Celem mojej pracy jest nauczanie

• zbudować model samochodu;
• opanuj zasady budowania modelu;
• nauczyć się pisać programy;
• uczyć wykonywania programów.

Ten rozwój nie jest przeznaczony dla jednej lekcji, ale dla ich złożoności. Aby prowadzić zajęcia, musisz mieć w szkole zestaw części LEGO, moduł elektryczny RCX-1.0 i system operacyjny ROBOLAB.

Główne etapy:

• Podaj koncepcję modelu w pełnej skali.
• Zbuduj model samochodu.
• Podaj koncepcję modelu informacyjnego.
• Pokaż system poleceń wykonawcy.
• Pokaż wykonanie programu przez executora.

Etap 1

Teraz porozmawiamy o bardzo ważnej koncepcji w nauce - koncepcji modele.Słowo to jest znane wielu, zwłaszcza tym, którzy zajmują się modelowaniem technicznym - budowaniem modeli statków, samochodów lub samolotów. Takie modele odtwarzają niektóre właściwości rzeczywistych urządzeń, takie jak kształt, zdolność pływania, jazdy lub latania. Można podać inne przykłady modeli: kula ziemska to model kuli ziemskiej, manekin w sklepie to model osoby, model w warsztacie architekta to model rozwoju miasta. Powyższe są przykładami modeli materiałowych. Ich nadal są nazywane modele w pełnej skali.

Z reguły symulowany obiekt jest złożonym systemem. Na przykład samochód składa się z nadwozia, silnika, kół, układu kierowniczego, wnętrza itp. Model samochodu zbudowany przez ucznia jest znacznie prostszy. Na przykład w nim może nie być silnika, zasilacza, układu kierowniczego i innych części, jego rozmiar jest mniejszy niż rozmiar prawdziwego samochodu.

Każdy model odwzorowuje tylko te właściwości oryginału, których dana osoba będzie potrzebować podczas jego używania. Na przykład manekin i robot produkcyjny można nazwać modelami ludzkimi. Potrzebny jest manekin, aby można go było założyć na ubrania w celach reklamowych lub dla wygody krawca, ale nie musi chodzić, myśleć ani rozmawiać. Dlatego manekin powinien odtwarzać tylko kształt i wielkość ludzkiego ciała.

Cel stworzenia robota produkcyjnego jest zupełnie inny. Robot musi odtworzyć pewne fizyczne działania osoby: aby móc brać i przenosić części, dokręcać i odkręcać śruby itp. Ale aby osiągnąć te cele, zewnętrzne podobieństwo do osoby wcale nie jest wymagane.

Właściwości modelu zależą od celu symulacji. Modele tego samego obiektu będą różne, jeśli zostaną utworzone do różnych celów.

Etap 2.

Teraz przejdźmy do tworzenia modelu z elementów LEGO. Nasz model powinien poruszać się jak samochód, ale jego ruch powinien być ograniczony liniami narysowanej linii. Nasz samochód będzie miał ściemniacz, którego nie powinien się przewracać. Model naszego samochodu pokazano na ryc. 1

Etap 3.

Oprócz pełnej skali nadal istnieją modele informacyjne.Łatwo zrozumieć, że są one przedmiotem największego zainteresowania informatyki.

Podobnie jak w pełnej skali, modele informacyjne tego samego obiektu, zaprojektowane do różnych celów, mogą się znacznie różnić.

Oto przykład. Często ludzie muszą wypełniać wszelkiego rodzaju profile, karty osobiste. Takie dokumenty można uznać za różne modele informacyjne danej osoby. W formie są takie same (kwestionariusze), ale w treści - różne. Na przykład w karcie osobistej pracownika przedsiębiorstwa, która jest przechowywana w dziale personalnym, dostępne są następujące informacje o nim: nazwisko, imię, drugie imię, płeć, rok urodzenia, miejsce urodzenia, obywatelstwo, adres zamieszkania, wykształcenie, stan cywilny. Na karcie medycznej tej samej osoby wpisane są następujące dane: nazwisko, imię, drugie imię, płeć, rok urodzenia, grupa krwi, waga, wzrost, choroby przewlekłe. W społeczeństwie myśliwych, którego członkiem jest ta sama osoba, przechowywany jest trzeci zestaw informacji o nim. Jak widać, różne cele to różne modele informacji.

