Лучшие программы для компьютерного моделирования

Определение 1

Лучшие программы для компьютерного моделирования — это программы, которые помогают выполнять различные конструкторские проекты путём построения модели проектируемого объекта.

Введение

3D-моделирование считается развивающимся и набирающим популярность направлением в разработке дизайна помещений, при использовании которого проектировщик (дизайнер) работает не с двумерным эскизом проекта, а с объёмной моделью. Такой подход имеет ряд преимуществ, и прежде всего это наглядное и реалистичное изображение проекта, что позволяет избежать многих ошибок и недоработок. Программы для построения моделей являются главным дизайнерским инструментом, с которым он работает больше всего при реализации требуемого проекта. По этой причине такие программы обязаны быть очень удобными и функциональными. Не менее важно, чтобы сформированные эскизные проекты смотрелись максимально реалистично, так как это почти всегда бывает главным убеждающим фактором для заказчика проекта. По вышеуказанным причинам при осуществлении подбора необходимой программы для построения модели, необходимо особое внимание обратить на следующие особенности:

  1. Уровень стабильности функционирования программы, а также её быстродействие.
  2. Необходимо проверить какие у программы требования к аппаратному обеспечению и ресурсам. Часто программы моделирования требуют много ресурсов и совсем не каждый компьютер им подходит.
  3. Сложность работы с программой, дружественность интерфейса. Эти параметры позволяют сэкономить время исполнения проекта.
  4. Реальное и красивое оформление внешнего вида законченного эскиза.
  5. Почти все качественные программы, которые обладают широким функциональным набором и удобным интерфейсом, как правило, являются платными, что объясняется их коммерческим предназначением.

Лучшие программы для компьютерного моделирования

При осуществлении выбора наилучшей моделирующей программы, которая при этом ещё и окажется платной, следует учесть уже гораздо большее количество характеристик. Технические характеристики лучших программных приложений для компьютерного моделирования представлены в приведённой ниже таблице:

Рисунок 1. Технические характеристики программ для ЗD-моделирования. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Правильный выбор программы определяет, какое количество времени и сил потребуется затратить дизайнеру для выполнения проекта, а в результате это влияет и на прибыльность проекта.

Программа Wings 3D обладает значительным инструментальным набором и даёт возможность выполнить очень реалистичные модели. Пример приведён ниже:

Рисунок 2. Модель, созданная в программе Wings 3D. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Программа является очень продвинутым проектным инструментом. Она поддерживает почти все самые распространённые форматы, позволяет использовать графические файлы и эскизы, которые были выполнены при помощи других программ. К её недостаткам следует отнести невозможность обрабатывать анимацию, не совсем удобная организация интерфейса, а также не поддерживаются новейшие форматы и тяжёлые файлы.

Программа Компас 3D сегодня является, пожалуй, наиболее распространённой программой при объёмном моделировании. Применяется она в основном в целях коммерции. Это объясняется тем, что она имеет самый полный функциональный набор и очень удобный интерфейс. Использование программы платное, стоимость её достаточно большая, но зато большое количество лицензионных версий. А именно, для коммерческих целей, личного, группового применения и так далее.

Программа требует наличия значительных аппаратных ресурсов, но есть и здесь разные версии, которые ориентированы на разные комплекты системных ресурсов. Следует заметить, что для неопытных пользователей могут возникнуть проблемы с её освоением.

Программа «Модуль для nanoCAD Plus», по сути, может и не считаться отдельной программой. Она является дополнением или программным модулем для программы nanoCAD, которая предназначена для черчения на плоскости. Этот модуль даёт возможность формировать несложные объёмные модели путём видоизменения изображения на плоскости.

К достоинствам этого модуля можно отнести стабильность работы, возможность использования при незначительных аппаратных ресурсах, удобный интерфейс и простой функционал.

К его недостаткам следует причислить не очень большой основной функциональный набор. Модуль предназначается для формирования объёмных элементов, но он не подходит для полноформатного проекта. Внешнее оформление эскизных проектов не очень реалистично.

Программа AutoCAD создавалась для черчения на плоскости. Тем не менее, все её варианты, которые появились позднее девятого года двадцать первого века, обладают встроенным модулем для объёмного черчения. Никаких дополнительных скачиваний для этой программы не требуется. Нельзя сказать, что у программы очень широкие возможности, но, тем не менее, её функциональный набор вполне достаточен. Может использоваться для формирования в 3D формате отдельных элементов, но для реализации полноформатных профессиональных проектов её возможностей может и не хватить.

К достоинствам программы следует отнести нетребовательность к аппаратному обеспечению, отсутствие необходимости дополнительных скачиваний.

К ее недостаткам можно причислить не очень обширный функциональный набор и низкое быстродействие на компьютерах старых моделей.

Как выбрать подходящее программное обеспечение для компьютерного моделирования гидродинамики CFD?

Некоторые модели позволяют управлять сложным процессом принятия решений и обеспечивают получение полезных и неожиданных результатов.

Выбор нового программного обеспечения для компьютерного моделирования гидродинамики может быть сложным этапом.

Компания PNR Italia решила протестировать программу путем цифровой реконструкции многих своих изделий и моделирования более десяти различных повторяющихся задач, не только связанных с продукцией, но и с другими интересующими аспектами, такими как производительность, реализация геометрических изменений и анализ теплообмена. Полученные нами

результаты оказались потрясающими.

МОДЕЛИРОВАНИЕ | ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ СУЩЕСТВУЮЩИХ ФОРСУНОК

На этапе выбора нового программного обеспечения для моделирования вычислительной гидродинамики рекомендуется протестировать программу, смоделировав работу существующих форсунок, таким образом удостоверившись в надежности полученных данных.

Одним из множества испытаний, проведенных нашим техническим отделом, является моделирование форсунки серии PEW, которая оснащена завихрителем, с тангенциальным каналом на входе, и ортогональной осью выходного отверстия, что позволяет создавать полую конусную струю с очень широким углом распыла.

Подтвердив совпадение между расчетами и экспериментальными данными, следующим шагом мы разработали виртуальную модель DOE (Design of Experiments/Проектирование экспериментов), которая помогает, с одной стороны, производственному отделу в оптимизации и индивидуализации существующей продукции, а с другой стороны, техническому отделу в разработке новых продуктов.

PEW 1512
ПРОВЕРКА ФОРСУНКИ

Полоконусные форсунки серии PE / PF создают круговую форму распыла атомизированных капель и работают по принципу тангенциальной струи. Осевая канавка внутри этих форсунок по касательной впрыскивает жидкость в камеру турбулентности, где центробежная сила с высокой скоростью вращения создает поток мелкодисперсной жидкости.

Производительность:

  • При 1 бар: угол распыления 140, расход 3,15 л / мин
  • При 3 бар: угол распыления 125,000; Расход 5,18 л / мин.

Соединение:

  • PE: внутренняя (BSP, NPT)

МОДЕЛИРОВАНИЕ
ЭТАП 1

Благодаря высококвалифицированным инженерам PNR, отвечающим за моделирование, 3D CAD-модель форсунки преобразуется в специальный файл для программы вычисления гидродинамики

, которая генерирует подходящую расчетную сетку.
Было решено смоделировать входной канал с расширением (1), позволяющим снизить чувствительность компьютера к входным условиям, а также был предусмотрен объем окружающего пространства (2), достаточный для вмещения выходного потока. 3)

Моделирование выявляет большой объем данных, которые мы разделили на две подгруппы:

  • внешние динамические данные (мы определили расход, угол распыления, режим первичного распада и запуска CFD-модели и сравнили их с характеристиками форсунки в реальности)
  • внутренние динамические данные (эффект вихревого запуска и нагрузочные потери).

