О С Н О В Н Ы Х Т Е Р М И Н О В

Т О Л К О В Ы Й С П И С О К

по дисциплине:

«Математическое моделирование в машиностроении»

Адекватность модели – результаты моделирования объекта или процесса подтверждаются с регламентируемой точностью, удовлетворяющей выбранному критерию адекватности, и могут служить основой для прогнозирования поведения технических объектов или процессов, протекающих в реальных исследуемых системах.

Аналитические методы моделирования – исследование системы (исторически первый) с использованием ЭВМ в качестве вычислителя по аналитическим зависимостям.

Аналогия – суждение о каком-либо частном сходстве объектов, которое может быть существенным и несущественным.

Атомныйилимолекулярный уровень – описывает физико-химические процессы микрокинетики, протекающие в областях, имеющих масштаб расстояний между атомами.

База данных – содержит непрерывно обновляемые предыдущие, текущие, прогнозные данные о характеристиках объекта и внешней среды, а также информацию о граничных значениях соответствующих параметров.

База знаний – содержит информацию о специфике работы объекта, целях, стратегии и алгоритмах управления, результаты идентификации и прогноза характеристик объекта.

Белый ящик – модель объекта или системы с известной структурой и функциями отдельных элементов.

Биологизация процессов моделирования и управления – построение и исследование моделей поведения сложных технических объектов и способов управления ими на основе имитации реализованных природой механизмов в живых существах.

Булева алгебра – совокупность логических операций над простыми высказываниями с целью построения из них нового составного высказывания.

Генетические алгоритмы (ГА) (genetic algorithms) – большая группа методов адаптивного поиска и многопараметрической оптимизации, связанная с принципами естественного отбора и генетики.

Генетический алгоритм – специфический алгоритм определенного класса задач,направленный на решение актуальных технических проблем, создание сложных технических объектов, включающее моделирование и управление, с привлечением методов искусственного интеллекта.

Геометрическая модель – представляют некоторый объект, геометрически подобный своему оригиналу, и дают внешнее представление об оригинале.

Генетическое программирование (ГП) – применение генетической модели обучения в пространстве программ.

Гибридизация – совместное применение различных моделей и методов при обработке информации об одном и том же объекте.

Гипотеза – определенное предсказание, основывающееся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадках.

Граф - совокупность на плоскости точек и линий, соединяющих эти точки.

Дефуззификатор – модуль, который на основании многих нечетких выводов, вырабатываемых исполнительным модулем нечеткой системы, формирует однозначное четкое решение относительно значения выходной переменной.

Идеальные логико-математические модели (формальные, знаковые, математи­ческие) – представляют собой воплощение мысленных моделей в форму различных математических выражений (системы уравнений или неравенств с буквенными или численными коэффициентами, логические выражения, таблицы, матрицы, схемы, графики и др.) и других способов логического и математического описания исследуемых явлений и процессов.

Идеальные мысленные модели (умозрительные, интуитивные) – существуют в мыслях человека, воображаются человеком.

Имитационные методы моделирования – основаны на оценке характеристик больших технических систем, представляемых в виде имитационных моделей, реализованных на современных ЭВМ с высоким быстродействием и большим объемом оперативной памяти.

Интеллектуальная система управления (ИСУ) – такая, в которой знания о неизвестных характеристиках управляемого объекта и окружающей среды формируются в процессе обучения и адаптации, а полученная при этом информация используется в процессе автоматического принятия решений для улучшения качества управления.

Информационное обеспечение – средства и технология организации и реорганизации базы данных моделирования, методы логической и физической организации массивов, формы документов, описывающих процесс моделирования и его результаты.

Кибернетическое моделирование – метод моделирования, в котором отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам, а отображается лишь некоторая функция и рассматривается реальный объект как "чёрный ящик", имеющий ряд входов и выходов с моделированием некоторых связей между ними.

Классический (индуктивный) подход к синтезу модели – предусматривает изучение взаимосвязей между отдельными частями модели путём рассмотрения их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта.

Колесо рулетки – реализация метода отбора в стандартном ГА,при котором хромосомы-кандидаты из -го поколения выбираются для выживания в следующем, -м поколении путем использования колеса рулетки.

