Исследование вычислительных систем неоднородной структуры - Программирование, компьютеры и кибернетика курсовая работа
Главная
Программирование, компьютеры и кибернетика
Исследование вычислительных систем неоднородной структуры
Вычислительные системы неоднородной структуры, критерии качества и модель. Оценка математического ожидания и дисперсии. Параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством на примере производства гибридных схем.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Курсовой проект по дисциплине «Теория систем» содержит два основных раздела:
1) Исследование вычислительных систем неоднородной структуры;
2) Параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством.
В разделе «Исследование вычислительных систем неоднородной структуры» необходимо изучить технологические этапы создания и использования имитационных моделей, методы разработки и испытания имитационных моделей сложных систем, методику получения статистических оценок параметров систем и методы исследования свойств имитационных моделей (длительность переходного процесса, устойчивость и чувствительность имитационных моделей).
Имитация представляет собой численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем (СС) в течение заданного или формируемого периода времени. Поведение компонент СС и их взаимодействие в имитационных моделях (ИМ) чаще всего описываются набором алгоритмов, реализуемых на некотором языке моделирования. Все эти описания представляют собой программную ИМ.
При построении ИМ исследователя интересует, прежде всего, возможность вычисления некоторого функционала, заданного на множестве реализаций процесса функционирования изучаемой СС и характеризующего поведение объекта имитации. Наиболее важным для исследователя функционалом является показатель эффективности системы. Имитируя различные реальные ситуации на ИМ, исследователь получает возможность решения таких задач, как оценка эффективности различных принципов управления системой, сравнение вариантов структуры системы, определение степени влияния изменений параметров системы и начальных условий имитации ее поведения на показатель эффективности системы.
В разделе «Параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством» необходимо, на примере производства изделий микроэлектроники, определить оптимальные центры настройки технологического процесса при производстве гибридных интегральных схем. Формирование номенклатуры ИС производится путем их классификации по удельному поверхностному сопротивлению резистивной пленки. Необходимо определить объем запуска изделий при условии использования двух центров настройки технологического процесса.
Важнейший класс производственных задач выпуска изделий микроэлектроники (МЭ) связан с вопросами организации оперативного управления технологическими процессами (ТП), в результате реализации которых формируются классификационные параметры, определяющие тип изделия, а, следовательно, и номенклатуру выпускаемых изделий в целом.
Неизбежный разброс параметров, определяющих наличие одного или нескольких определенных качественных признаков, воздействие случайных факторов приводит к выпуску при единой технологии изделий различных типов. В условиях массового производства изделий МЭ разброс значений параметров, по которым определяется принадлежность к тому или иному типу неизбежен. Поэтому после завершения технологического цикла изготовления изделий МЭ проводится их классификация по номиналам.
Раздел 1 . Исследование вычислительных систем неоднородной структуры
Для моделирования предложена СМО. Поток заявок в системе простейший со средним временем поступления заявок, указанным на схеме. Времена обработки заявок в системе распределены экспоненциально со средним временем обработки, указанным на схеме, выбранной согласно варианту:
В рамках выполнения курсовой работы необходимо:
- построить критерии качества моделируемой системы;
- разработать имитационную модель системы;
- согласовать планы и провести целенаправленные эксперименты с моделью;
- определить длительность переходного процесса;
- оценить погрешности имитации, обусловленные наличием в ИМ генераторов псевдослучайных чисел;
- провести статистическую оценку устойчивости и чувствительности имитационной модели к изменению параметров и входных переменных;
- используя известные статистические методы, по выборкам времен обработки заявок построить функции распределения времен обработки заявок устройствами;
- провести оптимизацию параметров системы по выбранным критериям.
На структурных схемах приняты следующие условные обозначения:
1.2 Определение цели исследования имитационной модели
При исследовании имитационной модели первоочередной целью является изучение эффективности работы системы в целом, влияние интенсивности поступления заданий в СМО на загрузку обслуживающих одноканальных (А1, А2) устройств и среднюю длину очереди.