Сбор этой информации позволил нам по достоинству оценить программное обеспечение и убедиться в его надежности. Но это не единственный вывод: выявив наиболее сильные и слабые стороны, компания PNR смогла усовершенствовать производимую продукцию.

 

Показатели внешней динамики

Угол распыления

137 ° — угол, задаваемый программой CFD
140 ° — Угол из тестовой карты

Скорость потока

3385 л / мин – объем, предоставляемый программным обеспечением CFD
3,2 л / мин — стендовая нагрузка
Погрешность программного обеспечения CFD <6%
   

Первичный распад
непрерывное дробление струи на множество капель

1. передняя часть форсунки
2. полоконсуный профиль
3. начало первичного распада
Т 0,03с

Отображение распада зависит исключительно от разрешения расчетной сетки (самая маленькая отображаемая капля не может иметь D меньше H ячейки).

1 диаметр исходных капель

Схема запуска

Эффективное моделирование переходных процессов при загрузке позволяет:

  • Прогнозировать ударные явления при запуске.
  • Проанализировать время запуска форсунки.
  • Выявить факторы, позволяющие повысить производительность.

Данные о внутренней динамике

Вихревой эффект и запуск

Нагрузочные потери

Вихревой эффект создает понижение давления в центре протока, что уменьшает сечение используемого выходного конуса (потеря потока в сравнении с диаметром форсунки).


На полной скорости отмечается, что 50% общей нагрузочной потери форсунки приходится на канал подачи в вихревую камеру.

Нагрузочные потери

Геометрия форсунки оказывает воздействие на жидкость, вследствие которого сначала образуется вихревая формация (вихревой эффект), а затем происходит распыление в виде полого конуса.

Нагрузочные потери

Общее распределение давления

Нагрузочные потери

Распределение давления ниже атмосферного значения (депрессия).

Нагрузочные потери

Обнаруженная нагрузочная потеря 85%

ВЫВОДЫ

Проверка нового программного обеспечения проводилась путем нескольких сверок результатов расчетов с данными, полученными в лаборатории, что позволяет подтвердить существенную достоверность полученных данных.

Программа успешно смоделировала гидродинамику и спрогнозировала производительность форсунки.

Точность результатов расчета в значительной степени зависит от точности геометрической реконструкции внутреннего профиля форсунки, построения соответствующей расчетной сетки и характеристик моделируемой жидкости, таких как удельный вес и вязкость. Представленное исследование подтверждает, что первоначальный выбор введенных параметров уже приводит нас к весьма ощутимым результатам, и это именно то, что необходимо компании для начальной калибровки прототипов новой продукции.

Инженерно-технические программные средства компьютерного моделирования в России

Землянский Илья Александрович1, Гусева Елена Николаевна2
1Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, Институт строительства, архитектуры и искусства, студент 5 курса
2Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, Институт энергетики и автоматизированный систем, кандидат педагогических наук, доцент кафедры бизнес-информатики и информационных технологий

Аннотация
В статье рассматривается история создания компьютерного 3D моделирования в России, а также инженерно-технические программы для 3D моделирования.

Ключевые слова: инженерно-технические программные средства, малая электронно-счётная машина, моделирование 3D, скульптинг

Zemlyanskiy Ilya Aleksandrovich1, Guseva Elena Nikolaevna2
1Nosov Magnitogorsk State Technical University, Civil Engineering, Architecture and Arts Institute, student of the 5th course
2Nosov Magnitogorsk State Technical University, Power Engineering and Automated Systems Institute, PhD in Pedagogical Science, Associate Professor of the Business Computer Science and Information Technologies Department

Abstract
The article discusses the history of the creation of 3D computer modeling in Russia, as well as engineering software for 3D modeling.

Keywords: 3D modeling, engineering software, scalping, small electronic-computing machine (SECM)

Библиографическая ссылка на статью:
Землянский И.А., Гусева Е.Н. Инженерно-технические программные средства компьютерного моделирования в России // Современная техника и технологии. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: https://technology.snauka.ru/2017/01/11660 (дата обращения: 13.09.2022).

Мир постоянно меняется, постепенно нас окружают всё новые и новые технологии. В двадцать первом веке, невозможно представить жизнь без компьютерных технологий. При создании любого объекта, важно учитывать его основные параметры. На помощь приходит компьютерное моделирование, которое помогает оценить масштабы модели,  возможные риски при разработке проекта. Компьютерное моделирование ориентированно на создание различных видов объектов и систем. Это позволяет нам правильно сформировать структуру будущему проекту на подготовительном этапе, снизить риски дополнительных затрат, уменьшить сроки создания.

В основе 3D графики было обычное плоское изображение. Развитие компьютерной  графики за десятилетие достигло небывалых результатов. В результате исследований и наработок ученых и конструкторов, мы можем создавать и редактировать трехмерное изображение реальных и виртуальных объектов. Двумерное изображение имеет две оси координат: ширину и высоту. В 90-х годах прошлого века появилась возможность создания третьего измерения – объема. Третье измерение назвали осью глубины «Z». Это открытие взбудоражило многие умы того столетия, несмотря на то, что компьютеры были очень массивными, это не только не подавило исследовательскую деятельность, но привлекло многих ученых к разработке технологий 3D моделирования.

Впервые компьютерное моделирование в России появилось благодаря Лебедеву С. А. – основателю вычислительной техники в СССР. Впервые под его руководством в СССР в 1948—1950 годах была создана первая Малая электронно-счётная машина. Данная машина обладала такими параметрами: тактовая частота: 5 кГц, быстродействие 3000 операций в минуту, энергопотребление 25кВт, занимаемая площадь 60 квадратных метров. Она предназначалась для решения систем линейных алгебраических уравнений и вычислении корреляционных функций. Прогресс не стоял на месте и вскоре в 1985 году на серийном производстве оказался первый бытовой компьютер СССР, имеющий название «Электроника БК — 0010», надо сказать что, идея создания компьютеров в СССР лежала на плечах электротехников энтузиастов, так как государство не особо интересовалось разработкой таких проектов.

Постепенное развитие микрокомпьютеров в СССР, дало возможность создавать новые программы для компьютерного моделирования. Безусловно лидерами по программному исследованию были американские ученые, но и отечественные разработки в некоторых случаях не уступали аналогам из-за границы. В ходе нескольких лет разработок лучшими учеными СССР, были созданы такие проекты как:

  1. 1968, ВЦ АН СССР, машина БЭСМ-6, первый отечественный растровый дисплей с видеопамятью на магнитном барабане;
  2. 1972, Институт автоматики и электрометрии (ИАиЭ), векторный дисплей “Символ”;
  3. 1973, ИАиЭ, векторный дисплей “Дельта”;
  4. 1977, ИАиЭ, векторный дисплей ЭПГ-400;
  5. 1982, Киев, НИИ периферийного оборудования, векторный дисплей СМ-7316, 4096 символов, разрешение 2048/2048;
  6. 1979-1984, Институт прикладной физики, серия растровых цветных полутоновых дисплеев “Гамма”. Дисплеи имели таблицу цветов и возможность масштабировать в окне.

При усовершенствовании микрокомпьютеров, моделирование поделилось на несколько типов.

«Выделяются следующие типы систем автоматизированного проектирования:

– CAD (Computer Aided Design) — конструирование с использование компьютерных технологий и программ в зависимости от одного из трех уровней их сложности: Первый уровень: решение программами задач плоского черчения; Второй уровень: решение задач пространственного моделирования; Третий уровень: здесь программные продукты, представляющие собой сложные многофункциональные системы, которые позволяют создавать полный комплект технической документации, имеющий возможности параметрического моделирования.

