Андрей Смирнов
Время чтения: ~22 мин.
Просмотров: 0

Модели разработки программного обеспечения

Спиральная модель

Модель была предложена Барри Боэмом в 1986 году и оказалась прорывом в разработке ПО. Эта модель сочетает в себе итерационную и каскадную модели и представляет собой постепенно раскручиваемую спираль по мере прохождения этапов разработки.
При окончании каждого витка спирали должен получаться готовый, протестированный, дополненный с учетом прошлых пройденных витков, прототип. Удовлетворяющий всем требованиям прототип идет в релиз.

Преимущества спиральной модели:

  • подробный анализ рисков;
  • подробная документация процесса разработки ПО;
  • возможность вносить изменения на каждом этапе разработки;
  • быстрое создание MVP(Минимально готовый продукт).

Недостатки спиральной модели:

  • может быть ресурсозатратной;
  • требует высококвалифицированных специалистов;
  • реализация очень сильно зависит от анализа рисков.

Спиральную модель следует использовать при разработке больших проектов,чтобы быстрее создать рабочий прототип. При использовании спиральной модели есть возможность менять требования разработки, не жертвуя временем и ресурсами.

Программирование имитационной модели

Программирование имитационной модели. Концептуальное или формальное описание модели сложной системы преобразуется в программу – имитатор в соответствии с некоторой методикой программирования и с применением языков и систем моделирования. Важным моментом является корректный выбор инструментального средства для реализации имитационной модели.

Сбор и анализ исходных данных. Не всегда этот этап выделяется как самостоятельный, однако выполняемая на этом этапе работа имеет большое значение. Если программирование и трассировку имитационной модели можно выполнять на гипотетических данных, то предстоящее экспериментальное исследование необходимо выполнять на реальном потоке данных. От этого зависит точность получаемых результатов моделирования и адекватность модели реальной системе.

Здесь перед разработчиком имитационной модели встают два вопроса:

  • где и каким образом получить и собрать исходную информацию;
  • как обработать собранные данные о реальной системе.

Основные методы получения исходных данных:

  • из существующей документации на систему (данные отчетов, статистические сборники, например, для социально-экономических систем, финансовая и техническая документация для производственных систем и др.);
  • физическое экспериментирование. Иногда для задания исходной информации необходимо провести натурные эксперименты на моделируемой системе или ее прототипах;
  • предварительный, априорный синтез данных. Иногда исходные данные могут не существовать, а моделируемая система исключает возможность физического экспериментиро­вания. В этом случае пред­лагают различные приемы предварительного синтеза данных. Например, при моделировании информационных систем, продолжительность выполнения информационного требования оценивается на основании трудоемкости реализуемых на ЭВМ алгоритмов. К этим методам относят различные процедуры, основанные на общем анализе проблематики, анкетировании, интервьюировании, широком применении методов экспертного оценивания.

Второй вопрос связан с проблемой идентификации входных данных для стохастических систем. Ранее отмечалось, что имитационное моделирование является эффективным аппаратом исследования стохастических систем, т.е. таких систем, динамика которых зависит от случайных факторов. Входные (и выходные) переменные стохастической модели, как правило, случайные величины, векторы, функции, случайные процессы. Поэтому возникают дополнительные трудности, связанные с синтезом уравнений относительно неизвестных законов распределения и определением вероятностных характеристик (математических ожиданий, дисперсий, корреляционных функций и т.п.) для анализируемых процессов и их параметров. Необходимость статистического анализа при сборе и анализе входных данных связана с задачами определения вида функциональных зависимостей, описывающих входные данные, оценкой конкретных значений параметров этих зависимостей, а также проверкой значимости параметров. Для подбора теоретических распределений случайных величин применяют известные методы математической статистики, основанные на определении параметров эмпирических распределений и проверке статистических гипотез, с использованием критериев согласия, о том, согласуются ли эмпирические данные с известными законами распределения.

Описание внешней среды

Описание внешней среды выполняется из тех соображений, что элементы внешней среды оказывают определенное влияние на элементы системы, однако влияние самой системы на них, как правило, незначительно.

