Coloque as etapas da modelagem computacional na ordem correta. Estrutura e principais etapas do processo de modelagem

Modelar é um processo criativo. É muito difícil colocá-lo num quadro formal. Na forma mais geral, pode ser apresentado passo a passo da seguinte forma.

Estágio I. Formulação do problema

Cada vez que um problema específico é resolvido, tal esquema pode sofrer algumas alterações: algum bloco pode ser removido ou melhorado. Todas as etapas são determinadas pela tarefa e pelos objetivos da modelagem.

No sentido mais geral, uma tarefa é um problema que precisa ser resolvido. O principal é definir o objeto de modelagem e entender qual deve ser o resultado.

Com base na natureza da formulação, todos os problemas podem ser divididos em dois grupos principais. O primeiro grupo inclui tarefas nas quais é necessário estudar como as características de um objeto mudam sob alguma influência sobre ele. Esta formulação do problema é normalmente chamada de “o que acontecerá se...”. O segundo grupo de tarefas tem a seguinte formulação generalizada: que impacto deve ser causado no objeto. para que seus parâmetros satisfaçam alguma condição dada? Esta formulação do problema é muitas vezes chamada de “como fazer para que...”.

Os objetivos da simulação são determinados pelos parâmetros de projeto do modelo. Na maioria das vezes, trata-se de uma busca por uma resposta à questão colocada na formulação do problema. Em seguida, eles passam para uma descrição do objeto ou processo. Nesta fase são identificados os fatores dos quais depende o comportamento do modelo. Na modelagem em planilhas, apenas os parâmetros que possuem características quantitativas podem ser levados em consideração. Às vezes, o problema já pode ser formulado de forma simplificada, e define claramente os objetivos e define os parâmetros do modelo que precisam ser levados em consideração.

Ao analisar um objeto, é necessário responder à seguinte questão: o objeto ou processo em estudo pode ser considerado como um todo ou é um sistema composto por objetos mais simples? Se for um todo único, então você pode passar para a construção de um modelo de informação.Se for um sistema, você precisa passar para a análise dos objetos que o compõem e determinar as conexões entre eles.

Principais objetivos da modelagem:

Entenda como funciona um objeto específico, sua estrutura, propriedades, leis de desenvolvimento.

Aprenda a controlar um objeto sob determinadas condições.

Preveja as consequências de um determinado impacto em um objeto.

Estágio II. Desenvolvimento de modelo

Com base nos resultados da análise do objeto, é compilado um modelo de informação. Descreve detalhadamente todas as propriedades de um objeto, seus parâmetros, ações e relacionamentos.

A seguir, o modelo de informação deve ser expresso em uma das formas simbólicas. Considerando que trabalharemos em ambiente de planilha, o modelo de informação deve ser convertido em matemático. Com base em informações e modelos matemáticos, é compilado um modelo computacional em forma de tabelas, nas quais se distinguem três áreas de dados: dados iniciais, cálculos intermediários, resultados. Os dados de origem são inseridos manualmente. Os cálculos, tanto intermediários quanto finais, são realizados por meio de fórmulas escritas de acordo com as regras das planilhas.

Estágio III. Experimento de computador

Para dar vida a novos desenvolvimentos de design, introduzir novas soluções técnicas na produção ou testar novas ideias, é necessária uma experiência. No passado recente, tal experiência poderia ser realizada em condições de laboratório em instalações especialmente criadas para ela, ou in situ, ou seja, em uma amostra real do produto, submetendo-o a todos os tipos de testes. Isso requer grandes custos de material e tempo. Estudos computacionais de modelos vieram em socorro. Ao realizar um experimento computacional, a exatidão dos modelos é verificada. O comportamento do modelo é estudado sob vários parâmetros do objeto. Cada experimento é acompanhado por uma compreensão dos resultados. Se os resultados de um experimento computacional contradizem o significado do problema que está sendo resolvido, então o erro deve ser procurado em um modelo escolhido incorretamente ou no algoritmo e método para resolvê-lo. Após identificar e eliminar os erros, o experimento computacional é repetido.

Estágio IV. Análise dos resultados da simulação.

