Слайд 8

Нерегулярное размещение высотных отметок в узлах произвольной сети

Слайд 9

Размещение отметок вдоль горизонталей с определенным шагом

Слайд 10

Получение отметок в точках пересечения горизонталей со структурными линиями рельефа

Слайд 11

Источник данных для ЦМР

Главными источниками для создания ЦМР служат крупномасштабные топографические карты. Типовая технология создания ЦМР основана на цифровании (обводке) горизонталей как основной ее составляющей и высотных отметок. Применение мелкомасштабных карт ограничено по условиям генерализации. На таких картах геометрическая точность вступает в противоречие с географическим правдоподобием и морфологическим соответствием, и, как правило, метричностью жертвуют. В теории и практике геоинформатики доказывается, что использование в качестве исходных материалов для построения ЦМР карт масштаба 1: 500 000 и мельче, – бессмысленно.

Слайд 12

Форматы ЦМР

Обычно первичные данные для создания новой ЦМР (получаемые традиционно по картам) приводятся к одному из двух наиболее широко распространенных формата представления: GRID-модели и TIN-модели. Первая модель во многом аналогична растровой модели пространственных данных: она предполагает разбиение пространства карты на далее неделимые элементы (пикселы), внутри которых высота земной поверхности считается постоянной. Пикселы образуют квадраты регулярной обычно прямоугольной матрицы высот, расстояние между которыми определяет пространственное разрешение ЦМР.

Слайд 13

GRID.1

При создании GRID-моделей на первом шаге изучаемую территорию как бы нарезают на квадратные выделы, участки, геометрические размеры которых определяются заранее исходя из качества исходных материалов, задач исследования и технических средств (grid в переводе с английского – решетка, сетка). Малые пиксели детальнее передают неровности земной поверхности, но для создания таких ЦМР требуются крупномасштабные исходные материалы, а образованный массив чисел – огромен и труднообрабатываем. Обычно размер пикселей устанавливают равным 1 – 2 мм в масштабе карты (например, для 1: 100 000 карты размер пиксела – 100 – 200 м на местности). l = 1 – 2 мм

Слайд 14

GRID.2

Слайд 15

GRID.3

Затем по правилам интерполяции определяются значения высот всех прочих пикселов. Рельеф имитируется плотно подогнанными друг к другу параллепипедами разной высоты.

Слайд 16

GRID.4

Слайд 17

GRID. Rezult

Слайд 18

TIN.1

Суть модели TIN – в ее названии: Triangulated irregular network (нерегулярная треугольная сеть). Она представляет собой сеть треугольников, в вершинах которых находятся высотные отметки. Строится она следующим образом. Все точки с известными высотами соединяются попарно отрезками так, чтобы они нигде не пересекались; в противном случае оставляют кратчайший отрезок. Полученная сеть треугольников в топографии получила название элементов триангуляции Делоне. В начертательной геометрии с триангуляцией Делоне тесно связаны полигоны Тиссена, или диаграммы Вороного, обладающие рядом особых свойств. В результате моделируемая поверхность представляется как многогранная.

Слайд 19

TIN.2

X Y Z трехреберные грани

Слайд 20

TIN.4

Слайд 21

Слайд 22

Слайд 23

Интерполяция в ЦМР

Важным элементом построения любой ЦМР независимо от формата представления является интерполирование – т.е. нахождение высот земной поверхности любой произвольной точки, для которой известны только плановые координаты X и Y, по некоторой сети опорных точек, называемых узлами интерполяции, для которых известны все три координаты – X,Y и Z. Для GRID-моделей интерполяция необходима для получения непрерывной матрицы высот по дискретным необязательно регулярным опорным точкам, в TIN-моделях она применяется с целью сгущения сети треугольников, обычно весьма разреженной. Все методы интерполяции делятся на глобальные и локальные, а также точные и аппроксимирующие.

