Моделирование это
В этой статье мы поговорим про скульптинг, ретопологию и развертку. Но сначала нужно определиться с целью. Что мы будем моделировать, и каким способом?
Моделирование данных: зачем нужно и как реализовать
Моделирование данных ощутимо упрощает взаимодействие между разработчиками, аналитиками и маркетологами, как и сам процесс создания отчетов. Поэтому я перевела статью IBM Cloud Education о ценности моделирования и от себя добавила инфо о способах трансформации данных для моделирования.
Узнайте, как моделирование данных использует абстракцию для представления и лучшего понимания природы данных в информационной системе предприятия.
МОДЕЛИРОВАНИЕ
метод исследования объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (органич. и неорганич. систем, инженерных устройств, разнообразных процессов — физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов для определения либо улучшения их характеристик, рационализации способов их построения, управления ими и т. п. Формы М. разнообразны и зависят от используемых моделей и сферы применения М. По характеру моделей выделяют предметное и знаковое (информац.) М.
Предметным наз. М., в ходе которого исследование ведётся на модели, воспроизводящей определённые геометрические, физические, динамические либо функциональные характеристики объекта М.— оригинала; в частном случае аналогового М., когда оригинал и модель описываются едиными математич. соотношениями (напр., одинаковыми дифференц. уравнениями), электрич. модели используются для изучения механич., гидродинамич., акустич. и др. явлений. При знаковом М. моделями служат схемы, чертежи, формулы, предложения в некотором алфавите (естеств. или искусств. языка) и т. п. Важнейшим видом такого М. является математич. (логико-математич.) М., производимое выразительными и дедуктивными средствами математики и логики. Поскольку действия со знаками всегда в той или иной мере связаны с пониманием знаковых конструкций и их преобразований, построение знаковых (информац.) моделей или их фрагментов может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков или операций над ними (мысленное М.). По характеру той стороны объекта, которая подвергается М., различают М. его структуры и М. его поведения (функционирования, протекающих в нём процессов и т. п.). Это различение приобретает чёткий смысл в науках о жизни, где разграничение структуры и функции систем живого принадлежит к числу фундаментальных методологических принципов исследования, и в кибернетике, делающей акцент на М. функционирования систем.
Понятие М. является гносеологич. категорией, характеризующей один из важных путей познания. Возможность М., т. е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определ. смысле отображает (воспроизводит. моделирует) к.-л. его стороны; для успешного М. этих сторон важно наличие соответств. теорий или гипотез, которые, будучи достаточно обоснованными, указывали бы на рамки допустимых при М. упрощений.
М. всегда применяется вместе с др. общенауч. и спец. методами; особенно тесно оно связано с экспериментом. Изучение к.-л. явления на его модели (при предметном, аналоговом, знаковом M., M. на ЭЦВМ) есть особый вид эксперимента — модельный эксперимент, отличающийся от обычного эксперимента тем, что в процесс познания включается «промежуточное звено» — модель, являющаяся одновременно и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющим оригинал. В важном частном случае такого эксперимента — в модельно-киберне-тич. эксперименте — вместо «реального» экспериментального оперирования с изучаемым объектом находят алгоритм (программу) его функционирования, который и выступает в качестве модели.
М. необходимо предполагает использование процедур абстрагирования и идеализации. Эта черта М. особенно существенна в том случае, когда предметом М. являются сложные системы, поведение крых зависит от большого числа взаимосвязанных факторов различной природы. В ходе познания такие системы отображаются в разных моделях, дополняющих друг друга. Более того, возникают ситуации, когда создаются противоречащие модели одного и того же явления; эти противоречия могут «сниматься» в ходе развития науки (и затем появляться при М. на более глубоком уровне). Напр., на определ. этапе развития теоретич. физики при М. физич. процессов на «классич.» уровне использовались модели, подразумевающие несовместимость корпускулярных и волновых представлений; эта противоречивость была преодолена созданием квантовой механики, в основе крой лежит тезис о корпус-кулярно-волновом дуализме физич. реальности.
М. глубоко проникает в теоретич. мышление и прак-тич. деятельность. Это не только одно из средств отображения явлений и процессов реальности, но и критерий проверки науч. знаний, осуществляемой непосредственно или с помощью установления отношения рассматриваемой модели к другой модели или теории, адекватность которой считается практически обоснованной. Применяемое в органич. единстве с др. методами, М. служит углублению познания, его движению от относительно бедных информацией моделей к моделям, полнее раскрывающим сущность исследуемого объекта.
Ляпунов A.A., О некоторых общих вопросах кибернетики, в кн.: Проблемы кибернетики, в. 1, М., 1958 ; Г л у ш-к о в В. М., Гносеологич. природа информац. . «??», 1963 , № 10; Новик И. Б., ОМ. сложных систем, М., 1965 ; HI т о ? ? ?. . ?. и философия, М.— Л., 1966 ; Бусленко Н. П., М. сложных систем, М., 1968 ; Налимов В. В., Теория эксперимента, М., 1971 , гл. 1; Бирюков Б. В., Кибернетика и методология науки, . 1974 ; Управление, информация, интеллект, М., 1976. Б. В. Бирюков.
Философский энциклопедический словарь. — М.: Советская энциклопедия . Гл. редакция: Л. Ф. Ильичёв, П. Н. Федосеев, С. М. Ковалёв, В. Г. Панов . 1983 .
МОДЕЛИРОВАНИЕ
исследование объектов познания на их моделяx; построение (и анализ, изучение) моделей объектов (систем, конструкций, процессов и т.п.). Предметом М. могут быть как конкретные, так и абстрактные объекты, как реально существующие системы, так и системы, лишь подлежащие конструированию (для определения характеристик и рациональных способов конструирования к-рых и применяется М.). В отличие от понятия модели, допускающего – при всем разнообразии смыслов, в к-рых употребляется термин «модель», – достаточно строгое (и даже вполне формальное) определение в логико-математич. терминах, понятие М. (в описанном выше смысле) имеет исключительно содержат. характер, т. к. является гносеологич. категорией, характеризующей один из важнейших путей (приемов, способов, методов) человеч. познания вообще. Термин «М.» (и связанные с ним термины «принцип М.», «метод М.», «метод моделей»; обороты речи, подобные следующим: «применение принципа М.», «использование метода моделей» и т.п.) охватывает широкую и разнообразную совокупность познават. приемов; при этом многосмысленность термина «модель» (см. Модель), сложившаяся в науке, технике и гносеологии, сказывается и на употреблении термина «М.», затрудняя проведение к.-л. жесткой классификации видов M. Однако все познават. приемы, охватываемые понятием М. в его различных смыслах, имеют то общее, что основаны на переносе знания, извлеченного из построения и анализа модели, на моделируемый объект («оригинал»). Этот перенос находит свое оправдание в том, что модель отображает (воспроизводит или, как говорят, моделирует) определ. свойства изучаемого объекта; при этом указанное отображение основано, явно или неявно, на точных понятиях изоморфизма и гомоморфизма.
В и д ы м о д е л и р о в а н и я. В зависимости от характера моделей говорят о предметном М., о физич. М., о (предметно-)математич. М., о М. на электронных цифровых машинах (ЭЦМ), о знаковом М. и т.д. Предметное М. означает исследование объекта на модели, воспроизводящей – часто с применением тех же материалов, из к-рых построен моделируемый объект, – осн. геометрич., физич., динамич. и функциональные (т.е. относящиеся к функционированию) характеристики объекта. В простейшем случае предметного М. имеют дело с т.н. макетом объекта, в наглядной форме и обычно в уменьшенном размере передающим пространственные свойства объекта, его внешний вид, соотношение и взаимосвязь частей (макеты, используемые как пособия в музеях, в учебных заведениях и т.п.). В отличие от макетирования, предметное М. (в собственном смысле слова), преследующее цель воспроизведения прежде всего физич. процессов, происходящих в оригинале, наз. физич. М. (этот вид М. не следует смешивать с теоретич. М. в физич. науке, см. ниже). Физич. М. широко применяется в науке и технике; оно используется как способ разработки и экспериментального изучения на моделях свойств строит. конструкций (зданий, сооружений), разнообразных механизмов, самолетов, судов, тепловых установок и пр. Важнейшими вопросами физич. М. являются вопросы о том, как строить физич. модели и как по результатам их исследования (в частности, экспериментального) судить о явлениях, происходящих (или могущих произойти) в т.н. «натурных условиях». Ответы на эти вопросы наука получает, используя теорию размерности физич. величин и теорию подобия.