A etapa final da modelagem é a análise do modelo. Com base nos dados de cálculo obtidos, verificamos até que ponto os cálculos correspondem aos nossos objetivos de compreensão e modelagem. Nesta fase são determinadas recomendações para melhoria do modelo adotado e, se possível, do objeto ou processo.

A modelagem de sistemas (simulação) deve seu nascimento ao prof. Instituto de Tecnologia de Massachusetts (EUA) a J. Forrester, que primeiro utilizou este método para modelar a produção e as atividades econômicas de uma empresa. O método de dinâmica de sistemas ganhou maior popularidade no início dos anos 70, após o aparecimento dos trabalhos de J. Forrester e D. Meadows sobre modelagem global nos projetos de desenvolvimento global “World-2” e “World-3”. A disponibilidade de uma abordagem para a construção de modelos matemáticos e a aplicabilidade de ideias de dinâmica de sistemas para resolver uma ampla gama de problemas em ecologia, economia e demografia contribuíram para a introdução generalizada da modelagem de simulação em vários campos do conhecimento.

Sistema de simulaçãoé um conjunto de modelos que simulam o fenômeno em estudo, aliado a bancos de dados, capacidade de visualização e análise dos resultados obtidos para tomada de decisão.

Um dos fundadores nacionais da modelagem de sistemas, o acadêmico N.N. Moiseev observou que a simulação se tornou um dos meios mais importantes de análise de sistemas. A imitação é um exemplo bem-sucedido de combinação de matemática e conhecimento de um especialista (especialista) em uma área específica. Uma das principais áreas da modelagem de sistemas é a capacidade de planejar experimentos de máquina para resolver problemas atribuídos. Para tanto, são criados modelos que imitam a realidade.

A modelagem de simulação da dinâmica do sistema consiste em uma série de etapas:

Formulação das metas e objetivos da modelagem;

Construindo um diagrama conceitual do modelo;

Formalização do modelo;

Implementação de software;

Identificação dos parâmetros do modelo;

Verificação de modelo;

Previsão e tomada de decisão.

A construção de modelos, via de regra, tem uma natureza iterativa, envolvendo interação ativa entre especialistas no assunto (biólogos, ecologistas, geógrafos, etc.) e matemáticos (“modeladores”) em vários estágios da construção do modelo. Vejamos as etapas de criação de um modelo com mais detalhes.

Formulação das metas e objetivos da modelagem

Qualquer modelagem começa com a formulação do problema, definindo o objetivo geral do estudo. Em seguida, a partir do objetivo geral do estudo, passam para a lista de questões que precisam ser respondidas durante o processo de modelagem. Para descrever um fenômeno natural (objeto), vários modelos podem ser utilizados (múltiplas opções de modelagem). Deve-se lembrar que cada modelo é apenas uma aproximação, com vários graus de precisão ou detalhe, do objeto natural em questão e, neste aspecto, as capacidades de modelagem são limitadas. A tarefa do pesquisador é selecionar o melhor modelo em cada caso específico e ser capaz de interpretar os resultados obtidos.

Um dos pontos importantes desta etapa é uma análise significativa das ideias teóricas sobre o objeto modelado, da experiência existente (inclusive negativa) na construção de modelos análogos ou semelhantes.

O sucesso da modelagem, além dos estudos teóricos, é em grande parte determinado pelas capacidades de suporte de informações aos modelos de simulação, uma vez que a falta de dados necessários para a construção de um modelo pode anular todos os esforços para criá-lo. A modelação geográfica requer informação detalhada que tenha em conta, sempre que possível, a diversidade da estrutura paisagística do território.

Construindo um Diagrama de Modelo Conceitual

A construção de um diagrama de modelo conceitual inclui:

a) descrição da estrutura do modelo;

b) identificação das principais variáveis ​​do modelo;

c) determinação dos limites do sistema modelado;

d) determinação do intervalo de predição e etapa de modelagem;

e) determinar a precisão da simulação.

A descrição da estrutura do modelo consiste em listar todos os elementos (blocos) do sistema modelado e as conexões entre eles. Graficamente, o modelo é apresentado como gráfico ou fluxograma.