При обсуждении уровня детализации модели важно понимать, что в основании всякой декомпозиции лежат два противоречивых принципа: полнота и простота. Обычно на начальных этапах составления модели наблюдается тенденция к учету чрезмерно большого числа компонентов и переменных

Однако хорошая модель – простая. Известно, что степень понимания явления обратно пропорциональна числу переменных, фигурирующих в его описании. Модель, перегруженная деталями, может стать сложной и трудно реализуемой.

Компромисс между этими двумя полюсами, состоит в том, что в модель включаются только существенные (или релевантные) компоненты – существенные по отношению к цели анализа.

Итак, сначала должна присутствовать “элементарность” – составляет­ся самое простое дерево целей, упрощенная структура модели. Далее осуществляется постепенная детализация модели. Надо стремиться делать простые модели, затем их усложнять. Необходимо следовать принципу итеративного построения модели, когда по мере изучения системы по модели, в ходе разработки, модель изменяется путем добавления новых или исключения некоторых ее элементов и/или взаимосвязей между ними.

Как же перейти от реальной системы к ее упрощенному описанию? Упрощение, абстракция – основные приемы любого моделирования. Выбранный уровень детализации должен позволять абстрагироваться от неточно определенных, из-за недостатка информации, аспектов функционирования реальной системы.

Под упрощением понимается пренебрежение несущественными деталями или принятие предположений о более простых соотношениях (например, предположение о линейной зависимости между перемен­ными). При моделировании выдвигаются гипотезы, предположения, относящиеся к взаимосвязи между компонентами и переменными системы.

Другим аспектом анализа реальной системы является абстракция. Абстракция содержит в себе существенные качества поведения объекта, но не обязательно в той же форме и столь детально, как это имеет место в реальной системе.

После того как проанализированы и промоделированы части или элементы системы, приступаем к их объединению в единое целое. В кон­цептуальной модели должно быть корректно отражено их взаимодействие. Композиция есть операция синтеза, агрегирование (при системном моделировании это не просто сборка компонентов). В ходе этой операции выпол­няется установление отношений между элементами (например, уточняется структура, приводится описание отношений, упорядочение и др.).

Системное исследование построено на сочетание операций анализа и синтеза. На практике реализуются итеративные процедуры анализа и синтеза. Лишь после этого мы можем пытаться объяснить целое – систему, через его составляющие – подсистемы, в виде общей структуры целого.

Создание 3Д модели

Создание 3Д-модели объекта осуществляется с помощью 3Д-моделирования. На первом этапе 3D-моделирования производится сбор информации: эскизы, чертежи, фотографии и видеоролики, рисунки, часто даже используют готовый образец изделия – в общем, все, что поможет понять внешний вид и структуру объекта. На основании полученной информации 3Д-моделлер или 3Д-дизайнер создает трехмерную модель в специальной компьютерной программе. После того как модель будет выполнена, на нее можно будет посмотреть с любого ракурса, приблизить, отдалить, внести необходимые корректировки. Сама по себе модель уже готова для дальнейшего использования – печати на 3Д принтере, 3Д-фрезерования на станках с ЧПУ или любого другого метода прототипирования.

Если же необходимо получить изображения для наглядности клиентам и потребителям, для рекламных роликов или для презентации, то следует выполнить визуализацию – создание виртуальной компьютерной модели в конечном виде. Визуализация предполагает выбор и настройку материалов, текстуры, освещения, тени, внешние условия окружающей среды. После всех настроек осуществляется финальный просчет, так называемый рендеринг.

Аналог

Виды моделирования систем чрезвычайно разнятся. Аналоговые модели — это такие, которые имеют физическую природу, которая отличается от оригинала полностью, но при этом общим и объединяющим элементом является функционирование оригинала и модели. Для такого вида моделирования обязательно необходима математическая составляющая. В качестве примера аналоговых моделей можно привести пневматические, механические, электрические или гидравлические системы. Описание элементов происходит на логическом и системном уровнях.

