Наследование - раздел Образование, АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
Наследование В Оом Понимается Примерно Так Же, Как И В Ооп. Е...
Наследование в ООМ понимается примерно так же, как и в ООП. Если объявляете класс с2 прямым потомком класса с1, то класс с2 наследует все элементы класса с1: переменные, методы, карту состояний, локальные поведения, локальную структуру - и все изменения в с1 автоматически отражаются на с2. Для обозначения отношения классов с1 и с2, помимо терминов «предок-потомок», часто используют также термины «родитель-наследник», «базовый-производный» (класс), а также «суперкласс-подкласс» (superclass-subclass). В производном классе нельзя удалить элементы, унаследованные от базового класса.
Часто используется понятие косвенного наследования, когда экземпляры одних классов входят как элементы в определение другого класса. Например, блок-контейнер на рис. 10.1 является косвенным наследником классов CSinGenerator и CGain.
Целью наследования является модификация базового класса. Пусть, например, мы хотим создать усилитель с насыщением, статическая характеристика которого показана на рис. 10.4.
Естественно строить описание этого специального усилителя на базе обычного линейного усилителя и сделать новый класс CSaturation прямым наследником класса CGain. Имеются два пути модификации.
Первый путь состоит в добавлении новых элементов описания, изменяющих логику работы блока.
Рис. 10.4
Добавим две новые переменные Хmin=LowerLimit/K и Хmax=UpperLimit/K, а также введем в карту состояний блока два новых узла и четыре перехода, как показано на рис. 10.5.
Рис. 10.5
Новый блок ведет себя в линейной зоне как предок, а вне нее - своим особым образом. Аналогично можно добавить новые локальные устройства и связи, процедуры и функции, анимационные отображения.
block class CSaturation extends CGain {
parameter Real UpperLimit = 1;
parameter Real LowerLimit = -UpperLimit;
statechart class Main {
Real Xmax = if K>0 then UpperLimit/K else 0;
Real Xmin = if K>0 then LowerLimit/K else 0;
initial state LinearZone {
do main;
};
state U_Saturation {
entry action {Y = UpperLimit }
};
state L_Saturation {
entry action {Y = LowerLimit}
};
transition from LinearZonetoU_Saturation when X>=Xmax;
transition from U_Saturation toLinearZonewhen X<Xmax;
transition from LinearZonetoL_Saturation when X<=Xmin;
transition from L_Saturation toLinearZonewhen X>Xmin;
}/*Main*/;
behavior {
do Main;
};
}/*CSaturation*/
Новые элементы в производном классе могут иметь те же идентификаторы, которые использованы в базовом. Например, в классе CSaturation можно ввести новую целую переменную с идентификатором K. Она будет скрывать или замещать в определении класса CSaturation вещественный параметр к классу CGain (например, в карте состояний Main будет использоваться целая переменная), а в определении базового класса (уравнении Е1) по-прежнему будет использоваться вещественный параметр K.
В определении класса CSaturation можно обратиться к параметру K по имени superK. Такая трактовка замещения элементов характерна для языков программирования. Однако, в языке Omola целая переменная K заменит вещественный параметр K и в базовом классе.
Второй путь состоит в переопределении элементов базового класса. Элемент производного класса с тем же идентификатором, что и некоторый элемент базового класса, замещает его в базовом классе не только в определении производного класса, но и в определении базового класса. Например, в приведенном примере можно не трогать карту состояний, а переопределить формулу Е1 в непрерывном поведении main, заменив ее на другую:
Y = ifХ<Хmin thenLowerLimit elseХ>Хmax thenUpperLimit elseK*X
Почти все пакеты, работающие с гибридными системами, допускают подобного рода условные выражения в правых частях дифференциальных уравнений и формул. Формула другим способом задает ту же модифицированную карту состояний, и при прогоне модели переключения ветвей условного выражения будут интерпретироваться как специальные дискретные события. Для частного случая гибридной системы, когда состав уравнений не меняется, такой способ записи для пользователя гораздо удобнее.
