Özet: Bilgisayar modellemesi ve özellikleri. Daha iyi olan bilgisayar simülasyonu veya fiziksel test

Veya bir nesnenin, sistemin veya kavramın temsilini gerçek olandan farklı ancak algoritmik açıklamaya yakın bir biçimde uygulayan, sistemin özelliklerini ve zaman içindeki değişimlerinin dinamikleri.

Ansiklopedik YouTube

1 / 3

✪ Yeni başlayanlar için 3D modelleme programları. Bölüm iki

✪ Bilgisayar giyim modelleme programı InvenTexStudio 2010

✪ Tasarım çalışmalarında bilgisayar programları: neye ve neden ihtiyaç duyulur?

Altyazılar

Bilgisayar simülasyonu hakkında

Bilgisayar modelleri matematiksel modelleme için yaygın bir araç haline geldi ve fizik, astrofizik, mekanik, kimya, biyoloji, ekonomi, sosyoloji, meteoroloji, diğer bilimlerde ve radyo elektroniği, makine mühendisliği, otomotiv endüstrisi vb. çeşitli alanlarda uygulamalı problemlerde kullanılmaktadır. Bilgisayar modelleri, bir nesne hakkında yeni bilgiler elde etmek veya analitik çalışma için çok karmaşık olan sistemlerin davranışını tahmin etmek için kullanılır.

Bilgisayar simülasyonu, karmaşık sistemleri incelemek için etkili yöntemlerden biridir. Bilgisayar modelleri, sözde gerçekleştirme yetenekleri nedeniyle çalışmak için daha kolay ve daha uygundur. hesaplamalı deneyler, finansal veya fiziksel engeller nedeniyle gerçek deneylerin zor olduğu veya öngörülemeyen sonuçlar verebileceği durumlarda. Bilgisayar modellerinin mantığı ve formalitesi, incelenen orijinal nesnenin (veya bütün bir nesne sınıfının) özelliklerini belirleyen ana faktörleri belirlemeyi, özellikle de simüle edilmiş fiziksel sistemin kendi yapısındaki değişikliklere tepkisini araştırmayı mümkün kılar. parametreler ve başlangıç ​​koşulları.

Bir bilgisayar modelinin oluşturulması, fenomenlerin belirli doğasından veya incelenen orijinal nesneden soyutlamaya dayanır ve iki aşamadan oluşur - ilk önce nitel ve ardından nicel bir modelin oluşturulması. Bilgisayar modeline ne kadar önemli özellikler tanımlanır ve aktarılırsa, gerçek modele o kadar yakın olur, bu modeli kullanan sistem o kadar fazla fırsata sahip olur. Öte yandan bilgisayar modellemesi, amacı simülasyon sonuçlarını incelenen nesnenin gerçek davranışıyla analiz etmek, yorumlamak ve karşılaştırmak ve gerekirse daha da iyileştirmek olan bir bilgisayarda bir dizi hesaplama deneyi yapmaktan oluşur. modeli, vb.

Analitik ve simülasyon modelleme vardır. Analitik modellemede, gerçek bir nesnenin matematiksel (soyut) modelleri cebirsel, diferansiyel ve diğer denklemler şeklinde ve ayrıca kesin çözümlerine yol açan açık bir hesaplama prosedürünün uygulanmasını içerenler şeklinde incelenir. Simülasyon modellemede, matematiksel modeller, çok sayıda temel işlemi sırayla gerçekleştirerek incelenen sistemin işleyişini yeniden üreten bir algoritma (lar) şeklinde incelenir.

Bilgisayar simülasyonunun avantajları

Bilgisayar modellemesi şunları mümkün kılar:

• araştırma nesnelerinin yelpazesini genişletin - tekrarlanmayan fenomenleri, geçmişin ve geleceğin fenomenlerini, gerçek koşullarda yeniden üretilmeyen nesneleri incelemek mümkün hale gelir;
• soyut olanlar da dahil olmak üzere herhangi bir doğadaki nesneleri görselleştirin;
• konuşlandırma dinamiklerindeki fenomenleri ve süreçleri keşfetmek;
• zamanı yönetin (hızlanma, yavaşlama vb.);
• modelin birden fazla testini gerçekleştirin, her seferinde orijinal durumuna geri getirin;
• nesnenin farklı özelliklerini sayısal veya grafiksel biçimde almak;
• deneme kopyalarını çıkarmadan bir nesnenin en uygun tasarımını bulmak;
• insan sağlığı veya çevre için olumsuz sonuç riski olmadan deneyler yapın.