Используются специальные соотношения, которые позволяют находить зависимости между реальным объектом и его копией. При этом только в этом методе может использоваться не одна, а сразу несколько моделей. Однако аналоговое моделирование имеет два весомых недостатка. Первый заключается в том, что построение правильной модели требует много затрат финансовых и умственных. Второй недостаток состоит в том, что всё равно точность такого моделирования довольно низка.

Полигональное моделирование

Полигональное моделирование – это вид 3Д моделирования, который появился в то время, когда для определения местонахождения точки необходимо было вручную вводить ее координаты по осям X, Y, Z. Если три точки координат задать как вершины и соединить их ребрами, то получится треугольник, который в 3Д моделировании называют полигоном.

Полигон с тремя вершинами называется триангулированным полигоном, с четырьмя вершинами – квадриангулированным полигоном. Если посмотреть на модели, созданные с помощью полигонов, то можно заметить, что большинство из них созданы именно полигонами с четырьмя и тремя вершинами. Каждый полигон может иметь собственную текстуру и цвет, а объединив несколько полигонов можно получить модель любого объекта. Соединенные между собой полигоны образуют полигональную сетку или полигональный объект.

Для того, чтобы края модели не имели граненого вида, необходимо, чтобы полигоны были малого размера, а поверхность объекта состояла из маленьких плоскостей.

Если предполагается точное моделирование объекта (высокополигональное моделирование), либо в дальнейшем увеличение его изображения, то необходимо строить модель с большим количеством полигонов, хотя, если на модель объекта смотреть издали без приближения, достаточно будет небольшого количества полигонов. Такие модели будут называться высокополигональными и низкополигональными соответственно.

Несмотря на то, что полигональное моделирование используется довольно таки часто, особенно в создании трехмерных компьютерных игр реального времени, в последнее время наблюдается переход от моделирования полигонов к работе со сплайнами (сплайновое моделирование).

3D моделирование в промышленности

В составе САПР (Система Автоматического проектирования) 3D-моделирование может производиться опционально.

Наиболее технологичным и часто применяемым программным комплексом для моделирования считается 3D Max Autodesk.

Графические редакторы этой компании (Maya, Autocad и Mutbox) не имеют конкурентов в три-де моделировании. Таких результатов Autodesk добился, проводя политику доступности программного комплекса для студентов. Компания-разработчик предусмотрела специальную трехгодовую лицензию для студентов, позволяющую полноценно освоить ПО и отточить навыки работы с ним. Естественно, программы 3D MAX являются мультилингвальными – поддерживают разные языки, в том числе и русский язык.

Виды моделирования

Пример результата научного моделирования. Схема химических процессов и процессов переноса в атмосфере.

В силу многозначности понятия «модель» в науке и технике не существует единой классификации видов моделирования: классификацию можно проводить по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике и т. д.).

В настоящее время по технологии моделирования и области применения выделяют такие основные виды моделирования:

  • Информационное моделирование
  • Компьютерное моделирование
  • Математическое моделирование
  • Биологическое моделирование
  • Математическое моделирование социально-исторических процессов
  • Математико-картографическое моделирование
  • Молекулярное моделирование
  • Цифровое моделирование
  • Логическое моделирование
  • Педагогическое моделирование
  • Психологическое моделирование
  • Статистическое моделирование
  • Структурное моделирование
  • Физическое моделирование
  • Экономико-математическое моделирование
  • Имитационное моделирование
  • Эволюционное моделирование
  • Графическое и геометрическое моделирование
  • Натурное моделирование
  • Метамоделирование

и др.

Каскадная модель (waterfall model)

Процесс разработки в модели расположен последовательно и включает в себя: 

  • анализ;
  • проектирование;
  • реализацию;
  • тестирование;
  • интеграцию;
  • поддержку.

Первым описание модели считают статью, опубликованную У. У. Ройсом в 1970 году.

Используя каскадную модель, разработчик идет от стадии к стадии, соблюдая строгую последовательность.