От физич. М. следует отличать т.н. (предметно-)математич. М. – исследование физич. процесса путем опытного изучения к.-л. явления иной физич. природы, но описываемого теми же математич. соотношениями, что и моделируемый процесс. Напр., механич. и электрич. колебания относятся к различным формам движения материи, но они могут быть описаны одними и теми же дифференц. уравнениями; поэтому с помощью механич. колебаний можно моделировать электрические [такое М. будет примером т.н. механич. М., т.е. М. с помощью процессов, описываемых в (классич.) механике ] и наоборот. В последнем случае мы имеем пример электрич. М. (Предметно-)математич. М. широко применяется для замены изучения одних явлений изучением др. явлений, более удобных для лабораторного исследования, в частности потому, что они допускают измерение неизвестных величин. Особенно важным при этом является электрич. М., позволяющее на электрич. моделях изучать механические, тепловые, гидродинамические, акустические и иные явления. Электрич. М. лежит в основе работы вычислит. машин непрерывного действия – т.н. аналоговых, или моделирующих машин (напр., дифференциального анализатора, электрич. интегратора и др.). В то время как аналоговые машины по своим функциям подобны конкретным (моделируемым) процессам (универсальные), электронные цифровые машины (ЭЦМ), М. на к-рых приобретает все большее методологич. и практич. значение, можно уподобить чистым тетрадям, страницы к-рых можно заполнить, в принципе, описанием любого процесса в виде его программы, т.е. закодированной на «машинном языке» (см. Кодирование) системы предписаний, следуя к-рым машина может «воспроизвести» ход моделируемого процесса. Моделью к.-л. процесса или явления при таком «машинном М.» можно, очевидно, с равным основанием называть как программу этого процесса (явления), так и самую ЭЦМ, после введения в нее этой программы. Иначе говоря, универсальность ЭЦМ – явление того же порядка, что «универсальность» нашего мышления и языка, – в том смысле, что средствами последних мы отображаем (и тем самым «моделируем») любое явление внешнего мира.
М. на (универсальных) цифровых машинах можно рассматривать как технич. реализацию определенной формы т.н. знакового М., характерная черта к-рого состоит в том, что моделями в этом случае являются либо плоские фигуры (схемы, графики, т.н. «деревья» формул, графы и т.п.), либо строчки знаков, называемых обычно буквами, составляющие слова в определенном алфавите (значительно реже в качестве знаковых моделей используются трехмерные объекты); при этом и те, и другие, во-первых, рассматриваются вместе с определ. операциями (преобразованиями) над ними или их элементами, к-рые выполняет человек или машина, и, во-вторых, определ. образом истолковываются в терминах той предметной области, к к-рой относится моделируемый процесс или объект. Поскольку оперирование со знаками при знаковом М. всегда связано, в той или иной степени, с п о н и м а н и е м знаков и операций над ними (что выражается в осознании их смысла и значения) и поскольку реальное воспроизведение и преобразование знаков может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков и операций, постольку знаковое М. можно назвать мысленным М.
Знаковое М., осуществляемое математич. или логич. средствами, наз. иногда расчетным М. или соответственно математическим (абстрактно- математическим) и логическим (абстрактно- логическим). Если в случае предметного М. новое знание получается в результате экспериментального исследования модели, то в случае математич. M. опытное исследование заменяется логич. анализом и новое знание получается дедукцией из исходного описания модели.
Значение моделирования в п о з н а н и и. В наст. время роль М. значительно возросла в связи с развитием кибернетики и совр. вычислит. техники. Кибернетика сильно расширила область явлений, к-рые оказалось возможным моделировать (явления, происходящие в живой природе, в сфере экономики и языкового общения, в процессах обучения и т.д.). Одной из интереснейших задач кибернетич. М., т.е. М., осуществляемого в рамках идей и теорий кибернетики или (и) с помощью ее технич. средств, является, напр., задача М. различных форм умственной деятельности; последнему не следует ставить заранее к.-л. пределы, ибо прогресс в области M. интеллектуального труда имеет громадное социальное значение, представляя в распоряжение человечества могущественные средства умножения его материальных и духовных сил (см. Логические машины). Это не исключает, конечно, того факта, что при любом М. интеллектуальной деятельности сохраняется различие между моделью и оригиналом.
М. тесно связано с экспериментом. Изучение к.-л. явления на его модели при предметном и (предметно-) математич. М., при М. на ЭЦМ представляет собой особый вид эксперимента – т.н. модельный эксперимент, специфика к-рого по сравнению с обычным экспериментом состоит в том, что в процесс познания включается промежуточное звено – модель, выступающая, с одной стороны, как средство, а с др. стороны – как предмет экспериментального исследования, заменяющий «подлинный» объект изучения. Благодаря этому возможности экспериментального исследования значительно расширяются, т. к. на моделях можно воспроизводить и изучать многие объекты, прямой эксперимент над к-рыми затруднителен, экономически невыгоден или вообще невозможен из-за их большой сложности, значительных или исключительно малых размеров, чрезвычайно большой длительности или же, наоборот, чрезвычайной кратковременности их существования (сложные промышленные комплексы, биологич. явления, социальные процессы, явления микромира, процессы, происходящие на звездах и в галактиках, и т.п.); важнейшее значение приобретает модельный эксперимент тогда, когда объектом изучения являются те стороны явления, к-рые физически не могут быть отделены от него самого.
Своеобразной формой оперирования со знаковыми моделями становится т.н. мысленное экспериментирование, основанное на введении в рассмотрение идеализированных абстрактных объектов (см. Идеализация). Мысленное экспериментирование над знаковыми моделями имеет большое познават. значение, особенно в тех случаях, когда нельзя провести реальный эксперимент или применить предметное или предметноматематич. М. (напр., мысленные эксперименты с инерциальной системой в механике и т.п.). Для мысленного эксперимента, совершаемого над «воображаемой» (заданной в к.-л. знаковой форме) моделью, характерно тесное взаимодействие теоретич. мышления и воображения.
М. неразрывно связано с процессами абстрагирования и идеализации, посредством к-рых происходит выделение тех сторон моделируемых объектов, к-рые отображаются на модели. При этом специфика М. состоит в том, что анализ, абстрагирование и идеализация происходят или с помощью операций над чувственно-воспринимаемыми реальными объектами, в частности над знаками, или же с помощью наглядных образов, полученных из непосредственного созерцания этих объектов и практич. действий с ними. Т.о., М. удовлетворяет, – в форме, приемлемой для науки, – потребность в наглядности, связанную с чувственным, опытно-практич. происхождением знания. М. используется также как средство воспроизведения сложного объекта или структуры в виде единого целого, что особенно важно, если в опыте (на практике) мы имеем дело лишь с нек-рой его частью. Эта функция «глобализации» может реализоваться, напр., в форме создания зрит. картины, объекта, его схемы и т.п. или путем построения знаковой системы, позволяющей наглядно представить и сделать обозримыми связи и отношения, характеризующие объект как целое.
