Автоматизирующий технологический процесс проектирования разработки локальной системы автоматизации и управления
Локальная автоматизации технологическим процессом является первой ступенью системы полной комплексной автоматизации производства на предприятии. В локальную систему могут быть включены одна или несколько технологических операций, одна технологическая единица оборудования или участок одного производственного процесса. Система локальной автоматики является автономной системой, но может входить в более сложную систему управления производством.
На данном этапе осуществляется контроль, регулирование, первичное управление и передача полученной информации на следующие ступени управления параметрами производственного процесса.
При помощи локальной системы автоматизации достигается оптимальный уровень контроля и управления автоматизируемого производственного процесса,
Система локальной автоматизации представляет собой набор средств автоматики, оптимальным способом размещенный на протяжении всего контролируемого участка. Например, одним из исполнительных механизмов локальной автоматики является щит (или шкаф управления), на котором отображаются и регулируются все параметры технологического процесса. Оператор щита управления регулирует и корректирует всю контролируемую систему в целом.
Управление параметрами может осуществляться вручную или в автоматическом режиме.
Таким образом, установка локальной системы автоматизации позволяет автономно управлять отдельным технологическим процессом, сравнительно небольшим по числу входящих объектов контроля, или осуществлять управление одним технологическим объектом.
Проекты автоматизации технологических процессов с применением управляющих вычислительных машин (УВМ) разрабатываются на основании ранее проведенных научно-исследовательских работ. Первый этап – предварительное обследование автоматизированного объекта – состоит в определении видов и объемов научно-исследовательских работ, необходимых для детального обоснования целесообразности и возможности создания системы.
Второй этап – предпроектные научно-исследовательские работы – состоит в определении и анализе наиболее сложных задач управления для предварительного выбора способов их решения.
Третий этап – эскизная разработка АСУТП – содержит разработку основных материалов, подтверждающих целесообразность и возможность создания АСУТП. На этом этапе рекомендуется производить экспериментальную проверку алгоритмов управления при помощи макетов узлов создаваемой АСУТП.
Эскизная разработка завершается при необходимости корректировкой ТЭО, связанной с уточнением перечня и характеристик реализуемых системой функций.
Четвертый этап – разработка технического задания на создание АСУТП – состоит в составлении на базе результатов предпроектных работ технического задания на создание системы
5.Электрожетектің координаттарын басқару есебі және оны басқару принциптері
WiKi технологии, как инструмент комбинации знаний в локальной системе автоматизации и управления
Назначение и проблемы проектирования локальных систем автоматизации и
Управления
Автоматизированным называют проектирование, осуществляемое человеком при взаимодействии с ЭВМ. Степень автоматизации может быть различной, и оценивается долей проектных работ, выполняемых на ЭВМ без участия человека. При=0 проектирование называется неавтоматизированным, при =1 - автоматическим.
Система автоматизированного проектирования - организационно-техническая система, состоящая из комплекса средств автоматизации проектирования, взаимодействующего с подразделениями проектной организации и выполняющая автоматизированное проектирование.
Разработка средств автоматизации проектирования сложных электронных систем преследует следующие цели:
сокращение сроков и снижение стоимости разработки и внедрения изделий;
уменьшение количества ошибок при проектировании;
обеспечение возможности изменения проектных решений и сокращения сроков проверки и тестирования изделий.
Задачи, решаемые на различных этапах проектирования, можно укрупненно разделить на три группы: синтез и анализ. Задача анализа заключается в изучении поведения и свойств системы при заданных характеристиках внешней среды, ее компонентов и структуре системы (или ее модели). Согласно общей теории систем, синтез - это процесс порождения функций и структур, необходимых и достаточных для получения определенных результатов. Выявляя функции, реализуемые системой, определяют некоторую систему, о которой известно только то, что она будет делать.
Разработка САПР представляет собой крупную научно-техническую проблему. Несмотря на большие трудозатраты (50-200 квалифицированных специалистов), создание интегрированных САРП в различных областях техники - необходимость, вызванная ростом сложности объектов проектирования. С учетом изложенного можно сформулировать основные требования, которым должны удовлетворять САПР:
1. Иметь универсальную структуру, реализующую принципы декомпозиции и иерархичности (блочно-иерархический подход). Причем системы проектирования различных уровней иерархии должны быть информационно согласованы. Информационная согласованность означает, что для последовательного идущих проектных процедур, выходные данные одной из них могут быть входными для другой и при этом не требуется никаких преобразований.
2. Иметь высокую степень интеграции. Степень интеграции должна быть такова, чтобы обеспечить реализацию всего пути проектирования: от выдвижения идеи вплоть до реализации проекта. Важную роль для обеспечения интеграции инструментальных средств проектирования играют так называемые инфраструктуры (frameworks), САПР, обеспечивающие как интегрирование различных средств проектирования и данных, так и выполнение функций управления при помощи единого интерфейса пользователя.
3. Осуществлять проектирование в реальном масштабе времени. Уменьшение времени, необходимого для взаимодействия САПР с пользователем обеспечивается наличием оперативных технических средств взаимодействия разработчика с системой, эффективность процедур проектирования и т.п.
4. Структура САПР должна быть открытой, т.е. обладать свойством удобства расширения подсистем при ее совершенствовании.
5. Иметь средства контроля входной и выходной информации.
6. Иметь средства автоматического внесения изменений в проект.
Локальные средства управления бизнесом (В2В)
«Би́знес для би́знеса» (« B 2 B ») (англ. « Business to business » — рус. «бизнес для бизнеса», сокращённо произносится — «би ту би») — термин, определяющий вид информационного и экономического взаимодействия, классифицированного по типу взаимодействующих субъектов, в данном случае это — юридические лица, которые работают не на конечного рядового потребителя, а на такие же компании, то есть на другой бизнес.
В западных странах под термином «В2В» часто понимается любая деятельность одних компаний по обеспечению других производственных компаний сопроводительными услугами, а также товарами и услугами, предназначенными для производства других товаров (сырьем, энергией, НИОКР, средствами производства и т.д.). Такая сфера деятельности ориентирована на получение выгоды (прибыли) от оказания услуг или продажи товаров, где «объектами» являются услуги или товары, а «субъектами» — организации, взаимодействующие в рыночном поле. В качестве «продавца» и «покупателя» услуг или товаров здесь выступают организации и (или) индивидуальные предприниматели[1].
Термину «B2B» противопоставляется термин «FMCG» (англ. « Fast moving consumer goods »), т.е. бизнес, направленный на конечного потребителя. Например, если ведутся переговоры с компанией, производящей товары повседневного спроса, то это — сфера «FMCG», несмотря на то, что компания является юридическим лицом.
Объём «B2B»-транзакций (сделок) больше, чем объём «B2C»-транзакций
11. Средства обработки текстовых документов с рисунками, сложными таблицами в приложениях Office Windows и их применение в локальной системе автоматизации и управления
Улучшают впечатление от документа подобранные и внедренные в текст изображения, которые можно выбирать из встроенной обширной графической библиотеки, а также создавать самостоятельно при помощи специального набора графических инструментов. В текстовом редакторе Word существует встроенные средства графической поддержки:
· Microsoft Graph – формирование диаграмм и графиков в документе;
· Microsoft Equation Editor – создание сложных математических формул;
· Microsoft WordArt – создание эффектов текста;
· Microsoft Clip Gallery – набор готовых графических образов;
· Создание рисунков в документе.
4.8.1. Построение диаграмм
Табличные данные могут быть представлены в виде графиков (диаграмм), которые создаются при помощи приложения Microsoft Graph. Использование разнообразных графиков и диаграмм позволяет не только повысить наглядность представления данных, но и отобразить соотношение различных значений или динамику изменения показателей.
Для обращения к Microsoft Graph используют кнопку [Вставка диаграммы] 
на панели инструментов Стандартная или команду Встав ка►Объект► вкладка Создание►тип объекта Диаграмма Microsoft Graph.
4.8.2. Построение математических выражений
Редактор математических выражений Equation Editor ориентирован на запись сложных формул, содержащих дроби, знаки суммирования, матрицы и другие математические конструкции.
После выполнения команды Вставка►Объект► Equation Editor на экране появляется окно редактора формул (рис.4.11).
Пиктографическое меню представлено совокупностью пиктограмм, которые содержат наборы шаблонов типовых математических конструкций и символов, упорядоченных по функциональному назначению. Используя эти символы можно набрать математическую формулу любой сложности.
|
Формула в редакторе создается путем выбора шаблонов и символов на панели инструментов редактора и ввода чисел и переменных в отведенные для них в шаблоне места. Для создания формулы следует сначала выбрать ее шаблон, а затем ввести в его пустые поля нужные математические выражения. При вставке в документ шаблона формулы курсор перемещается в поле, информацию в которое надо вводить первой. Это поле шаблона называется основным. После заполнения основного поля следует перейти к заполнению других полей шаблона. Управлять передвижением курсора между полями при их заполнении можно с помощью мыши или клавиш управления курсором.
При создании формул соблюдаются особые стили их изображения (гарнитуры и размеры шрифтов, интервалы, выравнивания и др.), соответствующие определенным типам формул.
С помощью вставки шаблонов в поля других шаблонов можно создавать сложную иерархию формул.
Рассмотрим построение формулы периода колебаний математического маятника с использованием редактора математических выражений Equation.
1. Выберите место вставки формулы, установив туда курсор.
2. Вызовите редактор математических формул командой Вставка► Объект►вкладка Создание, в ней укажите тип объекта Microsoft Equation и нажмите [ОК].
3. Для ввода формулы установите курсор в рабочую область. Введите с клавиатуры символ Т, знак равенства (=) и цифру 2.
4. Выберите и нажмите на панели математических символов в шаблоне [Греческие буквы] кнопку с символом 
.
5. Выберите в [Шаблоне дробей и радикалов] символы квадратного корня 
, затем дробного подкоренного выражения 
.
6. Введите с клавиатуры в сформированный шаблон математической формулы символы: l – в числитель и g – в знаменатель.
7. Вернитесь в документ Word, щелкнув за пределами формулы.
Бизнес шешімдерін модельдеу
Пункты
Производства
Пункты потребления
Соответствующая математическая постановка рассматриваемой транспортной задачи может быть записана в следующем виде:
(1)
где множество допустимых альтернатив формируется следующей системой ограничений типа равенств:
(2)
Примечание: Хотя в общем случае методы закрытых и открытых транспортных задач имеют некоторые отличия, с точки зрения решения этих задач с помощью программы М S Excel это не имеет принципиального значения. Поэтому в дальнейшем проверку условия сбалансированности можно вообще не принимать во внимание.
Для решения сформулированной транспортной задачи с помощью программы MS Excel выполним следующие подготовительные действия:
1. Внесем необходимые надписи в ячейки A 5: A 10, B 1, F 1, B 5: G 5, как это изображено на рис. 3.1. Следует отметить, что конкретное содержание этих надписей не оказывает никакого влияния на решение рассматриваемой транспортной задачи.
2. В ячейки B 2: E 4 введем значения коэффициентов целевой функции (табл. 3.9).
3. В ячейку F 2 введем формулу: =СУММПРОИЗВ( B 2: E 4; B 6: E 8), которая представляет целевую функцию (1).
4. В ячейки G 6: G 8 и B 10: E 10 введем значения, соответствующие правым частям ограничений (2).
5. В ячейку F 6 введем формулу: =СУММ( B 6: E 6), которая представляет первое ограничение (2).
6. Скопируем формулу, введенную в ячейку F 6, в ячейки F 7 и F 8.
7. В ячейку B 9 введем формулу: =СУММ( B 6: B 8), которая представляет четвертое ограничение (2).
8. Скопируем формулу, введенную в ячейку B 9, в ячейки C 9, D 9 и E 9.
Внешний вид рабочего листа MS Office Excel с исходными данными для решения транспортной задачи показан на рис. 3.1.
Рис. 3.1. Исходные данные для решения транспортной задачи
Для дальнейшего решения задачи следует вызвать мастер поиска решения, для чего необходимо выполнить операцию главного меню: Сервис Þ Поиск решения...
