Ova vrsta analize temelji se na izračunu niza kvantitativnih pokazatelja za konstruirani model. Mora se uzeti u obzir da su ove procjene u velikoj mjeri subjektivne, budući da se procjena provodi izravno pomoću grafičkih modela, a njihovu složenost i razinu detalja određuju mnogi čimbenici.

Složenost. Ovaj pokazatelj karakterizira koliko je model procesa hijerarhijski složen. Brojčana vrijednost određena je koeficijentom složenosti k sl .

k sl = ? ur /? egz

Gdje? ur -- broj razina razgradnje,

Ekz -- broj instanci procesa.

Složenost modela koji se razmatra jednaka je:

Na k sl<= 0,25 процесс считается сложным. При k sl =>0,66 se ne smatra takvim. Proces koji se razmatra je 0,25, što ne prelazi prag složenosti.

Procesivnost. Ovaj pokazatelj karakterizira može li se izgrađeni model procesa smatrati bitnim (opisuje strukturu predmetnog područja u obliku skupa njegovih glavnih objekata, koncepata i veza) ili procesom (sve instance procesa modela povezane su uzročno-i -odnosi učinaka). Drugim riječima, ovaj pokazatelj odražava koliko dobro izgrađeni model određene situacije u poduzeću odgovara definiciji procesa. Brojčana vrijednost određena je procesnim koeficijentom k pr

k pr = ? raz/? kep

Gdje? raz -- broj “praznina” (nedostatak uzročno-posljedičnih veza) između instanci poslovnih procesa,

Procesivnost je jednaka

Upravljivost. Ovaj pokazatelj karakterizira koliko učinkovito vlasnici procesa upravljaju procesima. Brojčana vrijednost određena je koeficijentom upravljivosti k kon

k kon = ? s/? kep

Gdje? s -- broj vlasnika,

Kep -- broj instanci u jednom dijagramu.

Upravljivost je jednaka

Kada je k kon = 1 proces se smatra kontroliranim.

Intenzitet resursa. Ovaj pokazatelj karakterizira učinkovitost korištenja resursa za predmetni proces. Brojčana vrijednost određena je koeficijentom intenzivnosti resursa k r

k r = ? r/? van

Gdje? r -- broj resursa uključenih u proces,

Out -- broj izlaza.

Intenzitet resursa jednak je

Što je niža vrijednost koeficijenta, veća je učinkovitost korištenja resursa u poslovnom procesu.

Na k r< 1 ресурсоемкость считается низкой.

Prilagodljivost. Ovaj pokazatelj karakterizira koliko je proces reguliran. Brojčana vrijednost određena je koeficijentom prilagodljivosti k reg

gdje je D količina dostupne regulatorne dokumentacije,

Kep -- broj instanci u jednom dijagramu

Prilagodljivost je jednaka

Na k reg< 1 регулируемость считается низкой.

Parametri i vrijednosti kvantitativnih pokazatelja prikazani su u tablici. 7.

Stol 7. Kvantitativni pokazatelji

Za opću ocjenu analiziranog procesa izračunajte zbroj izračunatih pokazatelja

K = k sl + k pr + k kon + k r + k reg

Zbroj indikatora jednak je

K = 0,1875 + 0,25 + 0,9375 + 0,273 + 0,937 = 2,585

Izračunata vrijednost zadovoljava uvjet K > 1. Kada je K > 2,86, proces se smatra očito neučinkovitim. U 1< K < 2,86 процесс частично эффективен.

Faza apstrakcije u proučavanju određenih fizikalnih pojava ili tehničkih objekata sastoji se od utvrđivanja njihovih najbitnijih svojstava i značajki, prikazivanja tih svojstava i značajki u tako pojednostavljenom obliku koji je neophodan za kasnija teorijska i eksperimentalna istraživanja. Takav pojednostavljeni prikaz stvarnog predmeta ili pojave naziva se model.

Pri korištenju modela neki podaci i svojstva svojstveni stvarnom objektu namjerno se napuštaju kako bi se lakše dobilo rješenje problema, ako ta pojednostavljenja imaju samo beznačajan učinak na rezultate.