Nowoczesne narzędzie do modelowania informacji to komputer.

Etap 4.

Aby nasz model działał, musisz zapoznać się z systemem zespołów wykonawców (SKI). System poleceń executora to cały zestaw poleceń, które executor wie, jak wykonać (rozumie). Nasz komputer rozumie program przedstawiony w formie piktogramów. System operacyjny zawiera wiele wskazówek, które są wyświetlane na ekranie bezpośrednio z przykładami użycia, więc poznanie systemu programowania nie sprawia trudności uczniom.

System zespołów egzekutora składa się z dwóch części:

• Standardowe przykłady użycia poleceń;
• Tworzenie nowych projektów badawczych.

Potrzebne są standardowe przykłady do zapoznania się z możliwościami systemu.

Nowe programy są tworzone we współpracy ze studentami.

Etap 5.

Aby napisany program mógł zostać załadowany do modułu, konieczne jest doprowadzenie go do jednego z pięciu poziomów.

Na ryc. 2 przedstawiono program ruchu samochodu po narysowanej trajektorii. Parametry oświetlenia są ustawiane przez sam moduł i zmieniane w razie potrzeby w programie.

Modelowanie w pełnej skali nazywa się przeprowadzaniem badań na rzeczywistym obiekcie z późniejszym przetwarzaniem wyników eksperymentalnych w oparciu o teorię podobieństwa. Modelowanie sodu dzieli się na eksperyment naukowy, złożone testy i eksperyment produkcyjny. Eksperyment naukowy charakteryzuje się powszechnym stosowaniem automatyzacji, wykorzystaniem bardzo różnorodnych środków przetwarzania informacji oraz możliwością interwencji człowieka w proces przeprowadzania eksperymentu. Jedną z odmian eksperymentu są złożone testy, podczas których, w wyniku powtarzania testów obiektów jako całości (lub dużych części układu), ujawniają się ogólne prawa dotyczące cech jakościowych i niezawodności tych obiektów. W tym przypadku modelowanie odbywa się poprzez przetwarzanie i podsumowywanie informacji o grupie jednorodnych zjawisk. Wraz ze specjalnie zorganizowanymi testami możliwe jest wdrożenie pełnego modelowania poprzez podsumowanie doświadczenia zdobytego podczas procesu produkcyjnego, tj. możemy mówić o eksperymencie produkcyjnym. Tutaj, na podstawie teorii podobieństwa, przetwarzany jest materiał statystyczny dotyczący procesu produkcyjnego i uzyskiwane są jego ogólne cechy. Należy pamiętać o różnicy między eksperymentem a rzeczywistym procesem. Polega on na tym, że w eksperymencie mogą pojawić się pewne sytuacje krytyczne i można określić granice stabilności procesu. Podczas eksperymentu wprowadzane są nowe czynniki zakłócające w procesie funkcjonowania obiektu.

21. Cechy systemów modelowania na komputerze

Istnieją dwie główne metody symulacji komputerowych:

Analityczne   - wykorzystane do analizy cech modelu uzyskanych przez uproszczone zależności analityczne. Komputer służy tylko jako kalkulator tych zależności. Imitacja   - pozwala nie tylko analizować cechy modelu, ale także przeprowadzać strukturalną, algorytmiczną i parametryczną syntezę modelu na komputerze z zadanymi kryteriami oceny skuteczności i ograniczeń. System symulacji jest zaimplementowany na komputerze i pozwala zbadać model symulacji M, zdefiniowany w postaci określonego zestawu oddzielnych modeli bloków i relacji między nimi w ich interakcji w przestrzeni i czasie podczas realizacji dowolnego procesu. Można wyróżnić trzy główne grupy bloków: bloki, charakterystyczny modelowany proces funkcjonowania systemu S. bloki, zewnętrzne środowisko zewnętrzne E i jego wpływ na proces; bloki, sek. wzajemne pierwsze dwa.