A identificação das principais variáveis ​​do modelo está diretamente relacionada à determinação dos limites do sistema modelado. Assim, o modelo distingue variáveis ​​internas (endógenas) e externas (ecogênicas) dependendo dos limites selecionados do sistema. Dentro dos limites, o sistema é considerado fechado. O fechamento de um sistema é um conceito relativo, determinado pela formulação específica do problema a ser resolvido. Conexões (materiais, energéticas e informações) são estabelecidas entre as variáveis ​​do modelo.

Esta etapa de modelagem é talvez a mais popular entre geógrafos e ecologistas. Às vezes, esse tipo de modelagem é chamado de construção de um modelo de equilíbrio conceitual.

A estruturação de modelos gráficos deve proporcionar a possibilidade de construção de um modelo de sinais (algorítmico). É nesta fase que a interação entre o “especialista no assunto” e o “designer do modelo” torna-se especialmente importante.

A etapa de simulação é determinada pelo intervalo de simulação. Se o intervalo de modelagem for de dezenas de anos, a etapa será definida como 1 ano; se uma previsão sazonal estiver sendo construída, a etapa de modelagem será definida como 1 dia. Acredita-se que dentro da etapa o parâmetro modelado permaneça constante.

Formalização do modelo

A formalização do modelo consiste em determinar as dependências analíticas entre as variáveis ​​do modelo. Qualquer modelo, via de regra, é baseado na lei de conservação da matéria e da energia, que é escrita na forma de equações de equilíbrio, e as equações de equilíbrio podem ser apresentadas tanto na forma algébrica quanto na forma de equações diferenciais, incluindo diferenciais parciais equações. O sistema de equações de equilíbrio é complementado por uma série de dependências empíricas, geralmente em forma algébrica. O sistema de equações é resolvido por métodos matemáticos conhecidos.

Lições objetivas:

• Educacional:
  • atualização de conhecimentos sobre os principais tipos de modelos;
  • estudar as etapas da modelagem;
  • desenvolver a capacidade de transferir conhecimento para uma nova situação.
  • consolidar os conhecimentos adquiridos na prática.
• Desenvolvimento:
  • desenvolvimento do pensamento lógico, bem como a capacidade de destacar o principal, comparar, analisar, generalizar.
• Educacional:
  • cultivar a vontade e a perseverança para alcançar os resultados finais.

Tipo de aula: aprendendo novo material.

Métodos de ensino: palestra, explicativa e ilustrativa (apresentação), levantamento frontal, trabalho prático, teste

Formas de trabalho: trabalho em grupo, trabalho individual.

Meios de educação: material didático, tela demonstrativa, apostilas.

DURANTE AS AULAS

I. Momento organizacional

Preparação para a aula: saudação, verificação da prontidão dos alunos para o trabalho.

II. Preparação para atividades ativas na fase principal da aula

Anúncio do plano de trabalho da aula.

Atualização de conhecimento de referência

Os alunos respondem a perguntas do teste sobre o tema “Tipos de modelos”

1. Determine quais dos modelos listados são materiais e quais são informativos. Indique apenas os números dos modelos dos materiais.

A) Maquete de decoração de uma produção teatral.
B) Esboços de figurinos para uma apresentação teatral.
B) Atlas geográfico.
D) Modelo volumétrico de uma molécula de água.
E) A equação de uma reação química, por exemplo: CO 2 + 2NaOH = Na 2 CO 2 3 + H 2 O.
E) Modelo de esqueleto humano.
G) Fórmula para determinação da área de um quadrado de lado h: S = h 2 .
H) Horário do trem.
I) Locomotiva a vapor de brinquedo.
K) Mapa do metrô.
K) Índice do livro.

2. Para cada modelo da primeira coluna, determine de que tipo é (segunda coluna):

3. Determine qual aspecto do objeto original está sendo modelado nos exemplos dados.

4. Quais dos seguintes modelos são dinâmicos?

A) Mapa da área.
B) Desenho animado amigável.
C) Um programa que simula o movimento dos ponteiros do mostrador na tela.
D) Plano de ensaio.
D) Gráfico das mudanças na temperatura do ar durante o dia.

5. Quais dos seguintes modelos estão formalizados?

A) Fluxograma do algoritmo.
B) Receita culinária.
C) Descrição da aparência de um personagem literário.
D) Desenho de montagem do produto.
D) Formulário de livro na biblioteca.

6. Quais dos seguintes modelos são probabilísticos?

Uma previsão do tempo.
B) Relatório sobre as atividades do empreendimento.
B) Diagrama de operação do dispositivo.
D) Hipótese científica.
D) Índice do livro.
E) Plano de eventos dedicados ao Dia da Vitória.

7. O tipo do seguinte modelo está corretamente definido: “O gráfico da variação esperada da temperatura diária do ar é um modelo dinâmico formalizado do comportamento deste indicador meteorológico, destinado à previsão de curto prazo”?

A) Sim.
B) Não.

8. Quais das afirmações são verdadeiras?

A) A fórmula de uma reação química é um modelo de informação.
B) O índice do livro é um modelo probabilístico não formalizado de registro de seu conteúdo.
C) Um gás ideal em física é um modelo imaginário que simula o comportamento de um gás real.
D) Projeto da casa - um modelo probabilístico de referência gráfica que descreve a aparência do objeto.

9. Para cada modelo, determine seu tipo de acordo com sua função no gerenciamento do objeto de modelagem.

Folha de respostas do aluno para o teste “Tipos de Modelos”

Sobrenome, nome, turma__________________________________________

Fonte:Beshenkov S.A., Rakitina E.A. Resolvendo problemas típicos de modelagem. //Informática na escola: Suplemento da revista “Informática e Educação”, nº 1–2005. M.: Educação e Informática, 2005. – 96 p.: il.

4. Aprendendo novo material

Discurso de abertura do professor: “Continuamos trabalhando no tema “Modelos e Simulação”. Hoje veremos as principais etapas da modelagem.”
Estudando material novo sobre o tema: “Principais etapas da modelagem”, por meio de apresentação ( Anexo 1 ).

Estágio I. Formulação do problema

A etapa de formulação do problema é caracterizada por três pontos principais: descrição do problema, determinação dos objetivos da modelagem.

Descrição da tarefa

Ao descrever um problema, um modelo descritivo é criado usando linguagens naturais e imagens. Usando um modelo descritivo, você pode formular suposições básicas usando as condições do problema.
Com base na natureza da formulação, todos os problemas podem ser divididos em dois grupos principais.
PARA primeiro grupo podemos incluir tarefas nas quais é necessário estudar como as características de um objeto mudarão sob alguma influência sobre ele: “o que acontecerá se?..”. . Por exemplo, será doce se você colocar duas colheres de chá de açúcar no chá?
Segundo grupo O problema tem a seguinte formulação: que impacto deve ser causado no objeto para que seus parâmetros satisfaçam alguma condição dada? Esta formulação do problema é muitas vezes chamada de “como fazer para que...”. Por exemplo, qual deve ser o volume de um balão cheio de hélio para subir com uma carga de 100 kg?
Terceiro grupo Estas são tarefas complexas. Um exemplo de tal abordagem integrada é resolver o problema de obtenção de uma solução química de uma determinada concentração:

Um problema bem colocado é aquele em que:

• todas as conexões entre os dados iniciais e o resultado são descritas;
• todos os dados iniciais são conhecidos;
• existe uma solução;
• o problema tem apenas uma solução.

Objetivo da modelagem

Definir o propósito da modelagem permite estabelecer claramente quais dados de entrada são importantes, quais não são importantes e o que deve ser obtido como saída.

Formalização da tarefa

Para resolver qualquer problema por meio de um computador, é necessário apresentá-lo em uma linguagem estrita e formalizada, por exemplo, utilizando a linguagem matemática de fórmulas algébricas, equações ou desigualdades. Além disso, de acordo com o objetivo, é necessário selecionar parâmetros que são conhecidos (dados iniciais) e que precisam ser encontrados (resultados), levando em consideração as restrições aos valores permitidos dessas propriedades.
Porém, nem sempre é possível encontrar fórmulas que expressem o resultado através dos dados iniciais. Nesses casos, métodos matemáticos aproximados são utilizados para obter o resultado com uma determinada precisão.

Estágio II. Desenvolvimento de modelo

O modelo de informação do problema permite tomar uma decisão sobre a escolha de um ambiente de software e apresentar claramente o algoritmo para construção de um modelo computacional.

Modelo de informação

1. Selecione o tipo de modelo de informação;
2. Determine as propriedades essenciais do original que precisam ser incluídas no modelo, descarte
   sem importância (para esta tarefa);
3. Construir um modelo formalizado é um modelo escrito em uma linguagem formal (matemática, lógica, etc.) e refletindo apenas as propriedades essenciais do original;
4. Desenvolva um algoritmo para o modelo. Um algoritmo é uma ordem claramente definida de ações que precisam ser executadas para resolver um problema.

Modelo de computador

Um modelo de computador é um modelo implementado usando um ambiente de software.
O próximo passo é transformar o modelo de informação em um modelo computacional, ou seja, expressá-lo em uma linguagem legível por computador. Existem várias maneiras de construir modelos de computador, incluindo:
– criação de um modelo computacional em forma de projeto em uma das linguagens de programação;
– construir um modelo de computador usando planilhas, sistemas de desenho auxiliados por computador ou outros aplicativos. A escolha do ambiente de software determina o algoritmo de construção de um modelo computacional, bem como a forma de sua apresentação.

Estágio III. Experimento de computador

Experimentaré um estudo do modelo nas condições que nos interessam.
O primeiro ponto de um experimento computacional é testar o modelo computacional.
Testeé um teste de um modelo em dados iniciais simples com um resultado conhecido.
Para verificar a exatidão do algoritmo de construção do modelo, é utilizado um conjunto de teste de dados iniciais, cujo resultado final é conhecido antecipadamente.
Por exemplo, se você usa fórmulas de cálculo na modelagem, então você precisa selecionar várias opções para os dados iniciais e calculá-los “manualmente”. Depois que o modelo for construído, você testa com os mesmos dados de entrada e compara os resultados da simulação com os dados calculados. Se os resultados coincidirem, então o algoritmo está correto; caso contrário, os erros devem ser eliminados.
Se o algoritmo do modelo construído estiver correto, você poderá passar para o segundo ponto do experimento computacional - conduzindo um estudo do modelo computacional.
Na realização de uma pesquisa, caso exista um modelo computacional em forma de projeto em uma das linguagens de programação, ele precisa ser lançado, inserir os dados iniciais e obter os resultados.
Se um modelo de computador for examinado, por exemplo, em uma planilha, um quadro ou gráfico poderá ser construído.

Estágio IV. Análise dos resultados da simulação

O objetivo final da modelagem é analisar os resultados obtidos. Esta etapa é decisiva - continuar a pesquisa ou terminá-la.
A base para o desenvolvimento de uma solução são os resultados de testes e experimentos. Se os resultados não corresponderem aos objetivos da tarefa, significa que foram cometidos erros ou imprecisões nas etapas anteriores. Isso pode ser uma formulação incorreta do problema, ou erros nas fórmulas, ou uma escolha malsucedida do ambiente de modelagem, etc. Caso sejam identificados erros, o modelo precisa ser ajustado, ou seja, retornar a uma das etapas anteriores. O processo é repetido até que os resultados experimentais atendam aos objetivos da modelagem.

V. Consolidação do material estudado

1). Questões para discussão em aula:

– Cite os dois principais tipos de problemas de modelagem.
– Liste os propósitos de modelagem mais conhecidos.
– Que características do adolescente são importantes para as recomendações na escolha de uma profissão?
– Por que motivos o computador é amplamente utilizado na modelagem?
– Cite as ferramentas de modelagem computacional que você conhece.
– O que é um experimento de computador? Dê um exemplo.
– O que é teste de modelo?
– Que erros ocorrem durante o processo de modelagem? O que você deve fazer quando um erro é descoberto?
– Qual é a análise dos resultados da modelagem? Que conclusões geralmente são tiradas?

2) Tarefa. Faça a caixa maior com um pedaço quadrado de papelão.

VI. Resumindo a lição

Analise os trabalhos dos alunos e anuncie as notas dos trabalhos em sala de aula.

VII. Tarefa de auto-estudo

Escreva um breve resumo da lição e estude-o.

Etapas do processo de modelagem

Em geral, o processo de modelagem consiste em várias etapas:

1. Descrição objeto de modelagem. Para isso, estuda-se a estrutura dos fenômenos que compõem o processo real. Como resultado deste estudo, surge uma descrição significativa do processo, na qual é necessário apresentar, da forma mais clara possível, todos os padrões necessários. A partir desta descrição segue-se encenação problema aplicado. A declaração do problema determina os objetivos da modelagem, a lista de quantidades necessárias e a precisão necessária. Além disso, a formulação pode não ter uma formulação matemática estrita.

Uma descrição significativa serve como base para a construção esquema formalizado– um elo intermediário entre uma descrição significativa e um modelo matemático. Nem sempre é desenvolvido, mas quando, devido à complexidade do processo em estudo, a transição direta de uma descrição significativa para um modelo matemático torna-se impossível. A forma de apresentação do material também deve ser verbal, mas deve haver formulação matemática precisa do problema de pesquisa, características do processo, sistema de parâmetros, dependências entre características e parâmetros.

2. Seleção de modelo, que capta bem as propriedades essenciais do original e é fácil de pesquisar. A transformação de um esquema formalizado em modelo matemático é realizada por meio de métodos matemáticos sem o influxo de informações adicionais. Nesta fase, todas as relações são escritas na forma analítica, as condições lógicas são escritas na forma de desigualdades e a forma analítica é dada a todas as informações, se possível. Ao construir uma descrição matemática, são utilizadas equações de vários tipos: equações algébricas (modos estacionários), equações diferenciais ordinárias (objetos não estacionários), equações diferenciais parciais são usadas para descrever matematicamente a dinâmica de objetos com parâmetros distribuídos. Se o processo tiver propriedades determinísticas e estocásticas, serão utilizadas equações integro-diferenciais).

3. Estudo de modelo. Neste caso, todas as ações são realizadas sobre o modelo e visam diretamente a obtenção de conhecimento sobre este objeto, ao estabelecer as leis do seu desenvolvimento. Uma vantagem importante da pesquisa de modelos é a capacidade de repetir muitos fenômenos para diferentes condições iniciais e com diferentes padrões de suas mudanças ao longo do tempo.

4. Interpretação de resultados. Nesta fase, considera-se a questão da transferência dos valores obtidos do modelo matemático para o objeto real de estudo. O pesquisador está interessado nas propriedades do objeto que é substituído pelo modelo. A possibilidade dessa tradução do conhecimento existe devido à presença de uma certa correspondência entre os elementos e relações do modelo e os elementos e relações do original. Essas conexões são estabelecidas durante o processo de modelagem. Ao utilizar um modelo matemático, deve-se ter em mente a questão da precisão dos resultados - o grau de adequação da descrição do objeto.

O sucesso do uso da modelagem matemática depende de quão bem o modelo foi construído, da adequação, do grau de conhecimento do modelo e da facilidade de operação com ele. A utilização de computadores na modelagem matemática permite estudar, sob quaisquer condições, a variação de parâmetros e indicadores de fatores externos para obter quaisquer condições, incl. e não implementado em experimentos em grande escala. Isto implica a possibilidade de obter respostas a muitas questões que surgem na fase de desenvolvimento e concepção de objetos sem a utilização de outros métodos mais complexos.

Etapas do processo de modelagem – conceito e tipos. Classificação e características da categoria “Etapas do processo de modelagem” 2017, 2018.

Tópico 2. Principais etapas da modelagem

Plano:

1. Formalização
2. Estágios de modelagem
3. Modelagem de metas.

1. Formalização

Antes de construir um modelo de um objeto (fenômeno, processo), é necessário identificar os elementos constituintes desse objeto e as conexões entre eles (realizar uma análise do sistema) e “traduzir” (exibir) a estrutura resultante em alguma forma pré-determinada - formalizar informações.

Formalização - é o processo de identificar a estrutura interna de um objeto, fenômeno ou processo e traduzi-la em uma estrutura de informação específica- forma.

