегудов и Тарасенко определяют структуру системы как совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами [3].

Акофф и Эмери говорят о структуре как об очень общем понятии, включающем геометрические, кинематические, механические и морфологические аспекты [5].

Структура может быть простой или сложной в зависимости от числа и типа взаимосвязей между частями системы. В сложных системах должна существовать иерархия, т. е. упорядочение уровней подсистем, частей и элементов. От типа и упорядоченности взаимоотношений между компонентами системы в значительной степени зависят функции систем и эффективность их выполнения.

Организация

Организация является характеристикой систем, которая не тождественна сложности структуры.

Акофф и Эмери определяют организацию как “по крайней мере частично самоуправляемую систему”, наделенную следующими характеристиками.

Сущность. Организации являются системами типа “человек — машина”.

Структура. Система должна обладать способностью выбирать направления деятельности, ответственность за которую может быть распределена между элементами системы на основе их функций (торговля, производство, проведение расчетов и т. д.), местоположения или других признаков.

Коммуникация. Коммуникация играет важную роль в определении поведения и взаимодействия подсистем в организации.

Выбор решений. Участники должны распределить между собой задачи и соответствующие направления деятельности [5].

Ван Гиг называет организации системами более высокого порядка, чем остальные живые системы, поскольку они отличаются большей сложностью и сознательно движутся в направлении выбранной ими цели. Системы низкого уровня организации имеют меньшую сложность и их цели определяются внешней средой или другими системами.

Общая теория систем провела грань (и это является ее заслугой) между теорией неживых систем, к которым применим механистический подход, и теорией живых систем, для которых требуется нечто другое.

Модель

Модель — некий объект-заместитель, который в определенных условиях может заменять объект-оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала, причем имеет существенные преимущества удобства. Модель можно также определить как способ существования знаний.

В результате деятельности математиков, логиков и философов была создана теория моделей. Согласно ей модель — это результат отображения одной абстрактной материальной структуры на другую, также абстрактную, либо результат интерпретации первой модели в терминах и образах второй [4].

Модели могут быть качественно различными, они образуют иерархию, в которой модель более высокого уровня (например, теория) содержит модели нижних уровней (скажем, гипотезы) как свои части, элементы.

Целесообразная деятельность невозможна без моделирования. Сама цель уже есть модель желаемого состояния. И алгоритм деятельности — также модель этой деятельности, которую еще предстоит реализовать.

Энтропия, неопределенность и информация

Энтропией называется степень неупорядоченности. В термодинамике, откуда заимствовано это понятие, энтропия связывается с вероятностью возникновения определенного расположения молекул. В кибернетике и ОТС энтропия означает величину разнообразия системы, где под разнообразием понимается степень неопределенности, возникающей при выборе из большого числа всевозможных вариантов. Для уменьшения энтропии необходимо уменьшить существующую неопределенность, что обеспечивается путем получения информации. Понятия энтропии и количества информации можно использовать для того, чтобы дать характеристику живым и неживым системам. Неживые системы (рассматриваемые обычно как замкнутые) имеют тенденцию развиваться по направлению к состоянию максимальной неупорядоченности и энтропии. Отличительной чертой живых (а значит, открытых) систем является их сопротивляемость процессу разупорядочения и их развитие по направлению к состояниям более высокой организации. Общая теория систем объясняет эти тенденции, основываясь на следующих фактах:

а) обработка информации приводит к соответствующему уменьшению положительной энтропии;

б) получение энергии из внешней среды (увеличение отрицательной энтропии) противодействует ослабевающим тенденциям неотвратимого естественного процесса (увеличению положительной энтропии) [7].

Обратная связь

Управляющий механизм любой системы, будь это рулевое управление автомобиля, или социо-техническая система, основан на принципе подачи выходного сигнала обратно на вход. Существует положительная и отрицательная обратная связь. Положительная обратная связь обычно приводит к неустойчивым состояниям системы, тогда как отрицательная обратная связь позволяет обеспечить устойчивое управление системой.

Приведенный выше набор определений является базовым для общей теории систем. Без оперирования этими понятиями невозможно ни структурирование научного знания, ни анализ организаций. На определении этих понятий останавливается большинство авторов.

Основные постулаты общей теории систем.

Развитие ОТС было вызвано необходимостью дополнить концептуальные схемы, известные под названием аналитико-механистического подхода и связанные с науками о неживой природе. Определение “механистический” используется, по-видимому, потому, что в них господствующими были законы механики Ньютона. Их называют, кроме того, “аналитическими”, так как они основаны на принципах анализа: от целого к частям и от более сложного к более простому. Схемы являются также дедуктивными, т. е. используется переход от общего к частному.

