Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Podobne dokumenty
Najprostszy schemat blokowy

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

Metody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych

MODELE I MODELOWANIE

Podstawy metodologiczne symulacji

Metrologia: organizacja eksperymentu pomiarowego

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH

Algorytm. Krótka historia algorytmów

PROGRAM KSZTAŁCENIA NA STUDIACH III STOPNIA Informatyka (nazwa kierunku)

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych

Modelowanie i obliczenia techniczne. dr inż. Paweł Pełczyński

Metodyka projektowania systemów sterowania Uwagi wstępne

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy. Obowiązkowy Polski VI semestr zimowy

Technologie informacyjne - wykład 12 -

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika

Zajęcia techniczne rozkładu materiału kl.3gim. /moduł zajęcia modelarskie/

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

2.1.M.06: Modelowanie i wspomaganie komputerowe w inżynierii powierzchni

MODELOWANIE I SYMULACJE SYSTEMÓW ELEKTROMECHATRONICZNYCH. dr inż. Michał MICHNA

KARTA KURSU. Nazwa. Podstawy Fizyki. Nazwa w j. ang. Introduction to Physics. Kod Punktacja ECTS* 4

E-E-A-1008-s5 Komputerowa Symulacja Układów Nazwa modułu. Dynamicznych. Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy

Wykorzystanie metody przekrojów i jej wizualizacja dla celów w ochrony przeciwpowodziowej dolin rzecznych prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny Akadem

Procesy i systemy dynamiczne Nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

Elektrotechnika II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne. przedmiot specjalnościowy. obowiązkowy polski semestr II semestr letni. tak. Laborat. 30 g.

Roman Mocek Zabrze Opracowanie zbiorcze ze źródeł Scholaris i CKE

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Etapy modelowania ekonometrycznego

ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania. Studia: I stopnia (inżynierskie)

SPIS TREŚCI CZĘŚĆ I : PRZEZNACZENIE, PROCES I PODSTAWY METODOLOGICZNE BADAŃ MARKETINGOWYCH...17

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego

Modelowanie i symulacja II Modelling and Simulation II. Automatyka i Robotyka II stopień ogólno akademicki studia stacjonarne

Doświadczenia w eksploatacji gazomierzy ultradźwiękowych

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

01, 02, 03 i kolejne numer efektu kształcenia. Załącznik 1 i 2

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Spis treści. Wstęp 13. Część I. UKŁADY REDUKCJI DRGAŃ Wykaz oznaczeń 18. Literatura Wprowadzenie do części I 22

Szybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym

EFEKTY UCZENIA SIĘ DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH W ODNIESIENIU DO EFEKTÓW UCZENIA SIĘ PRK POZIOM 6

Projekt interdyscyplinarny chemia-informatyka KIERUNEK PRZEBIEGU REAKCJI I JEJ KINETYKA A ZNAK EFEKTU ENERGETYCZNEGO

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

Informatyka wspomaga przedmioty ścisłe w szkole

ANKIETA SAMOOCENY OSIĄGNIĘCIA KIERUNKOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA

Opis efektu kształcenia dla programu kształcenia

Modelowanie w projektowaniu maszyn i procesów cz.5

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

FIZYKA klasa 1 Liceum Ogólnokształcącego (4 letniego)

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Sterowniki Programowalne (SP)

WYKAZ KIERUNKOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA KIERUNEK: MATEMATYKA, SPS WIEDZA

POLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY PROJEKT DYPLOMOWY INŻYNIERSKI

WPROWADZENIE DO UML-a

Wybrane wymagania dla informatyki w gimnazjum i liceum z podstawy programowej

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI

Zakładane efekty kształcenia dla kierunku

PROGRAM STUDIÓW. WYDZIAŁ: Podstawowych Problemów Techniki KIERUNEK: Matematyka stosowana

WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI TRANSPORT I STOPIEŃ PRAKTYCZNY

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

INŻYNIERIA SYSTEMÓW wykład 4 MODELE SYSTEMÓW MODELOWANIE I SYMULACJA. Autor: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD III: Problemy agenta

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego

Algorytmy ze skończoną pamięcią dla przetwarzania sygnałów w diagnostyce procesów.

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia I stopnia (inżynierskie)

Sterowanie napędów maszyn i robotów

ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA LICENCJACKIE WIEDZA

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY

Matlab - zastosowania Matlab - applications. Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Technologia informacyjna Algorytm Janusz Uriasz

Efekty kształcenia. Tabela efektów kształcenia

Najczęściej popełniane błędy w procesie walidacji metod badawczych

Badania Marketingowe. Zajęcia 1 Wprowadzenie do badań marketingowych

Etapy życia oprogramowania. Modele cyklu życia projektu. Etapy życia oprogramowania. Etapy życia oprogramowania

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)

Studia I stopnia kierunek: chemia Załącznik nr 3

Teoria sterowania Control theory. Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM

TEST POZIOMU KOMPETENCJI UCZNIÓW KLAS PIERWSZYCH TECHNIKUM PO GIMNAZJUM Z MATEMATYKI (rok szkolny 2007/2008)

Iteracyjno-rozwojowy proces tworzenia oprogramowania Wykład 3 część 1

Kierunek: ELEKTROTECHNIKA Profil: ogólnoakademicki Studia: 2 stopnia

Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie 1

Projektowanie Wirtualne bloki tematyczne PW I

EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA STUDIA LICENCJACKIE

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z informatyki w gimnazjum klasa III Rok szkolny 2015/16

STATYSTYKA EKONOMICZNA

Załącznik nr 1 do Zapytania ofertowego: Opis przedmiotu zamówienia

Efekty uczenia się na kierunku. Logistyka (studia pierwszego stopnia o profilu praktycznym)

Do uzyskania kwalifikacji pierwszego stopnia (studia inżynierskie) na kierunku BIOTECHNOLOGIA wymagane są wszystkie poniższe efekty kształcenia

8. PODSTAWY ANALIZY NIELINIOWEJ

Transkrypt:

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015

Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej nas rzeczywistości sprawiają zagadnienia dynamiki otaczającego nas świata ROZWIĄZANIE: Na przeciw temu wychodzą metody umożliwiające modelowanie oraz symulację Identyczne zachowanie się układów są spotykane w różnych dziedzinach Komputerowe Projektowanie ów 2

Cele i zastosowania Dlaczego stosujemy symulacje i modelowanie: w celu zrozumienia przebiegu zjawisk w celu przewidzenia przebiegów procesów Dlaczego rozumiemy i przewidujemy: w celu weryfikacji hipotez w celu lepszego poznania świata i otaczającej nas rzeczywistości w celu stosowania optymalnych rozwiązań w celu sterowania lub zarządzania istniejącymi układami Każdy model jest opracowany dla konkretnych celów oraz dla konkretnych zastosowań Komputerowe Projektowanie ów 3

Rodzaje modeli Fizyczne (skalowanie) Mechaniczne, hydrauliczne, elektryczne Matematyczne (abstrakcyjne) umożliwia przeprowadzenie symulacji komputerowej jest znacznie tańszy od prototypów koszt powtórzenia jest znikomy brak konieczności dokonywania pomiarów w fizycznym układzie nie ulegnie zniszczeniu fizycznemu Komputerowe Projektowanie ów 4

Dwa podejścia do modelowania Modele opisowe zachowanie jest opisywane dąży się do naśladowania zachowania obserwacja zachowania model matematyczny model matematyczny bez związku ze strukturą i procesami zachodzącymi w rzeczywistym układzie zastosowanie w procesach wykazujących regularność i powtarzalność, przy niezmiennych warunkach i parametrach zalety: prostota szybkość i bezproblemowość symulacji inne określenia czarna skrzynka model zachowania model behawioralny Komputerowe Projektowanie ów 5

Dwa podejścia do modelowania cd. Modele przyczynowe zachowanie jest wyjaśniane dąży się do odzwierciedlenia struktury wiedza o elementach systemu i ich oddziaływaniach model matematyczny model matematyczny odzwierciedla istotną strukturę systemu (elementy i oddziaływania) zastosowanie w układach ze sprzężeniami zwrotnymi i złożonymi oddziaływaniami, nieliniowościami, bifurkacjami, przy zmianach warunków i parametrów zalety: większa wiarygodność wyników przewidywania inne określenia szklana skrzynka model układu model strukturalny Komputerowe Projektowanie ów 6

Przydatność modeli przyczynowych Modele opisowe: istniejące układy, obserwowane warunki Modele przyczynowe: układy projektowane, nie obserwowane warunki, nowe parametry rzeczywisty eksperymentu pomiarowy Model eksperymentu Symulator Zachowanie układu Wyniki symulacji? Komputerowe Projektowanie ów 7

Przydatność modeli przyczynowych cd. Modele opisowe: istniejące układy, obserwowane warunki Modele przyczynowe: układy projektowane, nie obserwowane warunki, nowe parametry rzeczywisty rzeczywisty Model Inny układ eksperymentu eksperymentu eksperymentu Inny układ eksperymentu pomiarowy Symulator Zachowanie układu Zachowanie układu Wyniki symulacji Wyniki symulacji? Komputerowe Projektowanie ów 8

Przydatność modeli przyczynowych cd. Modele opisowe: istniejące układy, obserwowane warunki Modele przyczynowe: układy projektowane, nie obserwowane warunki, nowe parametry Inne parametry rzeczywisty Model Inne parametry eksperymentu pomiarowy eksperymentu Symulator Zachowanie układu Zachowanie układu Wyniki symulacji Wyniki symulacji? Komputerowe Projektowanie ów 9