Bilgisayar simülasyonunun ana aşamaları

Sahne adı	Eylemlerin yürütülmesi
1. Sorunun ifadesi ve analizi	1.1. Modelin hangi amaçla oluşturulduğunu öğrenin. 1.2. Hangi ilk sonuçların ve hangi biçimde elde edilmesi gerektiğini netleştirin. 1.3. Modeli oluşturmak için hangi girdi verilerinin gerekli olduğunu belirleyin.
2. Bir bilgi modeli oluşturmak	2.1. Modelin parametrelerini belirleyin ve aralarındaki ilişkiyi belirleyin. 2.2. Belirli bir görev için hangi parametrelerin etkili olduğunu ve hangilerinin ihmal edilebileceğini değerlendirin. 2.3. Model parametreleri arasındaki ilişkiyi matematiksel olarak açıklayın.
3. Bir bilgisayar modelinin uygulanması için bir yöntem ve algoritmanın geliştirilmesi	3.1. İlk sonuçları elde etmek için bir yöntem seçin veya geliştirin. 3.2. Seçilen yöntemleri kullanarak sonuç elde etmek için bir algoritma derleyin. 3.3. Algoritmanın doğruluğunu kontrol edin.
4. Bir bilgisayar modelinin geliştirilmesi	4.1. Bilgisayarda algoritmanın yazılım uygulama araçlarını seçin. 4.2. Bir bilgisayar modeli geliştirin. 4.3. Oluşturulan bilgisayar modelinin doğruluğunu kontrol edin.
5. Bir deney yapmak	5.1. Bir araştırma planı geliştirin. 5.2. Oluşturulan bilgisayar modeline dayalı bir deney yapın. 5.3. Sonuçları analiz edin. 5.4. Prototip modelin özellikleri hakkında sonuçlar çıkarın.

Bir deney yapma sürecinde, ihtiyacınız olduğu ortaya çıkabilir:

• araştırma planını ayarlamak;
• sorunu çözmek için başka bir yöntem seçin;
• sonuç elde etmek için algoritmayı geliştirmek;
• bilgi modelini hassaslaştırın;
• sorun ifadesinde değişiklikler yapın.

Bu durumda ilgili aşamaya dönüş gerçekleşir ve süreç yeniden başlar.

Pratik kullanım

Bilgisayar modelleme, aşağıdakiler gibi çok çeşitli görevler için kullanılır:

• atmosferdeki kirleticilerin dağılımının analizi;
• gürültü kirliliğiyle mücadele için gürültü bariyerleri tasarlamak;
• inşaat

Modelleme kelimesinin tanımıyla başlayalım.

Modelleme, bir model oluşturma ve kullanma sürecidir. Bir model, çalışma sürecinde, bu çalışma için önemli olan özelliklerini koruyarak orijinal nesnenin yerini alan böyle bir materyal veya soyut nesne olarak anlaşılır.

Bir biliş yöntemi olarak bilgisayar modellemesi, matematiksel modellemeye dayanmaktadır. Matematiksel model, incelenen nesnenin veya olgunun temel özelliklerini yansıtan bir matematiksel ilişkiler sistemidir (formüller, denklemler, eşitsizlikler ve işaret mantıksal ifadeleri).

Bazı bilgisayar modellerinin oluşturulmasını kaçınılmaz olarak gerektiren bilgisayar teknolojisi kullanılmadan belirli hesaplamalar için matematiksel bir model kullanmak çok nadiren mümkündür.

Bilgisayar simülasyonu sürecini daha ayrıntılı olarak düşünün.

2.2. Bilgisayar modellemeye giriş

Bilgisayar simülasyonu, karmaşık sistemleri incelemek için etkili yöntemlerden biridir. Bilgisayar modelleri, gerçek deneylerin finansal veya fiziksel engeller nedeniyle zor olduğu veya öngörülemeyen sonuçlar verebileceği durumlarda, hesaplamalı deneyler yapabilme yetenekleri nedeniyle daha kolay ve daha uygundur. Bilgisayar modellerinin mantığı, incelenen orijinal nesnenin (veya bütün bir nesne sınıfının) özelliklerini belirleyen ana faktörleri, özellikle de simüle edilmiş fiziksel sistemin parametrelerindeki değişikliklere tepkisini araştırmayı mümkün kılar ve başlangıç ​​koşulları.

Yeni bir bilimsel araştırma yöntemi olarak bilgisayar modellemesi aşağıdakilere dayanmaktadır:

1. İncelenen süreçleri tanımlamak için matematiksel modellerin oluşturulması;

2. En yeni yüksek hızlı bilgisayarların kullanımı (saniyede milyonlarca işlem) ve bir kişiyle diyalog yürütme yeteneği.

Ayırt etmek analitik ve taklit modelleme. Analitik modellemede, gerçek bir nesnenin matematiksel (soyut) modelleri cebirsel, diferansiyel ve diğer denklemler şeklinde ve ayrıca kesin çözümlerine yol açan açık bir hesaplama prosedürünün uygulanmasını içerenler şeklinde incelenir. Simülasyon modellemede, matematiksel modeller, çok sayıda temel işlemi sırayla gerçekleştirerek incelenen sistemin işleyişini yeniden üreten bir algoritma şeklinde incelenir.

