Cтраница 3
Для того, чтобы избежать этих ошибок, в процессе построения машинной модели проводятся многочисленные проверки того, что уже сделано. Так, после проведения каждого из этапов ( и даже каждого из подэтапов), описанных в предыдущих параграфах, необходимо остановиться и посмотреть, правильно ли проделана эта часть исследования. Такие локальные проверки, однако, помогают устранить в основном только технические ошибки. [31]
С середины 1978 г. компания Shell Development в США на трубопроводе Ozark использует машинную модель для детектирования утечек. Вычислительная машина привязана к системе дистанционного управления и сбора данных. В настоящее время система детектирования способна выявлять утечки в объеме чуть менее 30 м / ч за время, менее чем 2 мин. В дальнейшем за счет модификации системы предполагается повысить ее чувствительность до 15 м3 / ч, что составит примерно 1 % от расхода в трубопроводе. [32]
При этом следует учитывать, что на всех этапах моделирования переход от описания к машинной модели М, разбиение модели на части, выбор основных и второстепенных параметров, переменных и характеристик системы являются неформальными операциями, построенными на эвристических принципах, охватывающих как механизм принятия решений, так и проверку соответствия принятого решения действительности. [33]
Создание оптимальных человеко-машинных систем управления требует знания как моделей поведения человека, так и машинных моделей в системах управления производством. [34]
Иной точки зрения придерживается Нейссер [112] в своих интересных попытках описать психологически важные ограничения машинных моделей. Будучи хорошо знаком с работой вычислительных машин, Нейссер допускает, что вычислительные машины могут быть запрограммированы так, чтобы они учились на собственном опыте, обнаруживали разумное и целесообразное поведение и могли приходить к новым и, возможно, даже творческим результатам; тем не менее он считает, что процессы, приводящие к этим результатам, существенно отличаются от процессов, которые лежат в основе таких же ( или других) действий человека, и приводит ряд специальных аргументов, подтверждающих эту мысль. Так, он указывает, что в отличие от вычислительных машин люди устают от однообразия. Когда программа целенаправленна - она слишком целенаправленна. Далее, человеческая память менее гибка, чем память машины, которая может по команде запоминать и полностью забывать те или иные сведения. [35]
Следует отметить, что при машинном моделировании системы S характеристики процесса функционирования определяются на основе машинной модели М, построенной на основе имеющейся исходной информации об объекте моделирования. [36]
Настоящая книга предназначена для инженеров-исследователей, специалистов, занимающихся прикладной математикой, разработкой и применением машинных моделей нефтяных пластов. [37]
По нашему мнению, наряду с исследованиями натуральных ИПС, подобными Крэнфилдскому проекту, имеют смысл разработки машинных моделей ИПС, на которых можно гораздо проще выявить многие закономерности. В основу такой модели дол / гена быть, разумеется, положена некоторая более общая, математическая модель. Для этого может быть использована, например, описанная выше теоретико-множественная конструкция. Дальнейшая реализация машинной модели в самых общих чертах представляется так. [38]
Для анализа зависимости качества работы ИПС от особенностей ее устройства предлагается использовать построенную на основе этого описания машинную модель. [39]
С помощью варьирования величиной запаздывания при осуществлении машинных экспериментов по изучению движения замкнутой системы управления ( для чего используется машинная модель замкнутой системы управления) можно выяснить влияние на качество переходного процесса и точность обработки задающего сигнала эффекта запаздывания в формировании вектора управления. В результате этого процесса можно выяснить предельное значение запаздывания, при котором качество переходного процесса и точность отработки задания остаются в пределах, удовлетворяющих техническому заданию. Величина допустимого запаздывания определяет время, которое можно затратить на вычисление вектора управления, что в конечном счете определяет требуемое быстродействие вычислительной машины, используемой в качестве устройства управления. Аналогично, варьируя разрядностью слов, можно определить допустимую минимальную разрядность слов, представляющих числа в вышеупомянутом вычислительном устройстве. [40]
Таким образом метод структурных чисел позволяет значительно упростить и полностью формализовать весь процесс составления уравнений движения механической системы, а набор однострочных структурных сомножителей может быть непосредственно введен в ЭЦВМ в качестве машинной модели анализируемой колебательной системы металлорежущего станка. [41]
По современному представлению, в основе систем автоматизации проектирования ( САПР) сложных систем, в том числе робототехнических, должна лежать разветвленная имитационная система, включающая целый комплекс реализованных в виде программ машинных моделей отдельных подсистем проектируемой системы. [42]
Наблюдается хорошее совпадение между нашими моделями и некоторыми протоколами. Как машинная модель, так и испытуемые очень чувствительны к порядку, в котором предъявляются задачи, но их реакции не настолько сходны между собой, как нам хотелось бы. Необходимо поэтому создать новую процедуру переноса. В эксперименте, который не был непосредственно связан с моделированием, Уэллс изучал приемы, которыми испытуемый обучался методам решения дизъюнктивных задач. [43]
Ольха и липа должны быть 1-го сортй. Для мелких машинных моделей целесообразно применять облагороженную прессованную древесину - дельта и бали-нит. Влажность модельной древесины должна быть в пределах 10 - 12 / в. Модельная древесина, имеющая повышенную влажность, непригодна для работы, так как при высыхании изменяет форму и размеры моделей. [44]
Результаты Формена и Мейкина справедливы лишь для низкотемпературной области испытаний, когда можно пренебречь термо-активируемыми процессами преодоления дислокациями препятствий в плоскости скольжения. На основе машинной модели Формена и Мейкина в ряде работ [26 - 28] сделан анализ термически активируемого движения дислокаций с учетом некоторого распределения барьеров по их мощности. Известно, что скорость движения дислокаций в плоскости скольжения главным образом определяется временем ожидания перед препятствием до его преодоления за счет термической флуктуации или повышения приложенного напряжения. В работе [29] рассмотрено перемещение дислокаций при наличии дискретного спектра препятствий по размерам. Схематически движение дислокации через поле трех типов препятствий изображено на рис. 14, в. В положении а дислокация при своем движении слева направо зависает на препятствиях всех трех размеров. [45]