Для достижения поставленной цели необходимо провести ряд экспериментов над системой, по результатам которых можно будет сделать вывод об эффективности функционирования системы.
При реализации имитационной модели объекта моделирования для представления динамики обработки заданий процессорами используем транзактный способ, при котором используются элементы двух типов:
В блоках могут происходить следующие события: создание и уничтожение транзактов, задержка транзактов на некоторый интервал времени.
Приведем текст программы заданной имитационной модели на языке GPSS:
0,0/.1,.104/.2,.222/.3,.355/.4,.509/.5,.69/.6,.915/.7,1.2/.75,1.38/
.8,1.6/.84,1.83/.88,2.12/.9,2.3/.92,2.52/.94,2.81/.95,2.81/.96,3.2/
.97,3.5/.98,3.9/.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7/.9998,8
Наиболее существенными являются следующие процедуры исследования модели:
- оценка погрешности имитации, обусловленной наличием в ИМ неидеальных генераторов случайных чисел;
- определение длительности переходного режима в работе ИМ;
- оценка устойчивости результатов имитации исследуемых процессов;
- исследование чувствительности ИМ.
Видно, что данная система не является стационарной (загрузка устройства близка к единице, а при большом времени моделирования становится равной единице, то изменим время обработки заявок на устройствах и время генерации последовательностей таким образом, что бы система стала стационарной).
0,0/.1,.104/.2,.222/.3,.355/.4,.509/.5,.69/.6,.915/.7,1.2/.75,1.38/
.8,1.6/.84,1.83/.88,2.12/.9,2.3/.92,2.52/.94,2.81/.95,2.81/.96,3.2/
.97,3.5/.98,3.9/.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7/.9998,8
GPSS World Simulation Report - Untitled_stasionar.20.1
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
OCH3 4 0 169 100 0.335 0.952 2.332 0
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
Оценка погрешности имитации, обусловленная наличием в имитационной модели генераторов случайных чисел. Для определения погрешности имитации, обусловленной наличием в ИМ генератора случайных чисел, будем исследовать средние времена обработки заявок в приборах А1,А2. Организуется 10 прогонов модели.
Определим оценки математического ожидания и дисперсии для каждого прибора по формулам (2):
Задавшись уровнем значимости =0,05, можно с вероятностью 0,95 утверждать, что истинное значение Ynи лежит в пределах, вычисляемых по формуле (4):
Доверительный интервал для среднего значения n-й компоненты вектора отклика можно записать по формуле (5):
Оценка погрешности имитации, обусловленной наличием в ИМ неидеальных генераторов случайных чисел. Погрешности, связанные с использованием в ИМ генераторов случайных чисел, носят незначительный характер, т.е. результаты моделирования не сильно зависят от выбора генератора случайных чисел. С вероятностью 0.95 можно утверждать, что точные оценки компонент вектора отклика попадут в найденный доверительный интервал.
Определение длительности переходного режима
В качестве контролируемого параметра выберем длину очереди ОСН3 поступающей на приборAA2 . Проводём моделирование системы с шагом =1.
Видно, что длина очереди ОСН3 колеблется примерно около значения 0.77, время пререходного режима составляет приблизительно 5-6 единиц. Приведём график этой зависимотси на рис. 3.
Рис. 3 - Зависимость длины очереди ОСН3 от времени моделирования
Исследование чувствительности имитационной модели.
Разработка концептуальной модели системы.
Время поступления заявок в систему моделирования обозначим как Тмод.
Определим входные и выходные переменные для заданной системы моделирования.
Вектор параметров Х: времена обработок заявок на устройствах АА1,AА2 - t(AА1), t(AА2).
среднее время обработки одной заявки прибором АА1 - ave._time1.
среднее время обработки одной заявки прибором АА2 - ave._time2.