– CAM (Computer Aided Modeling) — создание производственных процессов систем компьютерного моделирования и дальнейшего использования программных пакетов, для генерации кодов станков с числовым программным управлением.

– PDM (Product Data Management) — концепция единого информационного пространства между всевозможными производственными подразделениями, которое призвано для оптимизации общего управления производственным процессом.

– CAE (Computer Aided Engineering) — проведение компьютерными программами инженерных расчётов. К ним имеют отношение программы для кинематического и динамического анализа, а также программы, используемые для расчёта различных параметров сплошных сред (напряжённые состояния, деформации, теплообмен, потоки жидкости и другое).

– PLM (Product Lifecyle Management) — единое информационное пространство, образованное на основе функциональных возможностей PDM и ERP (организация системы электронного документооборота). Кроме выше перечисленных, заслуживают внимание также: CALS, SDM, CIM— Computer Integrated Manufacturing, CAPP— Computer Aided Process Planning, CRM— Customer Relationship Management и другие» [1]. Рынок перешел к более продвинутым программам, и первым продуктом стал «Autodesk»

«Первым продуктом компании стал разработанный в 1982 году AutoCAD — система автоматизированного проектирования, предназначенная для работы на устройствах, известных, в то время как «микрокомпьютеры», включая восьмиразрядную операционную систему CP/M и новые шестнадцатиразрядные IBM PC. Она позволяла создавать детализированные чертежи и была доступна для многих небольших компаний.
АutoCAD — система автоматизированного проектирования для двухмерного и трехмерного проектирования и черчения (рис 1). Ранние версии AutoCAD оперировали элементарными объектами, такими как круги, линии, дуги и др., из которых составлялись более сложные объекты. Однако на современном этапе программа включает в себя полный набор средств, обеспечивающих комплексное трёхмерное моделирование, в том числе работу с произвольными формами, создание и редактирование 3D-моделей тел и поверхностей, улучшенную 3D-навигацию и эффективные средства выпуска рабочей документации. Начиная с версии 2010, в AutoCAD реализована поддержка параметрического черчения, то есть возможность накладывать на объект геометрические или размерные зависимости. Это гарантирует, что при внесении любых изменений в проект, определённые параметры и ранее установленные между объектами связи сохраняются» [2]. (рис1)

Рисунок 1 – Модель здания в программе AutoCAD

В 1989 году на торговый рынок по продажам программ для компьютерного моделирования, вышла компания именуемая «Аскон», предлагаемая продукт «Компас» – система автоматизированного проектирования. В 1997 году вышла первая версия под Windows – «Компас 5.0». На данный момент компания выпускает различные редакции программ 3D моделирования, к примеру «Компас – 3D» (рис 2) и «Компас – График».

Рисунок 2 – Объемная модель в программе Компас 3D

Lego Digital Designer

Рисунок 3 – Интерфейс программы Lego Digital Designer

Lego Digital Designer — это игровая программа, благодаря которой вы можете создать лего-конструктор на своем компьютере. Это приложение можно лишь условно отнести к программам для 3D моделирования. Эта программа развивает пространственное мышление, а так же воображение у человека. Данную программу можно условно отнести к 3D программам.

Резкий скачек развития компьютерных технологий привел к совершенствованию программного обеспечения. Разработчики не только создают полнофункциональные программы для компьютерной графики и 3D моделирования, но и программы которые соответствуют высоким требованиям пользователя. С такими программами очень трудно работать, так как каждый набор команд, имеет свои исходные данные. В некоторых программах всего одна клавиша на клавиатуре, может иметь три или даже пять команд исполнения.

Cinema 4D

Рисунок 4 – Интерфейс программы Cinema 4D

Cinema 4D – универсальная программа для создания и редактирования 3D моделей. Представление о работе этой программы у вас будут такими же как, с работой в Autodesk, но логический набор функций кардинально различается, к тому же данная программа имеет более совершенный вид в создании видео анимации в режиме реального времени, а так же данная программа идет с поддержкой русского языка, безусловно это является огромным плюсом в 3D моделировании, но из-за того, что ранняя версия этой компании набрала широкий спектр использования 3D моделей, то Cinema 4D осталась в тени своего предшественника

Мы провели обзор ряда программ направления 3D моделирования. Резкий скачек интереса пользователей в мире к различным компьютерным играм и видеофильмам, привел к совершенствованию не только сценария, произведения, но и более качественной детализации картины, к четкой  прорисовке персонажей. Такие программы сложны в разработке, но в конечном результате появляются шедевры компьютерных игр, а также различные кино-проекты.

«Цифровая скульптура (скульптурное моделирование или 3d скульптинг) – вид изобразительного искусства, произведения которого имеют объёмную форму и выполняются с помощью специального программного обеспечения, посредством инструментов которого возможно производить различного рода манипуляции над 3d моделями, как если бы скульптор работал над обычной глиной или камнем» [3].

Blender Foundation — некоммерческая организация, занимающаяся разработкой программного пакета трёхмерного моделирования с открытым исходным кодом под названием Blender [4].

Blender — профессиональный комплекс трехмерного моделирования. В пакет входят такие функции как: анимация, рендернг, монтаж со звуком и видео и компоновка с помощью узлов Node Compositing. Данная программа имеет безграничные возможности по созданию трехмерной графики.

 

Рисунок 5 – Работа над моделью в программе Blender

В 2009 году на коммерческий рынок вышел продукт компании Pixologic «ZBrush» – программа которая в режиме реального времени создавала объекты трехмерного измерения. Новшеством этой программы было в том, что процесс проходил путем создания «лепки» трехмерной скульптуры, теперь каждая точка имела не только координаты XYZ, но и глубину, и цвет. Теперь пользователь мог сразу раскрасить объект, а так же пользователю не нужно больше делать тени либо блики, ZBrush сделает это за вас самостоятельно.

Компьютерное моделирование прочно вошло в нашу жизнь. Оно позволяет существенно сократить и автоматизировать те или иные процессы жизни, снизить затраты на работу, улучшить представление об объекте. В современном мире мы постоянно сталкиваемся с 3D моделированием, выйдя на улицу мы видим рекламу нарисованную 3D программой, мы смотрим видео фильм и там тоже видим работы с помощью 3D программ. Каждый человек желает, чтобы его окружало все самое лучшее, поэтому разработчики 3D ПО вкладывают огромные усилия по разработке и индивидуальности своих продуктов.

