ГОСТ Р 51901.5—2005
А.2.2.2 Применение
Главным образом WCA применяют на стадии разработки и проектирования для системы, состоящей из
нескольких компонентов. Например, любой механизм, схема или сеть могут быть рассмотрены как система.
Характеристики эффективности и параметры работоспособности компонентов могут влиять на характеристики
эффективности системы. Их представляют в виде комбинаций математических выражении или логических
функций.
А.2-2.3 Ключевые элементы
WCAсостоит из следующих этапов:
- идентификация системы и ее компонентов:
- идентификация математической или логической функции для описания эффективности системы и ее
параметров, описывающих эффективность компонентов:
- идентификация допустимых пределов изменения параметров системы;
- анализ характеристик эффективности системы для всех комбинаций параметров системы из допустимой
области:
- проверка соответствия результатов заданной в спецификации эффективности системы;
- идентификация рекомендуемых действий для изменения проекта системы;
- завершающие действия:
- документирование аналитических процессов и заключительных результатов.
А.2.2.4 Достоинства:
- проектировщик может быть уверен, что система имеет высокую надежность при любых характеристиках
компонентов, если они не выходят за границы требований спецификации:
- нет необходимости в сложной математической обработке;
- аналитические результаты, как правило, являются точными.
А.2.2.5 Ограничения:
- необходимо знать все математические и логические соотношения между параметрами;
- для получения достоверных аналитических результатов необходимо рассмотреть все компоненты
системы;
- аналитические результаты не являются оптимальными.
А.2.3 Имитационное моделирование
А.2.3.1 Описание и цель
Имитационное моделирование состоит из набора статистических подходов, необходимых для проверки и
определения возможности снижения эффективности системы при различных комбинациях параметров системы в
пределах требований спецификации. Имеются два типовых метода моделирования: метод момента и метод Монте
Карло. Первый метод основан на линейном приближении функции параметров проекта с помощью рядов Тейлора.
При этом используют номинальные значения, предусмотренные проектом. Второй метод основан на
моделировании статистическими методами, когда каждый параметр проекта выбирают случайным образом в
соответствии с заданным распределением вероятностей.
А.2.3.2 Применение
Имитационное моделирование используют вместе с методом наихудшего случая для системы, состоящей
из нескольких компонентов, главным образом, на стадии ее проектирования и разработки. Например, любой
механизм, схема или сеть могут быть рассмотрены как система. Характеристики эффективности компонентов, а
также параметры системы могут влиять на характеристики эффективности системы. Метод Монте Карло часто
применяют в процессе автоматизированного проектирования системы.
А.2.3.3 Ключевые элементы
Имитационное моделирование обычно состоит из следующих этапов:
a) общие элементы:
- идентификация системы и ее компонентов.
- идентификация функции эффективности системы, выраженной через эффективность компонентов или
параметры проекта.
- идентификация допустимых пределов изменений параметров системы:
b
) метод момента:
- построение линейного приближения функции эффективности системы с помощью рядов Тейлора.
- идентификация номинальных значений и дисперсий параметров проекта.
- идентификация номинального значения и дисперсии эффективности системы, рассчитанной на основе
параметров проекта;
c) метод Монте Карло:
- идентификация распределения вероятностей для каждого параметра проекта.
- идентификация компьютерного генератора случайных чисел для параметров проекта, основанных на
данном распределении вероятностей.
- идентификация распределения вероятностей, его среднего и дисперсии для описания работы системы
при моделировании.
36