После появления диалогового окна Поиск решения следует выполнить следующее:
1. В поле с именем Установить целевую ячейку: ввести абсолютный адрес ячейки $ F $2.
2. Для группы Равной: выбрать вариант поиска решения – минимальному значению.
3. В поле с именем Изменяя ячейки: ввести абсолютный адрес диапазона ячеек $ B $2:$ E $4.
4. Добавить 7 ограничений, соответствующих базовым ограничениям исходной постановки решаемой транспортной задачи. С этой целью выполнить следующие действия:
· для задания первых трех ограничений в исходном диалоговом окне Поиск решения нажать кнопку с надписью Добавить;
· в появившемся дополнительном окне выбрать ячейки F 6: F 8, которая должна отобразиться в поле с именем Ссылка на ячейку;
· в качестве знака ограничения из выпадающего списка выбрать строгое равенство «=»;
· в качестве значений правой части ограничения выбрать ячейки G 6: G 8;
· для добавления следующих ограничений в дополнительном окне нажать кнопку с надписью Добавить;
· в появившемся дополнительном окне выбрать ячейки B 9: E 9, которая должна отобразиться в поле с именем Ссылка на ячейку;
· в качестве знака ограничения из выпадающего списка выбрать строгое равенство «=»;
· в качестве значений правой части ограничения выбрать ячейки B 10: E 10.
5. Добавить последнее ограничение на неотрицательность значений переменных задачи.
Внешний вид диалогового окна мастера поиска решения с ограничениями для транспортной задачи изображен на рис. 3.2.
6. В дополнительном окне Параметры поиска решения следует выбрать отметки Линейная модель и Неотрицательные значения (рис. 3.3).
После задания ограничений и целевой функции можно приступить к поиску численного решения, для чего следует нажать кнопку Выполнить.
Рис. 3.2. Параметры мастера поиска решения и базовые ограничения
для транспортной задачи
Рис. 3.3. Параметры поиска решения
После выполнения расчетов программой MS Excel будет получено количественное решение, которое имеет следующий вид (рис. 3.4).
Рис. 3.4. Результат количественного решения транспортной задачи
Результатом решения транспортной задачи являются найденные оптимальные значения переменных:
которым соответствует значение целевой функции: ¦опт = 208,5. При выполнении расчетов для ячеек B 6: E 8 был выбран числовой формат с тремя знаками после запятой.
Анализ найденного решения показывает, что для удовлетворения потребностей АЗС № 1 следует транспортировать 14 т бензина из НПЗ № 2 и 1 т – из НПЗ № 3; для удовлетворения потребностей АЗС № 2 следует транспортировать 1,5 т бензина из НПЗ № 1 и 10,5 т – из НПЗ № 3; для удовлетворения потребностей АЗС № 3 следует транспортировать8,5 т бензина из НПЗ № 1 и, наконец, для удовлетворения потребностей АЗС № 4 следует транспортировать 5,5 т бензина из НПЗ № 3. При этом общая стоимость найденного плана перевозок составит 208,5 тыс. тенге.
Воп КЭ МКМ
О бъективная и с убъективная вероятность. Примеры
Наиболее желательный способ определения вероятности — объективность. Вероятность объективна, когда ее можно определить математическими методами или путем статистического анализа накопленного опыта. Пример объективной вероятности заключается в том, например, что монета ложится вверх решкой в 50 % случаев. Другой пример — прогнозирование уровня смертности населения компаниями, занимающимися страхованием жизни. Поскольку все население служит базой эксперимента (опыта), страховые актуарии могут с высокой точностью предсказать, какой процент людей определенного возраста умрет в этом, следующем и т.д. годах. По этим данным они определяют, сколько страховых взносов они должны получить, чтобы оплатить заявления о выплате страхового вознаграждения и тем не менее иметь прибыль. Во многих случаях организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности, однако, опыт руководства подсказывает, что именно может скорее всего случится с высокой достоверностью. В такой ситуации руководитель может использовать суждение о возможности свершения альтернатив с той или иной субъективной или предполагаемой вероятностью. Ставки на скачках, которые делаются до начала забегов, — пример определения предполагаемой вероятности. Люди располагают информацией и опытом — они знают, как выступала лошадь в других соревнованиях — но этого недостаточно для установления объективной вероятности.
Субъективная вероятность — степень личной веры агента (субъекта) в возможность наступления некоторого события.
Понятие субъективной вероятности является одной из интерпретаций понятия вероятности наряду с частотной вероятностью и логической вероятностью[1]. Оно нашло применение в теории принятия решений. Полезным оказывается не всякое субъективное мнение. Существует требование, чтобы агент был рациональным[1], то есть продукт его веры должен подчиняться определенным правилам. В частности, сумма вероятностей возможных альтернатив не должна превышать единицы.
Субъективные вероятности традиционно анализируются в терминах заключения пари. Рассмотрим следующий пример. Пусть некий индивид обладает возможностью получить денежную сумму S в случае, если произойдет событие E. Однако если оно не случится, то он должен будет сам выплатить такую же сумму банку. Индивида это не устраивает, и он добивается изменений в условиях договора. По новому договору он получит не всю сумму S , а только её часть pS, если произойдет событие E. Зато и отдавать ему придется только эту меньшую сумму, если событие не случится. Долю p он назначает сам. Если индивид оценивает величину вероятности наступления события E как высокую, то и значение p также будет высоким. Если величина вероятности наступления события оценивается им как низкая, то и значение p также будет низким.
Согласно персоналистской теории, величина p равна значению субъективной вероятности события E .
Несмотря на свою кажущуюся произвольность, субъективная вероятность должна отвечать требованиям аксиоматики теории вероятностей. Поэтому оценка её значений не должна нарушать правила исчисления вероятностей. Чтобы избежать этого используются специальные методы фильтрации информации. Один из них имеет условное название «Голландская книга».
3. Элементарные примеры математических моделей в САУ, гидродинамике, электродинамике
Механика — наука о движении и равновесии тел и сплошных сред под действием сил различной природы и о взаимодействиях, процессах, которые сопутствуют этим движениям.