System symulacji zawiera zbiór zmiennych z pom. cat. możliwe jest kontrolowanie badanego procesu oraz zestawu warunków początkowych, gdy możliwa jest zmiana warunków (planu) maszyn. eksperymentować.

Zalety i wady symulacji.

Główne zalety  modelowanie symulacyjne: w badaniu złożonych systemów: zdolność do badania cech procesowych funkcjonującego systemu S w każdych warunkach; z powodu korzystania z komputerów czas trwania testu jest znacznie skrócony w porównaniu z eksperymentem na pełną skalę; Wyniki badań polowych rzeczywistego układu lub jego części można wykorzystać do imitacji. modelarz; elastyczność zmieniania struktury, algorytmów i parametrów symulowanego systemu podczas wyszukiwania optymalnej wersji systemu; dla złożonych systemów - jest to jedyna praktyczna metoda badania funkcjonowania systemów.

Główne wady: dla pełnej analizy procesu char-k funkcjonujących systemów i wyszukiwania jest optymalne. opcje wymagane do wielokrotnego odtwarzania imitacji. eksperymentuj, zmieniając początkowe dane problemu; wysokie koszty czasu komputerowego.

„Rodzaje modeli”  - Przykłady: glob; ludzki szkielet; zabawki dla dzieci. 5. Znaki, według których modele są podzielone na typy. 8. Rodzaje modeli w zależności od wymiarów zewnętrznych. 2. Potrzeba tworzenia modeli. Przykłady: na dużą skalę: glob; układ szkieletu; rysunek; karta Modelowanie modeli. 7. Rodzaje modeli w zależności od czasu.

„Stopień z naturalnym wskaźnikiem”  - Podstawa i wykładnik. Stopień właściwości z naturalnym wskaźnikiem. Podniesienie siły dzieła. Stopień ze wskaźnikiem naturalnym i całkowitym. Co to jest stopień? Przy podnoszeniu mocy do mocy mnożą się wskaźniki. Podział stopni na tych samych podstawach. Metryka - liczba wskazująca, ile razy mnożnik jest powtarzany.

„Liczby naturalne lekcji”  - D) 3 jednostki 4 tuziny 5 setek 6 tysięcy; Ile cyfr jest używanych do rejestrowania liczb naturalnych? Ile wiewiórek na zdjęciu? Jakie liczby naturalne widzisz na zdjęciu? Aby odczytać liczbę wielocyfrową, należy: Zapisać liczbę 6 pięć razy z rzędu i odczytać wynikową liczbę. Klasa tysięcy. A teraz powiem ci, jak czytać liczby wielocyfrowe!

„Model” - Kultowe modele. Modele: maszyny do urządzeń technicznych budynków z obwodami elektrycznymi. Test elektroniczny (5-7 minut). Modele w kształcie. F \u003d m * a. Model Nauczyciele: realizacja edukacji estetycznej; przyczyniają się do wzbogacania wewnętrznego świata studentów. Materialny model punktowy. Model ziemi. Modelowanie jako metoda poznania.

Logarytm naturalny  - Logarytmy naturalne. Logarytm bazowy e nazywany jest logarytmem naturalnym. Funkcja postaci y \u003d lnx, właściwości i wykres. Narysuj równanie stycznej do wykresu funkcji y \u003d lnx przy x \u003d e. Rzutki logarytmiczne. Oblicz powierzchnię figury ograniczoną liniami y \u003d 0, x \u003d 1, x \u003d e i hiperbola. Logarytmy dziesiętne są bardzo wygodne dla naszych potrzeb.

„Oznaczenie liczb naturalnych”  - Numer sześć - zamek drzwi: powyżej jest haczyk, poniżej koło. Oto siedem - poker. A u licha - spójrz - Numer trzy wyróżnia się. Rozgrzewka: czytaj liczby naturalne w wierszach. n1 Oznaczenie liczb naturalnych. Dwucyfrowe, trzycyfrowe, czterocyfrowe ... „Bóg stworzył liczby naturalne, a wszystko inne jest dziełem ludzkich rąk”.

