Курсовая с практикой на тему Классификация моделей и методов моделирования

Содержание:

Введение. 3

1 Теоретические сведения. 5

1.1 Основные понятия и определения. 5

1.2 Виды и уровни моделирования. 6

1.3 Математические модели и методы моделирования. 9

1.4 Моделирование детерминированных и стохастических процессов. 11

2 Построение математических моделей технологических процессов. 14

2.1 Технологический процесс как система. 14

2.2 Проведение экспериментов с математическими моделями. 16

2.3 Интерполяционный алгоритм генерации случайного процесса возмущений  20

3 Практическое моделирование процессов. 28

3.1 Описание объекта защиты.. 28

3.2 Моделирование объекта защиты. 28

3.3 Модели защиты.. 36

Вывод. 45

Список использованной литературы.. 46

Приложение А.. 49

Приложение Б. 50

Введение:

Моделирование — наиболее мощный
универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение
которых зависит от воздействия случайных факторов. Области применения методов
имитации чрезвычайно широки и разнообразны. Однако по опыту работы и материалам
диссертационных советов можно сделать вывод о том, что исследователи пока
довольно редко используют в качестве инструментальных средств исследования
системы моделирования, преимущества которых вполне очевидны. Системы
моделирования имеют специализированные средства, реализующие дополнительные
возможности по организации модельных экспериментов на компьютере. Они также
предоставляют возможность учитывать в моделях фактор времени, то есть строить
динамические имитационные модели, что особенно важно для многих систем .

Применение универсальных языков
программирования при реализации имитационных моделей позволяет исследователю
достигнуть гибкости при разработке, отладке и испытании модели. Однако языки
моделирования, ориентированные на определённую предметную область, являются
языками более высокого уровня, поэтому дают возможность с меньшими затратами
создавать программы моделей для исследования сложных систем.

Специализированные языки
моделирования делят на три группы, соответствующие видам имитации: для
непрерывных, дискретных и комбинированных процессов. Научно-технический
прогресс в наше время невозможен без исследования, построения и использования
сложных систем и процессов, разнообразных по своей физической природе,
функциональному назначению, путям реализации. Примерами таких систем являются
системы обеспечения АЭС и сама АЭС, компьютеризованные
информационно-измерительные  и
информационно-управляющие системы радиационного и экологического контроля,
технологические потоки, телекоммуникационные системы и т. д. Исследование
поведения таких систем при их эксплуатации путём натурного эксперимента
чрезвычайно дорого, сложно, а при проектировании- невозможно. Именно поэтому
основным методом исследования сложных систем является метод математического
моделирования, то есть метод описания поведения физических систем при помощи
математических соотношений или уравнений.

Построение математической модели и
экспериментирование на ней доступно каждому, знакомому с принципами и методами
современного математического вычислительного эксперимента. С учебной точки
зрения, каждый студент, освоивший основные методы математического
моделирования, получает в свои руки универсальный инструмент выполнения
курсовых, бакалаврских и дипломных работ по своей специальности и тем самым
значительно упрощает себе задачу.

Курсовая
работа является заключительным этапом изучения данной дисциплины. Во время
работы над курсовой работой студент должен:

— углубить знания в вопросах дисциплины, связанных с
темой курсового проектирования;

— получить практические навыки в организации и
планировании экспериментального исследования, в обработке и анализе
результатов;

— получить практические навыки работы в команде, умения
коллективно решать поставленные задачи;

— получить навыки самостоятельной работы с научно-
технической литературой и технической документацией;

— научиться проводить анализ и обобщение полученной
информации, обоснование тактико- технических требований применительно к
решаемому вопросу;

— развить творческую инициативу, умение находить
оригинальные решения поставленных задач.

Заключение:

В ходе выполнения данного
курсового проекта были изучены и реализованы принципы построения модели объекта
защиты, состоящей из структурной и пространственной модели защиты.

Также было проведено
моделирование технических каналов утечки информации, осуществлена их оценка и
ранжирование.

В целом, работа над
данным курсовым проектом позволила систематизировать и структурировать ранее
полученные знания в области защиты информации и полностью убедила и доказала
необходимость комплексного подхода при реализации систем безопасности и систем
защиты информации в частности.

Согласно результатов
проведенных исследований было установлено, что наибольшую опасность
представляет акустический канал утечки. Ему нужно уделять особое внимание при
проектировании систем защиты информации.

В заключение следует заметить, что наиболее острым вопросом
данной имитационной модели остается выбор исходных данных для моделирования,
в частности математических моделей для расчета вероятностей перехода из одного
состояния в другое. По сути, от точности исходных данных будет во многом
зависеть достоверность полученных результатов. В качестве исходных данных могут
быть использованы результаты обработки накопленной статистики об отказах за
определенный период времени, а также современные аналитические модели, подобные
[5]. Причем в данной имитационной модели предусмотрена возможность отключения
отдельных ветвей диаграммы состояний, что дает возможность исследовать
последствия отдельных видов отказов и атак раздельно.

Фрагмент текста работы:

1 Теоретические сведения 1.1 Основные понятия и определения Моделирование применяется практически
во всех сферах человеческой деятельности.

Научно-техническое развитие обычно идет
по пути: наблюдение — теоретические исследования — эксперимент — организация
производственных процессов. В научных исследованиях важную роль играют гипотезы
— определенные прогнозы, основанные на небольшом количестве экспериментальных
данных, наблюдений, догадок.

Аналогия — суждение об особом сходстве
между двумя объектами. Гипотезы и аналогии, суммированные в логических схемах,
практичных для исследования, которые позволяют проводить эксперименты,
называются моделями. Другими словами, модель (лат. Модуль-мера) — это
замещающий объект для исходного объекта, который обеспечивает изучение
некоторых свойств оригинала. А замена одного объекта другим для получения
информации о наиболее важных свойствах исходного объекта с помощью объекта
модели называется моделированием. Моделирование можно рассматривать как один из
самых мощных инструментов, используемых при исследовании больших и сложных
систем и процессов.

Система — это совокупность связанных
элементов, объединенных в единое целое, где под целью понимается совокупность
результатов, определяемых назначением системы.

Сложная система характеризуется
множеством взаимосвязанных и взаимодействующих элементов и подсистем различной
физической природы, которые образуют неразрывное целое, обеспечивающее
выполнение сложной функции. Разделение сложных систем на подсистемы называется
декомпозицией.

Функция системы — правило достижения
результатов, предусмотренных соглашением.

Модельный процесс предполагает наличие
объекта исследования, исследователя, перед которым стоит конкретная задача, и
модели. Если результаты моделирования могут служить для прогнозирования
процессов, происходящих в изучаемых объектах, модели для объекта достаточно.