Ряд разделов механики связан с основным значением слова «механика» у древних греков — наука о машинах, механизмах. И в наше время создание новых самолётов, судов, ракет, автомобилей — всё это области приложения механики. Ещё одна задача механики — разработка методов управления подобными системами, например, полётом ракеты или движениями робота. К предмету исследования механики относятся и такие области знаний, как прогнозирование погоды, основанное на расчёте сложных движений атмосферы, связанных с переносом тепла и влаги, или изучение системы кровообращения человека в здоровом состоянии и состоянии болезни, конструирование новых материалов.
Один из основных методов современной механики — создание и исследование математических моделей изучаемых явлений. При рассмотрении сложных процессов невозможно полностью учесть все обстоятельства и процессы, которые связаны с изучаемым явлением. Поэтому в механике (да и вообще в науке) изучение реального явления заменяют изучением его модели. Модель — это представление (схема) явления, более простое, чем оригинал, но отражающее его основные свойства. Математическая модель — описание этой схемы математическим языком. Важное требование — математическая модель должна быть такой, чтобы при её изучении можно было надеяться на получение результатов, отражающих существенные свойства исследуемого явления. Как правило, отсутствие решений у какой‐либо математической задачи в рамках выбранной модели свидетельствует о её несоответствии реально наблюдаемому процессу, т. е. о том, что выбранная модель требует корректировки.
Существуют стандартные, общеупотребительные модели, например, материальная точка, абсолютно твёрдое тело, упругая сплошная среда, различные модели упругопластических сред, идеальная (невязкая) жидкость и газ, вязкие жидкости и газы, модели смесей и многие другие. Моделируются не только объекты изучения, но также способы их взаимодействия, т. е. вводятся понятия различного рода сил и полей, понятия потоков тепла, диффузии и т. д. Главные инструменты в этих моделях — дифференциальные уравнения.
4 Жобалау обьектілерін моделдеу. Жобалау обьектілерін моделдеудің мақса-ты.
Объемы продаж товара.
Как бы ни совершенствовали рекламу, ни повышали ее качество, ни увеличивали расходы на нее, в конечном счете, все эти усилия сводятся к повышению эффективности этого мощного формирования спроса и вкусов людей.В зависимости от того, какая цель поставлена перед рекламой - конкретная или общая, можно оценить степень ее достижения. Показатель может иметь экономический, неэкономический или смешанный характер.Экономические показатели могут отражать повышение товарооборота, изменение уровня издержек обращения в результате изменения расходов на рекламу, долю расходов на рекламу в расчете на одного покупателя. К экономическим показателям можно также отнести расходы на рекламу за определенный период, по отношению к количеству заказов на услуги за этот же период, рос продажи товаров в единице расходов на рекламу и прочие. Поскольку реклама - двигатель торговли, одной из важнейших характеристик всякого двигателя должен быть его коэффициент полезного действия. В литературе часто используется аналогичная величина - эффект действия рекламы Д, под которой понимают отношение приращения объема покупок товара вследствие ее влияния одним средне статистическим жителем в месяц ?Y (грн./чел. - мес.) к средним месячным затратам В на создание рекламы за период ее действия фр (мес.) на одного жителя (грн./чел. - мес.)
Д= ?Y/В (3.9)
Однако в этой формуле не учтено то важное обстоятельство, что польза от рекламы на самом деле меньше ?Y на величину затрат на ее создание. В связи с этим под эффектом рекламы Э следует понимать:
Э= [?Y- В/В]·100% (3.10)
Для нахождения данной математической зависимости введем ряд вспомогательных величин:
М - материальная возможность населения приобретать рекламируемый товар, отнесенная к одному жителю, грн./чел.;
К - жизненно необходимый минимум среднемесячных затрат среднестатистического жителя, грн./чел. - мес.;
П - затраты того же жителя на другие товары в месяц, грн./чел. - мес.;
З - средний заработок (с учетом пенсий), приходящийся на одного жителя, грн./чел. - мес.
Для получения зависимости Э от определяющих ее величин воспользуемся аналогией с известной из гидравлике задачей о бассейне, снабженной вливной и выливной трубами, где через первую вода поступает в бассейн с постоянной по объему скоростью Y1(м3/с), а через вторую выливается со скоростью Y2, пропорциональной высоте столба жидкости Н (м), наполняющей бассейн:
У2=м·Н (3.11),где м - некоторый коэффициент пропорциональности, зависящий от вязкости жидкости, гидравлического сопротивления системы вылива,м2/с.
В нашей аналогии высоту столба жидкости Н заменим величиной М, скорость наполнения бассейна - разностью (З-К), скорость вылива из него - величиной П. Последняя величина может быть найдена из соотношения, аналогичного (3.11):
П=б·М (3.12) где б - некоторый коэффициент пропорциональности, характеризующий покупательскую способность населения, 1/мес.
Изменение (скорость изменения) величины М за месяц (?М) в соответствии с аналогией, используя (3.12), будет определено из соотношения:
?М=(З-К)-бМ (3.13)
Однако в указанной «гидравлической» аналогии отсутствует учет важного фактора - воздействия рекламы. Этот фактор будет учтен, если представим, что бассейн закрыт герметическим колпаком, под которым искусственно поддерживается давление воздуха выше атмосферного, что, естественно, ускоряет вытекание жидкости из бассейна. Это вытекание примем пропорциональным сумме давления столба жидкости Н и дополнительного, созданного под колпаком ДР. (Под последним будем понимать величину, пропорциональную В). Тогда соотношение (3.12) примет вид:
П=б·(М+еВ) (3.14) где е - некоторый коэффициент пропорциональности, имеющий размерность «мес.», показывающий, на сколько при В, равном единице, возрастает влияние М на приобретение населением товаров группы П в месяц. В результате соотношение (3.13), характеризующее изменение М в единице времени, примет вид:
ДМ=З-К-б·(М+еВ) (3.15)
6. Математикалық моделдеу. Модель обьектілері арасындағы байланыстың құрылуы.
Модели.