Слайд 24

Глобальная инетполяция

При глобальной интерполяции определение высот произвольных точек осуществляется с использованием всех узлов интерполяции. В этом случае изменение в исходном наборе опорных точек (добавление, удаление и т.п.) сказывается на всей результирующей ЦМР. глобальная интерполяция

Слайд 25

Локальная интерполяция

В локальной интерполяции расчет высоты ведется лишь в непосредственных окрестностях точки, многократно повторяя алгоритм вычисления в разных частях ЦМР. локальная интерполяция

Слайд 26

Аппроксимирующая интерполяция

В основе аппроксимирующих методов лежит соображение о неточности или даже ошибках исходных данных, потому они отражают лишь общий тренд поверхности, не воспроизводя точного значения высоты в опорных точках.

Слайд 27

Точная интерполяция

Точные методы интерполяции сохраняют высоты в опорных точках, на которых базируется сама интерполяция, и поверхность проходит через все точки с известными аппликатами.

Слайд 28

Linear interpolation

Среди конкретных реализаций алгоритмов интерполяции наиболее часто употребляется линейная интерполяция, выполняемая от точки к точке по отрезкам прямых линий. z x или y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 порядковые номера ячеек растра d d0 z1 z2 z0 z0 = z1 + (z2 – z1) · d0 / d

Слайд 29

Inverse weight interpolation

Другой метод – метод обратных весовых коэффициентов – при интерполировании позволяет в большей степени учитывать влияние близ лежащих точек и в меньшей – находящихся на удалении. z x или y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 порядковые номера ячеек растра d2 z1 z2 z0 z0 = (d1 · z1 + d2 · z2) / (d1 + d2) d1

Слайд 30

Nearest neighbor interpolation

В следующем способе – методе ближайшего соседа – высота точки принимается равной высоте опорной точки, располагающейся ближе всего. z x или y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 порядковые номера ячеек растра d2 z1, z0 z2 z0 = z1 |если d1

Слайд 31

Spline interpolation

Следующий метод интерполяции получил названия метода сплайнов (splineв переводе с английского – упругая линейка), или кусочно-полиномиального сглаживания.

Слайд 32

концы отрезков криволинейные отрезки сплайна f3´(z, x[y]) f1(z, x[y]) f2(z, x[y]) f3(z, x[y]) f4(z, x[y]) f5(z, x[y]) f1´´(z, x[y]) z x или y z x или y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 порядковые номера ячеек растра z1 z2 z0 z0 = f(z, x[y]) x[y]1 z3 z4 x[y]2 x[y]3 x[y]4 f(z, x[y])

Слайд 33

Аппроксимирующая интерполяция

Все рассмотренные методы интерполяции относятся к точным. Однако наибольшую популярность завоевали аппроксимирующие методы: полиномиальная интерполяция кригинг.

Слайд 34

В аппроксимирующих методах рельеф земной поверхности понимается как очень сложная функция вида z = F(x, y), т.е. высота точки зависит от ее пространственного положения. Эта функция неизвестна и неопределима, поскольку учитывает огромное число причин и факторов, влияющих на рельеф. Но ее можно заменить более простой функцией, свойства которой известны, и представить рельеф в виде z = f(x, y) + ε, где ε– некоторый неразложимый остаток, очень малый по величине: = ε→ 0.

Слайд 35

Полиноминальная интерполяция

В полиномиальной интерполяции отыскание высот промежуточных точек z0 проводится путем решения полиномов заданной степени m: где aij– коэффициенты полинома, а x и y – координаты сети. Коэффициенты полинома определяются исходя из условия минимизации ε, для этого необходимо, чтобы число опорных точек, привлекаемых для расчета, было не меньше величины (m + 1)·(m + 2) / 2. Порядок полинома указывает на число чередующихся максимумов или минимумов аппроксимирующей поверхности, которое равно m – 1.