Будучи связанным с процессами анализа, абстрагирования и идеализации М. позволяет вместе с тем решать противоположные задачи синтеза и конкретизации знания, что обычно осуществляется посредством уточнения и дополнения исходной модели новыми элементами, свойствами и характеристиками, в результате чего конкретизированная модель становится более полным и точным отображением моделируемого фрагмента действительности. Следует, однако, иметь в виду, что на пути конкретизации моделей могут возникать принципиальные трудности, связанные с ограниченностью средств М.; примером может служить ограниченность возможностей М. процессов микромира «классическими» (т. е. относящимися к классич. механике, макроскопическими) средствами. В качестве выхода из такого положения иногда используются модели, дополняющие друг друга, – как это имеет место в квантовой механике, где модели изучаемых в ней явлений иногда даже в нек-ром смысле противоречат друг другу (напр., для моделирования свойств атомных объектов используются корпускулярная и т.н. «волновая» модели, исключающие и вместе с тем дополняющие друг друга).
М. является важным элементом в процессах выдвижения и проверки гипотез, т.к. на моделях, в частности при М. на электронных цифровых машинах, оказывается возможным представлять процессы и связи, лежащие, согласно предположению, в основе той или иной группы наблюдаемых явлений. Здесь проявляется важная эвристич. роль М., к-рое способно подсказывать новые идеи, вести к открытию неизвестных явлений и закономерностей. Даже если модель оказывается неудачной, т.е. не позволяет непосредственно выявить интересующие исследователя закономерности и предсказать новые факты, проведенный теоретич. анализ и эксперименты во мн. случаях помогают найти новые пути развития теории и построить более совершенные модели. М. часто служит средством построения теории нек-рой области явлений на основе аналогии с др. областью, для к-рой теория была разработана ранее. Оно также позволяет объединять теории, обобщать их, распространяя на новые области явлений, и т.д. Кроме того, связанная обычно с М. возможность дать объяснение явлениям в наглядной форме – часто по аналогии с хорошо известными процессами – обусловливает педагогич. значение моделей и М. (модели как средство демонстрации при обучении).
Всякая науч. теория имеет неск. аспектов: статический (совокупность выраженных в ней знаний), индуктивно-динамический (обогащение теории новыми положениями, полученными в результате непосредств. изучения действительности, в частности основывающегося и на данной теории) и дедуктивно-динамический (обогащение теории положениями, получающимися в результате ее дедуктивного развития). Несколько расширяя понятие М., можно сказать, что теория в этом последнем аспекте выступает как логич. модель отражаемого в ней фрагмента действительности. Возможность функционирования науч. теории в качестве логич. модели в принципе справедлива для любой теории, но нетривиальным логич. М. становится лишь на сравнительно высокой ступени развития науки, когда в ней используются абстрактно-математич. построения. При этом часто происходит то, что можно назвать «оборачиванием результата»: процесс начинается не с создания теории, к-рая затем может быть использована в качестве модели, а с разработки нек-рой абстрактно-математич. модели, к-рая затем, путем соответствующей интерпретации, приобретает предметное содержание и становится теорией (таков, напр., был путь создания квантовой механики).
Ни одна модель не может выразить всех свойств и отношений моделируемого фрагмента действительности. Всякая модель характеризует действительность лишь приближенно. Степень этого приближения зависит от вида М., от используемых в нем теоретич. и технич. средств. Переход от одних моделей к другим, более глубоко воспроизводящим особенности моделируемых явлений, а также сочетание различных видов М., позволяет все более полно и глубоко характеризовать действительность. В этом – важное гносеологич. значение М. Однако М. следует рассматривать не только как одно из средств отображения объективного мира, но еще и как объективный практич. критерий истинности нашего знания о мире, по-новому освещающий связь науч. теории с науч. практикой и в то же время наглядно демонстрирующий справедливость диалектико-материалистич. тезиса о том, что «. живая человеческая практика врывается в самое теорию познания. » (Ленин В. И., Соч., т. 14, с. 177).
Лит.: Харкевич Α. Α., Эквивалентные электрич. схемы преобразователей, «Журн. технич. физики», 1945, т. 15, вып. 7; Гутенмахер Л. И., Электрич. модели, М.–Л., 1949; Теория подобия и моделирование, М., 1951; Кирпичев М. В., Теория подобия, М., 1953; Седов Л. И., Методы подобия и размерности в механике, 4 изд., М., 1957, гл. 1, § 6, гл. 2, § 6; Эшби У. Р., Введение в кибернетику, пер. с англ., М., 1959, ч. 1, гл. 6; Зиновьев А. А. и Ρевзин И. И., Логич. модель как средство науч. исследования, «Вопросы философии», 1960, No1; Китов А. И. и Криницкий Η. Α., Электронные цифровые машины и программирование, 2 изд., М., 1961; Беркли Э., Символич. логика и разумные машины, пер. с англ., М., 1961; Фролов И. Т., Гносеологич. проблемы моделирования биологич. систем, «Вопр. философии», 1961, No 2; Mаслов П. П., Моделирование в социологич. исследованиях, «Вопр. философии», 1962, No 3; Вальт О., О познавательной функции модельных представлений в совр. физике, «Вестник ЛГУ». Серия экономика, философия, право, 1961, No 5; его же, Познавательное значение модельных представлений в физике, Тарту, 1963; Жданов Ю. Α., Моделирование в органич. химии, «Вопр. философии», 1963, No 6; Новик И. Б., Гносеологич. характеристика кибернетич. моделей, «Вопр. философии», 1963, No 8; Штофф В. Α., Роль моделей в познании, Л., 1963; Моделирование в биологии, пер. с англ., М., 1963; Клаус Г., Кибернетика и философия, пер. с нем., послесловие Л. Б. Баженова, Б. В. Бирюкова и А. Г.Спиркина, М., 1963; Глушков В. М., Гносеологич. природа информационного моделирования, «Вопр. философии», 1963, No 10; Rosenblueth Α., Wiener N., The role of models in science, «Philos. Sei.», 1945, v. 12, No 4; Hutten Ε. Η., Language of modern physics, N. Y., 1956; Harre R., An introduction to the logic of sciences, L., 1960; Кuipers Α., Model en inzicht, Assen – [Nijmengen ], 1959; Proceedings of the Colloqium: The concept and the role of the model in mathematics and natural and social sciences, Utrecht, January 1960, [Dordrecht, 1961 ]; «Synthese», 1960, v. 12, No 2–3; Straass G., Modell und Erkenntnis, Jena, 1963.
Л. Баженов, Б. Бирюков. Москва. В. Штофф. Ленинград.
Философская Энциклопедия. В 5-х т. — М.: Советская энциклопедия . Под редакцией Ф. В. Константинова . 1960—1970 .
МОДЕЛИРОВАНИЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ — представление процесса или ситуации с помощью модели. Применяется для исследования и/или управления. Процедуры моделирования используются как в чисто теоретических (математика, логика), так и в прикладных сферах. Можно выделить два типа моделирования, основанные на двух различных определениях модели.
В первом случае модель — это конструкция, изоморфная моделируемой системе. При таком моделировании каждому объекту системы ставится в соответствие определенный элемент моделирующей конструкции, а свойствам и отношениям объектов соответствуют свойства и отношения элементов. Классическими примерами моделей, основанных на изоморфизме, являются модели аксиоматических систем в математике. Они задают семантику формальных построений и создают возможность для содержательной интерпретации аксиом. Сами аксиомы, как и следствия из них, считаются предложениями некоторого формального языка. Кроме того, задана область интерпретаций, представляющая собой множество индивидных объектов. Изоморфизм задается функцией, сопоставляющей каждому имени языка некоторый объект из заданного множества, а каждому выражению языка некоторое отношение объектов этого же множества. Если любое высказывание, которое выведено из аксиом, истинно в области интерпретаций (т. е. соответствует реальным отношениям объектов), то эта область называется моделью системы аксиом. Моделирование в математике используется, напр., для доказательства непротиворечивости формальных систем. Так была, в частности, доказана непротиворечивость неевклидовых геометрий. При рассмотрении систем Лобачевского и Римана, как формально построенных аксиоматик, можно найти для каждой из них такое множество объектов в евклидовом пространстве, для которого существует описанное выше соответствие между этим множеством и системой аксиом. Поэтому геометрии Лобачевского и Римана непротиворечивы, если, конечно, непротиворечива евклидова геометрия.