Библиографический список

  1. Молодой учёный №21 ноябрь-1 2016 г. // Компьютерное моделирование в России. URL: http://moluch.ru/archive/125/34919/(дата обращения: 3.1.2017).
  2. История создания  AutoCAD // Autodesk. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Autodesk(дата обращения: 29.12.2016).
  3. 3D скульптинг  // Blender Foundation. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Blender_Foundation(дата обращения: 27.12.2016).
  4. Астафьева В. В. Компьютерное моделирование в России // Молодой ученый. — 2016. — №21. — С. 747-750.
  5. Верстак В. А. 3ds Max 8. Секреты мастерства. – СПб.: Питер, 2006 . –672 с.
  6. Гусева Е. Н. Дидактические условия использования педагогических программных средств в процессе профессиональной подготовки будущих учителей/дис. канд. пед. наук:13.00.08/Гусева Елена Николаевна; МГПИ:–Магнитогорск, 1999, – 168 с.
  7. Гусева Е. Н. Математика и информатика: [электронный ресурс]  учеб. пособие/ Е. Н. Гусева, И.Ю. Ефимова, И.Н. Мовчан,  Л.А. Савельева. – 3-е изд., стереотип.–М.:Флинта, 2015–400с.–URL:  lf5.com/Knigi/Nauka-Obrazovanie/Matematika/Matematika-i-informatika-148-103807
  8. Гусева Е. Н. Имитационная модель «Центра социальной помощи семье и детям» //Перспективы развития информационных технологий. 2014. № 17. С. 17-22.
  9. Гусева Е.Н. Имитационная модель строительной фирмы / Е.Н. Гусева // Вестник науки и образования Северо-Запада России. Том  1 № 4. Экономические и педагогические науки, 2015. С. 1-6.
  10. Гусева Е.Н. Имитационное моделирование как среда компьютерной визуализации знаний/ Новые информационные технологии в образовании/ Материалы VII международной научно-практической конференции. Российский государственный профессионально-педагогический университет. 2014. С. 395-399.
  11. Гусева Е.Н. Имитационное моделирование разработки рудника по добыче  меди// Научные труды SWorld. 2013. Т. 11. № 4. С. 73-76.
  12. Гусева Е.Н., ДружкинаИ.Ю. Проблемы формирования и развития навыков моделирования у учащихся среднего звена в рамках кружка по робототехнике/ Е.Н. Гусева, И.Ю. Дружкина //Современная педагогика. 2014. № 6 (19). С. 11.
  13. Кулагин Б.Ю. 3ds Max 7.5. Актуальное моделирование, визуализация и анимация. — СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 496 с.
  14. Процесс создания 3D-графики в фильмах и играх.–URL:  https://videosmile.ru/lessons/read/protsess-sozdaniya-3d-grafiki-v-filmah-i-igrah.html
  15. Робертс С. Анимация 3D-персонажей. – М.:
    НТ Пресс, 2006. –  264 с.
  16. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Практикум. – М.: Высшая школа, 1999. – 224 с.
  17. Флеминг Б. – Создание трехмерных персонажей. Уроки мастерства: пер. с англ. / М.: ДМК, 1999. — 448 с.: ил.
  18. Чекмарев А. Средства визуального проектирования: учеб.пособ.: [электронный ресурс]/ А. Чекмарев.- СПб.: BHV, 1998.-400с. – URL: https://www.ozon.ru/context/detail/id/89835/

Все статьи автора «Землянский Илья Александрович»

Что такое компьютерное моделирование и как оно работает?

Несколько лет назад ученые из Аргоннской национальной лаборатории под Чикаго пришли к выводу, что зомби потребуется всего пара месяцев, чтобы наводнить город и уничтожить его население.

«Ни одна часть города не будет пощажена», Чик Макал, старший системный инженер из Аргонны, сказал Chicago Tribune в 2016 году.

К счастью, как он недавно заверил Built In, теперь у нас есть действенная программа по обучению населения как лучшей защите от зомби, так и наиболее эффективным наступательным действиям».

Фух.

Зомби, конечно, не реальны, а всего лишь забавный объяснительный прием, который Макал и его коллеги использовали, чтобы предсказать, как могут распространяться более правдоподобные инфекционные заболевания, и определить наиболее эффективные методы вмешательства и политических действий. Их исследования основывались на так называемом агентном компьютерном моделировании и симуляции. Наряду со своим родственником, основанным на уравнениях, этот метод (не путать с 3D-визуализацией) на протяжении десятилетий позволял исследователям всех типов академических дисциплин и коммерческих отраслей выяснять, как вещи (оборудование, вирусы и т. д.) будут функционировать или действовать. в определенных средах без необходимости физически воспроизводить эти условия. В случае с Макалом и его соратниками это означает, что в ходе их работы не пострадал ни один живой человек или нежить. Опять же, фу.

Коллега Макала, ученый-вычислитель Джонатан Озик, назвал эту часть своей работы «вычислительным открытием эффективных вмешательств», и она особенно хороша при работе с определенной группой людей. Дополнительным преимуществом, по его словам, является то, что «мы можем проводить эти эксперименты, не беспокоясь о стоимости экспериментов или даже об этических соображениях и соображениях конфиденциальности», потому что популяции, которые они изучают, являются синтетическими — математическими представлениями, а не реальными.

 

Аргоннские исследователи Чик Макал (слева) и Джонатан Озик (Источник: Аргоннская национальная лаборатория)

Что такое компьютерное моделирование?

Все еще не ясно, что делает симуляция? Давайте позволим Британской энциклопедии поразмыслить над этим, добавив курсив для большей выразительности: компьютерное моделирование, как сообщает почтенное хранилище знаний , включает в себя «использование компьютера для представления динамических ответов одной системы с помощью поведения». другой системы , созданной по образцу . Моделирование использует математическое описание или модель реальной системы в форме компьютерной программы. Эта модель состоит из уравнений, которые дублируют функциональные отношения в реальной системе. При запуске программы результирующая математическая динамика формирует аналог поведения реальной системы, а результаты представляются в виде данных».

Лучше? Вот и надеешься.

Компьютерное моделирование

Что такое компьютерное моделирование? Как правило, компьютерное моделирование включает запуск ряда математических сценариев для определения потенциального масштаба или воздействия, которое может иметь указанный сценарий. Например, симуляции помогают производителям автомобилей проводить виртуальное краш-тестирование своих новых моделей автомобилей. Вместо того, чтобы физически разбивать десятки новых автомобилей, исследователи запускают симуляции, чтобы увидеть все возможные сценарии, которые могут произойти как с автомобилем, так и с пассажирами во множестве аварий. Эти симуляции определяют, достаточно ли безопасен автомобиль для вождения.

 

В этом видео ученые НАСА используют компьютерное моделирование, чтобы понять, что происходит при столкновении сверхмассивных черных дыр.

5 кратких примеров использования компьютерных симуляторов в действии

1. Реагирование на смертельные пандемии

Вместе с Озиком и их коллегой-исследователем Ником Кольером Макал также работал над проектом моделирования и симуляции, который определял, что может произойти, если смертельный вирус Эбола (который первоначально распространившийся по Западной Африке в 2013–2016 годах с разрушительными последствиями) повлияет на это население США. Часть этого процесса включала посещение чикагских больниц, чтобы узнать о процедурах, связанных с лихорадкой Эбола, а затем включение этих процедур в свои модели (также известные как математические описания).

2. Улучшение лечения рака

Другие ученые из Аргонны использовали моделирование и симуляцию для улучшения лечения рака с помощью прогностической медицины, выясняя, как разные пациенты и опухоли реагируют на разные лекарства. И это только пара примеров. Будь то академическая наука или промышленность, в наши дни компьютерное моделирование используется повсюду.

«Если это слишком масштабно, слишком дорого или слишком рискованно для работы с самой реальной системой — вот почему мы используем компьютерное моделирование».

«Если работа с самой реальной системой слишком масштабна, слишком дорога или слишком рискованна — вот почему мы используем компьютерное моделирование, — сказал Барри Нельсон, профессор инженерии Северо-Западного университета в Эванстоне, штат Иллинойс. — Моделирование позволяет создавать концептуальные данные или системы, которые люди хотят создавать, рассматривать или изменять. Иногда я говорю, что моделирование — это аналитика данных для систем, которых еще не существует».

3. Прогнозирование нарушений санитарных норм

Или громоздкие системы. В Чикаго Департамент общественного здравоохранения города использует компьютерное моделирование и симуляцию, чтобы предсказать, где в первую очередь могут возникнуть критические нарушения. Затем эти рестораны поднимаются на вершину списка из 15 000 заведений, за которым наблюдают всего три десятка инспекторов. И, видимо, это работает; недавнее моделирование выявило на 14 процентов больше нарушений, что в идеале означает более ранний осмотр и меньшую вероятность того, что посетители заболеют из-за плохо охлажденного морского черта.