С помощью таких подходов можно правильно объяснить явления, связанные с системами неживой природы. Однако для исследования систем в биологии, бихевиоризме, социологии они не подходят.

Аналитико-механистическим подходам свойственны следующие недостатки:

Они не могут дать объяснения сущности таких понятий, кик организация, самосохранение, регулирование, характеризующих живые системы.

Аналитический метод непригоден для изучения систем, которые должны рассматриваться неделимыми: существование неделимых целых делает разложение на составные части бессмысленным или невозможным. Важным предположением аналитико-механистического подхода является тот факт, что свойства всей системы не могут быть выведены из свойств ее частей.

Механистические теории были построены не для изучения сложных организованных систем со сложными структурами и сильными взаимосвязями, а с другой целью.

Системный подход — это принцип исследования, при котором рассматривается система в целом, а не ее отдельные подсистемы. Его задачей является оптимизация системы в целом, а не улучшение эффективности входящих в нее подсистем.

Цель ОТС заключается в построении концептуальной и диалектической основы для развития методов, пригодных для исследования более широкого класса систем, чем те, которые связаны с неживой природой. Общая теория систем лишена отмеченных выше недостатков и обладает следующими достоинствами:

Использует “целостный” подход к системам (в соответствии с которым все явления рассматриваются как “целостности”) при сохранении идентичности систем и свойств неделимых элементов.

Повышает общность частных законов посредством нахождения подобных структур в системах (изоморфизм) независимо от того, к каким дисциплинам и специальным наукам относятся эти законы.

Побуждает к использованию математических моделей, которые описаны с помощью языка, не зависимого от конкретного смысла; эти модели благодаря свойственной им общности помогают установить аналогию (или ее отсутствие) между системами. С помощью математических моделей мы переходим “от анализа содержания к анализу структуры”, что “позволяет избежать многих ненужных исследований”. Недостаток такого подхода заключается в том, что реальные системы не полностью поддаются описанию с помощью математических моделей.

Способствует единству науки, являясь “связующей основой для систематики знаний”. Общую теорию систем можно рассматривать как “систему систем”, указывающую на расхождение и на сходство между различными дисциплинами .

Улучшениесистем основано на аналитическом методе, когда условия работы данной системы и соответствующих элементов изучаются методами дедукции и редукции, чтобы определить причину отклонений от нормы. При системном подходе идут от частного к общему, а проект наилучшей системы определяется методами индукции и синтеза.

Проектирование системы в целом означает создание оптимальной конфигурации (структуры) системы.

Говоря иными словами, для “мягких” систем неприменим подход который успешно реализуется для “жестких”. При работе с “жесткими” системами обычно оперируют со следующими понятиями:

· проектирование;

· оптимизация;

· реализация;

в то время, как для “мягких” систем более характерны понятия:

· возможность;

· желательность;

· адаптация;

· обучение.

Также при исследования мягких систем, очень широко используются следующие методы:

· дельфийский метод;

· теория катастроф;

· многопараметрические модели принятия решений;

· теория размытых множеств (метаязык неопределенности).

При анализе мягких систем широко используется эвристическое программирование. К нему прибегают при решении слабо формализуемых задач.

Важнейшим инструментом системного анализа является использование подобия (на языке ОТС “изоморфизма”) систем из различных областей. Так У.Р. Эшби впервые ввел в практику системного анализа понятие и модель гомеостата [9], которую современные экономисты успешно используют для исследования рынка, как состоящего из рынка денег, товарного рынка, рынка труда и рынка ценных бумаг.

Еще одним примером успешного использования изоморфизма является модель нервной системы, которую составил С. Бир и успешно применял при анализе организаций, и даже предпринял попытку внедрения в экономике целого государства (Чили, правительство Альенде), которая принесла некоторые результаты, однако программа не была окончательно реализована по политическим причинам [7].

Однако, применяя изоморфизм систем, необходимо помнить принцип эмерджентности, суть которого заключается в том, что то, что истинно в малом, может оказаться ложным в большом и наоборот [5].

Таким образом, на сравнении механистического и системного подходов, а также на кратком описании некоторых методов была очертана методология системного анализа, которая все еще окончательно не сформировалась, но уже известны основные направления ее развития.

Применение системного подхода в различных сферах человеческой деятельности.

Анализируя литературу и обобщая вышесказанное можно определить, чтосистемный подход может быть рассмотрен как методология проектирования, общая концептуальная основа, новый научный метод, метод анализа организаций, системное управление, метод, связанный с системным проектированием, исследованием операций, экономической оценкой и т. д., и как прикладная ОТС.

Системный подход как методология проектирования

Руководящие работники самых различных областей жизнедеятельности испытывают большие трудности оттого, что вынуждены изучать все стороны интересующей их проблемы и из всех возможных точек зрения выбрать только одну. Принятые ими даже не очень значительные решения оказывают определенное влияние на одну или несколько систем, на их структуру, функционирование, а также каждый элемент в отдельности. Поскольку изменения в некоторых системах могут повлиять на ход развития других систем, то лицо, принимающее решение (ЛПР), должно учитывать такое влияние. Системный подход является общенаучной методологией, которая ориентирует в исследовании возникающих при этом вариантов, системы должны быть спроектированы сопределенной целью, а не предоставлены самим себе.

Системный подход как общая концептуальная основа

Системы, взятые из самых различных областей, имеют много общих свойств. Одной из задач системного подхода является нахождение подобных структур, свойств и явлений, относящихся к системам из различных областей. Это позволяет “повысить уровень общности законов”, сфера действия которых ограниченна. Подобие (“изоморфизм”) в данном случае не совпадает с полной аналогией. Уровень общности может быть повышен, если использовать общие обозначения и общую терминологию аналогично тому, как системное мышление применяется к внешне не связанным друг с другом областям.

Методы решения и модели.

Повышения уровня общности можно также достичь нахождением областей, в которых одни и те же модели описывают то, что внешне представляется не связанными между собой явлениями. Одной из задач системного подхода является нахождение взаимосвязей между методами решения, что позволяет расширить сферу их приложения и облегчить понимание новых явлений. Всякий раз, когда это возможно, следует отказываться от специализации и разделения.

Системный подход как научный метод

Методы научной парадигмы, с помощью которых был достигнут большой прогресс в физике, неприменимы к живым системам. Мир состоит из физических и живых систем. Эти два вида систем обладают множеством свойств, и соответствующие признаки этих систем настолько различны, что применение в обоих случаях одних и тех же методов приводит к серьезным недоразумениям и ошибкам. Научный метод, позволивший нам раскрыть физическую природу, должен быть дополнен другими методами, которые объяснили бы явления в живых системах. Системный подход и вызвавшая его появление ОТС стимулируют развитие системной парадигмы — метода, который имеет дело с такими процессами, как жизнь, смерть, рождение, развитие, адаптация, познание, причинность и взаимодействие. Этот метод мышления, который применим в таких областях, как биология и бихевиористская психология, создается с помощью системного подхода. Последний нуждается в качественно новом рациональном мышлении, которое дополнит парадигму традиционного научного метода и приведет к созданию новых подходов к измерению, объяснению, доказательству и проверке. Кроме того, системный подход обеспечит нас новыми способами решения проблем для случаев, когда мы имеем дело с так называемыми неустойчивыми понятиями, такими, как ценности, суждения, убеждения и чувства.

Системный подход как метод анализа организаций

Системный подход используется при исследовании организаций, т. е. систем, которые обладают определенной целью и созданы человеком для удовлетворения его потребностей. Системный подход дает возможность соединить анализ системы с позиций бихевиоризма и механики и рассматривать организацию как единое целое с целью достижения наибольшей эффективности всей системы, несмотря на наличие у ее компонентов противоречивых стремлений.

Переход к общему базису

Целью перехода к общему базису являются, во-первых, построение такого единого описательного языка, что каждое выражение любой из областей знания либо определяется на этом языке, либо может быть сведено к формуле на этом языке; во-вторых, создание такого единого множества законов, что каждый закон любой из областей знания либо является следствием законов этого множества, либо может быть сведен к ним. Условия перехода таковы, что правила, которые могут быть описаны с помощью некоторых выражений и законов, сводящихся к новым выражениям и законам, должны допускать описание в терминах последних. При этом исходные выражения и законы из рассмотрения исключаются. Один из возможных вариантов перехода содержит следующие шесть уровней перехода: социальные группы, многоклеточные живые существа, клетки, молекулы, атомы, элементарные частицы.

Подобные методы перехода очень неудобны тем, что законы выводимой науки выглядят очень сложными, когда они выражаются на языке фундаментальной науки. Понятие перехода представляет философский интерес. Однако в тех случаях, когда переход возможен, наше представление обо всей системе изменяется ненамного. Полное представление об очень сложной естественной системе может быть достигнуто с помощью теоретической системы такой же сложности, и тогда задача заключалась бы в предвидении теоретического образа всей системы.

Энциклопедическая совокупность знаний

Понятие науки охватывает множество тесно связанных между собой понятий. Наука не является логической или иерархической структурой. Сведения, полученные из всех областей знания, не могут быть собраны в единую иерархическую систему. Основанная на этом положении энциклопедия не претендует на завершенность. В ней просто собраны воедино и классифицированы сведения из различных дисциплин, и там, где это возможно, установлены соотношения между ними. Что касается связи понятия энциклопедии с нашей исходной проблемой, а именно с проблемой представления целого, то следует отметить, что энциклопедия должна нам помогать при решении различных задач, а не охватывать всю совокупность знаний. Сторонники объединенной науки ищут в некотором смысле “общую теорию обо всем”, которая заменит специальные дисциплины. Такая теория была бы практически бессодержательной, поскольку, выигрывая в общности, мы проигрываем в содержательности. “То, что мы можем сказать практически обо всем, есть почти ничто… Во всех случаях на любом уровне абстракции должна существовать оптимальная степень общности… В науке эта оптимальная степень общности не всегда достигается посредством специальных дисциплин”.

Общая теория систем требует многогранного подхода к решению проблем.

Общая теория систем и единство знаний

Уже было сказано, что общая теория систем может быть отнесена к общим наукам, таким, как математика и философия. Поэтому возникает задача достижения единства знаний. Обычно человек строит модели для того, чтобы изучить и установить связь между сущностью реальной действительности и явлениями. Модели могут иметь различный вид, но все они предназначены для того, чтобы лучше понять сложные явления окружающего нас мира. При изучении сложных систем необходимо рассматривать следующие две стороны вопроса: микроуровень, на котором выявляют основные причинно-следственные связи, объясняющие работу составных частей системы, и макроуровень, когда исследуют взаимосвязь между элементарными подсистемами. Традиционный научный метод и современные математические модели применимы для исследования на микроуровне, но становятся непригодными, когда мы имеем дело с макроуровнем. Такое положение дел способствовало развитию философской мысли в направлении интеграции отдельных областей знания об окружающем мире с помощью единого подхода. В связи с проблемой единства знаний возникают несколько вопросов: для чего нужно единство знаний? Как его достичь? Какие при этом возникают методологические проблемы?

Наличие отдельных элементов, пусть даже явно связанных между собой, не означает самостоятельного существования целого, частями которого они являются. Так, не существует эмпирической основы для создания всеобъемлющей теории о знаниях. Идеальная объединенная наука отрицает пользу специальных наук, которые в состоянии изучать лишь отдельные стороны окружающего мира, а все остальные аспекты упускают из виду.

С другой стороны, поиск объединенной науки имел также положительные результаты, которые привели к развитию ОТС. Он способствовал обнаружению ряда немаловажных “изоморфизмов”, или подобий, и улучшил взаимосвязь между областями знания, кажущимися на первый взгляд совершенно различными и несвязанными. Однако процесс систематизации должен быть не просто предложенным, а обоснованным эмпирически.

Заключение

Сопоставление аналитико-механистического подхода с системным подходом показывает, что в таких областях знания, как биология, бихевиористская психология и социология, а также в связанных с ними дисциплинах нельзя ограничиться аналитико-механистическим подходом. Это и послужило причиной возникновения ОТС, которая стала для вышеперечисленных дисциплин концептуальной и научной основой.

Как и другие научные подходы, системный подход не лишен методологических проблем, не имеющих удовлетворительного решения. В процессе применения системного подхода обнаруживаются проблемы дуализма, или двойственности.В практике системного анализа эти дилеммы получили названия: простота против сложности, оптимизация и субоптимизация, идеализация и реальность, инкрементализм против новаторства, политика и наука, связь с окружающей действительностью и нейтральная позиция.

Кроме того, общественные системы не поддаются строгому определению по своим целям, философии и масштабам. Исчерпывающее и строгое решение социальных проблем никогда не достигается. Несмотря на видимость точности, нет ни совершенно верных, ни совершенно неверных решений. Как утверждает ван Гиг “…нельзя считать неправильным все, что делается на практике в настоящее время в данном направлении, и правильным то, что хорошо выглядит в теории”[4].

Однако системный подход предлагает процедуру планирования, проектирования, оценки и реализации решений задач, имеющих системный характер. Поэтому в современном менеджменте, социологии, бихевиористской психологии и т.п. пока нет альтернативы использованию системного анализа.

Современный системный анализ — прикладная наука, нацеленная на выяснение причин реальных сложностей, возникших перед “обладателем проблемы” и на выработку вариантов их устранения. Системный анализ будет полезен как узким специалистам, так и ученым общетеоретического направления и послужит их сближению и обогащению.

www.ronl.ru

Смотрите также

• 
  Реферат на тему я подросток
• 
  Реферат на тему российская федерация
• 
  Литература для реферата по истории
• 
  Темы по менеджменту для реферата
• 
  Реферат мои права мои обязанности
• 
  Реферат я и мой мир
• 
  Я и мой мир реферат
• 
  Реферат основные гипотезы происхождения языка
• 
  Методика судейства в футболе реферат
• 
  Реферат приемочный контроль в аптеке
• 
  Реферат договор международного финансового лизинга