🗊Презентация Моделирование систем. Управление рисками, системный анализ и моделирование. Лекции 11-12

Институт Недропользования,  Кафедра Обогащение полезных ископаемых и инженерная экология

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Лекции 11-12 Моделирование систем

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Понятие модели и моделирования Модель — способ замещения реального объекта, используемый для его изучения и исследования, когда эксперимент невозможен, дорог, опасен, долговременен. Модель вместо исходного объекта используется в случаях, когда натуральный эксперимент невозможен: опасен, дорог, происходит в неудобном масштабе пространства и времени (долговременен, слишком кратковременен, протяжен…), неповторим, ненагляден и т. д.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Ситуации, когда эксперимент: «опасен» — при деятельности в агрессивной среде вместо человека лучше использовать его макет; примером может служить луноход; «дорог» — прежде чем использовать идею в реальной экономике страны, лучше опробовать её на математической или имитационной модели экономики, просчитав на ней все «за» и «против» и получив представление о возможных последствиях; «кратковременен» — изучать детали протекания процесса обработки металлов взрывом лучше на модели, поскольку такой процесс скоротечен во времени; «долговременен» - поскольку процесс коррозии металлов происходит медленно, то его изучают на модели, в уменьшенном масштабе времени; «протяжен в пространстве» — для изучения космогонических процессов удобны математические модели, поскольку реальные полёты к звёздам (пока) невозможны; «микроскопичен» — для изучения взаимодействия атомов удобно воспользоваться их моделью; «невозможен» — часто человек имеет дело с ситуацией, когда объекта нет, он ещё только проектируется. При проектировании важно не только представить себе будущий объект, но и испытать его виртуальный аналог до того, как дефекты проектирования проявятся в оригинале.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Важно: моделирование теснейшим образом связано с проектированием. Обычно сначала проектируют систему, потом её испытывают, потом снова корректируют проект и снова испытывают, и так до тех пор, пока проект не станет удовлетворять предъявляемым к нему требованиям. Процесс «проектирование-моделирование» цикличен. При этом цикл имеет вид спирали — с каждым повтором проект становится все лучше, так как модель становится все более детальной, а уровень описания точнее; «неповторим» — это случай, когда эксперимент повторить нельзя; в такой ситуации модель — единственный способ изучения таких явлений. Пример — исторические процессы, — ведь повернуть историю вспять невозможно; «ненагляден» — модель позволяет заглянуть в детали процесса, в его промежуточные стадии; при построении модели исследователь как бы вынужден описать причинно-следственные связи, позволяющие понять все в единстве, системе. Построение модели дисциплинирует мышление. Важно: модель играет системообразующую и смыслообразующую роль в научном познании, позволяет понять явление, структуру изучаемого объекта. Не построив модель, вряд ли удастся понять логику действия системы. Это означает, что модель позволяет разложить систему на элементы, связи, механизмы, требует объяснить действие системы, определить причины явлений, характер взаимодействия составляющих.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Модель является концентрированным выражением сущности предмета или процесса, выделяя только его основные черты. Знания — это модели окружающего мира, фиксируемые человеком в его мозгу или на технических носителях. Модели обладают повышенной наглядностью, выделяя главные аспекты сущности, и активно используются в процессах познания и обучения. Человек, решая, как ему поступить в той или иной ситуации, всегда пытается представить себе последствия решения, для этого он проигрывает ситуацию, представляет её себе мысленно, строя модель в голове. Компьютер является усилителем для производства данной деятельности, инструментом информационной технологии. Компьютерные модели ускоряют процесс исследования, делают его более точным. Алгоритмы — знания, выстраиваемые человеком в цепочку так, чтобы соединить исходное состояние с желаемым, целью; это один из вариантов ряда мероприятий, шагов, приводящих к цели.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Процесс моделирования состоит из трёх стадий: формализации (переход от реального объекта к модели), моделирования (исследование и преобразования модели), интерпретации (перевод результатов моделирования в область реальности). Модель есть зависимость F между входом X и выходом Y. Модель отражает закономерность Y = F(X). Часто модель является законом. Модель верна в рамках допущенных при её построении гипотез. Поэтому модель ограничена некоторой областью и адекватна в ней. Набор моделей образует научную дисциплину (механика, физика, горное дело и т. д.) Модель может быть расширена путём учёта в ней дополнительных параметров. Тогда область её применения становится шире.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Классификация (типы) моделей По назначению модели, если отвлечься от областей, сфер их применения, бывают трех типов: познавательные, прагматические и инструментальные. Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединение новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью. Прагматическая модель - средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность в них подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладные модели. Инструментальная модель - является средством построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей. Познавательные отражают существующие, а прагматические - хоть и не существующие, но желаемые и, возможно, исполнимые отношения и связи. По уровню, "глубине" моделирования модели бывают: эмпирические - на основе эмпирических фактов, зависимостей, теоретические - на основе математических описаний и смешанные, полуэмпирические - использующие эмпирические зависимости и математические описания.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Основные требования к модели: -наглядность построения; обозримость основных его свойств и отношений; -доступность ее для исследования или воспроизведения; -простота исследования, воспроизведения; сохранение информации, содержавшиеся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез) и получение новой информации. Проблема моделирования состоит из трех задач: построение модели (эта задача менее формализуема и конструктивна, в том смысле, что нет алгоритма для построения моделей); исследование модели (эта задача более формализуема, имеются методы исследования различных классов моделей); использование модели (конструктивная и конкретизируемая задача).

