воскресенье, 22 апреля 2012 г.

Механические байки. введение

Начинаю цикл сообщений, на сколько сообщения и сам цикл будут большими в какой-то мере зависит от Вас уважаемые читатели. Если окажется, что Вам сие не интересно - значит отложим до лучших времен. Была мысль назвать как-то более красиво, но "Популярная Механика" уже занята, а претендовать на "Занимательную" так и подавно не мне.
Все рассказы из цикла тем или иным образом связаны с нашими проектами, с вопросами, которые возникали у нас, у заказчиков, просто у вольных (не вольных) слушателей на конференциях, семинарах  (особенно последних) и пр. Если по ходу повествования у Вас будут вопросы - постараюсь ответить на них.
image
Общий подход, которому мы обычно следуем заключается в том, что в круговороте реальный объект (R), математическая (физическая) модель (М), численная модель (N) и экспериментальная (E), имеют привычку врать все кроме реального объекта. Но проблема в том, что если объект еще только разрабатывается - то его нет и он подтвердить ничего не может. Но даже когда он есть, он похож на того больного, которому плохо. Ну просто жуть как плохо, а где не понятно. Везде болит, так что прям вот сразу помирает. Т.е. по сути он либо не может сказать, либо тоже врет.
 
Но и реальный объект и все модели  на самом деле должны стремиться к максимальному соответствию друг другу. Или по другому - расхождение между ними должно быть минимально. Маленькая поправка, но зачастую существенная.
Грубо говоря реальный объект, мат.модель, числ.модель и эксп. модель - это один и тот же человек утром, днем, вечером и ночью. И если фотографии человека в разное время суток могут отличаться и достаточно сильно (особенно если человек с похмелья), то всякие там отпечатки пальцев, анализ крови, ДНК и пр. - точно скажут, что перед нами одно лицо гражданской наружности.
Ну а так, как всякие там анализы ДНК вещь конечно точная, но жуть какая дорогая, то стараемся по максимуму "проверять по фотографии".
 
Почему было сказано, что врут все? О реальном объекте сказали выше, по сему перейдем к моделям. Начнем с конца цепочки.
Экспериментальная модель - стандартный способ проверки всех мат.моделей, расчетов теорий и пр. Истина в последней инстанции. По крайней мере для многих, особенно тех кто сам мало чего мерял. Любой датчик, любой пример имеет погрешность. Да если они поверенные, то погрешность укладывается в норму, но проблема в том, что если есть поверенный на 10% погрешности датчик, и есть поверенный на 10% погрешности прибор, итоговая погрешность может быть не 10%  и не 11, а до 20 при самых худших вариантах. Следовательно, должны быть повереннымии приборы и датчики и вся система, вместе с усилителями и прочим оборудованием. Кроме того вопрос: а что мерять?, от чего?, как усиливать?, чем именно мерять?. Но в любом случае когда столько вопросов, да еще и с кучей вариантов ответов (от варианта "что есть то и используем", до варианта "да х.з. что там вообще используем"), говорить о том, что это истина - сложно. Особенно когда необходимостью что-то замерить мы вносим искажения, особенно если исследуем не реальный объект (которого может и не быть еще) а его макет, или когда вещь +/- серийная и экземпляры отличаются друг от друга, как стеллерова корова от обычной. Именно для этого делают множественные повторы экспериментов (если это возможно), статистические выборки из большого спектра и пр.  На каждом из этапов есть варианты, а следовательно есть и какая-то погрешность. А если есть - значит врет. Вопрос в чем и на сколько.
 
Численная модель. Ну тут все априори понятно, потому что численные расчеты, по умолчанию обладают погрешностью. На то это и не точное решение, а численное. Достаточная ли сетка, там ли сгущения где нужно, хватает ли этого для нормальных результатов, не много ли жрем ресурсов.... В общем:
Как сделать так чтобы задача с размером в слона уместилась в консервную банку из под кильки в томате, и чтобы слон при этом не "потерял индивидуальность".
 
Математическая модель. У Вас может быть сколь угодно точная и сбалансированная численная модель, но если Вы изначально сделали не ту мат.модель - все бестолку. Задача нелинейна, а мы ее считаем линейной. Задали силу, а она не такая и не там. Абсолютно жестко защемили край и держим-не пускаем. А где в природе вообще есть абсолютное что-то (говорят только глупость бывает абсолютной)? Нужно считать в динамике, а мы в статике, нужно с учетом погрешности исходных данных, а мы один раз со средними значениями.  Или геометрия не та, или материал, или вообще не ту физику процесса....
 
Самое обидное, что кто именно врет заранее не известно. Если у Вас не сошлись результаты численного и натурного эксперимента, то с одинаковой вероятностью проблемы могут быть как в постановке и проведении эксперимента, так и в постановке мат.модели, но и погрешность дискретизации тоже исключить нельзя.
И начинается поиск виновного. Обычно грехи находят у всех. Потом еще раз смотрим? Совпало? Точно совпало? А Вы уверены, что это хорошо, а не просто четное количество раз встретилась одна ошибка?
 
Ну ладно. Совпало. Хорошо. И что теперь каждый раз все расчеты подтверждать экспериментом? Некоторые ретрограды  радостно закивают головами. Некоторые неофиты закричат, что эксперименты не нужны программ хватает. И те и другие будут не правы. Экспериментов должно проводиться по минимуму, потому что это крайне затратная статья (причем как с точки зрения денег, так и времени и работы/сил). Но их должно хватать. И кроме того не следует забывать, что до Вас уже скорее всего проводили подобные эксперименты, и в Ваших интересах найти их результаты. Как впрочем и результаты расчетов, моделирования, исследования.  В конечном итоге это может существенно сэкономить время деньги, силы и нервы, а заодно показать что все таки врут все, пусть и не всегда осознано.
 
Все это позволит Вам лучше понять психологические и физические портреты подозреваемых. А об их поведении в реальных условиях, будет рассказано позже.

P.S.
Статьи в цикле:

Комментариев нет:

Отправка комментария

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...
Rambler's Top100