Построение математической модели - это центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит весь последующий анализ объекта. Построение модели - это процедура не формальная. Сильно зависит от исследователя, его опыта и вкуса, всегда опирается на определенный опытный материал. Модель должна быть достаточно точной, адекватной и должна быть удобна для использования.Формализация информации о некотором объекте — это ее отражение в определенной форме. Можно еще сказать так: формализация — это сведение содержания к форме. Формулы, описывающие физические процессы, — это формализация этих процессов. Радиосхема электронного устройства — это формализация функционирования этого устройства. Ноты, записанные на нотном листе, — это формализация музыки и т.п Формализованная информационная модель — это определенные совокупности знаков (символов), которые существуют отдельно от объекта моделирования, могут подвергаться передаче и обработке. Реализация информационной модели на компьютере сводится к ее формализации в форматы данных, с которыми "умеет" работать компьютерНо можно говорить и о другой стороне формализации применительно к компьютеру. Программа на определенном языке программирования есть формализованное представление процесса обработки данных. Это не противоречит приведенному выше определению формализованной информационной модели как совокупности знаков, поскольку машинная программа имеет знаковое представление. Компьютерная программа — это модель деятельности человека по обработке информации, сведенная к последовательности элементарных операций, которые умеет выполнять процессор ЭВМ. Поэтому программирование на ЭВМ есть формализация процесса обработки информации. А компьютер выступает в качестве формального исполнителя программы.
С помощью формальных языков строятся информационные модели определенного типа – формально-логические модели. Например, с помощью алгебры логики можно построить логические модели основных узлов компьютера.
Формализация – этап перехода от содержательного описания связей между выделенными признаками объекта (словесного или в виде текста) к описанию, использующему некоторый язык кодирования (языка схем, языка математики и т. д.)Формализация – процесс построения информационных моделей с помощью формальных языков. Моделирование любой системы невозможно без предварительной формализации. По сути, формализация – это первый и очень важный этап процесса моделирования. Одним из наиболее распространенных формальных языков является алгебраический язык формул в математике, который позволяет описывать функциональные зависимости между величинами. Модели, построенные с использованием математических понятий и формул, называются математическими моделями.
Примеры по компьютерному моделированию с помощью процедуры «Подбор параметра»
Подбор параметра
Специальная функция подбор параметра позволяет определить параметр (аргумент) функции, если известно ее значение. При подборе параметра значение влияющей ячейки (параметра) изменяется до тех пор, пока формула, зависящая от этой ячейки, не возвратит заданное значение.
Когда желаемый результат одиночной формулы известен, но неизвестны значения, которые требуется ввести для получения этого результата, можно воспользоваться средством «Подбор параметра» выбрав команду Подбор параметра в меню Сервис. При подборе параметра Microsoft Excel изменяет значение в одной конкретной ячейке до тех пор, пока формула, зависимая от этой ячейки, не возвращает нужный результат.
Работа с матрицами выполняется как работа с массивами. Если результатом выполнения функции является матрица, следует для ввода функции выделить диапазон, соответствующий по размерам получаемой матрице. Ввод функций для работы с массивами заканчивается нажатием трех клавиш [Ctrl+Shift+Enter].
Команда Сервис→Подбор параметра используется для получения такого значения аргумента некоторой функции, при котором функция принимает заданное значение. Так как реализацию этой команды Excel выполняет численным методом (методом последовательных приближений Ньютона), необходимо задать начальное значение аргумента (первое приближение к искомому значению). Для вызова команды следует:
§ выбрать ячейку, содержащую формулу (функцию искомого аргумента),
§ вызвать функцию Сервис→Подбор параметра и в диалоговом окне Подбор параметра задать
o начальное значение аргумента,
o искомое значение функции.
Метод подбора параметров используется, например, для нахождения корней уравнения.
Команда Сервис→Поиск решения используется для решения системы уравнений с несколькими неизвестными или уравнения с несколькими переменными и заданными ограничениями на решения. Чаще всего эта команда используется для решения линейной и нелинейной задачи оптимизации.
Команда Поиск решения является надстройкой и должна быть предварительно установлена (Сервис→Поиск решения).
Для установки предельного числа итераций и относительной погрешности вычислений следует использовать вкладку Вычислениядиалогового окна команды Сервис→Параметры. По умолчанию Excel предлагает предельное число итераций – 1000 и относительную погрешность – 0,001.
Содержание работы
Задания выполняйте на отдельных листах созданной Вами книги.
Информационное моделирование. Примеры.
Практически во всех естественных и социальных науках построение и использование моделей является мощным орудием исследований. Реальные объекты и процессы бывают столь многогранны и сложны, что лучшим способом их изучения оказывается построение модели, отображающей лишь какую-то часть реальности и потому многократно более простой, чем эта реальность. Предметом исследования и разработки информатики является методология информационного моделирования, связанная с использованием компьютерной техники и технологий. В этом смысле говорят о компьютерном моделировании. Межпредметное значение информатики в значительной степени проявляется именно через внедрение компьютерного моделирования в различные научные и прикладные области: физику и технику, биологию и медицину, экономику, управление и многие другие. Компьютерное моделирование включает в себя процесс реализации информационной модели на компьютере и исследование с помощью этой модели объекта моделирования — проведение вычислительного эксперимента. С помощью компьютерного моделирования решаются многие научные и производственные задачи. Информационное моделирование связано с формализацией данных об объекте моделирования (см. “Формализация и моделирование”). Построение информационной модели начинается с определения целей моделирования и анализа объекта моделирования как сложной системы, в которой требуется выделить отражаемые в модели свойства и отношения между ними (см. “Системный анализ”). Информационные модели различаются по форме представления информации об объекте моделирования. Математические модели используют язык математики для представления объекта моделирования. Отдельной разновидностью математических моделей являются статистические модели — ориентированные на обработку массовых данных (например, опросов населения), в которых имеется элемент случайности. Данные об объекте моделирования, организованные в табличной форме, составляют табличную модель. Графические средства используются для построения графических моделей. Возникший в конце прошлого столетия объектно-ориентированный подход к программированию породил новую парадигму в информационном моделировании: объектно-информационное моделирование. Компьютерные модели, воспроизводящие поведение сложных систем, для описания которых нет однозначного математического аппарата, называются имитационными моделями. Компьютерное информационное моделирование используется для описания и анализа процессов разнообразной природы. Наибольший опыт в этом отношении имеют физические науки (см. “Моделирование физических систем и процессов”). Компьютерное моделирование помогает решать важные проблемы экологии (см. “Моделирование экологических систем и процессов”). Большую роль играет информационное моделирование в экономике и управлении. Важнейшими задачами этой области являются задачи планирования (см. “Моделирование процессов оптимального планирования”). Средствами компьютерного моделирования ученые пытаются решить даже такую глобальную проблему, как судьбы человеческой цивилизации (см. “Моделирование глобальных процессов”).