Изменяя значения вектора параметров, определенного концептуальной моделью в пункте 3, получим следующие значения вектора откликов:
(minXq , maxXq) - интервал изменения q-ой компоненты вектора X.
(minY, maxY) - отклики модели, где minY и maxY означают соответственно векторы отклика, полученные при минимальном и максимальном значениях q-ой компоненты вектора X.
Приращение q-ой компоненты вектора параметров модели вычисляется по формуле:
которое и будет приращением вектора параметров X при изменении только одной компоненты q. Затем находится приращение n-й компоненты вектора отклика:
Изменения вектора отклика выбирается как . Полученные значения зафиксированы в таблице:
Чувствительность модели по q-й компоненте вектора X определяется парой значений (). Эта пара чисел показывает, на сколько процентов может измениться отклик модели при увеличении q-й компоненты параметров на процентов.
Видно, что при небольших отклонениях входных параметров, система достаточно устойчива. Если же начальные отклонения составляют хотя бы 30%, то выходные параметры могут различаться более чем в 2 раза.
Раздел 2. Параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством
вычислительный система схема модель
Задача определения оптимальных центров настройки ТП задана на примере производства гибридных интегральных схем.
Необходимо определить оптимальные центры настройки технологического процесса при производстве гибридных интегральных схем. Формирование номенклатуры ИС производится путем их классификации по удельному поверхностному сопротивлению резистивной пленки.
Статистический анализ параметров техпроцесса показал, что распределение значений удельного поверхностного сопротивления является нормальным с параметрами и , значения =5.
Значения удельного поверхностного сопротивления согласно ТУ могут изменяться в пределах от 400 Ом до 420 Ом.
В плане выпуска изделий выделяют четыре номенклатурные группы m=4 с границами , причем g1=400 Ом/кв., g5=420 Ом/кв., а значения g2=403, g3=408, g4=416.
Объемы выпуска изделий в номенклатурные группы: q1=28, q2=89, q3=65, q4=87.
Необходимо определить объем запуска изделий при условии использования двух центров настройки технологического процесса n=2.
Начальные координаты центров настройки выбраны произвольно в пределах от 400 Ом до 420 Ом и равны: m1=410, m2=415, M[410,415].
Поиск оптимальных центров настройки техпроцесса осуществлять методом прямого поиска (покоординатного спуска и Хука-Дживса).
Необходимо представить в таблице последовательность полученных при реализации поисковых алгоритмов координат центров настройки ТП и соответствующие им значения коэффициентов запуска изделий в производство. Вычисления производить с точностью =0,1. Последовательность выполнения вычислений. Приведем текст программы в среде MathCAD для вычисления коэффициента запуска продукции k0 и две итерации алгоритма методом прямого поиска определение минимального коэффициента запуска изделий в производство.
Задача нахождения коэффициента запуска, при известных центрах настройки, при производстве гибридных интегральных схем решена в среде Mathcad и представлена в приложении А.
Найдем оптимальные центры настройки и минимальный коэффициент запуска при следующих начальных координатах M0=(403,418).
Точность є = 0,1; шаг изменения д = 1, ускоряющий множитель б = 1, коэффициент уменьшения шага h = 10.
a. K0(404,418) = 2,232 > K0(403,418) = 2,137 условие не выполнилось, тогда переходим к пункту b и меняем 1-ю компоненту в противоположном направлении на величину шага, равную 1.
Б. K0(402,418) = 2,094 < K0(403,418) = 2,137, m1:=402, переходим ко второй компоненте
С. . K0(403,419) = 2,11 > K0(402,418) = 2,094, условие не выполнилось, переходим ко второй компоненте
D. K0(402,417) = 2,105 > K0(402,418) = 2,094,
2) M2= M1 + б *(M1 - M0), M2 = (402,418) + 1*(-1, 0) = (401,418) , j:=1.
