Имитационное моделирование работы вычислительного центра
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Введение
Моделирование – один из способов исследования и устранения проблем, возникающих в окружающем нас мире. Говоря более строго, модель является реальным или абстрактным объектом, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе его изучения, находится в отношении сходства с последним (аналогия, физическое подобие и т.п.) и более удобен для экспериментов. Наиболее естественная и важная сфера применения моделирования – анализ сложных систем, в том числе социотехнических (производственных, финансовых и т.д.).
Традиционно различают аналитическое и имитационное моделирование.
Аналитическая модель, как правило, статическая (ее выходы функционально зависят от входов) и поэтому в ряде практических случаев может быть реализована даже с помощью электронных таблиц.
К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Имитационное (динамическое) моделирование рассматривает модель как совокупность правил (дифференциальных уравнений, конечных автоматов, сетей Петри и т.п.), которые определяют, в какое состояние в будущем перейдет моделируемый объект из некоторого предшествующего состояния.
Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в разработке, отладке и использовании модели. Однако подобная гибкость приобретается ценой больших усилий, затрачиваемых на разработку и программирование весьма сложных моделирующих алгоритмов, оперирующих со списковыми структурами данных. Альтернативой этому является использование специализированных языков имитационного моделирования
Дискретно-событийное моделирование обязано своим рождением Дж. Гордону, который в начале 1960-х спроектировал и реализовал на мэйнфреймах IBM систему GPSS. Основной объект в этой системе – пассивный транзакт (заявка на обслуживание), который может определенным образом представлять собой работников, детали, сырье, документы, сигналы и т.п. «Перемещаясь» по модели, транзакты становятся в очереди к одноканальным и многоканальным устройствам, захватывают и освобождают эти устройства, расщепляются, уничтожаются и т.д. Таким образом, дискретно-событийную модель можно рассматривать как глобальную схему обслуживания заявок. Аналитические результаты для большого количества частных случаев таких моделей рассматриваются в теории массового обслуживания.
Сегодня существует целый ряд инструментов, поддерживающих такой подход в моделировании: GPSS/PC, GPSS/H, GPSS World, Object GPSS, Arena, SimProcess, Enterprise Dynamics, Auto-Mod и др.
Моделирование – один из способов исследования и устранения проблем, возникающих в окружающем нас мире. Говоря более строго, модель является реальным или абстрактным объектом, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе его изучения, находится в отношении сходства с последним (аналогия, физическое подобие и т.п.) и более удобен для экспериментов. Наиболее естественная и важная сфера применения моделирования – анализ сложных систем, в том числе социотехнических (производственных, финансовых и т.д.).
Традиционно различают аналитическое и имитационное моделирование.
Аналитическая модель, как правило, статическая (ее выходы функционально зависят от входов) и поэтому в ряде практических случаев может быть реализована даже с помощью электронных таблиц.
К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Имитационное (динамическое) моделирование рассматривает модель как совокупность правил (дифференциальных уравнений, конечных автоматов, сетей Петри и т.п.), которые определяют, в какое состояние в будущем перейдет моделируемый объект из некоторого предшествующего состояния.
Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в разработке, отладке и использовании модели. Однако подобная гибкость приобретается ценой больших усилий, затрачиваемых на разработку и программирование весьма сложных моделирующих алгоритмов, оперирующих со списковыми структурами данных. Альтернативой этому является использование специализированных языков имитационного моделирования
Дискретно-событийное моделирование обязано своим рождением Дж. Гордону, который в начале 1960-х спроектировал и реализовал на мэйнфреймах IBM систему GPSS. Основной объект в этой системе – пассивный транзакт (заявка на обслуживание), который может определенным образом представлять собой работников, детали, сырье, документы, сигналы и т.п. «Перемещаясь» по модели, транзакты становятся в очереди к одноканальным и многоканальным устройствам, захватывают и освобождают эти устройства, расщепляются, уничтожаются и т.д. Таким образом, дискретно-событийную модель можно рассматривать как глобальную схему обслуживания заявок. Аналитические результаты для большого количества частных случаев таких моделей рассматриваются в теории массового обслуживания.
Сегодня существует целый ряд инструментов, поддерживающих такой подход в моделировании: GPSS/PC, GPSS/H, GPSS World, Object GPSS, Arena, SimProcess, Enterprise Dynamics, Auto-Mod и др.
Другие работы
Тепломассообмен ТГАСУ 2017 Задача 5 Вариант 84
Z24
: 4 февраля 2026
Определение плотности лучистого теплового потока между двумя параллельным плоскими стенками
Определить плотность лучистого теплового потока между двумя, параллельно расположенными, плоскими стенками, имеющими температуры t1, ºС и t2, ºС, а степени черноты поверхностей соответственно равны ε1 и ε2. Как изменится интенсивность теплообмена при наличии между стенками экрана, со степенями черноты с обеих сторон εэк = 0,025. Условия теплообмена считать стационарными. Теплопроводностью и конвектив
250 руб.
Теплотехника МГУПП 2015 Задача 3.4 Вариант 70
Z24
: 8 января 2026
Определить часовой расход натурального и условного топлива на выработку в котлоагрегате типа ДЕ-10-14-ГМ влажного насыщенного пара с избыточным давлением ризб и степенью сухости х, если:
паропроизводительность котла D;
процент продувки Пр;
температура питательной воды tпв;
низшая теплота сгорания топлива Qрн;
коэффициент полезного действия (брутто) при номинальной производительности ηбрном.
Исходные данные приведены в таблицах 15 и 16.
Примечания:
Располагаемую теплоту принять равн
250 руб.
Теплотехника РГАУ-МСХА 2018 Задача 5 Вариант 94
Z24
: 26 января 2026
Электрошина сечением 100×10 мм² и удельным сопротивлением ρ, установленная на ребро, охлаждается свободным потоком воздуха, температура которого tж. При установившейся электрической нагрузке температура электрошины не должна превышать 70 ºС. Вычислить коэффициент теплоотдачи α, величину теплового потока, теряемую в окружающую среду, если длина электрошины l, и допустимую силу тока.
Ответить на вопросы:
1. Дайте определение свободной конвекции.
2. Что такое определяющие и определяемые числ
200 руб.
Расчетная часть-Расчет Превентора шиберно-плашечного с камерой обогрева ПШП-2ФТ-152-21-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин
leha.nakonechnyy.2016@mail.ru
: 13 февраля 2018
Расчетная часть-Расчет Превентора шиберно-плашечного с камерой обогрева ПШП-2ФТ-152-21-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин
483 руб.