Modele fizyczne. Klasyfikacja opiera się na stopniu abstrakcji modelu od oryginału. Wcześniej wszystkie modele można podzielić na 2 grupy - fizyczne i abstrakcyjne (matematyczne).

F.M. zwykle nazywany systemem równoważnym lub podobnym do oryginału, ale prawdopodobnie o innym charakterze fizycznym. Rodzaje F.M .:

Naturalne;

Quasinatural;

Na dużą skalę;

Analogowe;

Naturalne modele  - To są prawdziwe badane systemy (prototypy, prototypy). Mają pełną adekwatność (zgodność) z oryginalnym systemem, ale są drogie.

Modele quasinatural  - zestaw modeli naturalnych i matematycznych. Ten typ jest stosowany, gdy model części układu nie może być matematyczny ze względu na złożoność jego opisu (model operatora człowieka) lub gdy część układu musi być badana w połączeniu z innymi częściami, ale jeszcze nie istnieją lub ich włączenie jest bardzo drogie (wielokąty obliczeniowe , ACS).

Skala modelu  - Jest to system o tej samej fizyce, co oryginał, ale różni się od niego zakresem. Podstawą metodologiczną modelowania na dużą skalę jest teoria podobieństwa. Podczas projektowania samolotów można wykorzystać modele w skali do analizy opcji rozwiązań układu.

Modele analogowe nazywane są systemy o charakterze fizycznym różniącym się od oryginału, ale funkcjonujące procesy podobne do oryginału. Aby stworzyć model analogowy, wymagany jest opis matematyczny badanego systemu. Układy mechaniczne, hydrauliczne, pneumatyczne i elektryczne są stosowane jako modele analogowe. W badaniu symulacji analogowej narzędzia VT stosuje się na poziomie elementów logicznych i obwodów elektrycznych, a także na poziomie systemu, gdy funkcjonowanie systemu opisano na przykład za pomocą równań różniczkowych lub algebraicznych.

Modele matematyczne.Modele matematyczne to sformalizowane przedstawienie systemu za pomocą abstrakcyjnego języka, wykorzystujące zależności matematyczne, które odzwierciedlają proces funkcjonowania systemu. Do kompilacji modeli matematycznych można użyć dowolnego narzędzia matematycznego - algebraicznego, różniczkowego, rachunku całkowego, teorii mnogości, teorii algorytmów itp. Zasadniczo cała matematyka została zaprojektowana do kompilacji i badania modeli obiektów i procesów.

Sposoby abstrakcyjnego opisu układów obejmują również języki wzorów chemicznych, schematy, rysunki, mapy, diagramy itp. Wybór rodzaju modelu zależy od cech badanego systemu i celów modelowania, ponieważ badanie modeli pozwala uzyskać odpowiedzi na określoną grupę pytań. W celu uzyskania innych informacji może być wymagany inny rodzaj modelu. Modele matematyczne można podzielić na deterministyczne i probabilistyczne, analityczne, numeryczne i symulacyjne.

Model analityczny to sformalizowany opis układu, który pozwala uzyskać rozwiązanie równania (1.2) w formie jawnej przy użyciu dobrze znanego aparatu matematycznego.

Model numeryczny charakteryzuje się zależnością (1.2) postaci, która dopuszcza tylko określone rozwiązania dla określonych warunków początkowych i parametrów ilościowych modeli.

Model symulacyjny jest połączeniem opisu układu i wpływów zewnętrznych, algorytmów funkcjonowania układu lub reguł zmiany stanu układu pod wpływem zakłóceń zewnętrznych i wewnętrznych. Te algorytmy i reguły nie pozwalają na wykorzystanie istniejących matematycznych metod rozwiązań analitycznych i numerycznych, ale pozwalają na symulację procesu funkcjonowania systemu i obliczenie interesujących go cech. Modele symulacyjne mogą być tworzone dla znacznie szerszej klasy obiektów i procesów niż analityczne i numeryczne. Ponieważ VS są używane do implementacji modeli symulacyjnych, uniwersalne i specjalne języki algorytmiczne służą jako sposób sformalizowanego opisu MI. MI najlepiej nadaje się do badania AF na poziomie systemu.