Ovisno o svrsi istraživanja, za isti tehnički uređaj mogu se koristiti različiti modeli: fizikalni, matematički, simulacijski.

Model složenog sustava može se prikazati kao blok struktura, odnosno kao veza veza, od kojih svaka obavlja određenu tehničku funkciju ( funkcionalni dijagram ). Kao primjer možemo razmotriti generalizirani model prijenosnog sustava prikazan na slici 1.2.

Slika 1.2 – Generalizirani model sustava za prijenos informacija

Ovdje se pod odašiljačem podrazumijeva uređaj koji poruku iz izvora A pretvara u signale S koji najbolje odgovaraju karakteristikama danog kanala. Operacije koje izvodi odašiljač mogu uključivati ​​primarno kondicioniranje signala, modulaciju, kodiranje, kompresiju podataka itd. Prijemnik obrađuje signale X(t) = S(t) + x(t) na izlazu kanala (uzimajući u obzir utjecaj aditivnog i multiplikativnog šuma x) kako bi najbolje reproducirao (obnovio) poslanu poruku A na prijemni kraj. Kanal (u užem smislu) je medij koji se koristi za prijenos signala od odašiljača do prijamnika.

Još jedan primjer složenog modela sustava je fazno zaključana petlja (PLL), koja se koristi za stabilizaciju međufrekvencije (IF) u radio prijamnicima (Slika 1.3).

Slika 1.3 – Model PLL sustava

Sustav je dizajniran za stabilizaciju pretvarača f pc = f c - f g odgovarajućom promjenom frekvencije podesivog oscilatora (heterodina) f g kada se promijeni frekvencija signala f s. Frekvencija f g zauzvrat će se mijenjati uz pomoć kontroliranog elementa proporcionalno izlaznom naponu faznog diskriminatora, ovisno o faznoj razlici izlazne frekvencije f fc i frekvencije referentnog oscilatora f 0 .

Ovi modeli omogućuju dobivanje kvalitativnog opisa procesa, ističu značajke funkcioniranja i performansi sustava u cjelini te formuliraju ciljeve istraživanja. Ali za tehničkog stručnjaka ti podaci obično nisu dovoljni. Potrebno je točno saznati (po mogućnosti u brojkama i grafikonima) koliko dobro sustav ili uređaj radi, identificirati kvantitativne pokazatelje za procjenu učinkovitosti i usporediti predložena tehnička rješenja s postojećim analogima kako bi se donijela informirana odluka.

Za teorijsko istraživanje, dobivanje ne samo kvalitativnih već i kvantitativnih pokazatelja i karakteristika, potrebno je izvršiti matematički opis sustava, odnosno izraditi njegov matematički model.

Matematički modeli mogu se prikazati različitim matematičkim sredstvima: grafovima, matricama, diferencijalnim ili diferencijskim jednadžbama, prijenosnim funkcijama, grafičkim povezivanjem elementarnih dinamičkih veza ili elemenata, probabilističkim karakteristikama itd.

Dakle, prvo glavno pitanje koje se postavlja u kvantitativnoj analizi i proračunu elektroničkih uređaja je kompilacija, sa potrebnim stupnjem aproksimacije, matematičkog modela koji opisuje promjene u stanju sustava tijekom vremena.

Grafički prikaz sustava u obliku veze različitih karika, pri čemu je svakoj karici pridružena matematička operacija (diferencijalna jednadžba, prijenosna funkcija, kompleksni prijenosni koeficijent), naziva se blok dijagram . U ovom slučaju glavnu ulogu ne igra fizička struktura veze, već priroda veze između ulaznih i izlaznih varijabli. Dakle, različiti sustavi mogu biti dinamički ekvivalentni, a nakon zamjene funkcionalnog dijagrama strukturnim mogu se primijeniti opće metode analize sustava, neovisno o području primjene, fizičkoj izvedbi i principu rada proučavanog sustava.

