Математическое моделирование давно и успешно применяется для комплексного предпроектного анализа вновь создаваемых или эффективной эксплуатации существующих технических систем, в частности – для систем мультимодальной транспортной логистики. Стоимость разработки и исследования компьютерных имитационных моделей (цифровых двойников) ничтожно мала по сравнению со стоимостью реальной транспортной инфраструктуры и потенциальными потерями от возможных ошибок при ее проектировании. Основным практическим приложением имитационного моделирования помимо ответа на традиционный вопрос «что будет, если?» является решение обратной задачи, то есть оптимизация интегральных параметров эффективности путем варьирования внутренних определяющих параметров системы. Типичные методики комбинирования методов алгебраической оптимизации и имитационного моделирования рассмотрены во многих теоретических работах (Fu, 2002; Bachelet, Yon, 2007), где приведены различные схемы взаимодействия этих процедур.
Архив рубрики: Публикации
Имитационное моделирование и оптимизация обмена информацией в приложениях и сервисах вычислительных сетей: как это делается
В настоящее время основой работы глобальной сети Интернет являются протоколы TCP/IP – это стек протоколов, по которому происходит обмен информации в приложениях и сервисах. Их можно «грубо» разделить по чувствительности к задержкам на два класса: асинхронные и синхронные. К асинхронным относятся те приложения, которые нечувствительны к задержкам передачи данных в диапазоне до нескольких секунд, а все остальные приложения относят к синхронным, на функциональность которых сильно влияют задержки. [3, 4]. Использование алгоритмов приоритизации трафика позволяет отделить синхронный трафик и выделить ему гарантированную полосу пропускания. Таким образом, сейчас актуальна задача разработки алгоритмов приоритизации трафика, позволяющих обеспечить синхронному трафику допустимые задержки.[3, 4]. Алгоритм HTB. Данный алгоритм соответствует требованиям для обработки синхронного трафика. Классы могут разделяться на дочерние классы, каждый из которых будет делить между собой полосу родительского класса. Каждый класс соответствует определенному типу трафика и имеет свой приоритет.
Моделирование прочностных задач на адаптируемых вычислительных сетках: секреты правильного решения от профессионалов
На иллюстрации: Пример сетки для детали корпуса коробки передач. Моделирование является важным инструментом для многих отраслей промышленности. По данным Grand View Research ожидается, что с 2021 по 2028 год мировой рынок программного обеспечения для моделирования будет расти с совокупным темпом годового роста 17,1%. Такой значительный рост связан с многочисленными преимуществами, которые получает бизнес, используя ПО для моделирования. Среди них – сокращение затрат на разработку продукции, физические испытания и бракованные физические прототипы. Среди приложений автоматизированного проектирования существуют разные типы программного обеспечения для анализа продукции. К ним относятся анализ методом конечных элементов (FEA), вычислительная гидродинамика (CFD) и многие другие. При выполнении моделирования существует три важных этапа: предварительная обработка данных, решение и последующая обработка данных. Давайте обсудим этап предварительной обработки при моделировании методом конечных элементов, в частности, важность построения качественной сетки.
Как повысить эффективность ТОиР и внести вклад в общий финансовый результат предприятия: советы профессионалов
Так как деятельность по ТОиР напрямую влияет на производительность оборудования, это вносит свой вклад в финансовый результат предприятия. На техобслуживание и ремонт уходит значительная часть бюджета в любой отрасли. Об этом говорят ряд исследований. Так, исследование Томского политехнического университета показало, что доля операционных затрат на техническое обслуживание и ремонты (ТОиР) в себестоимости добычи нефти и газа может достигать 25–30%, а эксперты Global Mining утверждают, что доля операционных затрат на обслуживание горнодобывающих предприятий доходит до 30–50%. Так как деятельность по ТОиР напрямую влияет на производительность оборудования, то это также вносит свой вклад в финансовый результат предприятия. Глобальный тренд заключается в том, что управление производственными активами и ТОиР трансформируется из сервисной функции в стратегическую. Предприятия с большим количеством производственных активов реализуют новые стратегии управления активами, автоматизируют процессы ТОиР и внедряют соответствующее программное обеспечение.
Имитационное моделирование авиационных транспортно-логистических систем на примере сети аэропортов “Пулково” и “Домодедово”
Имитационное моделирование (ИМ), как известно, представляет собой разработку и приведение в действие программной системы, которая заменяет исследуемый объект его моделью и на её основе описывает структуру и поведение изучаемого объекта в зависимости от задаваемых параметров [1]. Основным направлением использования ИМ при исследовании транспортно-логистических систем является оценка их деятельности как систем массового обслуживания (СМО), состоящих из трёх ключевых элементов: источника заявок на обслуживание (морские суда, пассажиры общественного транспорта и т.д.), правил генерации очереди заявок (нормативы, правила, приказы и т.д.) и самой системы обслуживания, исполняющей эти заявки (порт, общественный транспорт и т.д.). Известно, что оптимизация СМО является сложной задачей. С одной стороны, для увеличения пропускной способности системы необходима организация дополнительных обслуживающих элементов системы. В таком случае удаётся минимизировать очередь заявок, ожидающих обслуживания и свести процент отказов к минимуму.
Оптимизация схем дорожного движения с помощью имитационного моделирования: примеры решения с помощью Anylogic
При поездке на автомобиле самым неприятным является сама остановка и ожидание на светофорах. Казалось бы, переключение сигналов светофора(ов) происходит в короткий промежуток времени, но при ожидании именно зеленого сигнала светофора, нам это так не кажется. Иногда складывается впечатление, что на светофоре никогда не загорится зеленый цвет. Не все светофоры равнозначны по своей работе. В определенных случаях и особенно на сложных перекрестках часто очень создаются большие проблемы по движению автомобилей, и происходит это из-за конкретной работы самих светофоров. Чаще это происходит тогда, когда такую дорогу пересекает сразу несколько других центральных улиц населённого пункта. Поэтому хотелось бы чтобы транспортные средства тратили меньше времени на проезд перекрестка. Именно такие, проблемные места я постарался взять к рассмотрению и их оптимизации в системе имитационного моделирования Anylogic.