В начале разрабатывается список требований. После согласования списка идет этап проектирования, в ходе которого создается документация, в которой подробно описаны способы и действия для реализации указанных требований. После завершения проектирования следует реализация требований программистами. На следующем шаге полученный результат интегрируется с другими компонентами. После интеграции проект тестируется, устраняются баги и недочеты.

При успешном завершении всех предыдущих шагов, происходит внедрение проекта и его последующая поддержка, в которую входит устранение недочетов.

Каскадная модель регулирует переход из одного этапа разработки в другой. При этом этапы разработки не должны перекрывать друг друга, также следующий этап не может начаться, пока не будет завершен предыдущий. Существует множество вариаций каскадных моделей, включающих в себя элементы из других популярных моделей разработки.

Преимущества каскадной модели:

  • Подробное документирование всех этапов;
  • возможность определить четкие сроки и бюджет;
  • прозрачность разработки для всех участников.

Недостатки каскадной модели:

  • необходимость утвердить все требования на этапе анализа;
  • в случае необходимости изменить что-то позднее первого этапа, придется вернуться к анализу требований и пройти весь путь заново;
  • большой расход средств и времени при возврате к начальному этапу.

Каскадную модель желательно использовать в проектах, где четко определены требования и не предвидятся какие-либо изменения в процессе разработки. Также команда разработки может использовать каскадную модель, если часть разработки ПО отдана на аутсорсинг — например, тестированием будет заниматься сторонняя команда или компания.

Программы для 3Д моделирования

Autodesk 3d max (с помощью данной программы были созданы некоторые сцены таких фильмов, как «Матрица», «Парк юрского периода», «Лара Крофт» и другие);

Autodesk Maya (очень популярная программа в кинематографе. С помощью нее были созданы персонажи Голлум («Властелин колец»), мышонок Литтл Стюарт и даже Шрек);

Autodesk Softimage (с помощью данной программы создавались рекламные ролики M&M’s и Coca-Cola, фильмы «Город грехов», «Аватар», «Братья Гримм»);

  • Autodesk Mudbox – программа, специализирующаяся на высокополигональном моделировании;
  • ZBrush от Pixologic – программа специально созданная для высокополигонального моделирования и 3Д скульптинга;
  • Houdini от компании Side Effects Software;
  • Lightwave 3D от компании NewTek;

Modo от компании Luxology;

  • Rhinoceros 3D – программа, специализирующаяся на NURBS моделировании;
  • Cinema 4d от компании Maxon;
  • прочие.

Команда 3Д дизайнеров и моделлеров KOLORO обладает большим опытом в создании 3Д моделей, мы используем различные виды моделирования и различные программы для моделирования объектов. К каждому заказчику у нас индивидуальный подход, и в процессе работы с ним, мы оказываем необходимую поддержку, консультируем по спорным и сопутствующим вопросам. Мы гарантируем высокое качество выполненных нами работ и четкое соблюдение условий и требований клиента.

Свяжитесь с нами по телефону или заполните форму обратной связи для того, чтобы мы могли предложить Вам оптимальную схему выполнения вашего проекта. Отправьте нам свою 3Д модель для просчета стоимости.

Наши контакты: +38(057)-760-26-05; +38(057)-760-26-06; +38(099)-618-87-50; info@koloro.com.ua.

NanoCAD

NanoCAD можно считать очень урезанной и переработанной версией многофункционального AutoCAD. Конечно же, Нанокад не обладает даже близким набором возможностей своего прародителя, но подойдет для решения небольших задач, связанных с двухмерным черчением.

Функции трехмерного моделирования также присутствуют в программе, но они настолько формальны, что рассматривать их как полноценные 3Д-инструменты просто нельзя. Нанокад можно посоветовать тем, кто занимается узкими чертежными задачами или делает первые шаги в освоении чертежной графики, не имея возможности приобрести дорогой лицензионный софт.

Модель

Моделирование в информатике – это составление образа какого-либо реально существующего объекта, который отражает все существенные признаки и свойства. Модель для решения задачи необходима, так как она, собственно, и используется в процессе решения.