Когда информационная модель сформирована, ее параметры можно использовать для изучения реального объекта, прогнозирования его поведения в различных условиях, проведения расчетов. Часто задействуют смешанные информационные модели. Примеры использования такой формы моделирования часто можно встретить в строительстве, когда формируются и отражаются отдельные характеристики сложного объекта, например, здания, в виде чертежей, математических расчетов прочности и допустимых нагрузок. Еще одним ярким примером смешанной информационной модели служит географическая карта с ее топографическими символами, надписями, таблицами. Такая модель может также представляться в виде графиков, диаграмм, таблиц, схем. Последние условно разделяются на карты, блок-схемы и графы.
Компьютерное моделирование неопределенности, случайности. Пример реализации случайности в ЭТ Excel
Задача 1.
Определить относительную частоту выпадения орла.
Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.
| Формула | Комментарий | Результаты | |
| А1 | =ЦЕЛОЕ (СЛЧИС()+0,5) | Выпадение орла или решки | 0 или 1 |
| A2 | Копируем формулу | ||
| А3 | до | ||
| A4 | |||
| A5 | 500 | ||
| A6 | |||
| …. | строки | ||
| А500 | включительно | ||
| А501 | =СЧЕТЕСЛИ(А1:А500;1) | Число выпадений орла | 234 |
| А502 | =СЧЕТ(А1:А500) | Число бросков | 500 |
| А503 | = А501/ А502*100 | Относительная частота | 0,49 |
Вообще, результаты наблюдений и опытов показывают, что при большом числе испытаний, проводимых в одних и тех же условиях, относительная частота принимает достаточно устойчивое значение.
Реляцияционные базы данных. Примеры реляционных базы данных. Особенности реляционных баз данных
Реляционная база данных - база данных, построенная на основе реляционной модели[1]. В реляционной базе каждый объект задается записью (строкой) в таблице. Реляционная база создается и затем управляется с помощью реляционной системы управления базами данных.Фактически реляционная база данных это тело связанной информации, сохраняемой в двухмерных таблицах. Связь между таблицами может находить свое отражение в структуре данных, а может только подразумеваться, то есть присутствовать на неформализованном уровне. Каждая таблица БД представляется как совокупность строк и столбцов, где строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному событию или явлению, а столбцы - атрибутам (признакам, характеристикам, параметрам) объекта, события, явления. Реляционные базы данных предоставляют более простой доступ к оперативно составляемым отчетам (обычно через SQL) и обеспечивают повышенную надежность и целостность данных благодаря отсутствию избыточной информации.
Правило 0: Основное правило (Foundation Rule):
Система, которая рекламируется или позиционируется как реляционная система управления базами данных, должна быть способна управлять базами данных, используя исключительно свои реляционные возможности.
Правило 1: Информационное правило (The Information Rule):
Вся информация в реляционной базе данных на логическом уровне должна быть явно представлена единственным способом: значениями в таблицах.
Правило 2: Гарантированный доступ к данным (Guaranteed Access Rule):
В реляционной базе данных каждое отдельное (атомарное) значение данных должно быть логически доступно с помощью комбинации имени таблицы, значения первичного ключа и имени столбца.
Правило 3: Систематическая поддержка отсутствующих значений (Systematic Treatment of Null Values):
Неизвестные, или отсутствующие значения NULL, отличные от любого известного значения, должны поддерживаться для всех типов данных при выполнении любых операций. Например, для числовых данных неизвестные значения не должны рассматриваться как нули, а для символьных данных — как пустые строки.
Правило 4: Доступ к словарю данных в терминах реляционной модели (Active On-Line Catalog Based on the Relational Model):
Словарь данных должен сохраняться в форме реляционных таблиц, и СУБД должна поддерживать доступ к нему при помощи стандартных языковых средств, тех же самых, которые используются для работы с реляционными таблицами, содержащими пользовательские данные.
Правило 5: Полнота подмножества языка (Comprehensive Data Sublanguage Rule):
Система управления реляционными базами данных должна поддерживать хотя бы один реляционный язык, который
(а) имеет линейный синтаксис,
(б) может использоваться как интерактивно, так и в прикладных программах,
(в) поддерживает операции определения данных, определения представлений, манипулирования данными (интерактивные и программные), ограничители целостности, управления доступом и операции управления транзакциями (begin, commit и rollback).
Правило 6: Возможность изменения представлений (View Updating Rule):
Каждое представление должно поддерживать все операции манипулирования данными, которые поддерживают реляционные таблицы: операции выборки, вставки, изменения и удаления данных.
Правило 7: Наличие высокоуровневых операций управления данными (High-Level Insert, Update, and Delete):
Операции вставки, изменения и удаления данных должны поддерживаться не только по отношению к одной строке реляционной таблицы, но и по отношению к любому множеству строк.
4.Деректер қорын нормалды түрге келтіру
Нормализация баз данных
собраны в 5 групп, которые называются нормальными формами. Первая нормальная форма представляет самый низкий уровень нормализации баз данных. Пятый уровень представляет высший уровень нормализации.
Нормальные формы – это рекомендации по проектированию баз данных. Вы не обязаны придерживаться всех пяти нормальных форм при проектировании баз данных. Тем не менее, рекомендуется нормализовать базу данных в некоторой степени потому, что этот процесс имеет ряд существенных преимуществ с точки зрения эффективности и удобства обращения с вашей базой данных.
· В нормализованной структуре базы данных вы можете производить сложные выборки данных относительно простыми SQL-запросами.
· Целостность данных. Нормализованная база данных позволяет надежно хранить данные.