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Модель называется статической, если среди xi нет временного параметра t. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь "фотографию" системы, ее срез. Модель - динамическая, если среди xi есть временной параметр, т.е. она отображает систему (процессы в системе) во времени. Модель - дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени. Модель - непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка времени. Модель - имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров xi модели . Модель - детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае - модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Общие свойства моделей конечность: модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны; упрощенность: модель отображает только существенные стороны объекта; приблизительность: действительность отображается моделью грубо или приблизительно; адекватность: модель успешно описывает моделируемую систему; информативность: модель должна содержать достаточную информацию о системе - в рамках гипотез, принятых при построении модели.  

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Роль модели Построив модель, исследователь может: прогнозировать свойства и поведение объекта как внутри области, в которой построена модель, так и (при обоснованном применении) за её пределами (прогнозирующая роль модели); управлять объектом, отбирая наилучшие воздействия путём испытания их на модели (управляющая роль); познавать явление или объект, модель которого он построил (познавательная роль модели); получать навыки по управлению объектом путём использования модели как тренажёра или игры (обучающая роль); улучшать объект, изменяя модель и испытывая её (проектная роль).

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Жизненный цикл модели 1) Сбор информации об объекте, выдвижение гипотез, предмодельный анализ; 2) Проектирование структуры и состава моделей (подмоделей); 3) Построение спецификаций модели, разработка и отладка отдельных подмоделей, сборка модели в целом, идентификация (если это нужно) параметров моделей; 4) Исследование модели - выбор метода исследования и разработка алгоритма (программы) моделирования; 5) Исследование адекватности, устойчивости, чувствительности модели; 6) Оценка средств моделирования (затраченных ресурсов); 7) Интерпретация, анализ результатов моделирования и установление некоторых причинно - следственных связей в исследуемой системе; 8) Генерация отчетов и проектных (народно - хозяйственных) решений; 9) Уточнение, модификация модели, если это необходимо, и возврат к исследуемой системе с новыми знаниями, полученными с помощью моделирования.  

Аналитические и имитационные модели Объект может быть представлен в виде аналитической или имитационной модели. Аналитическое представление подходит лишь для очень простых и сильно идеализированных задач и объектов, которые, как правило, имеют мало общего с реальной (сложной) действительностью, но обладают высокой общностью. Аналитические модели обычно применяют для описания фундаментальных свойств объектов (поэтому ими так широко пользуется теоретическая физика), так как фундамент прост по своей сути. Сложные объекты редко удаётся описать аналитически. Имитационное моделирование позволяет разлагать большую модель на части (объекты, «кусочки»), которыми можно оперировать по отдельности, создавая другие, более простые или, наоборот, более сложные модели. Таким образом, имитационное моделирование тяготеет к объектно-ориентированному представлению, которое естественным образом описывает объекты, их состояние, поведение, а также взаимодействие между ними. Имитационную модель можно постепенно усложнять и усложнять; аналитический способ этого не допускает или допускает, но с большими ограничениями.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Имитационное моделирование Имитационная модель предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров xi модели М. Имитационное моделирование используется при отсутствии строгого и формально записанного алгоритма; при этом главную роль играют технология и средства моделирования. Целью имитационного моделирования является конструирование ИМ объекта и проведение имитационного эксперимента над ней для изучения закона функционирования и поведения с учетом заданных ограничений и целевых функций в условиях имитации и взаимодействия с внешней средой.

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Структура имитационной модели Блок имитации внешних воздействий (БИВВ) формирует реализации случайных или детерминированных процессов, имитирующих воздействия внешней среды на объект, подает их в Блок математической модели объекта (БМО). Блок математической модели объекта (БМО) проводит вычисления по соответствующей модели, и подает информацию в блок обработки результатов (БОР). Блок обработки результатов (БОР) предназначен для получения информативных характеристик исследуемого объекта. Блок управления ИМ (БУИМ) реализует способ исследования имитационной модели, основное его назначение – автоматизация процесса проведения иследования.

«Имитационная модель»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Модели и программные комплексы в экологии

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

Программные продукты PHAST и SAFETI Программные продукты PHAST и SAFETI разработаны фирмой Det Norske Veritas (DNV, EU), одной из ведущих  в мире фирм в области оценки риска, специализирующейся в области промышленной безопасности химических, нефтехимических, нефте- газодобывающих производств.   Методики и программное обеспечение DNV разработаны на основе передового мирового опыта в области моделирования и оценки последствий различных аварийных ситуаций.   PHAST и SAFETI широко используются в мире в течение более чем 20 лет для оценки последствий и рисков химических и взрыво- пожароопасных объектов. В настоящее время число пользователей PHAST насчитывает более 450 организаций во всем мире, SAFETI - более 120. В числе пользователей такие крупные компаниями, как British Petroleum, Shell, Exxon Mobil, Amoko, BASF, Dow Chemical, Esso, Bayer, Dupon, а также государственные надзорные органы – Объединенный исследовательский центр европейской комиссии, Голландии, Бельгии, Австралии, Венгрии, Малайзии, Филиппин др.   В России программные продукты DNV появились в результате реализации проекта ТАСИС «Содействие Министерству по чрезвычайным ситуациям в области предупреждения и ликвидации аварий» 2000-2001 гг.

Программа “PHAST”

Программа «ТОКСИ+»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Конец лекционного курса «Управление рисками, системный анализ и моделирование»

«Управление рисками, системный анализ и моделирование» Желаю успеха на экзамене