Кроссинговер – оператор скрещивания,который применяется к паре хромосом, прошедших отбор, с назначаемой вероятностью выполнения кроссинговера.

Макропроектирование – разработка обобщенной модели процесса функционирования сложной системы.

Математическое обеспечение – совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта, и совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью.

Материальные модели (реже – вещественные, действующие, наглядные) – это некоторые материальные объекты или совокупность объектов, отражающие в той или иной степени свойства объекта моделирования. В зависимости от полноты и способа отражения этих свойств материальные модели подразделяются на геометрические, физические и предметно-математические.

Машинные методы моделирования – новые методы решения задач исследования больших систем на основе реализации имитационных экспериментов на ЭВМ с их моделями.

Микропроектирование – разработка модели с целью создания эффективных подсистем.

Множество – совокупность определенных вполне различаемых объектов, рассматриваемых как единое целое.

Моделирование – основной метод исследований во всех областях знаний и научно-обоснованный метод оценок характеристик сложных систем, используемых в различных сферах инженерной деятельности.

Модель – (лат. modulus – мера) – это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.

Модель прямой аналогии – каждой физической величине оригинала сопоставляется в модели величина другого рода, изменяющаяся в пространстве и во времени сходным образом.

Мутация – оператор,который состоит в случайном изменении (на противоположное) значения каждого бита гена с вероятностью .

Нейронные сети (НС) – раздел искусственного интеллекта, для обработки сигналов в котором используются явления, аналогичные явлениям, происходящим в нейронах живых организмов.

Нечеткая логика (Fuzzy logic) – в основном многозадачная логика, которая позволяет определять промежуточные значения между Булевыми оценками подобно Да/Нет, Истина/Ложь, Черное/Белое и т.д.

Нечеткое рассуждение – процедура определения заключения, вытекающего из множества правил «если - то».

Обратная связь – воздействие результатов функционирования системы на характер этого функционирования.

Обучающая выборка – имеющиеся в распоряжении разработчика примеры соответствий между признаковыми пространствами.

Обучение – способность системы улучшать свое поведение в будущем, основываясь на прошлой экспериментальной информации о результатах взаимодействия с окружающей средой.

Объект (лат. objectum – предмет) – все то, на что может быть направлена человеческая деятельность.

Организационно-методическое обеспечение – совокупность научных и прикладных методик и методов, а также нормативно-технических и организационно-методических документов и мероприятий, используемых на всех этапах взаимодействия человека-экспериментатора с инструментальными средствами.

Отбор – процедура в стандартном генетическом алгоритме, при которой хромосомы-кандидаты из -го поколения выбираются для выживания в следующем поколении путем использования колеса рулетки.

Парадигма (греч.: paradeima – пример, образец) – строго научная теория, воплощенная в системе понятий, выражающих существенные черты действительности.

Параметрическая надёжность ТС – свойство технологической системы обеспечивать изготовление продукции в заданном объёме, сохраняя во времени установленные требования к её качеству.

Параметрический отказ ТС – отказ технологической системы, при котором сохраняется её функционирование, но происходит выход значений одного или нескольких параметров технологического процесса за пределы, установленные в нормативно-технической и (или) конструкторской и технологической документации.

Подсистема идентификации и прогноза – обеспечивает нахождение математической модели объекта по соотношению между его выходными и входными переменными в процессе функционирования.

Подсистема интерфейса – организует интерактивный режим по наполнению базы знаний с участием эксперта (режим обучения) и обеспечивает общение с пользователем-оператором.

Подсистема логического вывода – осуществляет выбор рациональной для данной ситуации структуры и параметров регулятора, а также алгоритмов идентификации и прогноза.

Предметно-математические модели – предполагается лишь тождественность математического описания процессов в оригинале и модели (требование тождественности их физической природы снимается), хотя эти процессы и могут развиваться на совершенно различной материальной основе.

Программное обеспечение – совокупность программ: планирования эксперимента, построения имитационной модели, проведения машинного эксперимента над имитационной моделью, обработки и интерпретации его результатов и др.

Простое высказывание – каждое утверждение, которое в определенных условиях времени и места может быть истинным или ложным.

Самообучение – обучение системы без внешней корректировки, т.е. без указаний «учителя».