В школьном курсе информатики тема моделирования начинает изучаться еще в шестом классе. В самом начале детей необходимо познакомить с понятием модели. Что это такое?

  • Упрощенное подобие объекта;
  • Уменьшенная копия реального объекта;
  • Схема явления или процесса;
  • Изображение явления или процесса;
  • Описание явления или процесса;
  • Физический аналог объекта;
  • Информационный аналог;
  • Объект-заменитель, отражающий свойства реального объекта и так далее.

Модель – это очень широкое понятие, как это уже стало ясно из вышеперечисленного

Важно отметить, что все модели принято делить на группы:

  • материальные;
  • идеальные.

Под материальной моделью понимают предмет, основанный на реально существующем объекте. Это может быть какое-либо тело или процесс. Данную группу принято подразделять еще на два вида:

  • физические;
  • аналоговые.

Такая классификация носит условный характер, ведь четкую границу между двумя этими подвидами провести очень трудно.

Идеальную модель охарактеризовать еще труднее. Она связаны с:

  • мышлением;
  • воображением;
  • восприятием.

К ней можно отнести произведения искусства (театр, живопись, литература и так далее).

Структурирование исходной проблемы. Формулирование проблемы

Структурирование исходной проблемы. Формулирование проблемы. Прежде всего, системный аналитик должен уметь анализировать проблему. Он выполняет изучение и структурирование исходной проблемы, четкое формулирование проблемы.

Анализ проблемы необходимо начинать с детального изучения всех аспектов функционирования

Здесь важно понимание деталей, поэтому надо быть либо специалистом в конкретной предметной области, либо взаимодействовать с экспертами. Рассматриваемая система связана с другими системами, поэтому важно правильно определить задачи

Общая задача моделирования при этом разбивается на частные.

Основное смысловое содержание системного подхода к решению проблем демонстрируется на рис. 3.2.

Системный подход к решению проблем предполагает:

системное рассмотрение сущности проблемы:

  1. обоснование сущности и места исследуемой проблемы;
  2. формирование общей структуры исследуемой системы;
  3. выявление полного множества значащих факторов;
  4. определение функциональных зависимостей между факторами;

построение единой концепции решения проблемы:

  1. исследование объективных условий решения проблемы;
  2. обоснование целей, задач, необходимых для решения проблемы;
  3. структуризация задач, формализация целей;
  4. разработка средств и методов решения проблемы: описание альтернатив, сценариев, решающих правил и управляющих воздействий для отработки в дальнейшем на модели процедур принятия решений;

системное использование методов моделирования:

  1. системная классификация (структуризация) задач моделирования;
  2. системный анализ возможностей методов моделирования;
  3. выбор эффективных методов моделирования.

Рис. 3.2. Содержание системного подхода к решению проблем

2.Точное моделирование в САПРах

Это моделирование основано на операциях, поочередно совершаемых над телом или поверхностью. Модель задается не полигонами, а математическими формулами (не беспокойтесь — вы как пользователь этих формул не видите, если не захотите задать какую-либо формулу сами). Отличие между полигональным моделированием и моделированием в САПРах аналогично отличию растровой графики от векторной. Чтобы получить гладкую модель полигонами, нужно увеличивать количество полигонов — и все равно на каком-то уровне модель будет иметь неровность, даже если вы добавили столько ребер, что компьютер зависает при попытке просмотреть ее. В САПРах же любая криволинейная поверхность абсолютно гладкая при любом приближении, так как задается математически. В том числе и из-за этого модели под производство не делаются в 3Ds max: было бы не очень хорошо, если бы на компьютерной мыши были бы видны следы низкополигонального моделирования!

Посмотрите на эту картинку. Слева — полигональная модель, заданная координатами точек и гранями между ними. Справа — та же модель, выполненная созданием параболы на плоскости и прокручиванием вокруг своей оси.

Видно, что вторая модель идеально гладкая, а гладкость первой ограничена количеством определяющих ее точек.