Pred matematički model postavljaju se kontradiktorni zahtjevi: s jedne strane mora što potpunije odražavati svojstva originala, as druge strane mora biti što jednostavniji kako ne bi komplicirao proučavanje. Strogo govoreći, svaki tehnički sustav (ili uređaj) je nelinearan i nestacionaran, sadrži i skupljene i raspodijeljene parametre. Očito je da je točan matematički opis takvih sustava vrlo težak i nije povezan s praktičnom nuždom. Uspjeh analize sustava ovisi o tome koliko je ispravno odabran stupanj idealizacije ili pojednostavljenja pri odabiru njihova matematičkog modela.

Na primjer, svaki aktivni otpor ( R) može ovisiti o temperaturi i imati reaktivna svojstva na visokim frekvencijama. Pri visokim strujama i radnim temperaturama njegove karakteristike postaju značajno nelinearne. U isto vrijeme, pri normalnim temperaturama, pri niskim frekvencijama, u načinu rada s malim signalom, ta se svojstva mogu zanemariti, a otpor se može smatrati linearnim elementom bez inercije.

Dakle, u nizu slučajeva, s ograničenim rasponom promjena parametara, moguće je značajno pojednostaviti model, zanemariti nelinearnost karakteristika i nestacionarnost vrijednosti parametara proučavanog uređaja, što će omogućiti, za na primjer, njegova analiza korištenjem dobro razvijenog matematičkog aparata za linearne sustave s konstantnim parametrima.

Kao primjer, slika 1.4 prikazuje blok dijagram (grafički prikaz matematičkog modela) PLL sustava. Ako je frekvencijska nestabilnost ulaznog signala mala, nelinearnost karakteristika faznog diskriminatora i upravljanog elementa može se zanemariti. U tom slučaju matematički modeli funkcionalnih elemenata prikazanih na slici 1.3 mogu se prikazati u obliku linearnih veza opisanih odgovarajućim prijenosnim funkcijama.

Slika 1.4 – Blok dijagram (grafički prikaz matematičkog modela) PLL sustava

Dizajniranje elektroničkih sklopova pomoću programa za analizu i optimizaciju na računalu, kao što je gore navedeno, ima brojne prednosti u odnosu na tradicionalnu metodu projektiranja "ručno" s naknadnom doradom na matičnoj ploči. Prvo, uz pomoć računalnih programa za analizu mnogo je lakše promatrati učinak različitih parametara kruga nego uz pomoć eksperimentalnih studija. Drugo, moguće je analizirati kritične načine rada kruga bez fizičkog uništavanja njegovih komponenti. Treće, programi za analizu omogućuju procjenu rada kruga pod najgorom kombinacijom parametara, što je teško i nije uvijek moguće izvesti eksperimentalno. Četvrto, programi omogućuju izvođenje mjerenja na modelu elektroničkog sklopa koja je teško izvesti eksperimentalno u laboratoriju.

Korištenje računala ne isključuje eksperimentalno istraživanje (pa čak uključuje i naknadno testiranje na prototipu), ali dizajneru daje u ruke moćan alat koji može značajno smanjiti vrijeme utrošeno na dizajn i smanjiti troškove razvoja. Posebno značajan učinak računalo ima kod projektiranja složenih uređaja (primjerice, integriranih sklopova), kada je potrebno uzeti u obzir velik broj čimbenika koji utječu na rad sklopa, a eksperimentalne prerade su preskupe i dugotrajne.

Unatoč očiglednim prednostima, uporaba računala izazvala je velike poteškoće: potrebno je razviti matematičke modele komponenti elektroničkih sklopova i stvoriti biblioteku njihovih parametara, poboljšati matematičke metode za analizu različitih načina rada različitih uređaja i sustava, razvijati računalne sustave visokih performansi, itd. Osim toga, pokazalo se da su mnogi zadaci izvan kontrole računala. Kod većine uređaja njihova struktura i dijagram strujnog kruga uvelike ovise o području primjene i početnim projektnim podacima, što stvara velike poteškoće pri sintetiziranju dijagrama strujnog kruga pomoću računala. U ovom slučaju, početnu verziju sklopa inženjer sastavlja "ručno", nakon čega slijedi modeliranje i optimizacija na računalu. Najveća postignuća u konstrukciji programa za strukturnu sintezu i sintezu dijagrama sklopova su u području projektiranja prilagodbenih sklopova, analognih i digitalnih filtara te uređaja temeljenih na programabilnim logičkim matricama (PLM).