Слайд 39

Кригинг.1

В методе кригинга изменчивость высот подразделяется на три компоненты: трендовую e автокорреляционную e´ случайнуюe´´ На примере одномерной функции значения высот z в точках x может быть представлено как: z(x)= e(x) + e´(x) + e´´(x).

Слайд 40

Кригинг.2

Трендовая компонента отражает направленность изменений высот Автокорреляционная характеризуют физически трудно объяснимую вариацию, зависящую от соседних точек Случайная – некоторый статистический шум, равный постоянному значению. Различают простой кригинг и универсальный. В простом кригинге тренд e(x) предполагается постоянным и рассматривается как средняя арифметическая высота. В универсальном кригинге тренд обычно моделируется полиномами первой или второй степени.

Слайд 41

Кригинг.4

z x z x e(x) e´(x) e´´(x) z(x) = e(x) + e´(x) + e´´(x)

Посмотреть все слайды

2.2. Неалгоритмические методы

цифрового моделирования.

Скорость решения ряда сложных задач программно-алгоритмическим методом на ЦВМ общего назначения недостаточна и не удовлетворяет потребностям инжененрных систем автоматизированного проектирования (САПР). Одним из таких классов задач, широко применяемых в инженерной практике при исследовании динамики (переходных процессов) сложных систем автоматизации, являются системы нелинейных дифференциальных уравнений высоких порядков в обыкновенных производных. Для ускорения решения названных задач в состав программно-технических комплексов САПР могут включаться в дополнение к главной (ведущей) ЦВМ общего назначения ГВМ, проблемно-ориентированные на решение нелинейных дифференциальных уравнений. Они организуются на основе цифрового математического моделирования неалгоритмическим методом. Последний позволяет повысить производительность САПР за счет присущего ему параллелизма вычислительного процесса, а дискретный (цифровой) способ представления математических величин – достичь точности обработки не хуже, чем в ЦВМ. В этих ГВМ применяются два метода цифрового моделирования:

1. Конечно-разностное моделирование;

2. Разрядное моделирование.

Первый метод, используемый в ГВМ типа цифровых дифференциальных анализаторов (ЦДА) и цифровых интегрирующих машин (ЦИМ), – это известный метод приближенных (пошаговых) вычислений в конечных разностях. Цифровые операционные блоки ГВМ, построенные на цифровой схемотехнике, обрабатывают достаточно малые дискретные приращения математических величин, передаваемые по линиям связи между операционными блоками. Вводимые и выводимые математические величины представляются, хранятся и накапливаются из приращений в цифровых n-разрядных кодах в риверсивных счетчиках или регистрах накапливающих сумматоров.

Приращения всех величин обычно кодируются одной единицей младшего разряда: D:=1мл. р. Это соответствует квантованию по уровню всех обрабатываемых величин с постоянным шагом квантования D=1. Следовательно, ограничивается скорость нарастания всех машинных величин: |dS/dx|£1.

Знаки одноразрядных приращений кодируются методом знакового кодирования на двухпроводных линиях связи между операционными блоками:

https://pandia.ru/text/78/244/images/image002_51.gif" width="476" height="64 src=">,

где DSi=yiDx – приращение интеграла в i-м шаге интегрирования, а i-я ордината подинтегральной функции y(x) – yi вычисляется путем накопления её приращений:

https://pandia.ru/text/78/244/images/image004_39.gif" width="208" height="56 src=">

с введением постоянного нормирующего коэффициента кн = 2-n приращения на выходах интеграторов образуются последовательно и обрабатываются в следующих интеграторах также последовательно. Исключением является интегрирование суммы нескольких подинтегральных функций

https://pandia.ru/text/78/244/images/image006_34.gif" width="239" height="56 src=">

Тогда по нескольким m входным линиям l-е приращения могут поступать синхронно в каком-то j-м шаге. Для последовательного сложения их разносят в пределах шага с помощью линий задержек, увеличивая в m раз тактовую частоту работы входного накапливающего сумматора. Поэтому число суммируемых подинтегральных функций обычно ограничивают до двух.: m=2.