block class CSaturation extends CGain {
parameter Real UpperLimit = 1;
parameter Real LowerLimit = -UpperLimit;
Real Xmax = if K>0 then UpperLimit/K else 0;
Real Xmin = if K>0 then LowerLimit/K else 0;
overrit equation classmain {
Y = ifХ<Хmin thenLowerLimit
elseХ>Хmax thenUpperLimit
elseK*X;
};
}/*CSaturation*/
В данном случае переопределили всю систему уравнений main. Чтобы переопределить именно нужное уравнение, оставив остальные (в данном случае их нет) без изменений, следует написать так:
overritmain.E1;
Y = ifХ<Хmin thenLowerLimit
elseХ>Хmax thenUpperLimit
elseK*X;
В этом варианте переопределяем только уравнение, помеченное как Е1. Ясно, что если уравнение не помечено, то никоим образом не сможем догадаться, какое уравнение переопределяем.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ... Технологический институт... Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Наследование
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ОБЪЕКТОВ………………………………………..……. 46
3.1. Математические модели случайных процессов..… 46
3.2. Классификация моделей случайных процессов..… 53
3.3. Модели мар
МОДЕЛИ СИСТЕМ
МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ……..…………... 147
7.1. Общие сведения…..………………………………..... 147
7.2. Модель входного потока заявок
и времени обслуживания…..…………………….……
УНИФИЦИРОВАННЫЙ
ЯЗЫК МОДЕЛИРОВАНИЯ UML…………..………. 229
9.1. Основные компоненты…………..…………………. 229
9.2. Понятия и компоненты…………..…………………. 231
9.3. Диаграммы вариантов испо
Понятие модели
1.1.1. Системный подход к моделированию. При проектировании автоматизированных систем управления, разработке прикладных программных продуктов важно правильно постав
Концепции определения моделей
Под динамической системой понимается объект, находящийся в каждый момент времени tÎT в одном из возможных состояний
Инерционные модели
Динамические системы с последействием (с предысторией) могут быть формализованы с применением дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом.
2.3.1. Дифференциальные уравнен
Модели на основе передаточных функций
Рассмотрим однооткликовую импульсную систему с дискретными сигналами на ее входе и выходе, модель которой может быть выражена с помощью импульсной характеристики (весовой функции) в виде уравнения
Конечные автоматы
Для моделирования динамических систем, функционирующих в дискретном времени, применяется аппарат конечных автоматов [7]. Теория конечных автоматов и их модели используются при синтезе и анализе выч
СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОБЪЕКТОВ
3.1. Математические модели случайных процессов
При проведении научных исследований в производстве и в быту часто встречаются события, которые многократно появляются при одн
Понятие статистического моделирования
При определении методов статистического моделирования применяют название «метод Монте-Карло». Определение, которое характеризует этот метод достаточно точно и полно, не существует. Известно, что эт
Датчики случайных чисел
Для имитации случайных событий необходим некоторый эталон, т.е. то, с чем можно что-то сравнить. Известно, что наука существует там, где есть измерения. Отсутствие измерений приводит к схоластике,
Проверочные тесты
Программная реализация датчика псевдослучайных, квазиравномерно распределенных чисел может быть получена любым программистом на основе разработанного им алгоритма с применением либо аналитических м
Имитация случайных событий
Пусть события S1, S2,..., Smобразуют полную группу несовместимых событий, каждое из которых может произойти с вероятностью Рi, причем
Имитация непрерывных случайных величин
Если событие Х принимает значения в некоторой области непрерывных величин, то для аналитического моделирования непрерывных событий применяют функцию распределения вероятностей
Имитация марковского процесса
4.6.1. Моделирование дискретной цепи Маркова. Рассмотрим дискретную цепь Маркова или марковский процесс с дискретным временем перехода из одного состояния в другое. Математическая
Выбор числа опытов
При разработке имитационных моделей для исследования случайных объектов существует задача выбора числа опытов (объема выборки). Это непростая задача, т.к. во-первых, необходимо обосновать достоверн
Формулы и алгоритмы для оценки результатов моделирования
При реализации моделирующего алгоритма на ЭВМ вырабатывается информация о состоянии моделируемых систем, которая представляет собой исходный материал для определения приближенных ис
Аналитическое определение вероятностных автоматов
6.1.1. Формальное задание и классификация. Вероятностные автоматы (ВА) относятся к дискретно-стохастическому классу моделей. Данный тип моделей служит инструментом изучения динамич
Имитационное моделирование вероятностных автоматов
Для имитации процесса функционирования ВА необходимо задать:
- такты моделирования T, а также цикл по тактам моделирования от нуля до заданного числа такто
Модель Эрланга
При моделировании СМО исследуется изменение в системе за сколь угодно малый отрезок времени. Составляются уравнения в частных приращениях, от которых затем осуществляется переход к дифференциальным
Имитационное моделирование одноканальной СМО
Алгоритмизация может осуществляться с применением способа Dt-моделирования, который позволяет определить состояния СМО через интервал времени Dt.