2.3. Bir bilgisayar modeli oluşturma

Bir bilgisayar modelinin inşası, fenomenlerin belirli doğasından veya incelenen orijinal nesneden soyutlamaya dayanır ve iki aşamadan oluşur - ilk önce niteliksel ve ardından niceliksel bir modelin oluşturulması. Öte yandan bilgisayar modellemesi, amacı simülasyon sonuçlarını incelenen nesnenin gerçek davranışıyla analiz etmek, yorumlamak ve karşılaştırmak ve gerekirse daha da iyileştirmek olan bir bilgisayarda bir dizi hesaplama deneyi yapmaktan oluşur. modeli, vb.

Yani, Bilgisayar modellemesinin ana aşamaları şunları içerir:

1. Problemin ifadesi, modelleme nesnesinin tanımı:

Bu aşamada bilgi toplanır, soru formüle edilir, hedefler tanımlanır, sonuçların sunulması için formlar ve verilerin tanımı yapılır.

2. Sistemin analizi ve incelenmesi:

sistem analizi, nesnenin anlamlı tanımı, bir bilgi modelinin geliştirilmesi, donanım ve yazılımın analizi, veri yapılarının geliştirilmesi, matematiksel bir modelin geliştirilmesi.

3. Biçimlendirme, yani matematiksel bir modele geçiş, bir algoritmanın oluşturulması:

algoritma tasarlama yöntemi seçimi, algoritma yazma biçimi seçimi, test yöntemi seçimi, algoritma tasarımı.

4. Programlama:

modelleme için bir programlama dili veya uygulama ortamı seçimi, veri düzenleme yöntemlerinin açıklığa kavuşturulması, seçilen programlama dilinde (veya bir uygulama ortamında) bir algoritmanın yazılması.

5. Bir dizi hesaplama deneyi yapmak:

sentaks, semantik ve mantıksal yapı hatalarının ayıklanması, test hesaplamaları ve test sonuçlarının analizi, programın sonlandırılması.

6. Sonuçların analizi ve yorumlanması:

gerekirse program veya modelin revizyonu.

Modeller oluşturmanıza ve incelemenize izin veren birçok yazılım paketi ve ortamı vardır:

Grafik ortamlar

Metin editörleri

Programlama ortamları

E-tablolar

Matematik paketleri

HTML editörleri

2.4. hesaplama deneyi

Deney, bir nesne veya modelle gerçekleştirilen bir deneydir. Deneysel numunenin bu eylemlere nasıl tepki vereceğini belirlemek için bazı eylemlerin gerçekleştirilmesini içerir. Bir hesaplama deneyi, resmileştirilmiş bir model kullanan hesaplamaları içerir.

Matematiksel olanı uygulayan bir bilgisayar modeli kullanmak, gerçek bir nesneyle deney yapmaya benzer, ancak bir nesneyle gerçek bir deney yapmak yerine, modeliyle bir hesaplama deneyi yapılır. Modelin ilk parametreleri için belirli bir değer kümesi ayarlanarak, bir hesaplama deneyi sonucunda, istenen parametrelerin belirli bir değer kümesi elde edilir, nesnelerin veya işlemlerin özellikleri incelenir, optimalleri parametreler ve çalışma modları bulunur ve model iyileştirilir. Örneğin, belirli bir sürecin gidişatını tanımlayan bir denkleme sahip olmak, katsayılarını, başlangıç ​​ve sınır koşullarını değiştirerek nesnenin bu durumda nasıl davranacağını araştırmak mümkündür. Ayrıca, çeşitli koşullar altında bir nesnenin davranışını tahmin etmek mümkündür. Bir nesnenin davranışını yeni bir dizi başlangıç ​​verisiyle incelemek için yeni bir hesaplama deneyi yapmak gerekir.

Matematiksel modelin ve gerçek nesnenin, sürecin veya sistemin yeterliliğini kontrol etmek için, bir bilgisayardaki araştırma sonuçları, deneysel tam ölçekli bir örnek üzerindeki bir deneyin sonuçlarıyla karşılaştırılır. Doğrulamanın sonuçları, matematiksel modeli düzeltmek için kullanılır veya oluşturulan matematiksel modelin verilen nesnelerin, süreçlerin veya sistemlerin tasarımına veya çalışmasına uygulanabilirliği sorusuna karar verilir.