· Нормализация предотвращает появление избыточности хранимых данных. Данные всегда хранятся только в одном месте, что делает легким процесс вставки, обновления и удаления данных. Есть исключение из этого правила. Ключи, сами по себе, хранятся в нескольких местах потому, что они копируются как внешние ключи в другие таблицы.
· Масштабируемость – это возможность системы справляться с будущим ростом. Для базы данных это значит, что она должна быть способна работать быстро, когда число пользователей и объемы данных возрастают. Масштабируемость – это очень важная характеристика любой модели базы данных и для РСУБД.
Вот некоторые из основных пунктов, которые связаны с нормализацией баз данных:
Упорядочивание данных в логические группы или наборы.
· Нахождение связей между наборами данных. Вы уже видели примеры связей один-ко-многим и многие-ко-многим.
· Минимизация избыточности данных.
Очень малое количество баз данных следуют всем пяти нормальным формам, предоставленным в реляционной модели данных. Обычно базы данных нормализуются до второй или третьей нормальной формы. Четвертая и пятая формы используются редко. Поэтому я ограничусь тем, чтобы рассказать вам лишь о первых трех. Первая нормальная форма гласит, что таблица базы данных – это представление сущности вашей системы, которую вы создаете. Примеры сущностей: заказы, клиенты, заказ билетов, отель, товар и т.д. Каждая запись в базе данных представляет один экземпляр сущности. Например, в таблице клиентов каждая запись представляет одного клиента Для того, чтобы база данных была нормализована согласно второй нормальной форме, она должна быть нормализована согласно первой нормальной форме. Вторая нормальная форма связана с избыточностью данных.и т д
5.Деректер қорын басқару жүйесі түсінігі және жұмыс істеу принципі
Числовые данные
Числовые данные делятся на точечные (это BOOLEAN, INTEGER, DECIMAL) и приближенные (FLOAT, REAL, DOUBLE PRESISION).
Итого, имеем: пять целых типов TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT. Различающихся между собой диапазоном хранимых в них величин. Чем больше диапазон значений, тем больше памяти для его хранения потребуется.
Целые типы данных могут быть объявлены положительными. Для этого после объявления необходимо использовать ключевое слово UNSIGNED. В таком случае элементам столбца нельзя будет присвоить отрицательные значения, а допустимый диапазон положительных чисел которые может принимать элемент, удваивается. Например: TINYINT принимает от -128 до 127, а TINYINT UNSIGNED — от 0 до 255.
Строковые данные
Максимальные размеры и требования к памяти, строковых типов данных:
Тип данных CHAR может хранить строку фиксированной длины N, его дополняет тип VARCHAR, который позволяет хранить переменные строки длиной L. Значение N может принимать значения от 0 до 65535. (До версии MySQL 5.0.3 значение N могло быть только от 0 до 255)
При выборе строкового типа данных для столбца, следует учитывать что для переменных строк VARCHAR требуется количество символов, равное длине строки плюс один байт, а для типа CHAR(N) в независимости от длины строки будут сохранены все N символов.
При создании таблицы нельзя комбинировать столбцы типов CHAR и VARCHAR. Если такое произойдет, то MySQL изменит тип столбцов CHAR на тип VARCHAR.
С версии MySQL 4.1.2, в типах CHAR и VARCHAR строки рассматриваются как последовательности символов. Таким образом, при использовании многобайтных кодировок, например UNICODE, размер строки в байтах будет больше, чем в символах. Для совместимости со старыми версиями MySQL введены два специальных типа данных: BINARY и VARBINARY, которые эквивалентны типам CHAR и VARHAR, однако строка в них рассматривается как последовательность байтов, а не символов. К BINARY строкам не применимы кодировки и сортируются они как обычные последовательности байтов.
Типы данных BLOB и TEXT в MySQL отличаются лишь в небольших деталях. Например, при выполнении действий над столбцами типа TEXT учитывается кодировка, а типа BLOB — нет.
Календарные данные
В MySQL есть 5 видов столбцов для хранения календарных типов данных: DATE, DATETIME, TIME, TIMESTAMP и YEAR. Тип DATE — для хранения даты, TIME — для хранения времени, TIMESTAMP — для представления даты и времени в виде числа секунд, которые прошли с полуночи 1 января 1970 года. Тип данных YEAR — позволяет хранить только год.
Значения типов DATE и DATETIME, в качестве первого числа принимают год либо в формате «YYYY», например '2010-12-10', либо в формате «YY», например '10-12-10'. Затем через дефис указывается месяц в формате «MM» (12), а следом день аналогично через дефис день в формате «DD» (10).
В типах TIME и DATETIME время приводится в формате hh:mm:ss, где hh — часы, mm — минуты, ss — секунды. Дни, месяцы, часы, минуты и секунды можно записывать как с ведущим нулем: 01, так и без него:
В качестве разделителя между годами, месяцами, днями, часами, минутами и секундами может выступать любой символ, отличный от цифры. К примеру, следующие значения идентичны:
Тип данных NULL
При создании таблицы, возможны ситуации когда данных для заполнения всех полей недостаточно, и для части данных нельзя определить, какое значение они примут. Такие данные обозначают специальным типом — NULL.
Для указания того, что поле может принимать значение NULL, в определении столбца, после типа данных требуется указать ключевое слово NULL, если поле ни при каких обстоятельствах не должно принимать значение NULL, необходимо указать ключевое слово NOT NULL.
Атрибут NOT NULL можно не указывать, поскольку он присваивается столбцу по умолчанию, если никакой из атрибутов не указан. Совместно с атрибутами NOT NULL и NULL можно использовать DEFAULT, который имеет больший приоритет.
Создание БД.
В PostgreSQL перед созданием любой базы данных необходимо инициализировать область памяти базы данных на диске. Эта область памяти называется кластером базы данных. Кластер базы данных – это коллекция баз данных, управляемых одним экземпляром работающего сервера базы данных (другими словами, процессом postmaster). В терминах файловой системы, кластер базы данных – это общий каталог, в котором хранятся все данные. Обычно в качестве владельца сервера и его данных используется одна учетная запись пользователя, которая называется учетная запись Postgres. Для выполнения многих операций (например, для запуска сервера) требуется, чтобы вы вошли в систему с учетной записи этого пользователя.