Структурная организация цифрового интегратора-сумматора весьма проста. Он строится в виде последовательного соединения следующих функциональных узлов:

· схема 2ИЛИ с линией задержки tз=0,5t на одном из входов

· входной накапливающий сумматор приращений подинтегральных функций, выполняющий накопление n-разрядных их ординат по входным приращениям:

https://pandia.ru/text/78/244/images/image008_28.gif" width="411" height="194 src=">

При Dх:=(10) код yk передается без изменений, а при Dх:=(01) на выходе образует код, обратный входному коду yk.

· формирователь выходного приращения интеграла: DSi:= единица переполнения Si, преобразующий признак переполнения в биполярный код приращения (наиболее просто он реализуется, если отрицательные накопленные числа Si представить в модифицированном коде: прямом, обратном или дополнительном). Соответствующая структурная схема цифрового интегратора приведена на рис. 9.14 (с.260) учебника . В схемах цифровых моделей применяется следующее условное обозначение цифрового сумматора-интегратора:

«Зн.» указывает признак инверсии (-), если она требуется. Важным преимуществом данного метода конечно-разностного цифрового моделирования является то, что один и тот же цифровой интегратор без изменения его схем используется для выполнения линейных и нелинейных операций, необходимых для решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Это объясняется тем, что при программировании ЦДА и ЦИМ исходные уравнения в производных преобразуются к уравнениям в дифференциалах. Рассмотрим простейшие программы цифровых моделей:

1. умножение переменной х на константу к:

Перейдя к дифференциалам dS=кdx, убедимся в том, что эта операция выполняется одним интегратором при соответствующей его начальной установке:

3. Умножение S=xy, или в дифференциалах dS=xdy+ydx.

4.2. тригонометрические функции, например y=sinx, которая является решением дифференциального уравнения второго порядка (так как ), или в дифференциалах

Учитывая то, что создание названных проблемно-ориентированных ГВМ требует существенных дополнительных затрат, при построении технических средств САПР чаще используется более простой способ их организации путем объединения в вычислительный комплекс серийно производимых ЦВМ общего назначения и электронных аналоговых вычислительных машин (АВМ), построенных на операционных усилителях. ЦВМ и АВМ объединяются с помощью типового устройства преобразования и сопряжения (УПС), состоящего в основном из АЦП и ЦАП. Сложная решаемая задача рационально распределяется на 2 части между аналоговыми и цифровыми процессорами при программировании комплекса. Причем аналоговая часть чаще всего проблемно ориентируется на решение дифференциальных уравнений и используется в общем вычислительном процессе как быстрая подпрограмма.

2.3 Архитектура гибридных вычислительных комплексов (ГВК).

2.3.1. структура аналого-цифрового вычислительного комплекса (АЦВК)

ГВК или АЦВК – это вычислительный комплекс, состоящий из ЦВМ и АВМ общего назначения, объединенных с помощью УПС, и содержащей в цифровой части дополнительное программное обеспечение для автоматизации программирования аналоговой части, управления обменом информацией между аналоговой и цифровой частями, конотроля и тестирования аналоговой части, автоматизации процедур ввода-вывода.

Рассмотрим структурную схему АЦВК с простейшим УПС, построенном на одноканальных коммутируемых АЦП и ЦАП. Для создания предпосылок автоматизации программирования АВМ под управлением ЦВМ в составе технических средств АВМ вводятся следующие дополнительные блоки:

1. Вручную регулируемые переменные сопротивления (потенциометры) на входах операционных усилителей в наборе операционных блоков (НОБ), известные Вам из лабораторных работ по ТАУ, заменяются на цифроуправляемые сопротивления (ЦУС), в качестве которых используются интегральные схемы ЦАП;

3. Автоматическое соединение операционных блоков в соответствии с составленной в ЦВМ схемой аналоговой модели (п. 2.1) осуществляется схемой автоматической коммутации (САК) по двоичному вектору коммутации ключей САК, образованному в ЦВМ и хранящемуся в течении решения задачи в регистре настроечной информации (РН) в УПС.