Из-за того, что модель задается математически, можно моделировать с точностью до долей миллиметра

Это очень важно при проектировании, например, формы под литье на заводе: из-за отклонения в миллиметр в корпус вполне могут не влезть важные детали прибора. Также это важно, если вы хотите распечатать себе на 3D-принтере предмет, стыкующийся с каким-нибудь другим предметом, например, подставку для ножа или держатель карт памяти

Еще одна особенность САПРов — возможность создавать параметрические модели. Это значит, что модель создается последовательностью действий. В любой момент можно откатить создание модели к самому первому вашему действию и изменить параметры, которые вы задавали в нем (например, высота и диаметр цилиндра):

Это, пожалуй, самое удобное в моделировании в САПРах. При правильно построенной модели можно менять любой параметр и модель автоматически перестроится. По сути, при построении создается алгоритм модели, который можно менять в любом месте. Это очень удобно как просто при проектировании, когда нужно исправить свои ошибки, так и в том случае, когда надо замоделировать много подобных друг другу объектов, например, столов разной высоты или решетки с разным количеством перекладин.

Однако САПРы не предназначены для создания сложных органических моделей, как, например, человеческое тело. Чисто теоретически возможно создать в них простейшего персонажа, но это займет огромное количество времени и усилий, несравнимое с полигональным моделированием и скульптингом.

В САПРе Fusion 360 есть режим скульптинга, в котором можно редактировать модель способом, внешне похожим на полигональное моделирование, и при этом сохранять точные размеры и абсолютную гладкость модели. Но даже в нем создавать персонажа игры крайне нецелесообразно.

Вам стоит выбрать моделирование при помощи САПРов, если:

  • Вы проектируете что-то, что позже будет выполнено в реальном мире;
  • Вы не делаете реалистичные модели животных, людей и подобных органических объектов;
  • Вам нужно создать модель, в которой можно изменить один параметр и получить полностью перестроившуюся под него модель, в остальном такую же.

Какие программы подойдут:

  1. Fusion 360
  2. Catia
  3. Inventor
  4. Rhinoceros+Grasshopper
  5. OpenSCAD – бесплатный редактор с открытым кодом

Еще больше полезных статей — на нашем сайте www.makefabricationstudio.ru

Моделирование

Прежде чем рассматривать виды моделирования процессов и явлений, поговорим об их общей классификации. Она очень сложна и запутанна в силу того, что само понятие «модель» имеет много значений в разных областях науки и техники. Классификация возможна с упором на разные основания. Так, она может происходить:

  • по характеру объектов моделирования;
  • по характеру самих моделей;
  • по сферам использования (в физических науках, технике, моделирование психики и т. д.);
  • по уровням моделирования (микроуровень, макроуровень, мезоуровень).

При этом надо понимать, что в этом вопросе никакая классификация не будет достаточно полной. Надо учитывать тот факт, что каких-то конкретных правил, по которым происходит распределение групп моделирования, нет. Чаще всего это опирается на практические, научные или языковые традиции. Гораздо чаще всё решают определенные задачи и условия в конкретном случае.

Всё, что нужно знать про исходные чертежи

Где найти чертежи и на что обращать внимание

Чтобы реализовать задуманное, нужны чертежи автомобиля. Я буду моделировать автомобиль Honda Orthia, Sports Utility Wagon.

Вы можете выбрать любую другую машину — все принципы как построения студии, так и моделирования всего автомобиля будут применимы к любой марке.

Чертежи для Хонды оказались такими же редкими, как и сама машина. Мне пришлось использовать общий чертёж с разрешением 820×549 на 72 dpi. Плюсы этого чертежа в том, что в нём указаны габариты и основные элементы кузова; детали можно будет потом уточнить по референсам. Существенный недостаток — маленькое разрешение картинки.

Чертёж Honda Orthia, Sports Utility Wagon: для создания виртуальной студии у нас есть только габариты и основные элементы

Вообще же чертежи искать достаточно просто, существуют даже специальные ресурсы с подборкой хороших чертежей — как платных, так и бесплатных.