После инициализации кластер базы данных содержит базу данных postgres, которая по умолчанию используется утилитами, пользователями и сторонними приложениями. Кроме того, создается еще одна база данных (называемая template1), которая используется в качестве шаблона для создания новых баз данных. При установке СУБД мы установили флажок «Инициализировать кластер базы данных», поэтому этот шаг мы пропускаем.
Команда SQL CREATE DATABASE создает новую БД и имеет следующий синтаксис:
CREATE DATABASE имя_БД
[WITH [TEMPLATE = шаблон ] [ ENCODING = копировка] ]
Параметр имя_БДопределяет имя создаваемой базы данных. Имена баз данных должны начинаться с алфавитного символа, а их длина не должна превышать 31 символа. PostgreSQL позволяет создать в заданном каталоге любое количество баз данных (естественно, при наличии свободного места на диске).
За необязательным ключевым словом WITH можно указать дополнительные атрибуты:
– TEMPLATE = шаблон. Шаблон, используемый в качестве прототипа для создания новой базы данных. Все объекты, присутствующие в шаблоне, воспроизводятся в созданной базе. Если шаблон не задан, PostgreSQL создает новую базу данных на основе шаблона templatel. Если вы хотите создать пустую базу данных, не содержащую объектов из templatel, укажите шаблон template0.
– ENCODING = кодировка. Значение параметра определяется либо в виде строковой константы, описывающей тип кодировки (UTF8, win1251 и т. д.), либо в виде эквивалентной числовой константы PostgreSQL. Если ключевое слово ENCODING не задано, PostgreSQL создает базу данных в кодировке по умолчанию, которую указывали при установке.
Пример создания новой БД
После подключения к серверу необходимо выбрать БД postgres, которая создается при установке СУБД. Нажимаем по пиктограмме «Выполнить пользовательские SQL запросы».
Ввести и выполнить слудующую SQL-команду:
CREATE DATABASE uch_DB
WITH OWNER = postgres
ENCODING = 'WIN1251'
При этом если обновить браузер объектов, появится новая БД – zakazy.
Для создания базы данных можно также воспользоваться визуальным средствами pgAdmin III.
УДаление БД
Команда DROP DATABASE– удалят БД. Ее синтаксис:
DROP DATABASE имя_БД
Параметр данной команды определяет имя базы данных, удаляемой из системы. Учтите, что удаление базы данных возможно лишь при отсутствии подключившихся пользователей, в противном случае команда завершается неудачей.
Бизнес шешимдерди модельдеу
ORDER BY - сортировка
С помощью команды ORDER BY можно сортировать строки результата.
Выберем из нашей таблицы workers всех работников и отсортируем их по возрасту:
<?php
//В $data строки будут отсортированы по возрасту от меньшего к большему:
$query = "SELECT * FROM workers WHERE id>0 ORDER BY age";
?>
Если мы хотим обратный порядок сортировки, то следует написать:
<?php
//В $data строки будут отсортированы по возрасту от большего к меньшего:
$query = "SELECT * FROM workers WHERE id>0 ORDER BY age DESC";
?>
Описание
SQL оператор DISTINCT используется для удаления дубликатов из результирующего набора SELECT.
Синтаксис
SELECT DISTINCT expressions
FROM tables
[WHERE conditions];
Параметры или аргументы
expressions — столбцы или расчеты, которые вы хотите получить.
tables – таблицы из которых вы хотите выгрузить данные. После оператора FROM должна быть указана хотя бы одна таблица.
WHERE conditions. Необязательный. Условия, которые должны быть выполнены для записей, которые будут выбраны.
Автоматизирующий технологический процесс проектирования разработки локальной системы автоматизации и управления
Локальная автоматизации технологическим процессом является первой ступенью системы полной комплексной автоматизации производства на предприятии. В локальную систему могут быть включены одна или несколько технологических операций, одна технологическая единица оборудования или участок одного производственного процесса. Система локальной автоматики является автономной системой, но может входить в более сложную систему управления производством.
На данном этапе осуществляется контроль, регулирование, первичное управление и передача полученной информации на следующие ступени управления параметрами производственного процесса.
При помощи локальной системы автоматизации достигается оптимальный уровень контроля и управления автоматизируемого производственного процесса,
Система локальной автоматизации представляет собой набор средств автоматики, оптимальным способом размещенный на протяжении всего контролируемого участка. Например, одним из исполнительных механизмов локальной автоматики является щит (или шкаф управления), на котором отображаются и регулируются все параметры технологического процесса. Оператор щита управления регулирует и корректирует всю контролируемую систему в целом.
Управление параметрами может осуществляться вручную или в автоматическом режиме.
Таким образом, установка локальной системы автоматизации позволяет автономно управлять отдельным технологическим процессом, сравнительно небольшим по числу входящих объектов контроля, или осуществлять управление одним технологическим объектом.
Проекты автоматизации технологических процессов с применением управляющих вычислительных машин (УВМ) разрабатываются на основании ранее проведенных научно-исследовательских работ. Первый этап – предварительное обследование автоматизированного объекта – состоит в определении видов и объемов научно-исследовательских работ, необходимых для детального обоснования целесообразности и возможности создания системы.
Второй этап – предпроектные научно-исследовательские работы – состоит в определении и анализе наиболее сложных задач управления для предварительного выбора способов их решения.
Третий этап – эскизная разработка АСУТП – содержит разработку основных материалов, подтверждающих целесообразность и возможность создания АСУТП. На этом этапе рекомендуется производить экспериментальную проверку алгоритмов управления при помощи макетов узлов создаваемой АСУТП.
Эскизная разработка завершается при необходимости корректировкой ТЭО, связанной с уточнением перечня и характеристик реализуемых системой функций.
Четвертый этап – разработка технического задания на создание АСУТП – состоит в составлении на базе результатов предпроектных работ технического задания на создание системы
5.Электрожетектің координаттарын басқару есебі және оны басқару принциптері
Дата: 2019-02-02, просмотров: 380.