Hesaplamalı deney, pahalı bir tam ölçekli deneyi bilgisayar hesaplamalarıyla değiştirmeyi mümkün kılar. Kısa sürede ve önemli malzeme maliyetleri olmadan, çeşitli çalışma modları için tasarlanan nesne veya süreç için çok sayıda seçeneğin incelenmesini sağlar, bu da karmaşık sistemlerin geliştirilmesi ve bunların tanıtılması için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. üretime geçiyor.

2.5. Çeşitli ortamlarda modelleme

2.5.1. Programlama ortamında simülasyon

Programlama ortamında modelleme, bilgisayar simülasyonunun ana aşamalarını içerir. Bir bilgi modeli ve algoritması oluşturma aşamasında, hangi niceliklerin girdi, hangilerinin sonuç olduğunu belirlemek ve bu niceliklerin türünü belirlemek gerekir. Gerekirse, seçilen programlama dilinde yazılmış bir akış şeması şeklinde bir algoritma derlenir. Bundan sonra, bir hesaplama deneyi gerçekleştirilir. Bunu yapmak için, programı bilgisayarın RAM'ine yüklemeniz ve yürütme için çalıştırmanız gerekir. Bir bilgisayar deneyi, mutlaka, problemi çözmenin tüm aşamalarının (matematiksel model, algoritma, program) düzeltilebileceği temelinde elde edilen sonuçların bir analizini içerir. En önemli aşamalardan biri algoritmanın ve programın test edilmesidir.

Program hata ayıklama (İngilizce terimi hata ayıklama (debugging), 1945'te bir güvenin ilk Mark-1 bilgisayarlarından birinin elektrik devrelerine girip binlerce röleden birini bloke etmesiyle ortaya çıkan "hataları yakalama" anlamına gelir) bulma işlemidir. ve hesaplama deneyinin sonuçlarına göre üretilen programdaki hataların ortadan kaldırılması. Hata ayıklama, sözdizimi hatalarını ve açık kodlama hatalarını yerelleştirir ve ortadan kaldırır.

Modern yazılım sistemlerinde hata ayıklama, hata ayıklayıcı adı verilen özel yazılım araçları kullanılarak gerçekleştirilir.

Test, programın bir bütün olarak veya bileşenlerinin doğru çalıştığının doğrulanmasıdır. Test sürecinde, bariz hatalar içermeyen programın çalışabilirliği kontrol edilir.

Program ne kadar dikkatli bir şekilde hata ayıklanırsa yapılsın, işe uygunluğunu belirlemedeki belirleyici adım, programın test sistemi üzerindeki yürütme sonuçlarına göre kontrolüdür. Seçilen test girdi verileri sistemi için her durumda doğru sonuçlar elde edilirse bir program doğru kabul edilebilir.

2.5.2. Elektronik tablolarda modelleme

Elektronik tablolarda modelleme, farklı konu alanlarında çok geniş bir görev sınıfını kapsar. E-tablolar, bir nesnenin nicel özelliklerinin hesaplanması ve yeniden hesaplanması üzerinde emek yoğun çalışmaları hızlı bir şekilde gerçekleştirmenize olanak tanıyan evrensel bir araçtır. Elektronik tabloları kullanarak modelleme yaparken, problemi çözme algoritması bir şekilde dönüştürülür ve bir hesaplama arayüzü geliştirme ihtiyacının arkasına saklanır. Hücreler arasındaki ilişkilerde, hesaplama formüllerinde veri hatalarının ortadan kaldırılması da dahil olmak üzere hata ayıklama aşaması kaydedilir. Ek görevler de ortaya çıkar: ekranda sunumun rahatlığı üzerinde çalışın ve alınan verileri kağıda çıkarmak gerekirse, sayfalara yerleştirmeleri üzerine çalışın.

Elektronik tablolarda modelleme süreci genel şemaya göre gerçekleştirilir: hedefler belirlenir, özellikler ve ilişkiler tanımlanır ve matematiksel bir model derlenir. Modelin özellikleri mutlaka amaca göre belirlenir: ilk (modelin davranışını etkileyen), orta ve sonuç olarak elde edilmesi gerekenler. Bazen nesnenin temsili diyagramlar, çizimler ile desteklenir.