4. Понимание наших отношений с религией

В Бостонском университете Уэсли Уайлдман, профессор философии, теологии и этики, использует компьютерное моделирование для изучения, как он выразился в статье 2018 года для The Conversation, «как религия взаимодействует со сложным человеческим разумом, в том числе в таких процессах, как управление реакцией на ужасающие события».

Для этого он и его команда спроектировали мир и наполнили его управляемыми компьютером персонажами или «агентами», которые «запрограммированы следовать правилам и тенденциям, выявленным у людей с помощью психологических экспериментов, этнографических наблюдений и социального анализа. ». Затем они увидели, что произошло, когда их агенты были проверены на «хорошо известных, реальных» примерах, таких как сильное землетрясение, которое произошло в Крайстчерче, Новая Зеландия, в 2011 году.

«Чем лучше наши агенты имитируют поведение реальных людей в таких обстоятельствах, — продолжает Вайлдман, — тем более тесно согласуется модель с реальностью, и тем удобнее мы говорим, что люди, вероятно, будут вести себя так, как агенты поступали в новых и неизведанных ситуациях».

5. Исследования землетрясений

А в Германии команда из Суперкомпьютерного центра Лейбница выполнила моделирование землетрясений, используя разрушительное землетрясение в Индийском океане 2004 года, вызвавшее массивное цунами, в качестве точки их возникновения. По словам одного из исследователей, профессора Михаэля Бадера из Института информатики Германии, они хотели «лучше понять весь процесс, почему некоторые землетрясения и вызванные ими цунами намного сильнее других. Иногда мы видим относительно небольшие цунами при сильных землетрясениях или удивительно большие цунами, связанные с относительно небольшими землетрясениями. Моделирование — один из инструментов, позволяющих получить представление об этих событиях».

Но это далеко не идеально. В недавней статье New York Times под названием «Это высокотехнологичное решение для реагирования на стихийные бедствия может быть слишком хорошим, чтобы быть правдой» репортер Шери Финк подробно описала, как базирующийся в Сиэтле стартап по реагированию на стихийные бедствия под названием One Concern разработал моделирование землетрясения, в котором не учитывались многие густонаселенные коммерческие структуры в своих тестовых запусках, «потому что расчеты ущерба в значительной степени основывались на данных переписи населения». Потенциальный реальный результат этой ошибочной прогностической модели: спасатели могли не знать местонахождение многих нуждающихся жертв. И это был лишь один из многих поднятых вопросов.

 

Суперкомпьютер Mira в Аргонне — один из многих, используемых для моделирования по всему миру

Что требуется для моделирования

Благодаря надежной мощности сверхдорогих суперкомпьютеров для обработки данных (в настоящее время в Аргонне их два, еще один находится в разработке). скоро, которые используют то, что называется «массивно-параллельной обработкой»), моделирование становится более совершенным, чем когда-либо, и развивается быстрыми темпами.

«Мы не заинтересованы в простой экстраполяции в будущее», — сказал Макал. «Мы заинтересованы в рассмотрении всех неопределенностей, а также различных параметров, характеризующих модель, и выполнении тысяч или миллионов симуляций всех различных возможностей и попытке понять, какие вмешательства будут наиболее надежными. И здесь на помощь приходят высокопроизводительные вычисления».

Вычислительные ресурсы, находящиеся в их распоряжении, добавил Озик, позволяют аргоннским исследователям (и всем, у кого есть доступ к суперкомпьютерам) «полностью изучить поведение, которое могут демонстрировать эти модели, а не просто применять специальные подходы для поиска определенных интересных моделей поведения, которые могут отражать некоторые аспекты». реальности».

Иными словами, симуляции намного шире и, следовательно, еще более реалистичны — по крайней мере, с гипотетической точки зрения.

Опять же, множество симуляций выполняется с гораздо меньшими вычислительными мощностями, чем у Аргонна. Элисон Бриджер, заведующая кафедрой метеорологии и климатологии Государственного университета Сан-Хосе в Калифорнии, сказала, что кластерные компьютеры на месте достаточно сильны, чтобы запускать модели моделирования климата, которые она создает. Услуги облачных вычислений, подобные тем, которые предлагают Amazon (AWS) и Microsoft (Azure), также постепенно укрепляются в этом пространстве.

Связанный:Мы живем в компьютерной симуляции?

Наряду с ядерной физикой метеорология была одной из первых дисциплин, в которой после Второй мировой войны использовалось компьютерное моделирование. А моделирование климата, по словам Бриджера, «похоже на близкого родственника прогнозирования погоды. Еще в 1960-х годах люди использовали ранние модели прогнозирования погоды для предсказания климата. Прежде чем вы сможете предсказывать погоду, вы должны быть в состоянии правильно воспроизвести ее с помощью своей модели».

В работе Бриджера используется широко используемая модель «локального масштаба» под названием WRF, что означает «Погода, исследования и прогнозирование» и может производить «достаточно хорошие симуляции погоды в масштабе, скажем, Северного Иллинойса — от Чикаго до Грин-Бей и вниз в центральную часть штата. Он будет прогнозировать такие вещи, как высокие и низкие температуры, дождь и так далее. И обычно он запускается только для имитации погоды на 24, 48 или 72 часа».

Компьютерное моделирование и симуляция используются для прогнозирования погодных условий.

Для дальнейшего объяснения своего процесса Бриджер использует изображение куба с центром в Чикаго, расположенного примерно в километре с востока на запад и на километр с севера на юг. Цель состоит в том, чтобы предсказать температуру в центре куба и экстраполировать это значение на все пространство. По ее словам, есть также дополнительные кубы, окружающие первоначальный, «сложенные до самого верха атмосферы», будущие температуры которых будут предсказаны с различными временными интервалами — через час, через 12 часов, через один день, через три дня и так далее. Затем к смеси добавляются переменные, влияющие на температуру, такие как количество солнечного света, облачный покров, стихийные бедствия, такие как лесные пожары и техногенное загрязнение. Тогда это вопрос применения законы физики для определения различных явлений, связанных с погодой: повышения и понижения температуры, силы ветра и дождя.

Бриджер сказал: «Вы делаете тысячи, возможно, миллионы вычислений, чтобы получить ответ».

 

Строительство является одной из многих отраслей промышленности, которые извлекают выгоду из компьютерного моделирования

Компьютерное моделирование и промышленность

За последние 75 лет компьютерное моделирование и имитационное моделирование превратились из преимущественно научного инструмента в инструмент, используемый промышленностью в целях оптимизации и, в конечном счете, повышение рентабельности.

«Промышленность осваивает моделирование быстрее, чем когда-либо прежде, и связывает его с тем, что я бы назвал аналитикой данных для таких вещей, как планирование и управление цепочками поставок», — сказал Макал. «Промышленность пытается смоделировать все, что они делают, потому что они понимают, что это дешевле и быстрее, чем реальное создание прототипа системы».

Когда Нельсон из Northwestern разговаривал с Built In, он недавно вернулся с ежегодной конференции по прикладным вероятностям. Там обсуждаемые приложения для моделирования включали, но не ограничивались следующим: авиационное моделирование, кибербезопасность, экологическая устойчивость и риски, управление финансовыми рисками, здравоохранение, логистика, цепочка поставок и транспорт, производство полупроводников, военные приложения, сетевые коммуникации, проект управление и строительство.

«Часто компании, использующие моделирование, хотят в некотором смысле оптимизировать производительность системы», — сказал Нельсон, приведя в качестве примера автомобильную компанию, которая хочет построить новый сборочный завод или решить, какие автомобили вывести на рынок.

