ВИРТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ технических объектов: аспекты синтеза гуманитарных и естественных наук

НАВКА ИЛЬЯ, ДЖУРА СЕРГЕЙ

The virtual modeling,  technology process,  reliability
The problems of modeling are studied and the specific technical tasks solving are demonstrated. The approaches of the applied software packages leading designers to these solutions are analyzed. The necessity to synthesize the approaches and especially to solve the gnoseological problem is shown. According to the authors, the problem lies in synthetic approach to humanitarian and engineering science. The technical problems solving methods and their application to engineering tasks are shown. This approach makes it possible to solve funds of both the designers and users of the equipment developed in accordance with the mentioned scheme. 
Задачи визуального моделирования технических объектов были рассмотрены и доложены авторами на целом ряде международных конференций /1-6/. В этой статье сделано обобщение результатов и показаны пути развития теоретических и практических задач моделирования в различных компьютерных системах с привлечением последних Internet-технологий.
Основной проблемой, которая не была затронута в предыдущих докладах, является та, что при виртуальном моделировании технических объектов автоматизировать процесс удается не боле чем на 15%. Все остальное – процедуры проектирования, не укладывающиеся в рамки алгоритмизации. Эти данные мы получили сопоставляя путем опроса НИИ и конструкторов своего ВУЗа и ряда других зарубежных ВУЗов, например, Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана. Это парадоксальная ситуация, которая расставляет некие реперные точки над сложившимся мнением, что большинство задач алгоритмизируется, и осталась только небольшая часть, которая якобы в ближайшее будущее разрешиться. 
Модель представляет собой проекцию объективной реальности под определенным углом зрения. Иногда в зависимости от целей можно получить ряд проекций объективной реальности, вступающих в противоречие. Это характерно, как правило, для сложных систем, у которых каждая проекция выделяет существенное для определенной цели из множества несущественного.
Особенность математического моделирования состоит в том, что абстрактным отражением существующего или создаваемого объекта является его математическая модель (ММ), количественный анализ которой позволяет получить новые знания об этом объекте.
Удобства, предоставляемые современными ППП для ЭВМ их пользователям часто приводят к стремлению обратиться при количественном анализе модели к существующим и постоянно совершествуемым универсальным пакетам типа MathCAD, MathLAB и др. Более того, универсальность ММ позволяют создавать программные комплексы типа NASTRAN или ANSYS, в которые исходная информация вводится даже не в виде ММ, а в виде расчетной схемы технического объекта. Однако метод, который годится для решения многих стандартных задач, часто не является наилучшим при решении конкретной задачи, особенно нестандартной, а нередко и вообще не применим. Но в инженерной практике решать приходится в основном нестандартные задачи, потому что стандартные все решены или могут быть решены без особых творческих усилий. При решении новых и сложных задач, не имеющих близких аналогов, путь формального обращения к универсальным пакетам и программным комплексам может привести к получению результатов, которые не удается интерпретировать применительно к рассматриваемому техническом объекту. В таких случаях анализ ММ нужно строить на умелом сочетании качественных оценок, аналитических методов и применения ЭВМ, помня, что цель расчетов – не числа, а понимание. Все это говорит о том, что ЭВМ, освобождая нас от многих забот и обязанностей, не освобождает во всяком случае от двух из них – от необходимости владеть математикой и творчески мыслить.
Под виртуальным моделированием будем понимать моделирование реальных процессов электроэнергетических задач с визуальным контролем результатов.
Так одной из практических задач, которую позволяет, в частности, решать такое моделирование есть задача экономии энергоресурсов. Кроме этого есть задача оптимального управления этими ресурсами (включая поставку, реализацию энергоресурсов и утилизацию отходов). Этот целый комплекс проблем можно по-новому и эффективно решать с помощью виртуальных моделей. При этом решается ряд специфических научных задач. 
В результате работы был разработан измерительно-вычислительный комплекс АСУЭ "ES - Data" (в дальнейшем - система "ES - Data") предназначена для измерения и учета электрической энергии и мощности цифровыми электронными счетчиками электроэнергии с последующим автоматическим  сбором и хранением и отображением данных в удобном для анализа и учета виде. Работа выполнялась совместно с НПО «Энергосоюз» /7/ и ООО «Интсол» /8/.
Постановка задачи оптимизации, как известно, состоит в следующем: это система уравнений, объединяющая целевую функцию (ЦФ), достигающую экстремума в заданных ограничениях (ОГР). 