Этот тип моделирования используется не только в чистой математике, но также при математическом описании природных, общественных, технологических и т. п. систем. Смысл такого описания состоит в том, что отношения между элементами системы выражаются с помощью уравнений, причем так, чтобы каждому термину содержательного описания системы соответствовала какая-либо величина (константа или переменная) или функция, фигурирующая в уравнении. Сами уравнения называются при этом моделью. Чаще всего математическое моделирование требует абстракции, т. е. отвлечения от некоторых свойств и отношений в моделируемой системе. Это позволяет достичь общности модели и утверждать, что она, игнорируя частности, описывает достаточно широкий круг процессов или систем. К тому же без таких упрощений моделирование оказывается бессмысленным (из-за чрезмерной сложности модели) или вообще невозможным. Другим важным гносеологическим условием моделирования является измеримость всех описываемых объектов и отношений. Чтобы построить модель, необходимо найти их числовое представление. Всякий моделируемый процесс должен быть полностью охарактеризован с помощью параметров, поддающихся измерению.
Второй тип моделирования основан на понятии “черный ящик”. Этим термином называют в кибернетике объект, внутренняя структура которого недоступна для наблюдения и о котором можно судить только по его внешнему поведению, в частности по тому, как он преобразует приходящие на вход сигналы. Если некоторая система слишком сложна, то нет смысла искать ее математическое описание. Проще попытаться построить вместо нее другую систему, которая при заданных условиях будет вести себя точно так же. Такое моделирование часто используется при исследовании отдельных систем живых организмов с помощью компьютерной симуляции. Описать работу живого организма уравнениями крайне тяжело. Но возможно построить компьютерную схему, которая при подаче на вход определенного стимула давала бы на выходе реакцию, тождественную или близкую к реакции моделируемой системы. Если спектр совпадающих входных и выходных процессов достаточно широк, то можно ожидать, что построенная схема точно воспроизводит исследуемый объект.
Лит.: Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М., 1959; ГастевЮ. А. Гомоморфизмы и модели. Логико-алгебраические аспекты моделирования. М., 1975; Кузин Л. Т. Основы кибернетики. В 2-х т. М., 1979; Бу.юсДж., Джефри Р. Вычислимость и логика. М., 1994.
Г. Б. Гутнер
Новая философская энциклопедия: В 4 тт. М.: Мысль . Под редакцией В. С. Стёпина . 2001 .
МОДЕЛИРОВАНИЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. На идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования — как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели; например, математическое моделирование), так и экспериментальный (использующий предметные модели).
Современная энциклопедия . 2000 .
Игры ⚽ Поможем написать курсовую
Синонимы:
Скульптинг
Приступаем к части моделирования под названием «Скульптинг». Это первый 3D этап в создании персонаж. В нем персонаж лепится как из глины, отсюда и название. На этом этапе можно окунуться в творчество и лепить не задумываясь о полигонах. А их будет много. Не волнуйтесь, позже все это дело мы упростим. Кстати, для обучения скульптингу хорошо бы приобрести графический планшет.
И так, плавно переходим к основной теме статьи. Но я ничего же не сказал про программы. Предлагаю взять Zbrush для скульптинга и 3D Coat для ретопологии и развертки. Первым делом нужно запустить Zbrush. Мы попадаем в основной экран программы. Сначала нам нужно создать сферу.
Во вкладке Tool, которая находится в правой части экрана, выбираем пункт «Sphere3D». Вытягиваем сферу в рабочей области нажатием лкм.
Для перемещения используем горячие клавиши:
- лкм — вращение.
- лкм + alt — перемещение.
- ctrl + пкм — приближение.
Появляется панель с кистями. Для редактирования сферы нажимаем «Edit».
Чтобы не получать такое сообщение нужно нажать «Make PolyMesh 3D » в панели Tool.
Теперь можно скульптить. Осталось только включить симметрию на клавишу «X». При нажатии на alt кисть начинает работать в обратную сторону. Если кисть выдавливала, то наоборот будет вдавливать. Для ушей, глаз, носа лучше всего создавать отдельные сферы и скульптить их отдельно. Со временем сетка будет меняться и понадобится пересчитать полигоны. Для этого во вкладке Geometry нужно нажать DynaMesh.
Если работать только с одной сферой, то вся детализация сойдет на нет при пересчете полигонов. Так что лучше делать это отдельными объектами, а под конец работы объединить.
Если нет идей для скульптинга, можно зайти на artstation.com и найти понравившуюся работу. Можно найти концепт-арты, добавить Zbrush и использовать как референс для тренировки.
В процессе работы над моделью может понадобиться инструмент «маска». Применить его можно нажав на ctrl. Маска — это область на которую не реагирует кисть. Таким образом можно лепить много чего интересного.
Под конец работы над моделью получится примерно 1 — 3 миллиона полигонов. Такую модель будет сложно открыть в другой программе, поэтому нужно сократить количество полигонов. Для этого во вкладке Zplugin выберем пункт «Decimation Master» и нажмем на Pre-process All. Zbrush запустит процесс и сократит количество полигонов.
Готовую модель можно вывести в формате obj. Его кушают практически все редакторы. Сохранить можно нажав на «Export» в панели Tool.
Моделирование
исследование объектов познания на их моделях (См. Модель); построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (живых и неживых систем, инженерных конструкций, разнообразных процессов — физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализации способов их построения и т. п.).
М. как познавательный приём неотделимо от развития знания. По существу, М. как форма отражения (См. Отражение) действительности зарождается в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Однако в отчётливой форме (хотя без употребления самого термина) М. начинает широко использоваться в эпоху Возрождения; Брунеллески, Микеланджело и другие итальянские архитекторы и скульпторы пользовались моделями проектируемых ими сооружений; в теоретических же работах Г. Галилея (См. Галилей) и Леонардо да Винчи не только используются модели, но и выясняются пределы применимости метода М. И. Ньютон пользуется этим методом уже вполне осознанно, а в 19—20 вв. трудно назвать область науки или её приложений, где М. не имело бы существенного значения; исключительно большую методологическую роль сыграли в этом отношении работы Кельвина, Дж. Максвелла, Ф. А. Кекуле, А. М. Бутлерова и других физиков и химиков — именно эти науки стали, можно сказать, классическими «полигонами» методов М. Появление же первых электронных вычислительных машин (Дж. Нейман, 1947) и формулирование основных принципов кибернетики (См. Кибернетика) (Н. Винер, 1948) привели к поистине универсальной значимости новых методов — как в абстрактных областях знания, так и в их приложениях. М. ныне приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе (см. Модели в биологии, Модели в экономике, Модели в языкознании, Ядерные модели).
Единая классификация видов М. затруднительна в силу многозначности понятия «модель» в науке и технике. Её можно проводить по различным основаниям: по характеру моделей (т. е. по средствам М.); по характеру моделируемых объектов; по сферам приложения М. (М. в технике, в физических науках, в химии, М. процессов живого, М. психики и т. п.) и его уровням («глубине»), начиная, например, с выделения в физике М. на микроуровне (М. на уровнях исследования, касающихся элементарных частиц, атомов, молекул). В связи с этим любая классификация методов М. обречена на неполноту, тем более, что терминология в этой области опирается не столько на «строгие» правила, сколько на языковые, научные и практические традиции, а ещё чаще определяется в рамках конкретного контекста и вне его никакого стандартного значения не имеет (типичный пример — термин «кибернетическое» М.).