K1(402,418) = 2.094 < K1(401,418) = 2.099 , m1:=402, j < n, j:=2, условие выполнилось, значит меняем значение второй компоненты и выполняем те же действия;
K1(402,419) = 2.11 > K1(402,418) = 2.094, условие не выполнилось, значит переходим к пункту b и меняем вторую компоненту в противоположном направлении на величину шага, равную 1.
K1(402,417) =2.105 < K1(402,418) = 2.094 ,условие не выполнилось
Очевидно, что оптимизировать точку K1(402,418) = 2.094 ни по одной переменно не удастся. Значит, проверим условие окончания поиска.
д = 1 > є = 0,1 => уменьшим шаг д:= д/h = 1/10 = 0.1 .
a. K0(402.1,418) =2.096 > K0(402,418) = 2.094 условие не выполнилось, тогда переходим к пункту b и меняем 1-ю компоненту в противоположном направлении на величину шага, равную 1.
Б. K0(401.9,418) = 2.092 < K0(402,418) = 2,094, m1:=401.9, переходим ко второй компоненте
С. K0(401.9,418.1) = 2,093 > K0(401.9,418) = 2,092, условие не выполнилось, переходим ко второй компоненте
D. K0(401.9,417.9) = 2,092 = K0(401.9,418) = 2,092,
5) M2= M1 + б *(M1 - M0), M2 = (401.9,418) + 1*(-0.1,0) = (401.8,418) , j:=1.
a. K1(401.9,418) = 2.092 > K1(401.8,418) = 2.091 , условие не выполнилось, значит меняем вторую компоненту на величину шага, равную 0.1.
b. K1(401.7,418) = 2.09 < K1(401.8,418) = 2.091, , m1:=401.7, переходим ко второй компоненте;
c. K1(401.7,418.1) = 2.091 > K1(401.7,418) = 2.09, условие не выполняется
d. K1(401.7,417.9) = 2.09 = K1(401.7,418) = 2.09, , m1:=401.7, переходим ко второй компоненте;
6) M2= M1 + б *(M1 - M0), M2 = (401.7,418) + 1*(-0.2,0) = (401.5,418) , j:=1.
a. K1(401.6,418) = 2.09 = K1(401.5,418) = 2.09 , условие не выполнилось.
b. K1(401.4,418) = 2.091 > K1(401.5,418) = 2.09, условие не выполнилось.
c. K1(401.5,418.1) = 2.091 > K1(401.5,418) = 2.09, условие не выполняется
d. K1(401.5,417.9) = 2.09 = K1(401.5,418) = 2.09,
Так как ни одно из условий не выполнилось, то проверим условие окончания поиска:
д =0,1 ? є = 0,1 => заканчиваем поиск, получили оптимальную точку, в которой коэффициент запуска минимален:
Графическое представление результатов решения.
В результате поиска оптимальных центров настройки при разных начальных координатах были получены одинаковые результаты, то есть: при начальных координатах M0=(403,418) было получено следующее решение:
Объём запуска при этом составит N=562.
Построим функции плотности нормального распределения для полученных центров настройки, а также отобразим диаграмму плана выпуска и положение центров настройки (рис.1).
Рис. 4 - Функция плотности распределения выходных параметров изделий при различных значениях центров настройки и диаграмма плана выпуска
1. Построить зависимость коэффициента запуска Кзап при изменении плана выпуска изделий второй номенклатурной группы в диапазоне от 50 до 100 при неизменных прочих исходных данных.
Составим таблицу зависимости коэффициента запуска от количества изделий во 2 номенклатурной группе от 50 до 100. Построим график, согласно этой зависимости.
Провести расчеты при условии, что количество центров запуска не 2, а 3.
Найдем оптимальные центры настройки и минимальный коэффициент запуска при следующих начальных координатах M0=(403,418).
