Глава
Kinematic Modelling, Workspace Analysis and Static Structural Analysis of a 3 DoF Manipulator for an Elevator Automation
В настоящее время разработано и существует достаточно большее количество систем имитационного моделирования (СИМ). Некоторые из них предназначены для решения конкретных задач и настроены на конкретную предметную область. Круг пользователей таких систем ограничен. Другие системы являются универсальными, однако при решении конкретных задач пользователи сталкиваются с необходимостью дорабатывать их, дописывать код или разрабатывать модели в непривычных для пользователя терминах. СИМ Triad.Net изначально предназначалась для автоматизированного проектирования и моделирования вычислительных систем. Однако лингвистические средства и архитектурные особенности СИМ Triad.Net позволяют использовать ее для решения задач (естественно, для тех задач, где целесообразно применять методы дискретного имитационного моделирования) в самых разнообразных предметных областях. Разработка дополнительных программных компонентов СИМ Triad.Net и внедрение решений, основанных на онтологическом подходе и метамоделировании, позволяют говорить об ее адаптируемости и открытости.
Вложенные сети Петри (NP-nets) это сети Петри с сетевыми фишками. NP-nets являются расширением сетей Петри высокого уровня для моделирования активных объектов, мобильности и динамики в распределенных системах. В этой работе мы представляет алгоритм перевода двухуровневых NP-nets в поведенчески эквивалентную цветную сеть Петри, с целью применения методов и инструментов цветных сетей Петри для анализа NP-nets. Мы доказываем, что предложенная трансляция сохраняет динамическую семантику, с точностью до бисимуляционной эквивалентности.
The monograph presents results by professor Dr. A. Shalumov’s Research School of Modeling, Information Technology and Automated Systems (Russia). The program, ASONIKA, developed by the school is reviewed here regarding reliability and quality of devices for simulation of electronics and chips during harmonic and random vibration, single and multiple impacts, linear acceleration and acoustic noise, and steady-state and transient thermal effects. Calculations are done for thermal stress during changes in temperature and power in time. Calculations are done for number of cycles to fatigue failure under mechanical loads as well as under cyclic thermal effects. Simulation results for reliability analysis are taken into account. Models, software interface, and simulation examples are presented.
For engineers and scientists involved in design automation of electronics.
В данной работе были рассмотрены три типа моделей: нейросети (ANN), STAR модели и авторегрессия (AR). Все они были протестированы на выборках следующих временных рядов: индекс S&P 500, котировки акций Microsoft, индекс ММВБ и котировки акций Лукойл. При их построении были выявлены их оптимальные конфигурации. После этого они использовались для прогнозирования значений доходности вышеупомянутых финансовых временных рядов вместе с применением следующих методов отбора лучших прогнозов: бэкстестинг, ограничения на прогноз, объедение прогнозов от всех моделей. Далее были оценены модели по следующим критериям: частота верно предсказанных знаков изменения доходности, благосостояние инвестора. Кроме того, была проверена значимость моделей с помощью бутстрапирования.
Шестая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2013 состоялась в Казани (Республика Татарстан) 16-18 октября 2013 года.
Научная программа конференции включала следующие тематические направления: - теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования; - методы оценивания качества моделей полимодельных комплексов; - методы и системы распределенного моделирования; - моделирование глобальных процессов; - средства автоматизации и визуализации имитационного моделирования; - системная динамика (с обязательным наличием имитационной составляющей в созданной, либо использованной модельно-алгоритмической разработке); - практическое применение моделирования и инструментальных средств автоматизации моделирования, принятие решений по результатам моделирования; - имитационное и комплексное моделирование в обучении и образовании.
В статье рассматриваются вопросы построения комплексных информационных систем, способных в полной мере обеспечить решение задач корпоративного планирования и бюджетирования. Выделены четыре группы задач, выходящих за рамки типовой функциональности специализированных информационных систем планирования и бюджетирования. В качестве комплементарных решений, способных обеспечить полноту решения задач корпоративного планирования и бюджетирования, рассмотрены системы имитационного моделирования, системы статистического анализа данных, системы финансового анализа и моделирования, системы принятия решений на основе экспертных оценок и системы бизнес-интеллекта.