Предметным называется М., в ходе которого исследование ведётся на модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики «оригинала». На таких моделях изучаются процессы, происходящие в оригинале — объекте исследования или разработки (изучение на моделях свойств строительных конструкций, различных механизмов, транспортных средств и т. п.). Если модель и моделируемый объект имеют одну и ту же физическую природу, то говорят о физическом М. (см. Моделирование физическое). Явление (система, процесс) может исследоваться и путём опытного изучения каких-либо явления иной физической природы, но такого, что оно описывается теми же математическими соотношениями, что и моделируемое явление. Например, механические и электрические колебания описываются одними и теми же дифференциальными уравнениями; поэтому с помощью механических колебаний можно моделировать электрические и наоборот. Такое «предметно-математическое» М. широко применяется для замены изучения одних явлений изучением других явлений, более удобных для лабораторного исследования, в частности потому, что они допускают измерение неизвестных величин (см. Моделирование аналоговое). Так, электрическое М. позволяет изучать на электрических моделях механических, гидродинамических, акустических и другие явления. Электрическое М. лежит в основе т. н. аналоговых вычислительных машин (См. Аналоговая вычислительная машина).
При знаковом М. моделями служат знаковые образования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, графы, слова и предложения в некотором алфавите (естественного или искусственного языка) (см. Знак, Семиотика).
Важнейшим видом знакового М. является математическое (логико-математическое) М., осуществляемое средствами языка математики и логики (см. Математическая модель). Знаковые образования и их элементы всегда рассматриваются вместе с определенными преобразованиями, операциями над ними, которые выполняет человек или машина (преобразования математических, логических, химических формул, преобразования состояний элементов цифровой машины, соответствующих знакам машинного языка, и др.). Современная форма «материальной реализации» знакового (прежде всего, математического) М. — это М. на цифровых электронных вычислительных машинах, универсальных и специализированных. Такие машины — это своего рода «чистые бланки», на которых в принципе можно зафиксировать описание любого процесса (явления) в виде его программы (См. Программа), т. е. закодированной на машинном языке системы правил, следуя которым машина может «воспроизвести» ход моделируемого процесса.
Действия со знаками всегда в той или иной мере связаны с пониманием знаковых образований и их преобразований: формулы, математические уравнения и т. п. выражения применяемого при построении модели научного языка определенным образом интерпретируются (истолковываются) в понятиях той предметной области, к которой относится оригинал (см. Интерпретация). Поэтому реальное построение знаковых моделей или их фрагментов может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков и (или) операций над ними. Эту разновидность знакового М. иногда называется мысленным М. Впрочем, этот термин часто применяют для обозначения «интуитивного» М., не использующего никаких чётко фиксированных знаковых систем, а протекающего на уровне «модельных представлений». Такое М. есть непременное условие любого познавательного процесса на его начальной стадии.
По характеру той стороны объекта, которая подвергается М., уместно различать М. структуры объекта и М. его поведения (функционирования протекающих в нем процессов и т. п.). Это различение сугубо относительно для химии или физики, но оно приобретает чёткий смысл в науках о жизни, где различение структуры и функции систем живого принадлежит к числу фундаментальных методологических принципов исследования, и в кибернетике, делающей акцент на М. функционирования изучаемых систем. При «кибернетическом» М. обычно абстрагируются от структуры системы, рассматривая её как «чёрный ящик», описание (модель) которого строится в терминах соотношения между состояниями его «входов» и «выходов» («входы» соответствуют внешним воздействиям на изучаемую систему, «выходы» — её реакциям на них, т. е. поведению).
Для ряда сложных явлений (например, турбулентности, пульсаций в областях отрыва потока и т. п.) пользуются стохастическим М., основанным на установлении вероятностей (См. Вероятность) тех или иных событий. Такие модели не отражают весь ход отдельных процессов в данном явлении, носящих случайный характер, а определяют некоторый средний, суммарный результат.
Понятие М. является гносеологической категорией, характеризующей один из важных путей познания. Возможность М., т. е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определённом смысле отображает (воспроизводит, моделирует) какие-либо его черты; при этом такое отображение (и связанная с ним идея подобия) основано, явно или неявно, на точных понятиях Изоморфизма или Гомоморфизма (или их обобщениях) между изучаемым объектом и некоторым другим объектом «оригиналом» и часто осуществляется путём предварительного исследования (теоретического или экспериментального) того и другого. Поэтому для успешного М. полезно наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений, или хотя бы удовлетворительно обоснованных теорий и гипотез, указывающих предельно допустимые при построении моделей упрощения. Результативность М. значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой М. идею подобия. Для явлений одной и той же физической природы такая теория, основанная на использовании понятия размерности физических величин, хорошо разработана (см. Моделирование физическое, Подобия теория). Но для М. сложных систем и процессов, изучаемых, например, в кибернетике, аналогичная теория ещё не разработана, чем и обусловлено интенсивное развитие теории больших систем (См. Большая система) — общей теории построения моделей сложных динамических систем живой природы, техники и социально-экономической сферы.
М. всегда используется вместе с др. общенаучными и специальными методами. Прежде всего М. тесно связано с Экспериментом. Изучение какого-либо явления на его модели (при предметном, знаковом М., М. на ЭВМ) можно рассматривать как особый вид эксперимента: «модельный эксперимент», отличающийся от обычного («прямого») эксперимента тем, что в процесс познания включается «промежуточное звено» — модель, являющаяся одновременно и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющим изучаемый объект. Модельный эксперимент позволяет изучать такие объекты, прямой эксперимент над которыми затруднён, экономически невыгоден, либо вообще невозможен в силу тех или иных причин [М. уникальных (например, гидротехнических) сооружений, сложных промышленных комплексов, экономических систем, социальных явлений, процессов, происходящих в космосе, конфликтов и боевых действий и др.].
Исследование знаковых (в частности, математических) моделей также можно рассматривать как некоторые эксперименты («эксперименты на бумаге», умственные эксперименты). Это становится особенно очевидным в свете возможности их реализации средствами электронной вычислительной техники. Один из видов модельного эксперимента — модельно-кибернетический эксперимент, в ходе которого вместо «реального» экспериментального оперирования с изучаемым объектом находят Алгоритм (программу) его функционирования, который и оказывается своеобразной моделью поведения объекта. Вводя этот алгоритм в цифровую ЭВМ и, как говорят, «проигрывая» его, получают информацию о поведении оригинала в определенной среде, о его функциональных связях с меняющейся «средой обитания».
Т. о., можно прежде всего различать «материальное» (предметное) и «идеальное» М.; первое можно трактовать как «экспериментальное», второе — как «теоретическое» М., хотя такое противопоставление, конечно, весьма условно не только в силу взаимосвязи и обоюдного влияния этих видов М., но и наличия таких «гибридных» форм, как «мысленный эксперимент». «Материальное» М. подразделяется, как было сказано выше, на физическое и предметно-математическое М., а частным случаем последнего является аналоговое М. Далее, «идеальное» М. может происходить как на уровне самых общих, быть может даже не до конца осознанных и фиксированных, «модельных представлений», так и на уровне достаточно детализированных знаковых систем; в первом случае говорят о мысленном (интуитивном) М., во втором — о знаковом М. (важнейший и наиболее распространённый вид его — логико-математическое М.). Наконец, М. на ЭВМ (часто именуемое «кибернетическим») является «предметно-математическим по форме, знаковым по содержанию».
М. необходимо предполагает использование абстрагирования и идеализации (См. Идеализация). Отображая существенные (с точки зрения цели исследования) свойства оригинала и отвлекаясь от несущественного, модель выступает как специфическая форма реализации абстракции (См. Абстракция), т. е. как некоторый абстрактный идеализированный объект. При этом от характера и уровней лежащих в основе М. абстракций и идеализаций в большой степени зависит весь процесс переноса знаний с модели на оригинал; в частности, существенное значение имеет выделение трёх уровней абстракции, на которых может осуществляться М.: уровня потенциальной осуществимости (когда упомянутый перенос предполагает отвлечение от ограниченности познавательно-практической деятельности человека в пространстве и времени, см. Абстракции принцип), уровня «реальной» осуществимости (когда этот перенос рассматривается как реально осуществимый процесс, хотя, быть может, лишь в некоторый будущий период человеческой практики) и уровня практической целесообразности (когда этот перенос не только осуществим, но и желателен для достижения некоторых конкретных познавательных или практических задач).