Podejścia mieszane Praktycznie ustalenie całej struktury oddziaływań i/lub wartości wszystkich parametrów może być trudne Koncepcja szarej skrzynki jak najlepsze odzwierciedlenie (fragmentu) struktury układu i (części) fizycznych zjawisk dopasowanie niektórych parametrów i równań dla uzyskania jak najlepszej zgodności wyników eksperymentów w układzie pomiarowym i w symulatorze Niezbędne dane: model opisowy wyniki doświadczeń model przyczynowy wiedza o wewnętrznej strukturze i oddziaływaniach model mieszany wyniki i wiedza Pożądane zalety: dobra dokładność, mała złożoność Komputerowe Projektowanie ów 10

Przeznaczenie modelu Modele superogólne trudne do opracowania wzrasta ryzyko błędu Najlepszy jest zawsze model najprostszy odpowiadający określonemu przeznaczeniu Dlatego określa się przeznaczenie modelu wynika ze sformułowanego problemu, który chcemy rozwiązać powinno być jasno określone przed opracowaniem modelu i uwzględniane w procesie modelowania od przeznaczenia modelu zależy jego forma oraz przyjęte w trakcie modelowania uproszczenia, uogólnienia, zaniedbania model będzie odzwierciedlał jedynie ograniczony podzbiór możliwych zachowań układu Komputerowe Projektowanie ów 11

Zasadność Poprawne wyniki poprawny model Zasadność związana z przeznaczeniem modelu Aspekty zasadności (jedna z teorii): behawioralna jakościowo takie samo zachowanie w takich samych warunkach strukturalna struktura oddziaływań modelu odpowiada zasadniczej strukturze oddziaływań układu rzeczywistego empiryczna wyniki ilościowe symulacji i obserwacji doświadczalnych pokrywają się aplikacyjna model odpowiada zdefiniowanemu przeznaczeniu Komputerowe Projektowanie ów 12

Etapy modelowania komputerowego 1. Koncepcja modelu 1.1. Ustalenie problemu 1.2. Przeznaczenie modelu 1.3. Rozgraniczenie modelowanego układu i jego otoczenia oraz określenie punktów styku 1.4. Słowny model układu 1.5. Struktura oddziaływań ekstrakcja elementów i struktury oddziaływań z modelu słownego Komputerowe Projektowanie ów 13

Etapy modelowania komputerowego cd. 2. Opracowanie modelu 2.1. Formalizacja opisu oddziaływań (do formy umożliwiającej obliczenia) 2.2. Do zależności jakościowych dodaje się czynnik ilościowy 2.3. Na podstawie struktury oddziaływań i wyznaczonych zależności tworzy się algorytm symulacji 2.4. Testy poprawności strukturalnej 2.5. Korzystne przekształcenia i uproszczenia Komputerowe Projektowanie ów 14

Etapy modelowania komputerowego cd. 3. Symulacja zachowania układu 3.1. Wybór oprogramowania do symulacji (w tym języka opisu) 3.2. Wybór algorytmu rozwiązywania równań 3.3. Określenie początku, końca i kroku symulacji 3.4. Program (różne formy) 3.5. Określenie warunków początkowych 3.6. Określenie wektorów wejściowych 3.7. Testy zasadności behawioralnej, empirycznej i aplikacyjnej Komputerowe Projektowanie ów 15

Etapy modelowania komputerowego cd. 4. Podstawowa analiza wyników 4.1. Ocena jakości działania wybór kryteriów i ich hierarchia 4.2. Wybór strategii postępowania 4.3. Projektowanie lub przeprojektowanie układu Komputerowe Projektowanie ów 16

Etapy modelowania komputerowego cd. 5. Matematyczna analiza wyników 5.1. Punktem wyjścia są równania modelu 5.2. Uzyskuje się informacje o punktach równowagi, stabilności itp. 5.3. Linearyzacja układów nieliniowych 5.4. Bardziej ogólne formułowanie równań Komputerowe Projektowanie ów 17

Podsumowanie Modelowanie oraz symulacja stanowią formę opisu otaczającej nas rzeczywistości ułatwiając zrozumienie zachodzących w niej zjawisk i procesów Modelowanie i symulowanie zjawisk jest znacznie tańsze i prostsze niż tworzenie prototypów układów Następuje znaczna redukcja czasu potrzebnego do uzyskania rozwiązania danego zagadnienia Różnorodność modeli umożliwia ich odpowiedni dobór do danego zjawiska czy procesu Najczęściej modele są opracowywane wyłącznie do określonego przypadku oraz określonych warunków brzegowych co znacznie ogranicza ich stosowalność i powoduje konieczność tworzenia nowych modeli dla innych zjawisk Komputerowe Projektowanie ów 18

Bibliografia 1. L.O. Chua, P.M. Lin, Komputerowa analiza układów elektronicznych, WNT, Warszawa, 1981 2. J. Porębski, P. Korohoda, SPICE: Program analizy nieliniowej układów elektronicznych, Wydanie piąte, WNT, Warszawa, 1996 Komputerowe Projektowanie ów 19