Bilgisayar modellemesi, bilim ve teknolojinin çeşitli dallarında yaygın olarak kullanılmaktadır ve yavaş yavaş gerçek deney ve deneylerin yerini almaktadır. Hayatlarımızda o kadar sağlam bir şekilde yerleşmiştir ki, gerçek dünyayı bu şekilde incelemenin terk edilmesi gereken bir durumu hayal etmek zaten oldukça zordur. Bu fenomen oldukça kolay bir şekilde açıklanmaktadır: Bu sürecin yardımıyla, mümkün olan en kısa sürede önemli sonuçlar elde edilebilir ve bir kişi için elde edilemeyen o gerçeklik alanına girilmesine izin verilir.

Bilgisayar, bazı varsayımlarla, gerçek bir nesne veya sürecin özelliklerine sahip bir bilgisayarda bir model oluşturmanıza izin verir ve çalışma tam olarak bu oluşturulan model üzerinde gerçekleştirilir. Araştırma yapmak için, neden gerçekleştirildiklerini, amaçlarının ne olduğunu, incelenen nesnenin hangi özellikleri, yönlerinin sizi ilgilendirdiğini doğru bir şekilde anlamak gerekir. Sadece bu durumda, olumlu bir sonuçtan emin olabilirsiniz.

Diğer herhangi bir süreç gibi, bilgisayar modellemesi de aşağıdakiler gibi belirli ilkelere dayanmaktadır:

Bilgi yeterliliği ilkesi. Gerçek süreç veya nesne hakkında yeterli bilgi yoksa, bu yöntemle araştırma yapmak büyük olasılıkla mümkün olmayacaktır;

fizibilite ilkesi. Oluşturulan model, araştırmacı için belirlenen hedeflere ulaşmayı sağlamalı;

Gerçek bir nesnenin tüm özelliklerini incelemek için, tüm gerçek özellikleri bir arada birleştirmek mümkün olmadığından, birkaç model geliştirmenin gerekli olduğu gerçeğine dayanan çoklu model ilkesi;

toplama ilkesi. Bu durumda, karmaşık bir nesne, belirli bir şekilde yeniden düzenlenebilen ayrı bloklar olarak temsil edilir;

· Belirli bir alt sistemin parametrelerinin sayısal değerlerle değiştirilmesine izin veren ve modellemenin hacmini ve süresini azaltarak sonuçta ortaya çıkan modelin yeterliliğini de azaltan paramerizasyon ilkesi. Bu nedenle, bu ilkenin uygulanması tamamen gerekçelendirilmelidir.

Bilgisayar simülasyonu belirli, kesin olarak belirlenmiş bir sırayla gerçekleştirilmelidir. İlk aşamada hedef belirlenir, ardından geliştirme yapılır, ardından yazılım uygulamasına izin veren modelin resmileştirilmesi gerçekleştirilir. Bundan sonra, model deneylerini planlamaya başlayabilir ve daha önce derlenmiş olanı uygulayabilirsiniz.Önceki tüm noktalar tamamlandıktan sonra, sonuçları analiz etmek ve yorumlamak mümkün olacaktır.

Son zamanlarda çeşitli fiziksel süreçlerin bilgisayar simülasyonu kullanılarak gerçekleştirilmekte olup, Matlab'da yapılan çok sayıda çalışmayı bulabilirsiniz. Bu tür çalışmalar, bir kişinin gerçekte gözlemleyemediği her türlü fiziksel süreci incelemeyi mümkün kılar.

Bilgisayar modellemesi endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Onun yardımıyla yeni ürünler geliştirilir, yeni makineler tasarlanır, çalışma koşulları belirlenir ve sanal testler yapılır. Derlenen model yeterli derecede yeterliliğe sahipse, gerçek testlerin sonuçlarının sanal olanlara benzer olacağı iddia edilebilir. Bilgisayarda belirli bir sistemin özelliklerini incelemeye ek olarak, bitmiş ürünün görünümünü geliştirebilir, parametrelerini ayarlayabilirsiniz. Bu, mühendislik hatalarından kaynaklanabilecek hurda miktarını en aza indirir.

BİLGİSAYAR MODELLEME(İng. hesaplama simülasyonu), bilgisayar ve bilgisayar cihazları kullanarak inşaat (3D tarayıcılar, 3D yazıcılar, vb.) sembolik [bkz. sembolik modelleme(s-modelleme)] ve bilimde (fizik, kimya, vb.), teknolojide (örn. uçak mühendisliğinde, robotikte), tıpta (örn. implantolojide, tomografide), sanatta (örn. , mimaride, müzikte) ve insan faaliyetinin diğer alanlarında.

K. m., bilgisayar olmayan modelleme ve tam ölçekli testler gerçekleştirme yöntemlerine kıyasla, model geliştirme maliyetini birçok kez azaltmanıza olanak tanır. Fiziksel modeller oluşturmanın imkansız olduğu nesnelerin sembolik bilgisayar modellerini oluşturmayı mümkün kılar (örneğin, klimatolojide incelenen nesne modelleri). Teknoloji, ekonomi ve diğer faaliyet alanlarındaki karmaşık sistemleri modellemek için etkili bir araç olarak hizmet eder. Bilgisayar destekli tasarım sistemlerinin (CAD) teknolojik temelidir.