«Поэтому оптимизация является ключом ко многим видам бизнеса в промышленности, но оптимальные решения часто ненадежны. Под этим я подразумеваю, что если небольшие проблемы, касающиеся сделанных вами предположений или приближений к моделированию, неверны, то внезапно что-то, что казалось оптимальным в вашей модели, может оказаться катастрофически плохим».

Техническим термином для этого является «риск модели», и те, кто строит модели и запускает симуляции, пытаются оценить риски, присущие решениям, которые принимаются на основе этих моделей. Эту тему сложно анализировать, не говоря уже о том, чтобы сделать ее широко понятной, но Нельсон делает прекрасную попытку. Ведь это его область знаний.

«Когда люди строят математические и компьютерные модели, — сказал он, — даже если модель может быть построена на основе данных, они обращаются с ней так, как будто модель верна и, следовательно, решение, которое [результаты] является оптимальным. Что мы пытаемся сделать, так это продолжать включать в модель неопределенность, которая была создана, когда мы ее строили».

Финансовый кризис 2008 года, по словам Нельсона, является одним из случаев, когда модельный риск был пагубно занижен.

«Финансовая индустрия использует огромное количество очень сложных математических компьютерных моделей [методов]. И совершенно ясно, что корреляции между различными финансовыми инструментами и ценными бумагами и так далее как бы игнорировались, поэтому мы получили каскадные сбои».

Такие предостерегающие истории, однако, не означают, что те, кто создает математические и компьютерные модели, на которых основаны симуляции, должны стремиться к совершенству, добавляет Нельсон, потому что ни одна модель не идеальна, а «модели двигают нас вперед». Требование совершенства, сказал он, «парализует нас. Но по мере того, как мы начинаем принимать более важные для жизни решения на основе моделей, становится все более важным учитывать риски».

 

Компьютерное моделирование используется для улучшения лечения рака

Что дальше?

Представьте себе: прошло много лет, и у вашего знакомого обнаружили раковую опухоль. Но вместо того, чтобы немедленно бомбардировать их радиацией и высокотоксичными химиотерапевтическими препаратами и надеяться на лучшее, врачи вместо этого проводят тесты, из которых создают виртуальный (математический) двойник злокачественной опухоли этого человека. Затем цифровая копия подвергается вычислительным воздействиям в виде миллионов или даже миллиардов симуляций, которые быстро определяют наиболее эффективную форму обработки.

Это менее фантастично, чем кажется.

«Недавние разработки в области «больших данных» и экспериментальных технологий, связанных с раком, в сочетании с достижениями в области анализа данных и высокопроизводительными вычислительными возможностями создают беспрецедентные возможности для углубления понимания рака в более широких и более точных масштабах», Национальный комитет по борьбе с раком Об этом недавно сообщил институт.

Другие революционные разработки с далеко идущими последствиями уже внедряются. Science Daily сообщила о многих из них.

Вот, например: «[Искусственные] нейронные сети можно научить кодировать законы квантовой механики для описания движения молекул, потенциально повышая симуляции в широком диапазоне полей».

По словам физика Лос-Аламосской национальной лаборатории Джастина Смита, это означает, что «теперь мы можем моделировать материалы и молекулярную динамику в миллиарды раз быстрее по сравнению с обычными квантовыми методами, сохраняя при этом тот же уровень точности».

Это хорошая новость для разработчиков лекарств, чьи исследователи изучают молекулярное движение, чтобы увидеть, что подходит для использования в фармацевтическом производстве, а также для пациентов, которые слишком часто оказываются вовлеченными в пагубную игру в догадки, когда дело доходит до лечения.

И это: в Университете штата Пенсильвания исследователи, работающие в тандеме с коллегами из Университета Альмерии в Испании, разработали «компьютерную модель, которая может помочь прогнозистам быстрее и точнее распознавать потенциальные сильные штормы». Как объяснил Стив Вистар, старший судебный метеоролог AccuWeather, этот инструмент может привести к более точным прогнозам, потому что он и его коллеги-синоптики будут иметь «моментальный снимок наиболее полной картины атмосферы».

Итак, хотя мы можем или не можем жить в мире, смоделированном компьютером (еще одна тема для другой истории), мир трансформируется с помощью компьютерного моделирования. По мере того, как компьютеры становятся быстрее, а методы исследований совершенствуются, невозможно сказать, к чему это может привести.

Муди Янг, старшеклассник из Нэшвилла, моделирующий космос, красноречиво выразился в прошлом году, сказав: «Компьютерное моделирование дало нам возможность создавать виртуальные миры, и эти виртуальные миры позволили нам лучше понять наш реальный мир».

Что такое компьютерное моделирование? — FlashMob Computing

Компьютеры являются неотъемлемой частью нашей жизни со всеми современными технологиями. Они помогают нам анализировать огромное количество данных, что было бы невозможно или потребовалось бы давным-давно. Одним из способов сбора и анализа таких данных является использование компьютерного моделирования. Они основаны на чисто математических моделях в науке, технике и развлечениях и являются полезным дополнением к ним. Имитационная модель определяет, насколько хорошим будет моделирование. Люди доверяют ему, и его надежность зависит от валидности модели.

Что такое компьютерное моделирование?

Определение компьютерного моделирования

Компьютерное моделирование – это имитация поведения системы с использованием компьютера для воспроизведения результатов математической модели, связанной с указанной системой. Они стали полезным инструментом для математического моделирования многих природных систем в различных областях, таких как физика (вычислительная физика), астрофизика, климатология, химия, биология и производство, человеческие системы в экономике и т. д., поскольку они позволяют проверять надежность выбранные модели и компьютерное моделирование. Моделирование системы изображается как запуск модели системы. Его можно использовать для изучения и получения новых сведений о новых технологиях и оценки производительности систем, слишком сложных для аналитических решений.

Это можно определить как использование компьютера для имитации реального процесса или системы. Динамические реакции одной системы представлены поведением другой системы, во многом смоделированной по образцу первой. Нужна модель или математическое описание реальной системы; это в форме компьютерных программ, которые включают ключевые характеристики или поведение выбранной системы. Здесь модель является представлением системы, а процесс моделирования изображает работу системы во времени.

Зачем нужна симуляция?

Компьютерное моделирование используется для изучения динамического поведения в окружающей среде, которое может быть слишком сложным или опасным для реализации в реальной жизни. Эти модели безопасно и эффективно решают реальные проблемы. Они обеспечивают важный метод анализа, который легко подтвердить, передать и получить. В различных отраслях и дисциплинах он предлагает ценные решения, предоставляя четкое представление о сложных системах. В основном они помогают определить поведение системы при изменении отдельных компонентов системы.

Например, ядерный взрыв может быть представлен математической моделью, учитывающей различные элементы, такие как скорость, тепло и радиоактивные выбросы. Кроме того, можно внести изменения в уравнение, изменив определенные переменные, например, количество расщепляющегося материала, используемого при взрыве. Их также можно использовать в инженерии для определения потенциального воздействия, например, речных систем на строительство плотин.

Моделирование позволяет экспериментировать с действительной цифровой иллюстрацией системы. В отличие от физического моделирования, такого как создание копии здания в масштабе, оно основано на компьютере и использует алгоритмы и уравнения. Программное обеспечение для компьютерного моделирования обеспечивает динамическую среду для изучения компьютерных моделей во время их работы с возможностью просмотра их в 2D или 3D. Использование моделирования в бизнесе неоднозначно, и оно часто используется, когда экспериментирование с реальной системой невозможно или нецелесообразно, обычно из-за стоимости или времени. Возможность анализа модели во время ее выполнения отличает моделирование от других методов, таких как Excel или линейное программирование. Благодаря возможности исследовать процессы и взаимодействовать с имитационной моделью в действии быстро формируются понимание и доверие.