Prilikom izrade matematičkog modela složeni sustav se dijeli na podsustave, a za više podsustava matematički modeli se mogu objediniti i koncentrirati u odgovarajuće biblioteke. Dakle, kada se proučavaju elektronički uređaji pomoću programa za računalno modeliranje, shematski ili blok dijagram je grafički prikaz komponenti, od kojih je svaka povezana s odabranim matematičkim modelom.

Za proučavanje shema strujnih krugova koriste se modeli tipičnih neovisnih izvora, tranzistora, pasivnih komponenti, integriranih sklopova i logičkih elemenata.

Za proučavanje sustava definiranih strukturnim dijagramima važno je naznačiti odnos između ulaznih i izlaznih varijabli. U ovom slučaju, izlaz bilo koje strukturne komponente predstavljen je kao ovisan izvor. Obično je ovaj odnos specificiran ili polinomnom funkcijom ili frakcijskom racionalnom prijenosnom funkcijom pomoću Laplaceovog operatora. Uzimajući u obzir odabrane koeficijente funkcije, moguće je dobiti modele takvih strukturnih komponenti kao što su zbrajalo, oduzimač, množitelj, integrator, diferencijator, filtar, pojačalo i drugi.

Suvremeni računalni programi za modeliranje sadrže desetke tipova biblioteka različitih modela, a svaka biblioteka sadrži desetke i stotine modela modernih tranzistora i mikrosklopova vodećih proizvođača. Ove biblioteke često čine najveći dio softvera. Istodobno, tijekom procesa modeliranja moguće je brzo korigirati parametre postojećih modela ili kreirati nove.

Za kvantitativnu analizu modela koristit ćemo sljedeće pokazatelje:

1. Broj blokova na dijagramu – N;

2. Razina dekompozicije dijagrama – L;

3. Ravnoteža dijagrama – B;

4. Broj strelica koje se povezuju s blokom je A.

Ovaj skup indikatora odnosi se na svaki dijagram u modelu, zatim pomoću koeficijenata (formula 1, 2), pomoću kojih se mogu odrediti kvantitativne karakteristike modela u cjelini. Za povećanje razumljivosti modela potrebno je težiti tome da broj blokova (N) na dijagramima nižih razina bude manji od broja blokova na roditeljskim dijagramima, odnosno s povećanjem razine razgradnje (L), koeficijent razgradnje d opada: d = N / L

Dakle, smanjenje ovog koeficijenta ukazuje na to da bi se s dekompozicijom modela funkcije trebale pojednostaviti, pa bi se stoga broj blokova trebao smanjiti.

Dijagrami moraju biti uravnoteženi. To znači da broj strelica koje ulaze i izlaze iz bloka treba biti jednako raspoređen, odnosno broj strelica ne smije jako varirati. Treba napomenuti da se ova preporuka ne može pridržavati za procese koji uključuju dobivanje gotovog proizvoda od velikog broja komponenti (proizvodnja strojne jedinice, proizvodnja prehrambenog proizvoda itd.). Koeficijent ravnoteže dijagrama izračunava se pomoću sljedeće formule:

Poželjno je da koeficijent ravnoteže bude minimalan za dijagram i konstantan u modelu

Osim procjene kvalitete dijagrama u modelu i samog modela općenito na temelju koeficijenata ravnoteže i dekompozicije, moguće je analizirati i optimizirati opisane procese. Fizičko značenje koeficijenta ravnoteže određeno je brojem strelica povezanih s blokom, te se u skladu s tim može tumačiti kao koeficijent procjene količine obrađenih i primljenih informacija. Dakle, na grafovima ovisnosti koeficijenta ravnoteže o stupnju dekompozicije, postojeći vrhovi u odnosu na prosječnu vrijednost pokazuju preopterećenost i podopterećenost podsustava informacijskog sustava u poduzeću, budući da različite razine dekompozicije opisuju aktivnosti različitih podsustava. Sukladno tome, ako postoje vrhovi u grafovima, tada se mogu dati brojne preporuke za optimizaciju opisanih procesa automatiziranih informacijskim sustavom.

