Cтраница 2
В настоящее время в связи с бурным развитием вычислительной техники моделирование процессов функционирования сложных технических систем находит все более широкое развитие. Особенно ярко это проявляется при проектировании пилотируемых космических комплексов. Известно, что применение прикладных математических методов анализа и прогнозирование характеристик наиболее эффективно на самых ранних этапах проектирования. В это время безопасность космических полетов только закладывается и поэтому налагает особую ответственность на принимаемые решения. От них во многом зависит и общий уровень БКП проекта, который может быть обеспечен и реализован в ходе его дальнейшей разработки. [16]
Определение конкретных значений указанных показателей с достаточной точностью связано с необходимостью моделирования процесса функционирования системы с разделением времени с учетом специфических для такой системы факторов. [17]
Для содействия на этой фазе испытаний отделом технического обслуживания разработан генератор искусственных эталонов для моделирования процесса функционирования системы по назначению, когда прикладные программы еще не полностью отлажены. [18]
Одним из способов обоснования группы показателей, наиболее полно описывающих движение СОИС к ее целям, является моделирование процессов функционирования системы более высокого порядка, чем рассматриваемая. [19]
Число таких реализаций, охватывающих весь период 2, определяется накоплением необходимой информации о поведении системы, достаточной для достоверных статистических выводов, ( При многократном моделировании процесса функционирования от момента т 0 до момента Тп следует иметь в виду, что нужно соблюдать необходимые предосторожности при формировании псевдослучайных последовательностей, чтобы избежать возможности взаимной зависимости моделируемых траекторий. [20]
Показатели, характеризующие структуру и свойства БТС, описывающие их поведение, могут быть определены: 1) путем обработки данных натурного либо имитационного эксперимента или 2) методом моделирования процессов функционирования системы. [21]
Это обстоятельство, с одной стороны, ставит определенные проблемы перед исследователями при подготовке и проведении эксперимента, а с другой - позволяет учитывать подготовку и опыт администраторов при моделировании процессов функционирования СОИС. [22]
Рассмотрим подэтапы, выполняемые при алгоритмизации и программировании модели, обращая основное внимание на задачи каждого подэтапа и методы их решения с иллюстрацией особенностей практической реализации на рассматриваемом конкретном примере моделирования процесса функционирования фрагмента СПД. [23]
Требуемая часть информации выводится из ЭВМ на печать, и ее используют для определения результирующих характеристик системы. В большинстве случаев моделирование процесса функционирования системы на ЭВМ производится с учетом случайных факторов. Поэтому этот метод называют методом статистического моделирования. Структура моделирующего алгоритма мало зависит от совокупности искомых величин и определяется в основном математической моделью системы. В то же время на универсальной ЭВМ может быть реализован любой формальный алгоритм. Поэтому для исследования процессов методом статистического моделирования нет необходимости всякий раз при разработке нового алгоритма создавать специальные моделирующие установки или специализированные цифровые машины. Для этого достаточно использовать универсальную ЭВМ, обладающую большим быстродействием и памятью. [24]
При этом рассматриваются различные варианты планов и способы их достижения управляемыми объектами; принимаются конкретные решения и планы их выполнения. Для повышения качества и обоснованности принимаемых решений в практике органов управления все шире применяются современные математические методы моделирования процессов функционирования управляемых систем и оптимизации разрабатываемых программ действий. [25]
Полезно заметить при атом следующее. В обзор [ 61 вошли практически все советские и зарубежные работы, опубликованные к середине 1976 г. и связанные с проблемой моделирования процесса функционирования пожарной охраны. Таких работ оказалось 127 из них 36, т.е. около 28 % принадлежали иностранным авторам ( в основном, американским), Большинство из указанных работ было опубликовано в период с 1971 по 1976 годы. [26]
Количественные показатели выражают надежность в виде числа; при помощи количественных показателей надежность измеряется или оценивается в принятой шкале оценок в абсолютных или относительных единицах. Количественные показатели определяются путем непосредственных статистических наблюдений на основе обработки результатов применения или испытания систем, а также путем аналитических расчетов или моделирования процесса функционирования систем. Они являются основными показателями надежности, обобщающими наиболее ценную информацию о степени приспособленности систем к применению по назначению. [27]
На доступном уровне систематически изложены вопросы теории надежности. Рассматриваются количественные показатели надежности, методы их инженерного расчета и статистической оценки; методика обоснования требований к надежности; способы повышения надежности путем резервирования н рациональных методов эксплуатации аппаратуры; влияние на надежность про-филактик и восстановительных работ; влияние систем контроля параметров на надежность; вопросы оценки оперативной эффективности сложных систем; методы оптимального резервирования при наличии ограничений; методы моделирования процессов функционирования с учетом надежности. Некоторые из этих вопросов рассмотрены впервые. [28]
Важным вопросом является выбор оптимальной периодичности включения программы контроля. Очень частое включение этой программы ведет к непроизводительным потерям полезного рабочего времени, а излишне редкое влечет за собой длительное функционирование системы в неработоспособном состоянии, что может привести к большим материальным потерям. Выбор оптимальной частоты применения программы контроля является весьма сложной задачей, которая также может быть решена с использованием моделирования процесса функционирования системы вместе с системой контроля. [29]
Эти вычислительные машины предназначены для решения сложных математических и научно-технических задач, задач планирования, учета и анализа производства. Дальнейшей модернизацией М-220 является машина М-222, предназначенная для решения математических, экономических задач, а также различных задач моделирования процессов функционирования сложных и больших систем. [30]