Режимы работы АВМ: подготовка, пуск, останов, возврат в начальное состояние, вывод резудьтатов на аналоговые периферийные устройства (самописцы, двухкоординатные планшетные регистрирующие приборы – ДРП) задаются со стороны ЦВМ через блок управления УПС (БУ УПС).

БУ УПС осуществляет также взаимную синхронизацию работы ЦВМ и АВМ: передает сигналы внешнего прерывания из аналоговой модели в цифровые программы ЦВМ, под управлением программ цифровой части синхронизует опрос точек в аналоговой модели, преобразование напряжений в этих точках в цифровые коды и передачу последних через БСК и канал ввода–вывода в оператиыную память ЦВМ; или аналогично обратное преобразование цифровых кодов в электрические напряжения и подачу последних в требуемые точки на входы операционных блоков аналоговой модели. Такой принцип функциональной организации взаимодействия цифровой и аналоговой частей аппаратно поддерживаемо блоками УПС: АЦП и ЦАП, АМ и АДМ – аналоговыми мультиплексором и демультиплексором, МЛ – входным и выходным блоками аналоговой памяти, построенными на множестве однотипных схем выборки хранения (СВХ). Входы входных СВХ (слева) подключаются к требуемым точкам схемы аналоговой модели (выходам соответствующих операционных блоков). В необходимые дискретные моменты времени под управлением ЦВМ с аналоговой модели снимаются отдельные выборочные ординаты аналоговых сигналов (электрических напряжений) и запоминаются в СВХ. Затем выходы СВХ опрашиваются мультиплексором АМ и их выходные напряжения преобразуются в АЦП в цифровые коды, которые в режиме прямого доступа как блок чисел (линейный массив) записываются в ОП ЦВМ.

При обратном преобразовании выходы СВХ второй группы выходной аналоговой памяти МЛ (справа) подключаются под управлением ЦВМ к требуемым входам операционных блоков аналоговой модели, а входы СВХ – к выходам аналогового демультиплексора, на вход которого подается выходное напряжение ЦАП. В режиме прямого доступа из ОП ЦВМ считывается блок чисел. Каждое из чисел преобразуется в ЦАП в электрическое напряжение, которое под управлением ЦВМ с помощью обегающего АДМ записывается на хранение в одну из СВХ. Полученный набор нескольких напряжений хранится в нескольких СВХ в течение заданного по программе ЦВМ интервала времени (например, во время решения задачи в аналоговой части) и обрабатывается аналоговыми операционными блоками.

2.3.2. Методы организации аналого –

цифровых вычислений.

Принцип чередования режимов работы ЦВМ и АВМ, снижающий сложность УПС.

АЦВК применяются для аналого – цифрового моделирования сложгых систем автоматизации, содержащих управляющие ЦВМ, а также для ускорения решения сложных математических задач, требующих чрезмерного расхода ресурсов памяти и машинного времени ЦВМ. В первом случае на ЦВМ программно имитируются алгоритмы управления, а в АВМ программируется аналоговая математическая модель объекта управления, и АЦВК используется как комплекс для отладки и верификации алгоритмов управления с учетом нелинейности и динамики объекта управления, которые очень трудно учесть при разработке алгоритмов, если при этом постоянно не решать дифференциальные уравнения объекта для определения его реакции на каждое новое управляющее воздействие.

Во втором случае, например, при решении дифференциальных уравнений, общую громоздкую задачу приближенных вычислений разбивают на две части, помещая обычно в аналоговую часть вычислительно емкие расчеты для которых допустима погрешность 0.1…1%.