На всех этих уровнях, однако, приходится считаться с тем, что М. данного оригинала может ни на каком своём этапе не дать полного знания о нём. Эта черта М. особенно существенна в том случае, когда предметом М. являются сложные системы, поведение которых зависит от значительного числа взаимосвязанных факторов различной природы. В ходе познания такие системы отображаются в различных моделях, более или менее оправданных; при этом одни из моделей могут быть родственными друг другу, другие же могут оказаться глубоко различными. Поэтому возникает проблема сравнения (оценки адекватности) разных моделей одного и того же явления, что требует формулировки точно определяемых критериев сравнения. Если такие критерии основываются на экспериментальных данных, то возникает дополнительная трудность, связанная с тем, что хорошее совпадение заключений, которые следуют из модели, с данными наблюдения и эксперимента ещё не служит однозначным подтверждением верности модели, т. к. возможно построение других моделей данного явления, которые также будут подтверждаться эмпирическими фактами. Отсюда — естественность ситуации, когда создаются взаимодополняющие или даже противоречащие друг другу модели явления; противоречия могут «сниматься» в ходе развития науки (и затем появляться при М. на более глубоком уровне). Например, на определенном этапе развития теоретической физики при М. физических процессов на «классическом» уровне использовались модели, подразумевающие несовместимость корпускулярных и волновых представлений; эта «несовместимость» была «снята» созданием квантовой механики, в основе которой лежит тезис о корпускулярно-волновом дуализме, заложенном в самой природе материи.
Другим примером такого рода моделей может служить М. различных форм деятельности мозга. Создаваемые модели интеллекта и психических функций — например, в виде эвристических программ для ЭВМ — показывают, что М. мышления как информационного процесса возможно в различных аспектах (дедуктивном — формально-логическом, см. Дедукция; индуктивном — см. Индукция; нейтрологическом, эвристическом — см. Эвристика), для «согласования» которых необходимы дальнейшие логические, психологические, физиологические, эволюционно-генетические и модельно-кибернетические исследования.
М. глубоко проникает в теоретическое мышление. Более того, развитие любой науки в целом можно трактовать — в весьма общем, но вполне разумном смысле, — как «теоретическое М.». Важная познавательная функция М. состоит в том, чтобы служить импульсом, источником новых теорий. Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближённое, упрощённое объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в «предтеорию» — предшественницу развитой теории. При этом в процессе М. возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов. Такое «переплетение» теоретического и экспериментального М. особенно характерно для развития физических теорий (например, молекулярно-кинетической или теории ядерных сил).
М. — не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и — несмотря на описанную выше его относительность — объективный практический критерий проверки истинности наших знаний, осуществляемой непосредственно или с помощью установления их отношения к другой теории, выступающей в качестве модели, адекватность которой считается практически обоснованной. Применяясь в органическом единстве с другими методами познания, М. выступает как процесс углубления познания, его движения от относительно бедных информацией моделей к моделям более содержательным, полнее раскрывающим сущность исследуемых явлений действительности.
При М. более или менее сложных систем обычно применяют различные виды М. Примеры см. ниже в разделах о М. энергосистем и М. химических реактивов.
Лит.: Гутенмахер Л. И., Электрические модели, М. — Л., 1949; Кирпичев М. В., Теория подобия, М., 1953; Ляпунов А. А., О некоторых общих вопросах кибернетики, в кн.: Проблемы кибернетики, в. 1, М., 1958; Вальт Л. О., Познавательное значение модельных представлений в физике, Тарту, 1963; Глушков В. М., Гносеологическая природа информационного моделирования, «Вопросы философии», 1963, № 10; Новик И. Б., О моделировании сложных систем, М., 1965; Моделирование как метод научного исследования, М., 1965; Веников В. А., Теория подобия и моделирование применительно к задачам электроэнергетики, М., 1966; Штофф В. А., Моделирование и философия, М. — Л., 1966; Чавчанидзе В. В., Гельман О, Я., Моделирование в науке и технике, М., 1966; Гастев Ю. А., О гносеологических аспектах моделирования, в кн.: Логика и методология науки, М., 1967; Бусленко Н. П., Моделирование сложных систем, М., 1968; Морозов К. Е., Математическое моделирование в научном познании, М., 1969; Проблемы кибернетики, М., 1969; Уемов А. И., Логические основы метода моделирования, М., 1971; Налимов В. В., Теория эксперимента, М., 1971; Бирюков Б. В., Геллер Е. С., Кибернетика в гуманитарных науках, М., 1973.
Б. В. Бирюков, Ю. А. Гастев, Е. С. Геллер.
Моделирование энергосистем. Поскольку энергосистема содержит множество отдельных элементов, соединённых определённым образом, то и модель системы должна воспроизводить все подлежащие исследованию отношения и связи внутри объекта, касающиеся взаимоотношений всех элементов или выделяемых групп элементов, рассматриваемых в этом случае как подсистемы. При М. энергосистем различают случаи, когда подобие устанавливается для всех элементов, влияющих на изучаемые функции, проявляющиеся как во времени, так и в пространстве (полное подобие), и случаи, когда устанавливается подобие только части процессов или изучаемых функций системы (неполное подобие), например, когда изучается изменение параметров процесса только во времени без рассмотрения соответствующих изменений в пространстве. Полное подобие и соответственно полное М. энергосистем реализуется преимущественно при изучении систем или отдельных элементов, действие которых существенно связано с распространением электромагнитной энергии в пространстве (конструирование и изучение работы таких элементов системы, как электрические машины, трансформаторы, волноводы, протяжённые линии электропередачи и т. д.). Неполное М. обычно реализуется при изучении режимов энергетических систем.
При физическом М. изучение конкретной энергосистемы заменяется изучением подобной энергосистемы другого размера (мощности, напряжения, частоты тока, протяжённости линий электропередачи, габаритов), но имеющей ту же физическую природу важнейших (в условиях данной задачи) элементов модели. В СССР и за рубежом широко распространены физические модели энергосистем, содержащие электрические машины, которые изображают в уменьшенном по мощности (до 1 /10000 — 1 /20000) и напряжению ( 1 /1000) масштабе реальную энергосистему с её регулирующими, защитными и другими устройствами. Физические модели применяются для исследований электроэнергетических систем в целом, линий электропередачи (обычно на повышенной частоте), устройств регулирования и защиты и т. д.
Физическое М. энергосистем применяется преимущественно для изучения и проверки основных теоретических положений, уточнения схем замещения и расчётных формул, проверки действия аппаратов, установок, новых схем защиты и способов передачи энергии, а также для определения общих характеристик электромагнитных, электромеханических и волновых процессов в системах, не имеющих точного математического описания или находящихся в необычных условиях.
Примером аналогового М. энергосистем могут служить расчётные столы постоянного или переменного тока, иначе называемые расчётными моделями, на которых набор активных и реактивных сопротивлений изображает электрическую сеть, а источники питания — генераторы (станции), работающие в энергосистеме, — заменяются регулируемыми трансформаторами (модель переменного тока) или источниками постоянного тока, например аккумуляторами (модель постоянного тока). Действительные физические процессы, происходящие в исследуемой системе, на такой модели не воспроизводятся. Сопротивления и эдс, составляющие в соответствии с принятыми расчётными уравнениями схему замещения изучаемой системы, могут изменяться (вручную или автоматически), отражая тем самым реальные изменения, происходящие в изучаемой системе. Значения электрических напряжений, сил токов и мощностей, измеряемых в такой модели (схеме замещения) с определёнными допущениями, характеризуют реальный процесс в энергосистеме.