A modelagem de qualquer sistema é impossível sem formalização preliminar. Na verdade, a formalização é a primeira e muito importante etapa do processo de modelagem. Os modelos refletem o que há de mais essencial nos objetos, processos e fenômenos que estão sendo estudados, com base no propósito declarado da modelagem. Esta é a principal característica e objetivo principal dos modelos.

Exemplo. Sabe-se que a força dos tremores costuma ser medida em uma escala de dez pontos. Na verdade, trata-se do modelo mais simples para avaliar a força deste fenômeno natural. Na verdade, a relação “mais forte”, que opera no mundo real, é aqui formalmente substituída pela relação “mais”, que tem significado no conjunto dos números naturais: o terremoto mais fraco corresponde ao número 1, o mais forte - 10. O conjunto ordenado de 10 números resultante é um modelo que dá uma ideia da força dos tremores.

2. Estágios de modelagem

Antes de iniciar qualquer trabalho, é necessário imaginar claramente o ponto de partida e cada ponto da atividade, bem como suas etapas aproximadas. O mesmo pode ser dito sobre a modelagem. O ponto de partida aqui é um protótipo. Pode ser um objeto ou processo existente ou projetado. A etapa final da modelagem é a tomada de decisão com base no conhecimento sobre o objeto.

A cadeia fica assim:

Exemplos.

A modelagem na criação de novos meios técnicos pode ser considerada usando o exemplo da história do desenvolvimento da tecnologia espacial.

Para realizar o voo espacial, dois problemas tiveram que ser resolvidos: superar a gravidade e garantir o avanço no espaço sem ar. Isaac Newton falou sobre a possibilidade de superar a gravidade da Terra no século XVII. K. E. Tsiolkovsky propôs a criação de um motor a jato para movimento no espaço, que utiliza combustível de uma mistura de oxigênio líquido e hidrogênio, que libera energia significativa durante a combustão. Ele compilou um modelo descritivo bastante preciso da futura espaçonave interplanetária com desenhos, cálculos e justificativas.Menos de meio século se passou antes que o modelo descritivo de K. E. Tsiolkovsky se tornasse a base para a modelagem real no departamento de design sob a liderança de S. P. Korolev. Em experimentos em grande escala, foram testados vários tipos de combustível líquido, o formato de um foguete, um sistema de controle de vôo e suporte de vida para astronautas, instrumentos para pesquisa científica, etc.. O resultado da modelagem versátil foram poderosos foguetes que lançaram a Terra artificial satélites, navios com astronautas a bordo e estações espaciais.

Vejamos outro exemplo. Químico famoso do século XVIII. Antoine Lavoisier, estudando o processo de combustão, realizou inúmeras experiências. Ele simulou processos de combustão com diversas substâncias, que aqueceu e pesou antes e depois do experimento. Descobriu-se que algumas substâncias ficam mais pesadas após o aquecimento. Lavoisier sugeriu que algo foi adicionado a essas substâncias durante o processo de aquecimento. Assim, a modelagem e posterior análise dos resultados levaram à definição de uma nova substância - o oxigênio, à generalização do conceito de “combustão”, explicaram muitos fenômenos conhecidos e abriram novos horizontes para pesquisas em outras áreas da ciência, em particular na biologia, uma vez que o oxigênio acabou sendo um dos principais componentes da respiração e do metabolismo energético de animais e plantas.

Modelar é um processo criativo. É muito difícil colocá-lo num quadro formal. Na sua forma mais geral, pode ser apresentado em etapas, conforme mostrado no diagrama:

Estágios de modelagem

Ao resolver um problema específico, este esquema pode sofrer algumas alterações: alguns blocos serão removidos ou melhorados, outros serão adicionados. O conteúdo das etapas é determinado pela tarefa e pelos objetivos da modelagem.

Consideremos as principais etapas da modelagem com mais detalhes.

EstágioI. Declaração do problema

Uma tarefa é um problema que precisa ser resolvido. Na fase de definição da tarefa é necessário:

1) descreva a tarefa,

2) determinar os objetivos da modelagem,

3) analisar um objeto ou processo.

Descrição da tarefa.

A tarefa é formulada em linguagem comum e a descrição deve ser clara. O principal aqui é definir o objeto de modelagem e entender qual deve ser o resultado.