Fiziksel bilgisayar modelleri, sembolik modeller temelinde yapılır ve simüle edilmiş nesnelerin prototipleridir (makinelerin parçaları ve montajları, bina yapıları, vb.). Prototiplerin üretimi için, düzlemsel olmayan nesnelerin katman katman oluşumu için teknolojileri uygulayan 3D yazıcılar kullanılabilir. Sembolik prototip modeller, CAD, 3D tarayıcılar veya dijital kameralar ve fotogrametrik yazılımlar kullanılarak geliştirilebilir.

KM sistemi, modellerin inşasının matematik uygulayan bilgisayar programları yardımıyla gerçekleştirildiği bir insan-makine kompleksidir (bkz. Matematiksel modelleme) ve uzman (örn. simülasyon) modelleme yöntemleri. Hesaplamalı deney modunda, araştırmacı, ilk verileri değiştirerek, nesne modelinin çok sayıda varyantını bilgisayar simülasyon sisteminde nispeten kısa bir sürede elde etme ve kaydetme fırsatına sahiptir.

İncelenen nesne hakkındaki fikirlerin açıklığa kavuşturulması ve modellemesi için yöntemlerin iyileştirilmesi, donanım değişmeden kalabilirken bilgisayar simülasyon sisteminin yazılımının değiştirilmesini gerekli kılabilir.

Bilgisayar simülasyonunun bilim, teknoloji ve diğer faaliyet alanlarındaki yüksek performansı, donanımın (süper bilgisayarlar dahil) ve yazılımın [enstrümental sistemler dahil (bkz. Bilgisayar biliminde enstrümantal sistem) süper bilgisayarlar için paralel programların geliştirilmesi].

Bilgisayar modelleri bugünlerde cephaneliğin hızla büyüyen bir parçası.

Çeşitli fiziksel süreçlerin bilgisayar simülasyonunun, teknik ürünler geliştirme sürecini önemli ölçüde hızlandırırken, geliştiricilerin test modellerini bir araya getirme konusunda çok para tasarrufu sağladığına şüphe yoktur. Modern bilgi işlem gücü ve yazılımının yardımıyla mühendisler, yeni bir ürünün piyasaya sürülmesinden önce gerekli olan fiziksel test miktarını azaltacak olan karmaşık sistemlerin ayrı bileşenlerinin ve montajlarının çalışmasını simüle edebilir. Ayrıca üreticiler, ürünün fiziksel testinin bitmesini beklemek yerine CAD simülasyonları sonrasında geliştirme maliyetlerini hesaplayabilirler.

Günümüz endüstrisi, yeni ürünleri piyasaya sürerken ürün geliştirme süresi ve geliştirme maliyeti gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Ve otomotiv ve havacılık endüstrilerinde, modelleme, günümüz pazarında çok önemli olan geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandırmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olduğundan, CAD modelleme olmadan yapmak neredeyse imkansızdır. Tarihsel olarak, çeşitli etkiler altında nesnelerin dinamik özelliklerini simüle edebilen modern bilgi işlem sistemlerinin ortaya çıkışı, fiziksel test tezgahlarının modernizasyonunun yanı sıra test yöntemlerinin gelişimini gölgede bırakmıştır. Pek çok kuruluş simülasyonu tercih etme eğilimindedir çünkü en az miktarda yatırım ve geliştirme için en az zaman gerektirir. Ancak bazı çalışmalarda sadece bir ürünün fiziksel testinin yapılması süreci doğru cevap verebilmektedir. Elektronik modeller ve fiziksel testler arasında daha yakın bir etkileşim olmadan, birçok kuruluş geliştirme için bilgisayar modellerine aşırı derecede bağımlı hale gelebilir ve bu da yanlış kullanılırsa daha sonra pahalı ekipmanlarda beklenmedik arızalara yol açabilir.

Otomotiv endüstrisinde, modern arabaların tasarımları çok daha karmaşık hale geldikçe ve bilgisayar simülasyon sistemleri önemli ölçüde geliştikçe, bilgisayar simülasyonu ayrılmaz bir parça haline geliyor. Ancak ne yazık ki birçok üretici, bilgisayar simülasyonlarının sonuçlarına dayanarak ürünlerin fiziksel testlerini minimuma indirmektedir.