Точность є = 0,1; шаг изменения д = 1, ускоряющий множитель б = 1, коэффициент уменьшения шага h = 10.
a. K0(404,418,405) = 2.099 < K0(403,418,405) = 2,137 .
b. K0(404,419,405) = 2,248 > K0(404,418,405) = 2,099,
c. K0(404,417,405) = 2,243 > K0(404,418,405) = 2,099
d. K0(404,418,406) = 2,232 > K0(404,418,405) = 2,099
e. K0(404,418,404) = 2,217 > K0(404,418,405) = 2,099
M2= M1 + б *(M1 - M0), M2 = (404,418,405) + 1*(1,0,0) = (405,418,405)
a. K0(404,418,405) = 2,099 < K0(405,418,405) = 2,385 .
b. K0(404,419,405) = 2,248 > K0(404,418,405) = 2,099,
c. K0(404,417,405) = 2,243 > K0(404,418,405) = 2,099
d. K0(404,418,406) = 2,232 > K0(404,418,405) = 2,099
e. K0(404,418,404) = 2,217 > K0(404,418,405) = 2,099
Очевидно, что оптимизировать точку K1(404,418,405) = 2.099 ни по одной переменно не удастся. Значит, проверим условие окончания поиска.
д = 1 > є = 0,1 => уменьшим шаг д:= д/h = 1/10 = 0.1 .
a. K0(404.1,418,405) =2.096 < K0(404,418,405) = 2.099
b. K0(404.1,418.1,405) = 2.091 < K0(404.1,418.405) = 2,096
c. K0(404.1,418.1,405.1) = 2,091 = K0(404.1,418.1,405) = 2,091
d. K0(404.1,418.1.404.9) = 2,092 = K0(404.1,418.1,405) = 2,092
M2= M1 + б *(M1 - M0), M2 = (404.1,418.1,405) + 1*(0.1,0.1,0) = (404.2,418.2,405)
a. K0(404.1,418.1,405) =2.092 < K0(404.2,418.2,405) = 2.105
b. K0(404.2,418.1,405) = 2.206 > K0(404.1,418.1,405) =2.092
c. K0(404.1,418.2,405) = 2,094 > K0(404.1,418.1,405) =2.092
d. K0(404.1,418.1.404.9) = 2,092 = K0(404.1,418.1,405) = 2,092
e. K0(404.1,418.1.405.1) = 2,092 = K0(404.1,418.1,405) = 2,092
Так как ни одно из условий не выполнилось, то проверим условие окончания поиска:
д =0,1 ? є = 0,1 => заканчиваем поиск, получили оптимальную точку, в которой коэффициент запуска минимален:
В ходе выполнения курсового проекта по дисциплине «Теория систем» было проведено исследование вычислительных систем неоднородной структуры и параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством на примере производства гибридных интегральных схем.
В разделе «Исследование вычислительных систем неоднородной структуры» были изучены технологические этапы создания и использования имитационных моделей, методы разработки и испытания имитационных моделей сложных систем, методику получения статистических оценок параметров систем и методы исследования свойств имитационных моделей (длительность переходного процесса, оценка погрешности имитации, обусловленная наличием в имитационной модели генераторов случайных чисел, устойчивость и чувствительность имитационных моделей).
В разделе «Параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством» на примере производства гибридных интегральных схем, были определены оптимальные центры настройки технологического процесса. Также были определен объем запуска изделий при условии использования двух и трех центров настройки технологического процесса.
1. Методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплине «Теория систем» для студентов специальности «компьютерные системы и сети». Раздел «исследование вычислительных систем неоднородной структуры».
2. Методические указания к выполнению курсового проекта по дисциплине «Теория систем» для студентов специальности «Компьютерные системы и сети». Раздел «Параметрическая коррекция при оперативном управлении многономенклатурным производством».
3. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS: Пер. с англ./ Пер.В.И. Гарнера, И.Л. Шмуйловича, Ред. М.А. Франберг.- M.: Машиностроение,1980. -592с.