При М. энергосистем с использованием аналоговых вычислительных машин (См. Аналоговая вычислительная машина) (например, МН-7, МН-14, МПТ-10 и т. п.) также воспроизводятся некоторые процессы, имеющие природу, отличную от природы процессов в энергосистеме, но описываемые формально точно такими же, как для энергосистемы, дифференциальными уравнениями.
Разновидностью аналоговых моделей являются аналого-физической модели и цифроаналоговые или гибридные модели, объединяющие в одной установке аналоговую и физическую модели, аналоговую модель и элементы ЦВМ или специализированную ЦВМ. Существуют специализированные аналоговые модели, которые могут работать как в действительном, так и измененном масштабе времени и применяться при быстром прогнозировании процессов, существенном для управления энергосистемой.
Аналоговое М. применяется для расчётов при таких схемах замещения, для которых нет надобности проводить проверку их физической адекватности реальной системе, но необходимо исследовать влияние изменения отдельных параметров элементов и начальных условий процессов в значительном диапазоне.
Математическое М. энергосистем практически реализуется составлением приспособленной для решения на ЦВМ системы уравнений, представленных в виде алгоритмов и программ, с помощью которых на ЦВМ получают численные характеристики процессов (в виде графика или таблицы), происходящих в изучаемой энергосистеме.
Математическое М. энергосистем широко применяется в проектных и эксплуатационных расчётах, оперирующих с заданными параметрами, изменяемыми при изучении конкурирующих вариантов, что особенно важно при технико-экономическом анализе, оптимизации, распределении токов, мощностей и напряжений в сложных энергосистемах. Отсутствие физической наглядности в получаемых результатах заставляет особенно остро ставить вопрос о соответствии расчётов и действительности, т. е. об апробации составленных программ. Для выполнения программ, по которым ведутся расчёты энергосистем на ЦВМ, наиболее удобным является алгоритмический язык Фортран, применяемый в мировой энергетической практике.
Лит.: Тетельбаум И. М., Электрическое моделирование, М., 1959; Азарьев Д. И., Математическое моделирование электрических систем, М. — Л., 1962; Горушкин В. И., Выполнение энергетических расчетов с помощью вычислительных машин, М., 1962; Вопросы теории и применения математического моделирования, М., 1965; Применение аналоговых вычислительных машин в энергетических системах, 2 изд., М., 1970.
В. А. Веников.
Моделирование химических реакторов применяется для предсказания результатов протекания химико-технологических процессов при заданных условиях в аппаратах любого размера. Попытки осуществить масштабный переход от реактора малого размера к промышленному реактору при помощи физического М. оказались безуспешными из-за несовместимости условий подобия химических и физических составляющих процесса (влияние физических факторов на скорость химического превращения в реакторах разного размера существенно различно). Поэтому для масштабного перехода преимущественно использовались эмпирические методы: процессы исследовались в последовательно увеличивающихся реакторах (лабораторная, укрупнённая, опытная, полупромышленная установки, промышленный реактор).
Исследовать реактор в целом и осуществить масштабный переход позволило математическое М. Процесс в реакторе складывается из большого числа химических и физических взаимодействий на различных структурных уровнях — молекула, макрообласть, элемент реактора, реактор. В соответствии со структурными уровнями процесса строится многоступенчатая математическая модель реактора. Первому уровню (собственно химическому превращению) соответствует кинетическая модель, уравнения которой описывают зависимость скорости реакции от концентрации реагирующих веществ, температуры и давления во всей области их изменений, охватывающей практические условия проведения процесса. Характер следующих структурных уровней зависит от типа реактора. Например, для реактора с неподвижным слоем катализатора второй уровень — процесс, протекающий на одном зерне катализатора, когда существенны перенос вещества и перенос тепла в пористом зерне. Каждый последующий структурный уровень включает все предыдущие как составные части, например математическое описание процесса на одном зерне катализатора включает как уравнения переноса, так и кинетические. Модель третьего уровня включает, кроме того, уравнения переноса вещества, тепла и импульса в слое катализатора и т. д. Модели реакторов других типов (с псевдосжиженным слоем, колонного типа с суспендированным катализатором и др.) также имеют иерархическую структуру.
С помощью математического М. выбираются оптимальные условия проведения процесса, определяются необходимое количество катализатора, размеры и форма реактора, параметрическая чувствительность процесса к начальным и краевым условиям, переходные режимы, а также исследуется устойчивость процесса. В ряде случаев сначала проводится теоретическая оптимизация — определяются оптимальные условия, при которых выход полезного продукта наибольший, независимо от того, смогут ли они быть осуществлены, а затем, на втором этапе, выбирается инженерное решение, позволяющее наилучшим образом приблизиться к теоретическому оптимальному режиму с учётом экономических и других показателей. Для осуществления найденных режимов и нормальной работы реактора необходимо обеспечить равномерное распределение реакционной смеси по сечению реактора и полноту смешения потоков, различающихся составом и температурой. Эти задачи решаются физическим (аэрогидродинамическим) М. выбранной конструкции реактора.
М. Г. Слинько.
Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия . 1969—1978 .
Трехмерное моделирование в современном мире
Сегодня я расскажу вам о том, что такое 3D-моделирование, каким оно бывает, где его применяют и с чем его едят. Эта статья в первую очередь ориентирована на тех, кто только краем уха слышал, что такое 3D-моделирование, или только пробует свои силы в этом. Поэтому буду объяснять максимум «на пальцах».
Сам я технический специалист и уже более 10 лет работаю с 3D-моделями, поработал более чем в 10ке различных программ разных классов и назначений, а также в различных отраслях. В связи с этим накопился определенный helicopter view на эту отрасль, с чем и хотел с вами поделиться.
3D-моделирование прочно вошло в нашу жизнь, частично или полностью перестроив некоторые виды бизнеса. В каждой отрасли, в которую 3D-моделирование принесло свои изменения, имеются как свои определенные стандарты, так и негласные правила. Но даже внутри одной отрасли, количество программных пакетов бывает такое множество, что новичку бывает очень трудно разобраться и сориентироваться с чего начинать. Поэтому, для начала давайте разберем какие же бывают виды 3D-моделирования и где они применяются.
Можно выделить 3 крупные отрасли, которые сегодня невозможно представить без применения трехмерных моделей. Это:
- Индустрия развлечений
- Медицина (хирургия)
- Промышленность
Полигонами называются вот эти треугольники и четырехугольники.
Чем больше полигонов на площадь модели, тем точнее модель. Однако, это не значит, что если модель содержит мало полигонов (low poly), то это плохая модель, и у человека руки не оттуда. Тоже самое, нельзя сказать про то, что если в модели Over999999 полигонов (High poly), то это круто. Все зависит от предназначения. Если, к примеру, речь идет о массовых мультиплеерах, то представьте каково будет вашему компьютеру, когда нужно будет обработать 200 персонажей вокруг, если все они high poly?
Полигональное моделирование происходит путем манипуляций с полигонами в пространстве. Вытягивание, вращение, перемещение и.т.д.
Пионером в этой отрасли является компания Autodesk (известная многим по своему продукту AutoCAD, но о нем позже).
Продукты Autodesk 3Ds Max, и Autodesk Maya, де-факто стали стандартом отрасли. И свое знакомство с 3D моделями, будучи 15-летним подростком, я начал именно с 3Ds Max.
Что же мы получаем на выходе сделав такую модель? Мы получаем визуальный ОБРАЗ. Геймеры иногда говорят: «я проваливался под текстуры» в игре. На самом деле вы проваливаетесь сквозь полигоны, на которые наложены эти текстуры. И падение в бесконечность происходит как раз потому, что за образом ничего нет. В основном, полученные образы используются для РЕНДЕРА (финальная визуализация изображения), в игре / в фильме / для картинки на рабочем столе.
Собственно, я в свое время и пытался что-то «слепить», чтобы сделать крутой рендер (тогда это было значительно сложнее).
Кстати о лепке. Есть такое направление как 3D-sсulpting. По сути, тоже самое полигональное моделирование, но направленное на создание в основном сложных биологических организмов. В ней используются другие инструменты манипуляций с полигонами. Сам процесс больше напоминает чеканку, чем 3D моделинг.