Fiziksel test süreçleri, tekniklerin geliştirilmesinde bilgisayar simülasyonlarına ayak uyduramamıştır. Test mühendisleri genellikle bir ürün üzerinde gerekli minimum testleri yapmaya çalışırlar. Sonuç olarak, daha güvenilir sonuçlar veya onayları için daha sık test tekrarı. Fiziksel test olmaksızın tamamen bilgisayar modellemesine güvenmek, gelecekte çok ciddi sonuçlara yol açabilir, çünkü ürünün matematiksel modeli, temelinde dinamik özelliklerin hesaplanması süreci, belirli varsayımlarla oluşturulur ve gerçek operasyonda ürün, monitörde görüntülenenden biraz farklı davranabilir.

Bilgisayar simülasyonu, (bilgisayar modelinden farklı olarak) deneysel veriler elde etmeye izin veren, ekipmanın fiziksel testi ile simbiyotik bir ilişkiye sahiptir. Bu nedenle, bilgisayar teknolojisinin yeteneklerinde böyle bir artışla birlikte, bitmiş cihazlar için test teknolojilerindeki gecikmeler, bitmiş ürünlerde müteakip sorunlarla birlikte deneysel numunelerde gereksiz tasarruflara yol açabilir. Modellerin doğruluğu, çeşitli koşullarda modelin davranışına (matematiksel açıklama) ilişkin girdi verilerine doğrudan bağlıdır.

Elbette, modellerin öğeleri, hesaplamaların karmaşıklığı ve matematiksel modelin hantallığı basitçe muazzam hale geleceğinden, belirli bileşenlerin davranışı için tüm olası seçenekleri ve koşulları içeremez. Matematiksel modeli basitleştirmek için, mekanizmanın çalışması üzerinde önemli bir etkiye sahip "olmaması" gereken bazı varsayımlar yapılmıştır. Ama ne yazık ki gerçek her zaman çok daha şiddetlidir. Örneğin, bir matematiksel model, malzemede mikro çatlaklar varsa veya hava aniden değişirse, yapıda tamamen farklı bir yük dağılımına yol açabilecek şekilde cihazın nasıl davranacağını hesaplayamayacaktır. Deneysel veriler ve hesaplanan veriler genellikle birbirinden farklıdır. Ve bu hatırlanmalıdır.

Ekipmanın fiziksel olarak test edilmesi yönünde önemli bir artı daha var. Bu yetenek, matematiksel modelleri derlerken mühendislere kusurları işaret eder ve aynı zamanda yeni fenomenleri keşfetmek ve eski hesaplama yöntemlerini geliştirmek için iyi bir fırsat sağlar. Sonuçta, değişkenleri matematiksel bir formüle yönlendirirseniz, sonucun formüle değil değişkenlere bağlı olacağını kabul etmelisiniz. Formül her zaman sabit kalacaktır ve yalnızca gerçek bir fiziksel test onu tamamlayabilir veya değiştirebilir.

Modern endüstrinin tüm dallarında yeni malzemelerin ortaya çıkması, bilgisayar simülasyonu için ek sorunlar yaratmaktadır. Mühendisler zaten zaman içinde test edilmiş malzemeleri kullanmaya devam etseydi ve matematiksel açıklamalarını geliştirseydi, o zaman evet, modelleme problemleri çok daha az olurdu. Ancak yeni malzemelerin ortaya çıkması, bitmiş ürünlerin bu malzemelerle zorunlu fiziksel testlerini gerektirir. Ancak, piyasada giderek artan bir şekilde yeni ürünler ortaya çıkıyor ve büyüme trendi sadece yükseliyor.

Örneğin kompozit malzemeler, iyi bir güç-ağırlık oranı nedeniyle havacılık ve otomotiv endüstrilerinde hızla benimsenmiştir. Bilgisayar modellemesinin temel sorunlarından biri, modelin, alüminyum, çelik, plastik ve bu sektörde uzun süredir kullanılan diğer malzemelere kıyasla belirli bir performans eksikliği çeken bir malzemenin davranışını doğru bir şekilde tahmin edememesidir. .

Kompozit malzemeler için bilgisayar modellerinin geçerliliğinin doğrulanması tasarım aşamasında kritik öneme sahiptir. Hesaplamalardan sonra, gerçek bir parça üzerinde bir test tezgahı monte etmek gerekir. Gerilme ve yük dağılımını ölçmek için fiziksel testler yaparken, mühendisler bir bilgisayar modeli kullanılarak belirlenen kritik noktalara odaklanırlar. Gerinim ölçerler, kritik noktalar hakkında bilgi toplamak için kullanılır. Bu süreç, yalnızca test sürecinde boşluklar oluşturabilecek beklenen sorunlar için izlenebilir. Kapsamlı araştırma yapılmadan modelin gerçekliği doğrulanabilir, ancak gerçekte durum böyle olmayacaktır.