4. Балакирева И.А. Оптимизация режима настройки технологического процесса при управлении многономенклатурным производством изделий микроэлектроники производства / И.А. Балакирева, Л.А. Литвинова, А.В. Скатков // Оптимизация производств. процессов: Сб. науч. тр.- Севастополь, 2004.- Вып.7. - С. 123-129.
5. Авен О.И., Гурин Н.Н., Коган Я.А. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем.- М.: Наука,1982. - 464 с.
Структуры вычислительных машин и систем. Фон-неймановская архитектура, перспективные направления исследований. Аналоговые вычислительные машины: наличие и функциональные возможности программного обеспечения. Совокупность свойств систем для пользователя. курсовая работа [797,5 K], добавлен 05.11.2011
Однопроцессорные вычислительные системы не справляются с решением военно-прикладных задач в реальном времени, поэтому для повышения производительности вычислительных систем военного назначения используются многопроцессорные вычислительные системы (МВС). реферат [70,1 K], добавлен 30.05.2008
Вычислительные системы и программное обеспечение как важнейшие разделы информатики, условия перехода общества в информационную стадию развития. Развитие вычислительных систем и персональных компьютеров. Операционные системы и системы программирования. реферат [906,9 K], добавлен 18.01.2011
Требования, предъявляемые к техническому обеспечению систем автоматизированного проектирования. Вычислительные сети; эталонная модель взаимосвязи открытых систем. Сетевое оборудование рабочих мест в САПР. Методы доступа в локальных вычислительных сетях. презентация [1,1 M], добавлен 26.12.2013
Параллельные вычислительные системы, их общая характеристика и функциональные особенности, оценка возможностей, внутренняя структура и взаимосвязь элементов, типы: одно- и многопроцессорные. Параллельная форма алгоритма, его представление и реализация. контрольная работа [118,1 K], добавлен 02.06.2014
Рассмотрение методов оценки вероятностных характеристик случайной последовательности: математического ожидания, дисперсии, среднеквадратических отклонений, автокорреляционной функции. Изучение закона распределения по критерию согласия хи-квадрат Пирсона. лабораторная работа [176,3 K], добавлен 03.03.2010
Исследование структуры типовой вычислительной сети. Модель процесса вскрытия вычислительной сети и взаимосвязь основных его этапов. Конфликт в информационной сфере между субъектом и объектом познания. Описания алгоритмов динамического масштабирования. дипломная работа [2,9 M], добавлен 21.12.2012
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Исследование вычислительных систем неоднородной структуры курсовая работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Сочинение По Тексту Каверина Накануне Вечером Комиссар
Реферат: Нормирование качества природной среды. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат по теме Технология получения полиэтилена
Курсовая работа: Эволюция советских конституций и динамика советской системы
Реферат: Kung Essay Research Paper The Kung who
Реферат: Защита прав потребителей 3
Реферат по теме Становлення незалежної України
Реферат по теме Антибиотики
Иченская Геометрия 11 Класс Контрольные Работы
Реферат по теме Pylyp Orlyk and his constitution
Контрольная работа: Невербальное общение и его действенность. Скачать бесплатно и без регистрации
Дипломная работа по теме Строительный кирпич
Контрольная работа: Фальсификация продовольственных товаров. Оценка качества консервов
Курсовая работа: Денежный рынок и его структура
Эссе Индивидом Рождаются Личностью Становятся
Реферат На Тему Навчання І Побут Студентів Вищого Навчального Закладу
Реферат: Організація підготовки медичних кадрів
Сочинение По Рассказу Выстрел Пушкин
Купить Дипломную Работу Сайт
Диалектные Слова Реферат
Семейное право в современной России - Государство и право реферат
Разработка технических условий на монослойные полимерные матрицы для тканевой инженерии - Медицина дипломная работа
База данных "Аптека" - Программирование, компьютеры и кибернетика курсовая работа