В чем разница между компьютерной симуляцией и моделью?

Эти два термина часто используются как синонимы, но между ними есть различие.

  1. Модель – это продукт, физический или цифровой, представляющий интересующую систему. Он похож на систему, которую представляет, но имеет более простую природу. Большинство функций максимально приближены. Важнейшей особенностью модели является ее манипулируемость. Это может быть физическая модель, такая как масштабная модель дома и т. д., или концептуальная, такая как статистическая, бизнес-модель или математическая модель. Затем моделирование можно определить как акт построения модели.
  2. Моделирование – это процесс использования модели для изучения поведения и производительности реальной или абстрактной системы. Здесь модели могут использоваться для изучения существующих или предлагаемых функций системы. Его целью является изучение характеристик реальной или вымышленной системы путем изменения переменных, которые не могут контролироваться в реальной системе. Они позволяют оценивать модель для оптимизации ее производительности или делать прогнозы относительно реальной системы. Моделирование полезно при изучении свойств модели реальной системы, которая в противном случае была бы слишком сложной, слишком большой или маленькой, слишком быстрой или медленной, недоступной, слишком опасной или неприемлемой для использования. В то время как модели стремятся быть верными системам, которые они представляют, моделирование может использовать модель для изучения состояний, которые были бы невозможны в исходной системе.

В заключение, компьютерная модель представляет собой алгоритмы и уравнения, используемые для описания поведения представляемой системы, в то время как компьютерная симуляция представляет собой фактическое выполнение программы, выполняющей эти вычисления. Преимущества компьютерного моделирования фирмы, не подвергая риску производство. Это помогает принять правильное решение, прежде чем вносить реальные изменения.

  1. Концепции можно протестировать перед установкой, что позволит заранее выявить любые проблемы.
  2. Можно проводить эксперименты, не нарушая существующие системы.
  3. Экономит деньги и время

Виртуальные эксперименты с моделями менее затратны и занимают меньше времени, чем эксперименты с реальными активами. Например, маркетинговые кампании можно тестировать, не информируя конкурентов и не тратя деньги.

Позволяет визуализировать концепции

Модели могут быть двухмерными или трехмерными, что позволяет проверять концепции и идеи, передавать их и получать. Аналитики и инженеры доверяют модели, видя ее в действии, и поэтому могут продемонстрировать ее выводы руководству.

Это позволяет лучше понять динамику

В отличие от электронных таблиц или аналитики на основе решателя, моделирование позволяет наблюдать за поведением системы во времени на любом уровне детализации, например, при проверке использования складского пространства на любую дату.

Повышает точность

Моделирование может отображать больше деталей, чем аналитическая модель, обеспечивая повышенную точность и более точное прогнозирование. Компании могут сократить расходы, оптимизируя использование активов и зная свои будущие потребности в оборудовании и материалах.

Это помогает организациям лучше справляться с неопределенностью

Неизвестные значения времени работы и результатов можно легко представить в имитационных моделях, что позволяет количественно оценивать риски и находить более надежные решения. В логистике реалистичное представление может быть получено с помощью моделирования, включая переменные данные, такие как время доставки.

Это простой способ анализа данных

Поскольку он выполняет функции «что если», моделирование может довольно легко анализировать большие объемы данных. Таким образом, гораздо проще выполнять моделирование после того, как модель создана.

Дает окончательные результаты

Если модель безошибочна, моделирование проходит идеально и дает правильные результаты, исключая необходимость его повторения. Это отличается от аналитического моделирования, в котором данные необходимо просматривать по отдельности, чтобы получить наилучшие и правильные результаты.

Недостатки компьютерного моделирования
  1. Очень сложно построить конкретную имитационную модель, которая может привести к получению неоптимальных решений.
  2. Для разработки хорошей имитационной модели требуется время.
  3. Иногда трудно интерпретировать и проверить результаты моделирования.
  4. В некоторых случаях создание и запуск имитационных моделей может быть дорогостоящим.
  5. Лицо, принимающее решение, должно предоставить всю информацию, в зависимости от модели, об ограничениях и условиях тестирования, так как моделирование само по себе не дает ответов.

Какие бывают виды компьютерного моделирования?

Классификация компьютерного моделирования

Модели компьютерного моделирования могут быть сгруппированы в соответствии с несколькими атрибутами, такими как: 

Стохастический, детерминированный или хаотический и выдвинутые начальные условия. Конкретный ввод будет производить тот же заранее определенный вывод.
  • Стохастические модели имеют некоторую присущую случайность. Один и тот же набор значений параметров и начальных условий, вводимых в детерминированные модели, приведет к разным результатам.
  • Хаотические модели похожи на детерминированные модели, но их поведение нельзя полностью предсказать
    • Динамический, установившийся или статический
    • Установившийся режим Моделирование исследует установившийся отклик системы, при этом моделирование продолжается до тех пор, пока система не достигнет установившегося состояния. В противном случае результаты моделирования могут значительно отличаться от реальных результатов.
    • Динамическое моделирование использует компьютерную программу для иллюстрации изменяющегося во времени поведения системы.
    • Статическая модель не содержит внутренней истории ранее примененных входных значений, значений внутренних переменных или выходных значений.
    Непрерывное или дискретное 
    • В дискретных моделях переменные состояния изменяются в ограниченное количество моментов времени. В эти моменты времени происходит событие или изменяется состояние.
    • В непрерывных моделях переменные состояния изменяются непрерывно, а не резко из одного состояния в другое.

    Другой способ классификации моделей заключается в просмотре базовых форм данных. Для моделей с временным шагом существует два основных класса:

    • Те, которые хранят свои данные в обычных сетках и нуждаются только в доступе к следующему соседу, называются кодами шаблона. К этой категории относятся многие приложения компьютерной гидродинамики.
    • Модель помещается в класс meshfree, если базовый граф не является сеткой.

    Уравнения определяют отношения между компонентами моделируемой системы и пытаются найти состояние, в котором система находится в равновесии. Такие модели используются для воспроизведения физических систем перед попыткой динамического моделирования.

    Подготовка данных

    Для разработки имитационной модели вам потребуются некоторые данные. Следующие запросы могут помочь вам определить, что вам нужно.

    1. Общий поток процесса и связанные с ним ресурсы?
    2. Что производится, обслуживается или на что воздействует процесс?
    3. Скорость поступления элементов в процессе?
    4. Сколько времени занимают отдельные этапы процесса?
    5. Какие распределения вероятностей характеризуют неясности и вариации процесса в реальной жизни?

    Требования к данным для моделирования и моделей различаются. Для некоторых это может быть несколько чисел, например, моделирование формы волны переменного тока на проводе, в то время как другим могут потребоваться терабайты данных, таких как модели погоды и климата.

    Источники ввода также различаются в целом:

    • Через датчики и другие физические устройства, подключенные к модели
    • Через управляющие поверхности, используемые для управления ходом моделирования;
    • Текущие или исторические данные, введенные вручную.
    • Значения извлекаются как побочный продукт других процессов.
    • Вывод значений для использования другими средствами моделирования, моделей или методов.

    Наконец, время доступности данных варьируется:

    • «Инвариантная» информация часто встраивается в код модели либо потому, что значение действительно неизменно, оно не изменяется (например, значение π), либо потому, что создатели считают это значение неизменным для эксперимента.
    • Данные можно вводить в симуляцию в начале, например, путем просмотра одной или нескольких записей или чтения данных из препроцессора;
    • Данные могут быть получены во время моделирования, например, с помощью сети датчиков.
    • Из-за этого различия и того, что различные системы моделирования имеют много общих элементов, существует множество специализированных языков моделирования. Самым известным может быть Simula.