Ayrıca yavaş yavaş kullanılmayan ölçüm teknolojilerinde de bir sorun vardır, örneğin gerinim ölçerler ve termokupllar gerekli tüm ölçüm aralığının kapsanmasına izin vermez. Çoğunlukla, geleneksel sensörler, olup bitenlerin özüne derinlemesine nüfuz etmenize izin vermeden, yalnızca belirli alanlarda istenen değeri ölçebilir. Sonuç olarak, bilim adamları, güvenlik açıklarını gösteren ve test edenleri test edilen sistemin bir veya başka bir düğümüne daha fazla dikkat etmeye zorlayan önceden modellenmiş süreçlere güvenmek zorunda kalıyor. Ama her zaman olduğu gibi, bir şey var. Bu yaklaşım, zaten zaman içinde test edilmiş ve iyi çalışılmış malzemeler için iyi bir şekilde geçerlidir, ancak yeni malzemeleri içeren tasarımlar için zararlı olabilir. Bu nedenle tüm sektörlerdeki tasarım mühendisleri, eski ölçüm yöntemlerini mümkün olduğunca güncellemenin yanı sıra, eski sensör ve yöntemlerden daha ayrıntılı ölçümlere olanak sağlayacak yenilerini tanıtmaya çalışıyor.

Gerinim ölçer teknolojisi, on yıllar önce icadından bu yana çok az değişti. gibi daha yeni teknolojiler, tam alan gücünü ve sıcaklığını ölçebilir. Yalnızca kritik noktalarda bilgi toplayabilen eski gerinim ölçer teknolojilerinin aksine, fiber optik sensörler sürekli gerilim ve sıcaklık verilerini toplayabilir. Bu teknolojiler, mühendislerin incelenen yapının kritik noktalarda ve bunlar arasındaki davranışını gözlemlemelerine izin verdiğinden, fiziksel testler yapılırken çok daha faydalıdır.

Örneğin, vulkanizasyon süreçlerini daha iyi anlamak için arıza süresi boyunca fiber optik sensörler kompozit malzemelerin içine yerleştirilebilir. Örneğin, yaygın bir dezavantaj, malzemenin katmanlarından birinde, içeride mekanik strese neden olan bir buruşma süreci olabilir. Bu süreçler hala çok az anlaşılmış durumda ve kompozit malzemelerin içindeki gerilim ve gerinim hakkında çok az bilgi var, bu da onlara bilgisayar simülasyonlarının uygulanmasını neredeyse imkansız hale getiriyor.

Eski gerinim ölçer teknolojisi, kompozit malzemelerdeki kalıcı gerinimleri tespit etme konusunda oldukça yeteneklidir, ancak yalnızca gerinim alanı yüzeye ulaştığında ve sensör tam olarak doğru yere yerleştirildiğinde. Öte yandan, fiber optik gibi uzamsal olarak sürekli ölçüm teknolojileri, kritik noktalarda ve arasında tüm alan gücü verilerini ölçebilir. Fiber optik sensörlerin dahili süreçleri incelemek için kompozit malzemelere yerleştirilebileceği de daha önce belirtilmişti.

Ürün tüm testleri geçip tüketicilere gönderilmeye başladığında geliştirme süreci tamamlanmış sayılır. Bununla birlikte, teknolojinin son durumu, üreticilere, ürünleriyle ilgili ilk raporları, kullanıcılar tarafından operasyona başladıktan hemen sonra almalarına olanak tanır. Kural olarak, seri bir ürünün piyasaya sürülmesinden hemen sonra, modernizasyonu için çalışmalar başlar.

Bilgisayar modelleri ve fiziksel testler el ele gider. Sadece birbirleri olmadan var olamazlar. Teknolojinin daha da geliştirilmesi, bu tasarım araçları arasında maksimum etkileşimi gerektirir. Fizik araştırma verilerinin geliştirilmesine yönelik yatırımlar, başlangıçta büyük yatırımlar gerektirir, ancak "geri dönüş" de memnun edecektir. Ancak, ne yazık ki, çoğu geliştirici burada ve şimdi kâr etmeye çalışıyor ve faydaları bir kural olarak çok daha büyük olan uzun vadeli beklentileri hiç umursamıyor.

Ürünleri için uzun vadeli bir gelecek sağlamak isteyenler, daha yenilikçi ve sağlam ürün test teknikleri ve fiber optik ölçümler gibi unsurları benimsemeye çalışacaklar. Bilgisayar simülasyonu ve fiziksel test teknolojilerinin birleşimi, birbirlerini tamamladıkları için gelecekte daha da güçlenecektir.