Связность –свойство системы, осуществление обмена информацией между элементами системы, невозможность включения в систему элементов без информационного обмена.

Сети с одним входом – командный нейрон, находящийся в основании такой сети может оказывать влияние сразу на множество нейронов, и поэтому сети с одним входом выступают согласующим элементом в сложном сочетании нейросетевых систем всех типов.

Синергетический эффект – эффект умножения результата функционирования системы, который превышает сумму результатов функционирования ее отдельных составляющих.

Системный подход – метод исследования сложных реальных технических систем производства, когда сказывается недостаточность, а зачастую ошибочность принятия каких-либо частных решений; это направление исследования объекта с разных сторон, комплексно, в отличие от ранее применявшихся (физических, структурных и т.д.).

Стадия макропроектирования – этап моделирования,в котором на основе данных о реальной системе и внешней среды строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения модели системы, выбираются модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели реальной системы.

Стадия микропроектирования – этап моделирования в котором устанавливаются основные характеристики созданной модели, оцениваются время работы с ней и затраты ресурсов для получения заданного качества соответствия модели процессу функционирования системы

Структура системы – это совокупность элементов и связей между ними, которая может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и других языков моделирования структур.

Структурные или операционные модели – модели.в которых математическое описание оригинала воспроизводят в виде совокупности отдельных операций, выполняемых соответствующими блоками.

Теория моделирования – теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями).

Техническое обеспечение – средства вычислительной техники, связи и обмена между оператором и сетью ЭВМ, ввода и вывода информации, управления проведением эксперимента и др.

Уровень рабочей зоны технологической системы – описывает процессы в областях, размеры которых соответствуют крупным агрегатам частиц: зонам термического влияния, деформации, диффузии, оплавления и т.п.

Уровень технологической системы (процесса и установки) – учитывает взаимное расположение и размеры рабочих зон и элементов системы, последовательность технологических воздействий.

Уровень частиц малого объема – описывает процессы в масштабе отдельных включений, фаз, структур и т.п. для неоднородной (негомогенной) технологической среды.

Физико-аналитические модели – аналитические зависимости между входными факторами и выходными параметрами технологических и иных систем, полученные на основе анализа реально протекающих физических процессов и их аналитических описаний.

Физико-статистические модели – зависимости между входными и выходными параметрами технологических и иных систем, полученные статистическими методами (методами планирования эксперимента, множественного корреляционно-регрессионного анализа и др.), с четким физическим смыслом факторов, включённых в исследование, и являющихся реальными технологическими переменными.

Физические модели – отражают подобие между оригиналом и моделью не только с точки зрения их формы и геометрических соотношений, но и с позиций происходящих основных физических процессов.

Фуззификатор – преобразователь точного множества входных данных в нечеткое множество, определяемое с помощью значений функций принадлежности.

Функциональные модели – модели, в которых воспроизводится только поведение, функция оригинала, но не его устройство, так что по описанию модель может быть не подобна натуре.

Цель системы – предпочтительное для нее состояние, обычно выражаемое в виде целевой функции. Система использует, как правило, несколько целей, образующих иерархию.

Цифровые модели – модели. в которых математическое описание оригинала воспроизводят в виде совокупности отдельных операций, выполняемых в цифровом виде, обычно последовательно одна за другой в общем процессоре.

Черный ящик – модель объекта или системы с неизвестной структурой, в которой доступны для изучения только её контролируемые входные параметры и измеримые выходные характеристики.

Экспертный регулятор – объединение традиционного регулятора (контроллера) и экспертной системы, образующей верхний, супервизорный уровень управления и включающей ряд подсистем (подсистема идентификации и прогноза, базы данных и знаний, подсистемы логического вывода и интерфейса).

Элемент – далее не разложимая единица при данном способе расчленения.

Эмерджентность – наличие у системы таких свойств, каких нет у её отдельных элементов.

Энтропия (от греч. entropia – превращение) – количественная мера неопределенности некоторой выделенной совокупности характеристик системы; мера вероятности пребывания системы в данном состоянии.

Эргодический режим – система проходит все пространство состояний таким образом, что с течением времени подходит сколь угодно близко к любому заданному состоянию.

Дата добавления: 2015-07-15