Analiza kontekstnog dijagrama “A-0 Informacijski sustav građevinske organizacije”

Broj blokova: 1

Razina dekompozicije grafikona: 3

Faktor ravnoteže: 3

Broj strelica koje se povezuju s blokom: 11

Analiza detalja procesa “A2 Modul “Dobavljači”

Broj blokova: 4

Analiza detalja procesa “A3 Modul “Objekti”

Broj blokova: 3

Razina dekompozicije grafikona: 2

Faktor ravnoteže: 5,75

Analiza detalja procesa “A1 Modul “Radnici”

Broj blokova: 3

Razina dekompozicije grafikona: 2

Faktor ravnoteže: 5,75

Analiza detalja procesa “A 4.1 Modul “Izvješća”

Broj blokova: 3

Razina dekompozicije grafikona: 2

Faktor ravnoteže: 5,75

Analiza detalja procesa “A 5 Modul “Izvođači”

Broj blokova: 3

Razina dekompozicije grafikona: 2

Faktor ravnoteže: 5,75

Koeficijent ravnoteže na podređenim razinama dekompozicije za podređene razine procesa Informacijski sustav trgovine pokazuje da je dijagram uravnotežen. Jer koeficijent ravnoteže nije jednak nuli, tada je moguće provesti daljnju dekompoziciju nekih razina, nakon čega je moguće analizirati nazive aktivnosti ovog modela.

Prilikom kvantitativne analize modela konstruiran je graf koeficijenta razgradnje iz kojeg vidimo da s povećanjem razine razgradnje koeficijent razgradnje opada. Dakle, smanjenje ovog koeficijenta ukazuje na to da se s dekompozicijom modela funkcije pojednostavljuju, stoga se broj blokova smanjuje. Grafikon koeficijenta razlaganja prikazan je na slici 10.

Slika 10 – Graf koeficijenta razlaganja

Na grafikonu ovisnosti koeficijenta ravnoteže o razini dekompozicije, postojeći vrhovi u odnosu na prosječnu vrijednost ukazuju na zagušenost podsustava informacijskog sustava poduzeća; koeficijent ravnoteže za dijagram je maksimalan. Grafikon koeficijenta ravnoteže prikazan je na slici 11.

Slika 11 - Grafikon koeficijenta ravnoteže

Kvantitativna (matematička i statistička) analiza- skup postupaka, metoda za opisivanje i transformaciju istraživačkih podataka koji se temelje na korištenju matematičkog i statičkog aparata.

Kvantitativna analiza podrazumijeva sposobnost tretiranja rezultata kao brojeva – korištenje računskih metoda.

Odlučivši se kvantitativna analiza, možemo se odmah obratiti pomoći parametarske statistike ili prvo izvršiti primarni i sekundarni Obrada podataka.

U fazi primarne obrade se odlučuje dva glavna zadatka: predstaviti dobiveni podaci u vizualnom obliku pogodnom za preliminarnu kvalitativnu analizu u obliku uređenih serija, tablica i histograma I pripremiti podataka za primjenu pojedinih metoda sekundarna obrada.

Aranžiranje(slaganje brojeva u silaznom ili rastućem redoslijedu) omogućuje vam da istaknete maksimalnu i minimalnu kvantitativnu vrijednost rezultata, procijenite koji se rezultati pojavljuju posebno često itd. Skup pokazatelja različitih psihodijagnostičkih metoda dobivenih za skupinu prikazan je u obliku tablice čiji redovi sadrže podatke ispitivanja jednog ispitanika, a stupci distribuciju vrijednosti jednog pokazatelja po uzorku. . Grafikon je distribucija učestalosti rezultata u rasponu vrijednosti.