Как подготовить чертежи в Photoshop к переносу в 3ds Max

Перед тем как перейти непосредственно в 3ds Max, давайте используем Photoshop, чтобы подготовить чертёж. Смысл подготовки чертежей в том, чтобы проверить пропорции автомобиля и соответствие основных габаритов между всеми проекциями.

Откройте чертежи в Photoshop.

Чтобы проверить пропорции автомобиля, воспользуйтесь направляющими, которые можно вытянуть со стороны линейки. Если у вас вдруг не оказалось линейки, нажмите сочетание клавиш Ctrl + R.

Проверяем пропорции чертежа

Теперь нужно выставить направляющие по габаритам автомобиля на проекциях; при этом должна совпадать высота на всех проекциях, кроме вида сверху. Его нужно соотнести по ширине для вида сзади и спереди и по длине для вида сбоку.

Особо пытливые могут прокинуть направляющие по центру для вида спереди и сзади — в основном это нужно для чертежей с большим разрешением, чтобы проверить симметричность и размеры относительно оси. В моём случае это бессмысленно, я буду опираться исключительно на габариты, с которыми у меня на исходном чертеже тоже есть проблемы.

Чертёж оказался не очень точным: есть расхождения размеров

В отмеченных выше зонах мы видим расхождение и несоответствие размеров относительно направляющих как по высоте на проекциях сбоку и сзади, по длине на проекциях сбоку и сверху, так и по ширине на проекциях сзади и спереди. Необходимо это устранить путем выделения, сдвига и масштабирования проекций.

Я сделал следующее: перенёс две проекции сзади и спереди на отдельные слои, а проекцию сверху выделил и подвинул слегка влево, ровно до совпадения с направляющими.

Переносим проекции спереди и сзади на отдельный слой, сдвигаем проекцию сверху до совпадения с направляющими

Перенесённые проекции на отдельных слоях я масштабировал и подогнал под нужную высоту и ширину.

Получилось так:

Теперь все габариты в рамках направляющих

Теперь габариты машины не выходят за пределы направляющих, отсутствуют зазоры. Проекции сзади и спереди я сместил к правому краю чертежа, так оказалось проще масштабировать. Также я набросил направляющие на проекцию сверху, чтобы её в дальнейшем было удобнее кадрировать.

После того как габариты машины отображаются корректно, создайте новый слой поверх всёх слоёв, которые у вас есть. Залейте его светло-серым цветом #c9c9c9. Режим наложения установите Darken (Затемнение).

Вы можете использовать любой другой привычный вам способ затемнения: например, изменить уровни яркости и контрастности.

Заливаем чертёж серым цветом

Нужно это для того, чтобы в дальнейшем белый фон не сливался с белыми рёбрами при моделировании.

Системный подход к созданию модели

В каком классе школьной программы изучается моделирование? Информатика 9 класса знакомит учеников с данной темой более подробно. Именно в этом классе ребенок узнает о системном подходе моделирования. Предлагаем об этом поговорить немного подробнее.

Начнем с понятия «система». Это группа взаимосвязанных между собой элементов, которые действуют совместно для выполнения поставленной задачи. Для построения модели часто пользуются системным подходом, так как объект рассматривается как система, функционирующая в некоторой среде. Если моделируется какой-либо сложный объект, то систему принято разбивать на более мелкие части – подсистемы.

Классификация по характеру моделей

Виды методов моделирования довольно разнообразны, поэтому мы будем рассматривать не одну, а несколько классификаций. Главнейшая из них касается распределения по характеру моделей:

  1. Знаковое моделирование, в котором объектом является чертеж, схема или формула. Такие модели стали довольно популярны после развития ЭВМ.
  2. Мысленное моделирование, которое заключается в том, что мысли становятся наглядными. Для примера можно взять известную модель атома, которую предложил Нильс Бор.
  3. Аналоговое моделирование, при котором оригинал и сама модель описываются при помощи одного и того же математического соотношения. Для примера можно привести электрические модели, которые просто незаменимы при исследовании механических явлений.
  4. Предметное моделирование является самым популярным. Оно заключается в том, что в качестве модели могут выступать физические, геометрические, функциональные или геометрические свойства объекта. Для примера приведем модель корпуса швейной машинки или модель сооружения.
  5. Модельный эксперимент. Этот вид стоит обособленно, так как в таком случае в эксперименте участвует не сам объект, а его модель, наделенная всеми необходимыми качествами. Этот метод идеально демонстрирует, насколько условна грань между эмпирическим и теоретическим познанием.

