Слишком сложно? Тогда запросите консультацию специалиста!
Наша компания занимается тем, что помогает студентам выполнять различные учебные работы на заказ. Вы можете ознакомиться с перечнем выполняемых работ, а так же с их стоимостью на странице с ценами.
Кафедра «Автоматика и процессы управления»
Вопросы к зачету по дисциплине « Моделирование систем»,
Семестр 9, заочная форма обучения
1. Прдмет и метод «Моделирование систем».
2. Классификация моделей
3. Виды моделирования.
4. Примеры моделей систем.
5. Основные положения теории подобия.
6. Этапы математического моделирования.
7. Принципы построения моделей.
8. Основные требования к математическим моделям систем.
9. Цели и задачи исследования математических моделей систем.
10. Общая схема разработки математических моделей систем.
11. Непрерывные детерминированные модели ( D-схемы).
12. Дискретные детерминированные модели ( F-схемы).
13. Дискретные стохастичесие модели ( P-схемы).
14. Непрерывные модели ( Q-схемы).
15. Сетевые модели ( N-схемы).
16. Комбинированные модели ( A-схемы).
17. Формализация процесса функционирования системы.
18. Понятие агрегативной модели.
19. Формы представления математических моделей.
20. Булева алгебра как метод математической записи дискретных моделей.
21. Основные функции Булевой алгебры и их характеристика.
22. Аналитическое представление функций алгебры логики.
23. Минимизация функций алгебры логики. Методы неопределенных коэффициентов
24. Минимизация функций алгебры логики. Метод Квайна-Мак класки.
25. Минимизация функций алгебры логики.
26. Методы исследования маиематических моделей систем и процессов.
27. Оптимизация моделей систем и процессов. Математические методы анализа моделей систем и процессов.
28. Оптимизация моделей систем и процессов. Методы линейного программирования.
29. Оптимизация моделей систем и процессов. Методы нелинейного программирования.
30. Имитационное моделирование.
31. Методы упрощения математических моделей.
32. Технические и программные средства моделирования.
33. Стохастические модели. Пассивный и активный эксперимент.
34. Стохастические модели. Предварительная обработка пассивного эксперимента.
35. Стохастические модели. Метод наименьших квадратов.
36. Стохастические модели. Регрессионный и корреляционный анализ.
37. Стохастические модели. Метод линейной регрессии.
38. Стохастические модели. Методы параболической регрессии.
39. Стохастические модели. Меоды трансцендентной регрессии.
40. Стохастические модели. Методы множественной регрессии.
41. Стохастические модели. Коэффициент выборочной корреляции. Коэффициент множнственной корреляции. Информационная матрица.
42. Стохастические модели. Методы планирования эксперимента.
43. Стохастические модели. Свойства матрицы планирования.
44. Стохастические модели. Ортогональное планирование первого порядка
45. Стохастические модели. Ортогональное планирование второго порядка.
46. Стохастические модели. Рототабельное планирование.
47. Оптимизация стохастических модемей.
48. Примеры построения и анализа математических моделей.
Задачи
1. Построение модели на основе теории подобия.
2. Построение непрерывной детерминированной модели для математического маятника
3. Построение непрерывной детерминированной модели для колебательного контура.
4. Построение непрерывной детерминированной модели для изотермического реактора
5. Построение непрерывной детерминированной модели для неизотермического реактора.
6. Построение дискретной детерминированной модели(F-схема)
7. Построение дискретной стохастической модели(P-схема)
8. Построение непрерывной стохастической модели(Q-схема)
9. Построение сетевой модели(N-схема)
10. Построение комбинированной модели(A-схема)
11. Построение логической модели в форме таблицы
12. Построение логической модели в форме уравнения
13. Оптимизация структуры уравнения логической модели методом неопределенных коэффициентов.
14. Оптимизация структуры уравнения логической модели методом Квайна
15. Определение однородности параллельных экспериментов
16. Определение коэффициентов уравнения линейной регрессии
17. Определение коэффициентов уравнения параболической регрессии
18. Определение коэффициентов уравнения трансцендентной регрессии
19. Определение коэффициентов уравнения множественной регрессии
20. Анализ информационной матрицы
21. Определение коэффициента выборочной корреляции
22. Составить матрицу четырехфакторного двухуровневого плана первого порядка
23. Составить расширенную матрицу четырехфакторного двухуровневого плана первого порядка
24. Составить матрицу четырехфакторного двухуровневого плана ворого
Порядка
Зав кафедрой АиПУ Харитонов В.И.
Доцент кафедры АиПУ Мурачев Е.Г.