Из практики решения задач оптимизации следуют важные для поставленной задачи особенности. Это, прежде всего, противоречивость критериев, входящих в целевую функцию. Например, минимум стоимости при максимуме эффективности (это при условии того, что это решение лежит в зоне ограничений). Решение оптимизационных задач может дать нам ключ к пониманию гораздо более сложных задач гуманитарного направления. Целевая функция в этом случае может быть весьма сложной (более трех параметров) и не иметь геометрической интерпретации (но решение, тем не менее, иметь). Таким образом, продолжая рассмотрение применимости разработок прикладных наук к гуманитарным с целью взаимного обогащения понимания поставленной проблемы, здесь, по мнению авторов, можно найти красивое решение.
Мы должны сказать, что аналогия между технической и философской задачей очень большая, если не сказать, полная. Более того, в оптимизационных задачах (как и в философских) есть целый ряд творческих вопросов, которые не позволяют говорить ни о теории оптимизации в первом случае, ни о теории философии во втором. В первом случае этот тезис иллюстрируется тем фактом, что не любую задачу можно однозначно решить, ибо она имеет большое множество решений (если имеет). В случае с философией картина совершенно такая же. Общим для двух случаев является сам тип задач, ибо он относится к так называемым некорректно поставленным задачам, то есть имеющим бесконечное множество решений.
Творческий аспект решения задачи всегда остается за человеком. Автоматизация творчества – пока нерешенная задача. Машина может только выбрать один из варианто вответа по тому или иному критерию, но метод решения задает сам человек. То есть выбор метода – неалгоритмизированная процедура. Постановки задачи оптимизации – также творческая задача. Принципиальным различием в подходах машины и человека является тот факт, что машина моделирует лишь одно полушарие мозга человека (левое) и совсем не имеет возможности (как и механизма) мышления на основе второго. В настоящее время мировая тенденция попытки совместить эти подходы вылилась в теорию нейронных сетей, которые ведут себя отчасти как правое, но опять-таки на основе левого полушария. Это также реализовано в последних вариантах Internet-технологий.
В работе авторов /6/ приведены данные по угольным предприятиям Донецкой области в виде суммы экономической эффективности от внедрения систем автоматизированного учета и контроля потребляемой электроэнергии, основанных на рассмотренных выше виртуальных моделях. Это миллионы гривен экономии.
Таким образом, представление данных при помощи виртуальных моделей для электроэнергетики является весьма перспективным. Экономия энергоресурсов происходит за счет оптимального управления ими при использовании аппаратно-программного решения, описанного выше. Только визуально представляя данные можно оперативно вносить коррективы по ходу работы шахты, предприятия да и энергосистемы в целом. Дельнейшее развитие методики виртуального моделирования по мнению авторов должно идти на основе решения гносеологической проблемы, которая состоит в синтетическом подходе гуманитарных и естественных наук. 
Список литературы: 1. Джура С.Г., Шаломицкий А.А. Виртуальные модели реального мира // Труды международной научно-технической конференции IEE AIS’02 CAD-2002 «Искусственные интеллектуальные системы» и «Интеллектуальные САПР» – Москва: Физматлит, 2002. - с. 192-197. 2. Andrey A. Sholomitskij, Sergey G. Dzhura. The real World Virtual Models // ICAIS 2002. 2002 IEEE International Conference on Artifical Intellegence Systems. – The USA: Journal «Computer Society», 2002. - p. 260-264. 3. Cherkashin I.Ju., Chursinov V.I., Dzhura C.G. Wirtualne modelowanie w zagadnieniach elektroenergetiki dla zakladow gorniczych Donbasu / Telekomunikacja I Systemy Bespieczenstwa w Gornictwe. KTG’2002. XXX Konferencja Sekcja Cybernetyki w Gornictwie KG PAN. V konferencja Telekomunikacja w Gornictwie. Polska Akademia Nauk. Seria: Sympozja I konferencje. – Gliwice: Politechniki Slaskiej, 2002. – p. 263-270. 4. Джура С.Г., Шлепнев С.В., Якимимишина В.В. Методичні вказівки до лабораторних робіт з курсу „Математичні методі та моделі”. – Донецьк, ДонНТУ, 2002. – 60 с. (протокол изд. совета № 3 от 3.04.2002 г.) 5. Левшов А.В., Шаломицкий А.А., Джура С.Г. Когнитивные модели в задачах электроенергетики // Наукові праці Донецького державного технічного університету. Серія: „Електротехніка і енергетика”. Випуск 41. – Донецьк: ДонДТУ, 2002. – с. 79-82. 6. Черкашин И.Ю., Чурсинов В.И., Джура С.Г. Виртуальное моделирование практических задач электроэнергетики в регионе Донбасса // Збірник наукових праць Донецького національного технічного університету. Серія: „Електротехніка і енергетика”. Випуск 50. – Донецьк: ДонНТУ, 2002. – с. 134-137. 7. http://www.esouz.com/ 8. http://www.intsol.dn.ua/

Received February 18h, 2003                                   Donetsk National Technical University
Electrotechnical Department