Математическая модель

Какие еще виды моделей изучаются в информатике? Информационное моделирование и математическое (алгоритмическое) принято разделять. Хотя, как говорилось уже ранее, границы между вербальными, математическими и информационными моделями весьма условны.

Если говорить простым языком, то математическая модель описывает любую ситуацию с математической точки зрения. Не замечая для себя, мы занимаемся математическим моделированием ежедневно. Например: мама отправляет ребенка за хлебом и молоком. Она знает сколько стоят данные продукты в магазине, расположенном рядом с домом. Теперь необходимо посчитать сколько денег дать ребенку. Предположим, молоко стоит 75 рублей и 50 копеек, а хлеб – 30 рублей 20 копеек. Вся покупка обойдется в 105 рублей, 70 копеек (75,5+30,2). Это и есть пример математической модели.

Цели моделирования

Моделирование в информатике – это очень важный этап, так как он преследует массу целей. Сейчас предлагаем с ними познакомиться.

В первую очередь моделирование помогает познать окружающий нас мир. Испокон веков люди накапливали полученные знания и передавали их своим потомкам. Таким образом появилась модель нашей планеты (глобус).

В прошлые века осуществлялось моделирование несуществующих объектов, которые сейчас прочно закрепились в нашей жизни (зонт, мельница и так далее). В настоящее время моделирование направлено на:

  • выявление последствий какого-либо процесса (увеличения стоимости проезда или утилизации химических отходов под землей);
  • обеспечение эффективности принимаемых решений.

Аналитический способ представления задачи 1

Аналитический явный способ

Эта модель весьма далека от реальности. Что-либо изучить на ней представляется
проблематичным, так как из неё можно найти только время
T
и место встречи
S.
Идеализация заключается в том, что дорога считается идеально прямой, без
уклонов и подъёмов, скорости объектов считаются постоянными, желания объектов
не меняются, силы безграничны, отсутствуют помехи для движения, модель не
зависит от величин
D,
V1,
V2
(они могут быть сколь угодно большими или малыми).

T1 := D/(V1 + V2)
S1 := V1 · T1

Реальность обычно не имеет ничего общего с такой постановкой задачи. Но за счёт
большой идеализации (идеализации большого порядка) получается очень простая
модель, которая может быть разрешена в общем виде (аналитически)
математическими способами. Так формулируются чаще всего алгоритмические модели,
где протянута цепочка вычислений от исходных данных к выходу. Поэтому мы
применили в записи знак присваивания
(:=).
После вычисления правой части выражения её значение присваивается переменной,
стоящей в левой части. Далее значение этой переменной применено в правой части
следующего выражения. Схематически это выглядит так, как показано
на
рис. 1.18.

Рис. 1.18. Схема решения задачи о встрече(аналитический явный способ)

Аналитический неявный способ

В данной формулировке за счёт использования знака уравнивания получена связь
переменных
f(TV1V2DS) = 0
в виде системы уравнений. Устанавливая знак «?» на различные
переменные, можно формулировать при необходимости целый ряд произвольных задач,
например так:

T1 · (V1 + V2) = D
S1 = V1 · T1
T1 = ?

При этом задачи формулируются пользователем и не предусматриваются специально
моделировщиком. То есть модель имеет вид объекта. Мы получили более
качественную модель. Идеализация её велика, но за счёт неявной формы записи
появилась возможность изменения задачи, изучения на ней целого ряда проблем.

Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Степан Волков
Наш эксперт
Написано статей
141
Ссылка на основную публикацию
Похожие публикации