Методические аспекты использования виртуальных лабораторий

Иногда целесообразность перехода от использования физических моделей к экспериментам и расчетам на математических моделях вызывает отрицание у определенной части потенциальных пользователей.

В промышленности психологический барьер неприятия такого перехода преодолевается сравнительно легко в тех приложениях, где математическому моделированию просто нет альтернативы. Примерами могут служить нанотехнологии. В частности, таким приложением является микроэлектроника, где при размерах проектных норм в десятки-сотни нанометров подключение измерительных приборов возможно только к специально изготовленным тестовым образцам, но не к компонентам реальной микросхемы. Кроме того, такое подключение оказывает влияние на процессы в схеме, искажающее реальную картину процессов. Физическое экспериментирование существенно затруднено и требует больших материальных и временных затрат также при исследовании процессов в труднодоступных и агрессивных средах, при высоких температурах, давлениях, интенсивностях радиации и т.п. Но и в большинстве других приложений, как показывает практический опыт, без широкого применения средств математического моделирования и автоматизированного конструирования добиться положительных результатов в создании сложной техники уже невозможно.

В учебном процессе переход к математическому моделированию часто порождает следующие возражения: во-первых, поскольку при использовании современных развитых программ моделирования обучаемый отстраняется от выбора формул, разработки алгоритма, выполнения промежуточных расчетов, то он не приобретает навыков в использовании традиционных расчетных методик, во-вторых, без выполнения ручных расчетов от его внимания могут ускользнуть имеющиеся связи между различными параметрами и факторами, в-третьих, обучаемый не приобретает навыков в работе с реальными измерительными приборами, установками и другими материальными объектами.

Первые два возражения легко парируются. Действительно, ориентировочные ручные расчеты и экспресс-оценки должны оставаться в учебном процессе, а математическое моделирование заменяет не столько простые расчеты, сколько физическое макетирование. При этом именно математическое моделирование, благодаря легкости варьирования исходных данных, позволяет более глубоко исследовать влияние на характеристики процессов и объектов различных параметров и факторов. Нужно лишь методически правильно спланировать серию экспериментов с математической моделью, включив в учебные задания снятие на модели соответствующих зависимостей и формулировку выводов, расчет коэффициентов чувствительности и т.п.

Третье возражение более серьезно, но оно не противопоставляет ручные расчетные методики и математическое моделирование, а лишь приводит к необходимости в учебных планах и программах сохранять некоторый необходимый объем практических работ как непосредственно на реальном оборудовании, так и в лабораториях удаленного доступа.

При использовании программ моделирования необходимо также учитывать ограниченную адекватность математических моделей. Адекватность любой модели оценивается перечнем отражаемых в ней свойств и областями адекватности.

Областью адекватности называют область в пространстве параметров, в пределах которой погрешности модели остаются в допустимых пределах. В большинстве случаев области адекватности строятся в пространстве внешних переменных, к которым относятся параметры нагрузки, внешних силовых воздействий, температура и давление окружающей среды и другие влияющие на моделируемый объект факторы [52]. Например, область адекватности математической модели электронного радиоэлемента обычно выражает допустимые для применения модели диапазоны изменения моделируемых температур, внешних напряжений, частот входных сигналов. Внимание обучаемых при освоении методик математического моделирования должно быть обращено на ограниченную адекватность математических моделей в используемом ПО так же, как это делается при изучении методик физического эксперимента, где ограниченная адекватность физических моделей связана с погрешностями измерений и с неизбежными отличиями макетов и стендов от реальных объектов.

Отметим, что при исследовании большинства сложных процессов и объектов математическое моделирование оказывается предпочтительнее физического макетирования не только по затратам времени и средств, но зачастую и по соображениям адекватности, что однако не означает полного отказа от проведения физического моделирования. Как правило, в процессе проектирования технических объектов математическое моделирование позволяет лишь существенно сократить объем требуемых экспериментов и испытаний на физических макетах и стендах.