Na pozornici sekundarna obrada Izračunavaju se karakteristike predmeta istraživanja. Analiza rezultata sekundarna obrada omogućuje nam da preferiramo skup kvantitativnih karakteristika koje će biti najinformativnije. Namjena pozornice sekundarna obrada sastoji se ne samo u dobivanju informacija, ali također u pripremi podataka za eventualnu ocjenu pouzdanosti informacija. U potonjem slučaju, obraćamo se za pomoć parametarska statistika.

Vrste matematičko-statičkih metoda analize:

Metode deskriptivne statistike usmjerene su na opisivanje karakteristika fenomena koji se proučava: distribucija, komunikacijska obilježja itd.

Statičke metode zaključivanja koriste se za utvrđivanje statističke značajnosti podataka dobivenih eksperimentima.

Tehnike transformacije podataka usmjerene su na transformaciju podataka kako bi se optimizirala njihova prezentacija i analiza.

Prema kvantitativnim metodama analize i interpretacije (transformacije) podataka uključuju sljedeće:

Primarna obrada “sirovih” procjena da bi se stvorila mogućnost korištenja neparametarske statistike, provodi se pomoću dvije metode: klasifikacija(podjela objekata u klase prema nekom kriteriju) i sistematizacija(poredak objekata unutar klasa, klasa među sobom i skupova klasa s drugim skupovima klasa).

Klikom na gumb "Preuzmi arhivu" potpuno besplatno preuzimate potrebnu datoteku.
Prije nego što preuzmete ovu datoteku, razmislite o onim dobrim esejima, testovima, seminarskim radovima, disertacijama, člancima i drugim dokumentima koji leže nezatraženi na vašem računalu. Ovo je vaš rad, treba sudjelovati u razvoju društva i koristiti ljudima. Pronađite ove radove i pošaljite ih u bazu znanja.
Mi i svi studenti, diplomanti, mladi znanstvenici koji koriste bazu znanja u svom studiranju i radu bit ćemo vam jako zahvalni.

Za preuzimanje arhive s dokumentom unesite peteroznamenkasti broj u polje ispod i kliknite gumb "Preuzmi arhivu"

Slični dokumenti

Ciljevi, funkcije i struktura sveučilišne podružnice. Procjena protoka informacija i UML modeliranje. Analiza strukture informacijskog sustava i navigacijskog sustava. Dizajn baze podataka, fizička implementacija i testiranje informacijskog sustava.

diplomski rad, dodan 21.01.2012


Projektiranje modela informacijskog sustava "Hotel" u standardu IDEF0. Razvoj dijagrama protoka podataka dizajniranog za opisivanje protoka dokumenata i obrade informacija. Izrada dekompozicijskog dijagrama u IDEF3 notaciji.

kolegij, dodan 14.12.2012


Analiza strukture poduzeća i upravljanja. Funkcije, vrste djelatnosti, organizacijski i informacijski modeli poduzeća, procjena stupnja automatizacije. Izgledi za razvoj automatizirane obrade informacija i sustava upravljanja u poduzeću.

izvješće o praksi, dodano 09/10/2012


Izrada automatiziranog sustava za evidentiranje narudžbi i njihova implementacija u građevinskoj tvrtki za adaptaciju stanova. Opći zahtjevi za informacijski sustav. Dizajn strukture baze podataka. Izrada ER dijagrama. Implementacija informacijskog sustava.

kolegij, dodan 24.03.2014


Razvoj konceptualnog modela sustava za obradu informacija za čvor za komutaciju poruka. Izrada strukturnih i funkcionalnih blok dijagrama sustava. Programiranje modela u jeziku GPSS/PC. Analiza ekonomske učinkovitosti rezultata modeliranja.

kolegij, dodan 04.03.2015


Izrada softvera za unos, pohranjivanje, uređivanje i dohvaćanje podataka o materijalima, klijentima, narudžbama, obračunu troškova i prihoda građevinske tvrtke. Proučavanje predmetnog područja; izgradnja dijagrama toka podataka i strukture baze podataka.

kolegij, dodan 21.09.2015


Opis značajki rada trgovine. Dizajn sustava: informacijsko modeliranje i dijagram toka podataka. Modeliranje i programska implementacija informacijskog sustava. Dizajn korisničkog sučelja.

kolegij, dodan 18.02.2013