    Системы, которые берут данные из внешних источников, должны быть очень осторожны в понимании того, что они получают. Хотя машинам легко считывать значения из текстовых или двоичных файлов, сложнее узнать, какова точность значений. Часто они выражаются в виде «планок погрешностей». Поскольку цифровая компьютерная математика не идеальна, ошибки округления и усечения усугубляют эту ошибку, поэтому рекомендуется выполнить «анализ ошибок», чтобы гарантировать, что значения, полученные в результате моделирования, по-прежнему будут точными и полезными.

    Даже крошечные ошибки в исходных данных могут перерасти в большие ошибки позже в моделировании. В то время как на компьютерный анализ распространяется ограничение «GIGO» (мусор на входе, мусор на выходе), это особенно верно для цифрового моделирования. Наблюдение за этой основной кумулятивной ошибкой в ​​цифровых системах стало главным катализатором развития теории хаоса.

    Программное обеспечение для компьютерного моделирования и примеры приложений

    Иллюстрации использования компьютерного моделирования

    Компьютерное моделирование управляется компьютерным программным обеспечением. Они делятся на две категории:

    Бесплатное или открытое программное обеспечение

    Бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом (FOSS) классифицируется как бесплатное программное обеспечение и программное обеспечение с открытым исходным кодом. То есть любой может свободно использовать, копировать, изучать и изменять каким-либо образом, а исходный код распространяется открыто, поэтому людям предлагается добровольно улучшать дизайн программного обеспечения. Примеры:

    OpenModelica
    • это среда моделирования с открытым исходным кодом, основанная на Modelica, открытой модели программного обеспечения для моделирования.
    Galatea
    • это мультиагентный язык программирования и платформа моделирования
    Mobility Testbed
    • — это мультиагентная симуляция с открытым исходным кодом для алгоритмов координации транспорта.
    Проприетарное

    Проприетарное программное обеспечение находится под ограничительным лицензированием авторских прав, а исходный код обычно скрыт от пользователей. Примеры:

    Adaptive Simulations
    • это облачное и полностью автоматизированное моделирование CFD.
    AGX Dynamics
    • это движок моделирования многотелых и мультифизических объектов в режиме реального времени.
    Actran
    • это программное обеспечение для моделирования на основе конечных элементов, используемое для изучения акустического поведения механических систем и компонентов.

    Некоторые приложения компьютерного моделирования

    Компьютерное моделирование используется во многих практических контекстах 
    1. Анализ распределения загрязнителей воздуха с использованием моделирования атмосферной дисперсии
    2. Проектирование сложных систем, таких как самолеты и логистические системы.
    3. Создание шумозащитных экранов для снижения шума от проезжей части
    4. Моделирование производительности программных приложений
    5. Авиасимуляторы, воссоздающие реальные условия для обучения пилотов
    6. Прогноз погоды с помощью модели атмосферы
    7. Используется в управлении рисками для прогнозирования риска
    8. Моделирование энергосистем и электрических цепей, чтобы убедиться, что они работают.
    9. Имитация эмуляции других компьютеров.
    10. Прогнозирование финансовых рынков.
    11. Наблюдение за поведением конструкций, таких как здания, под нагрузкой и в других условиях.
    12. Используется при проектировании промышленных процессов, таких как химические заводы
    13. Занимается стратегическим управлением и организационными исследованиями
    14. В моделировании резервуаров для прогнозирования течения флюидов через пористые материалы.
    15. Симуляторы роботов используются для разработки роботов и алгоритмов их управления
    16. Имитационные модели городов моделируют динамические закономерности городского развития и реакции на политику городского землепользования и транспорта.
    17. Моделирование аварий транспортных средств для изучения механизмов безопасности последних моделей транспортных средств.

    Надежность и доверие людей к компьютерному моделированию зависят от достоверности модели моделирования; таким образом, проверка и валидация имеют решающее значение при разработке моделирования. Еще одним важным аспектом компьютерного моделирования является воспроизводимость результатов, что означает, что модель не должна давать разные ответы для каждого запуска. Это может показаться очевидным, но в стохастическом моделировании, где случайные числа на самом деле должны быть полуслучайными числами, на это стоит обратить внимание. Исключением для воспроизводимости являются симуляции человека в цикле, такие как полеты и компьютерные игры. Здесь человек является частью симуляции и, следовательно, влияет на результат так, что его точное воспроизведение является трудоемким, если не невозможным.

    При отладке имитация выполнения программы в тестовых условиях может обнаружить больше ошибок, чем само аппаратное обеспечение может обнаружить и зарегистрировать полезную отладочную информацию, такую ​​как трассировка инструкций, изменения памяти и количество инструкций. Этот метод также может обнаруживать переполнение буфера и подобные трудно обнаруживаемые ошибки, а также предоставлять информацию о производительности продукта и данные настройки.

    Какие существуют типы программ компьютерного моделирования?

    `;

    Интернет

    Факт проверен

    Г. Визен

    Существует ряд различных типов программ компьютерного моделирования, которые можно использовать в различных отраслях промышленности. Многие из этих программ разработаны для науки, особенно для физических наук, таких как физика, химия и метеорология, и позволяют разрабатывать сложные симуляции и модели. Существует также множество программ, которые можно использовать для финансового и бизнес-прогнозирования, а также программы моделирования для использования в медицине. Некоторые программы компьютерного моделирования разработаны для выполнения тех же функций, что и другие симуляторы, а также обеспечивают интерактивные или развлекательные функции, такие как обучающие программы и игры на авиасимуляторах.

    Программы компьютерного моделирования представляют собой типы программного обеспечения, разработанного для получения входной информации, либо вводимой вручную, либо автоматически генерируемой с помощью датчиков и других устройств. Затем эти данные используются для создания модели или математического алгоритма, который можно использовать для моделирования и прогнозирования ряда различных моделей поведения и реакций. Эти типы программ используются в самых разных отраслях и приложениях и могут сильно различаться по сложности и точности.

    Некоторые из наиболее распространенных программ компьютерного моделирования разрабатываются и используются для научных исследований и исследований. Эти программы часто используются либо для разработки более управляемой модели конкретного научного явления, либо для создания моделирования, которое можно использовать для прогнозирования будущих событий или поведения. Например, с помощью этих программ можно создавать модели атомных частиц или поведения волн, и они часто функционируют аналогично симуляциям. Другие программы компьютерного моделирования могут использоваться для создания моделирования, которое позволяет человеку изменять переменные в программе и видеть, как такие изменения могут реально изменить результат конкретной ситуации или эксперимента.

    Существуют и другие приложения для программ компьютерного моделирования в смежных областях. Поскольку симуляции обычно разрабатываются с использованием математических данных и алгоритмов, их можно создавать с использованием финансовой информации. Эти симуляции часто используются для прогнозирования того, как различные финансовые инвестиции и бизнес-модели могут в конечном итоге развиваться в течение определенного периода времени.

    Моделирование также часто используется для отслеживания и прогнозирования развивающихся погодных условий, что позволяет метеорологам прогнозировать движения штормов и систем давления. Другие программы моделирования были разработаны для использования в медицине, часто создавая визуальное представление определенного заболевания, такого как опухоль, в организме человека. Эти симуляции можно использовать для прогнозирования того, как человек может отреагировать на лечение, и для демонстрации воздействия различных видов лечения на пациента.

    Есть несколько программ компьютерного моделирования, которые можно использовать в более интерактивной или развлекательной форме.

    No related posts.