Имитационные модели многофазных СМО
Пусть СМО имеет структуру, показанную на рис. 7.18, т.е. обслуживание состоит из двух фаз. Входной поток заявок задан функцией распределения вероятностей длин интервалов между заявками A(t)
Имитационные модели многоканальных СМО
7.8.1. Модели систем с общей очередью.Рассмотрим задачу построения имитационной модели трехканальной СМО с общей очередью. Понятие общей очереди предусматривает, чт
Моделиpующие алгоpитмы
Для моделиpования любого объекта, заданного пpи помощи математичеcкой модели, а также в виде последовательности процедур, имитирующих отдельные элементарные процессы, необxодимо поc
Основные компоненты
После многх попыток создания унифицированных языков для решения задач моделирования был разработан и опробован объектно-ориентированный подход. Первый язык Simula-67, основанный на
Понятия и компоненты
Сущности представляются парами «тип, экземпляр». Таких пар несколько: «класс, объект», «ассоциация, связь», «параметр, значение», «операция, вызов процедуры». Для изображения элемен
Array, Real, Vektor, Matrix.
Описание типа зависит от того, какой язык программирования используется разработчиками. Атрибуг изображается в виде текстовой строки, отражающей различные его свойства:
<признак
Масса машины
…
У каждой секции прямоугольника класса может быть имя. Так как секция «имя класса» обязательна, то ее имя не указывается, как показано на рис. 9.6.
Связи между объектами
Аналогично ключевому понятию модели классов - понятию ассоциации, - для объектов существует понятие связи (link). Связь есть экземпляр ассоциации, установленной для объектов данных
Диаграммы взаимодействия
Взаимодействия между объектами в системе представляются диаграммами взаимодействия (interaction diagrams). Диаграммы взаимодействия подразделяются на два основных типа диаграмм: диаграммы последова
Диаграммы состояний
Диаграммы состояний (state diagram) определяют состояния, в которых может находиться конкретный объект, а также процесс смены состояний объекта в результате влияния некоторых событи
Диаграммы деятельностей
Диаграммы деятельностей (aktivity diagrams) предназначены для того, чтобы отразить переходы в рамках выполнения определенной задачи, вызванные внутренними процессами. Используются для моделирования
Определение объекта
Объектно-ориентированный подход в последнее время стал прочно ассоциироваться с программированием. Объектно-ориентированный подход развивался почти исключительно программистами. Ито
Полиморфизм
Полиморфизмом в ООП называется возможность использования вместо объектов одного декларированного класса объекты другого класса, называемого замещающим, совместимого с первым. Аналог
Equation
Z= X/K;
endCMulGiv;
Новый класс CMulGiv наследует от своего суперкласса CGain вход, выход, параметр и одно уравнение, а также добавляет один выхо
Equation
Y = if X>Xmax then UpperLimit
else if X<Xmin then LowerLimit
else K*X;
Equation
connect(Gem.Y,Amp.X);
connect(Gem.Y,Y);
endCSineSource;
Далее нужно создать специальный класс CLimitedSineSource на основе СSineSource, переопределив пар
Типы данных и пакеты
Для моделирования непрерывных систем необходим минимальный набор типов данных: скалярный вещественный тип, типы «вектор» и «матрица», а также целые числа для вычисления индексов век
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. «Моделирование систем». – М.: Высш. школа, 1985 – 271 с.
2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука,1978. – 400 с.
3. Финаев В.И. Мод
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов