ИСПЫТАНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЕЙ

4.1. Цели и задачи моделирования

при создании сложных технических систем

В настоящее время моделирование является неотъемлемым элемен­том процесса создания любой сложной технической системы.

Первоначально методы моделирования получили широкое рас­пространение при решении сравнительно несложных задач. С появ­лением сложных систем роль моделирования при оценке параметров исследуемых процессов существенно возросла. Это объясняется осо­бенностями исследуемых объектов, вытекающими из сложности функциональных связей между параметрами системы, изменяющи­мися условиями внешней среды и оцениваемыми показателями. Обычно при моделировании СТС сталкиваются с ситуацией, когда исследуе­мые процессы в системе и условия внешней среды имеют вероятнос­тный характер, число факторов, влияющих на оцениваемые показа­тели, значительно и оценки искомых параметров нужно получить для широкого диапазона изменений условий функционирования системы.

Моделирование (как метод исследований) широко применяется не только при подготовке технических предложений и формировании технических требований к создаваемому образцу, но и на этапах эс­кизного и технического проектирования, при отработке образцов в замкнутых системах, в составе которых предполагается их использо­вание, а также на этапе различных видов натурных испытаний, опре­деляющих характеристики объектов, их отработанность и возможность перехода от данного этапа испытаний к последующему или служащих основанием для передачи объектов в серийное производство.

В соответствии со сложившейся практикой обычно применяют три основных вида моделирования: математическое, полунатурное и физическое.

Конечной целью математического моделирования является полу­чение необходимой точности оценок выбранных количественных по­казателей. Наибольшее распространение при этом моделировании по­лучили методы статистических испытаний, эквивалентных возмущений и интерполяционный метод, представляющие собой прямые методы расчета вероятностных характеристик систем. При этом оценки вы­числяются в один этап без учета результатов предшествующего моде­лирования. В действительности же между оценками, найденными на различных этапах моделирования, существует определенная ста­тистическая зависимость, учет которой во многих случаях позволяет существенно сократить число экспериментов.

Так как материальный вклад в объем моделирования для слож­ных систем велик, то сокращение общего числа экспериментов при­обретает важное значение. Поэтому разрабатываются комбинирован­ные методы использования разнородных статистических оценок, при которых на каждом очередном этапе моделирования используется ра­нее полученная информация.

Вычислительные методы, используемые для определения оценок параметров как при полунатурном, так и при физическом моделиро­вании, в большинстве случаев аналогичны применяемым при мате­матическом моделировании.

Методами моделирования обычно решается следующий основ­ной круг задач:

• обоснование технических требований к создаваемому объекту и его отдельным частям;

• сравнительная оценка эффективности существующих образцов и их частей, подобных разрабатываемым;

• выбор рациональных технических решений по построению со­здаваемого объекта, его систем и подсистем и проверка соот­ветствия полученных характеристик заданным на стадии как про­ектной разработки, так и испытаний;

• отработка систем, подсистем, блоков и их элементов, уточне­ние технических решений и требований к объектам в процессе их создания;

• выбор и отработка алгоритмов функционирования объектов в реальных условиях применения;

• предварительная оценка ожидаемой эффективности создавае­мого объекта;

• отработка объекта в целом перед проведением натурных испы­таний;

• обоснование программ и методов проведения различных видов испытаний объекта, его систем, подсистем, блоков и элемен­тов;

• решение задач, связанных с эргономическим обеспечением как функционирования объекта, так и его испытаний;

• получение характеристик, которые не могут быть определены (из-за возможных экономических, технических, организаци­онных и других видов ограничений) в натурных испытаниях, а также статистических характеристик, необходимых для оценки испытываемого объекта;

• определение соответствия характеристик объекта заданным тре­бованиям и контрольная проверка этих характеристик с учетом натурных испытаний;

• оценка эффективности объекта во всем диапазоне реальных ус­ловий его применения и т. п.

При решении перечисленных задач математическое моделирова­ние используется, когда известно достаточно достоверное математи­ческое описание моделируемого процесса. Полунатурное моделиро­вание применяется для оценки аппаратурных решений, эргономи­ческой оценки и при отработке образцов для уточнения технических решений, получения объективных оценок для принятия решений о проведении натурных испытаний и возможности перехода от одного этапа испытаний к последующему. Физическое моделирование при­меняется при отсутствии достаточно достоверного математического описания процесса и невозможности выполнения полунатурного мо­делирования.

Сложность современных испытываемых систем и комплексов, средств, обеспечивающих экспериментальную отработку объектов, организационной структуры экспериментов и связанные с этим труд­ности перестройки экспериментов в процессе их реализации делают необходимым проведение ряда мероприятий по повышению эффек­тивности данного этапа создания СТС.

Один из путей решения указанной задачи — широкое привлече­ние методов моделирования к натурным экспериментам с целью по­лучения в ограниченное время результатов из минимального объема экспериментальных данных.

Из рис. 4.1 видно, что увеличение объема сопровождающего мо­делирования позволяет в 1,5—2 раза сократить число натурных экспе­риментов при отработке СТС.

Одной из особенностей сложных систем натурного эксперимента является то, что при их реализации не всегда возможно провести необходимый объем экспериментальных исследований функциони­рования объекта в целом или отдельных его систем и подсистем в реальных условиях применения. Поэтому в натурных испытаниях при­ходится создавать некоторую имитационную обстановку. В этих слу­чаях полнота и достоверность получаемого экспериментального мате­риала могут быть гарантированы, если к исследованиям привлечены методы моделирования. Вне зависимости от вида моделирования и помимо работ, связанных с постановкой задачи, выбором критериев оценки и методов оптимизации, реализации моделей в виде программ или схем моделирования, их отладки и проведения моделирования

важнейшей задачей является разработка моделей, объективно отра­жающих подлежащие изучению процессы.