Если полигональная модель выполнена в виде замкнутого объема, как например, те же скульптуры, то благодаря современной технологии 3D-печати (которая прожует почти любую форму) они могут быть воплощены в жизнь.
По сути, это единственный путь для полигональных 3D моделей оказаться в реальном мире. Из вышеописанного можно сделать вывод, что полигональное моделирование нужно исключительно для творческих людей (художников, дизайнеров, скульпторов). Но это не однозначно. Так, например, еще одной крупной сферой применения 3D моделей является медицина, а именно- хирургия. Можно вырастить протез кости взамен раздробленной. Например, нижняя челюсть для черепашки.
У меня нет медицинского образования и я никогда ничего не моделил для медицины, но учитывая характер форм модели, уверен, что там применяется именно полигональное моделирование. Медицина сейчас шагнула очень далеко, и как показывает следующее видео, починить себе можно практически все (были бы деньги).
Конечно, используя полигональное моделирование, можно построить все эти восстанавливающие и усиливающие элементы, но невозможно контролировать необходимые зазоры, сечения, учесть физические свойства материала и технологию изготовления (особенно плечевого сустава). Для таких изделий применяются методы промышленного проектирования.
По правильному они называются: САПР (Система Автоматизированного ПРоектирования) или по-английский CAD (Computer-Aided Design). Это принципиально другой тип моделирования. Именно на нем я специализируюсь уже 8 лет. И именно про него я буду вам в дальнейшем рассказывать. Чем этот метод отличается от полигонального? Тем, что тут нет никаких полигонов. Все формы являются цельными и строятся по принципу профиль + направление.
Базовым типом является твердотельное моделирование. Из названия можно понять, что, если мы разрежем тело, внутри оно не будет пустым. Твердотельное моделирование есть в любой CAD-системе. Оно отлично подходит для проектирования рам, шестеренок, двигателей, зданий, самолётов, автомобилей, да и всего, что получается путем промышленного производства. Но в нем (в отличии от полигонального моделирования) нельзя сделать модель пакета с продуктами из супермаркета, копию соседской собаки или скомканные вещи на стуле.
Цель этого метода — получить не только визуальный образ, но также измеримую и рабочую информацию о будущем изделии.
CAD – это точный инструмент и при работе с CAD, нужно предварительно в голове представлять топологию модели. Это алгоритм действий, который образует форму модели. Вот, как раз по топологии, можно отличить опытного специалиста от криворукого. Не всегда задуманную топологию и сложность формы можно реализовать в твердотелке, и тогда нам на помощь приходит неотъемлемая часть промышленного проектирования — поверхностное моделирование.
Топология в поверхностях в 10 раз важнее, чем при твердотельном моделирование. Неверная топология – крах модели. (напоминаю, что это статья обзорная и для новичков, я не расписываю тут нюансы). Освоение топологии поверхностей на высоком уровне, закрывает 70% вопросов в промышленном моделировании. Но для этого нужно много и постоянно практиковаться. В конечном итоге, поверхности все равно замыкаются в твердотельную модель.
Со временем приходит понимание наиболее удобного метода при моделировании того или иного изделия. Тут полно лайф-хаков, причем у каждого специалиста есть свои.
ВАЖНО: использование CAD без профильного образования не продуктивно! Я сам много раз наблюдал, как творческие люди, или мастера на все руки пытались проектировать. Да, конечно они что-то моделировали, но все это было «сферическим конем в вакууме».
При моделировании в CAD, помимо топологии, необходимо иметь конструкторские навыки. Знать свойства материалов, и технологию производства. Без этого, все равно, что подушкой гвозди забивать, или гладить пылесосом.
В CAD мы получаем электронно-геометрическую модель изделия.
(Напоминаю, что при полигональном моделировании мы получаем визуальный образ)
- Сделать чертежи
- По ней можно написать программу для станков с ЧПУ,
- Ее можно параметризировать (это когда изменяя 1 параметр можно изменить модель без переделки)
- Можно проводить прочностные и другие расчеты.
- Ее так же можно послать на 3д печать (и качество будет лучше)
- Сделать рендер.
- 2 основных вида моделирования.
- Разобрали отрасли применения.
- Разобрали возможности каждого метода и его назначение.
- Разобрали базовые типы моделирования в CAD и некоторые нюансы.
Моделирование это
404 Not Found
Check the page address or search for it below.
- Terms Of Use
- About the BBC
- Privacy Policy
- Cookies
- Accessibility Help
- Parental Guidance
- Contact the BBC
- Get Personalised Newsletters
Copyright © BBC. The BBC is not responsible for the content of external sites. Read about our approach to external linking.
Услуги KOLORO ориентированы на лидеров, либо желающих ими стать. Ежегодная выручка от продаж брендов, созданных KOLORO, составляет более 1 миллиарда долларов. Что превышает годовые бюджеты некоторых стран мира!
Залог успеха – это создание информативного, «говорящего» дизайна , в котором каждый изгиб упаковки и каждая растровая точка несет свой уникальный посыл , обладает пользой и удобством для пользователя , объединенный общей коммуникацией позиционирования.
Примеры наших работ
Сеть магазинов «Мясной» «Самобытный украинский бренд»
Сеть магазинов «Мясной» «Самобытный украинский бренд»
Создание бренда мясных полуфабрикатов KAZMEAT
Нейминг, дизайн упаковки и этикетки для казахстанского мясного бренда.
Новый зонтичный молочный бренд “Глобино”
Новый зонтичный молочный бренд “Глобино”
Создание парфюмерного бренда X-Girl
Расскажем о запуске и особенностях сайта для интернет-магазина духов: как создавался фирменный стиль, дизайн этикетки и логотип парфюмерного бренда.
Сеть гипермаркетов Велмарт
Ребрендинг сети гипермаркетов Велмарт
Молочный зонтичный бренд Глобино: сливочное масло и сырки
Молочный зонтичный бренд Глобино: сливочное масло и сырки
Ланшмит «Дизайн этикетки колбасы за неделю»
Ланшмит «Дизайн этикетки колбасы за неделю»
Інделіка Премиальный фирменный стиль мясного бренда
Бренд-дизайн упаковки и этикетки колбасы для мясной ТМ «Інделіка».
Источники:
https://habr.com/ru/articles/554388/&rut=60b818c927595d4443c2134ad7d1b000866d7554dea50c4e55d747f1e21302af
https://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_philosophy/4534/%D0%9C%D0%9E%D0%94%D0%95%D0%9B%D0%98%D0%A0%D0%9E%D0%92%D0%90%D0%9D%D0%98%D0%95&rut=7d24aeffdfbe0a1a7ba95fd42655cce398b1c4ffd4288677df5ce7ff247a4f46
https://dic.academic.ru/dic.nsf/enc1p/30714&rut=65dfa89105ab2eff4f619ea1a2796f45e5ff97ed91cea491b65f126fab3a4e7d
https://habr.com/ru/articles/448228/&rut=1f059cbf716ca97e203e785fc22cc4478bbe1811be8c5482489901a1b6029960
https://dic.academic.ru/dic.nsf/bse/109963/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5&rut=66c37ffe2a2ea75e1c8a7f080a759e8332deddab7a480b07e7a2dbf8e6b92d93
https://habr.com/ru/articles/451266/&rut=e22fac38584e38878cd479475eb9ee0f49c08723bc2733bb888d0070851125ae
https://www.bbc.com/russian/articles/c5y3ld4w74do&rut=a7eec086b0962f25954d86721d223122b18098d70407808e78649189a7ad6790
https://koloro.ua/blog/3d-tekhnologii/vidy-3d-modelirovaniya-poligonalnoe-splajnovoe-i-nurbs-modelirovanie.html&rut=6355025576cd2b68825e98122c1ebc54501782be47fdf696b5da2d39c16c69a5