Моделирование и синтез вычислительных систем с коммутаторами для интегрированного управления опытным производством

• Автор: Васильченко, Дмитрий Иванович
• Шифр специальности: 05.13.15, 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 176 с.

Содержание
Введение

Глава 1. Анализ методов моделирования и синтеза

распределенных вычислительных систем.

1.1. Классификация математических моделей и анализ методов моделирования вычислительных систем. Ю

1.2. Методы синтеза распределенных вычислительных систем.

1.3. ЗСАОЛсистемы основное программное обеспечение АСУ ТП.

1.4. Цели и задачи исследования

Глава 2. Моделирование распределенных вычислительных

систем с заданной вероятностью своевременной доставки сообщений.

2.1. Анализ вычислительной системы с заданной вероятностью своевременной доставки сообщений
2.1.1. Математическая модель систем передачи данных.
2.1.2. Математическая модель коммутатора распределенных вычислительных систем.
2.1.3. Синтез графа передачи вычислительной системы
2.2. Анализ марковской модели вычислительной системы
2.3. Анализ модели вычислительной системы с постоянным временем обслуживания заявок
2.4. Вероятность своевременной доставки сообщений в РВС передачи данных
2.5. Выводы
Глава 3. Методы синтеза распределенных вычислительных
систем на основе коммутаторов и концентраторов
3.1. Графические модели типовых структур распределенных вычислительных систем АСУП и АСУ
ТП на основе коммутаторов и концентраторов.
3.2. Сравнительный анализ синтезированных структур вычислительных систем АСУП и АСУ ТП
3.3. Оптимальный выбор пропускных способностей каналов передачи данных вычислительной сети промышленных контроллеров АСУ ТП
3.4. Выводы.
Интегрированная информационная система
Глава4.
производства сжижения водорода и ацетилена
4.1. Программный комплекс синтеза распределенной вычислительной системы, обеспечивающий заданную вероятность своевременной доставки, на основе коммутаторов и концентраторов.
4.2. Проектирование вычислительной системы Экспериментального завода ФГУПКБХА
4.3. Структура аппаратного и программного комплекса
АСУ ТП предприятия
4.4. Выводы.
Заключение
Список используемых источников


Преимущества исследования модели перед непосредственным исследованием заключается в том, что во-первых, модель дает явление или объект, процесс возможно в «чистом» виде, не искаженном посторонними влияниями и ненужными деталями; во-вторых, с моделью возможен опыт там, где он невозможен из-за недоступности реального объекта или дороговизны опыта с реальным объектом; в-третьих, модель дает возможность многократного проведения опыта до получения удовлетворительных результатов. Модели позволяют экспериментировать с системой, меняя ее характеристики, и исследуя поведения, что не всегда можно выполнить в реальных условиях. Используя модель, можно получить необходимую информацию при меньшей затрате средств, чем при изучении реальной системы. С помощью моделей могут решаться различного рода задачи проектирования вычислительных систем (рис. Классификация методов решения этих задач показана на рисунке 1. Рис. Однако правильность выводов, полученных из исследований на моделях, не может быть проверена на этих же моделях. Такая проверка осуществляется либо путем практического применения полученных результатов, либо путем частичного или полного контрольного эксперимента на реальной системе. Непосредственный эксперимент часто бывает необходим и для получения данных, исходных при построении модели. Рис. К ним, в частности, относятся математические модели, в которых отражение объекта исследования осуществляется с помощью математических выражений. Такие модели с конкретным числовым содержанием называют числовыми моделями, модели, записанные с помощью логических выражений - логическими моделями, модели в графических образах - графическими [, , ]. Любая исследовательская или проектная деятельность связана с построением моделей. Описание систем составляется в виде множества различных моделей, в каждой из которых получает выражение какой-то аспект системы, некоторый ракурс отображения ее свойств, состояний, поведения. Процесс создания моделей связан с раскрытием внешней и внутренней неопределенности системы. Внешняя неопределенность относится к связям системы и среды и границам целостности системы. Внутренняя неопределенность проявляется в неопределенности свойств отдельных элементов системы и неопределенности отношений между элементами. Процесс моделирования должен быть упорядочен в направлении раскрытия неопределенности систем и построен таким образом, чтобы обеспечивать неизбыточность и однозначность представления в моделях различных системных свойств и характеристик. Одним из основных методов, которым оперируют при изучении преобразований, происходящих в системах, является метод математического моделирования. Возможность рассмотрения и представление процессов, явлений, протекающих в системах, с позиций информационных преобразований объясняется следующим. Процессы, происходящие в объекте, характеризуются движением и изменением. Они могут быть выражены как взаимосвязь нескольких (многих) переменных величин, как отношения между ними. Различают связи причинные (или влияния) и связи сопутствия (или функциональные). Функциональная связь выражает зависимость одних величин от других в процессе их изменения. Под функциональной зависимостью понимается такая зависимость между двумя величинами, когда определенному значению одной величины (независимой переменной - аргумента) соответствует строго определенное значение другой величины (зависимой переменной - функции). При этом может быть самая разнообразная форма зависимости - прямая, обратная, линейная, нелинейная []. При моделировании сложных систем законы функционирования в которых не являются детерминированными, используют стохастические (вероятностные) модели, описывающие случайные процессы. В этих моделях либо исходные данные, либо исходный результат выражаются не определенными величинами, а в виде некоторой статистической функции распределения этих величин. Изучаемый процесс условно рассматривается как детерминированный, и с моделью математически оперируют как с детерминированной, но в нее входят элементы оценки вероятности получения результата []. Рис.