По принципу названного разделения задачи на две части и способу организации взаимодействия между АВМ и ЦВМ современные АЦВК подразделяются по 4 классам аналого–цифровых вычислений

Классы 1,2,3 могут быть реализованы на основе рассмотренной структурной организации АЦВК с упрощенным УПС, построенном наодноканальных АЦП и ЦАП.

Класс 1 наиболее простой по организации взаимодействия между АВМ и ЦВМ. Цифровая и аналоговая части работают в разное время, и поэтому не предъявляется высоких требований к синхронизации работы АВМ и ЦВМ и быстродействию ЦВМ и УПС.

Класс 2 требует особой организации чередования режимов работы АВМ, ЦВМ и УПС в каждом цикле вычислений и взаимодействия

Так как АЧ и ЦЧ одновременно не работают, нет проблем с их синхронизацией и не предъявляется высоких требований к быстродействию УПС и ЦВМ. Классы решаемых задач: оптимизация параметров аналоговой модели, параметрическая идентификация, моделирование случайных процессов методом Монте–Карло, аналого–цифровое моделирование САУ не в реальном масштабе времени, интегральные уравнения.

Класс 3 требует другой организации чередования режимов работы АВМ, ЦВМ и УПС.

В фазе А в АЧ и ЦЧ одновременно выполняются 2 частные задачи одной сложной задачи, совместимые по времени. В ЦЧ в фазе В чаще всего принимаются из АЧ и запоминаются дискретные величины аргументов функций, затем в фазе А по ним вычисляются, заготавливаются для АЧ, ординаты сложных функций, которые в следующей фазе В передаются в АЧ, где заносятся на хранение в аналоговые ЗУ (СВХ), а затем используются в следующей фазе А в аналоговых вычислениях, и т. д. Классы решаемых задач: итеративные вычисления, решение обыкновенных дифуров с заданными граничными условиями, динамических задач с чистым запаздыванием аргументов, интегральных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных. В классе 3 не предъявляется высоких ьребований к быстродействию ЦВМ и УПС, но требуется точная синхронизация работы АВМ и ЦВМ в фазе В, так как из–за останова цифрового процессора асинхронное управление передачи данных невозможно, а осуществляется синхронная передача блоков данных под управление контроллера прямого доступа в память (КПДП) через канал ввода–вывода ЦВМ.

Класс 4 – это чаще всего аналого–цифровое моделирование цифровых САУ в реальном масштабе времени для проверки и отладки программ управляющей ЦВМ в динамике. Он наиболее сложен по организации взаимодействия и синхронизации работы АВМ и ЦВМ, тпк как здесь фазы А и В совмещены, происходит постоянный взаимный обмен данными в процессе вычислений, и поэтому требуется применение ЦВМ и УПС максимального быстродействия.

Структурная организация УПС, приведенная выше и пригодная для классов 1,2,3, в классе 4 неприменима. В последнем классе требуется многоканальная организация АЦП и ЦАП без мультиплексирования с дополнительным включением на входе м выходе БСК файла параллельных буферных регистров, обменивающихся с ОП ЦВМ в режиме прямого доступа. Содержимые каждого из регистров либо преобразуются отдельными параллельно включенными ЦАП при передаче данных в АВМ, либо формируются отдельными параллельно включенными АЦП при передаче данных из АВМ в ЦВМ.

2.3.3 Особенности программного обеспечения АЦВК.

Для автоматизации программирования АВМ с помощью ЦВМ и полной автоматизации аналого–цифрового вычислительного процесса традиционное ПО ЦВМ общего назначения (см. рис. 13.2 с.398 в учебнике ) дополняется следующими программными модулями:

1. В состав обрабатывающих программ входят дополнительные трансляторы со специальных языков аналого–цифрового моделирования, например Фортран-IV, дополненного подпрограммами на расширенном Ассемблере, содержащем специальные аналого–цифровые команды, например, для управления аналоговой частью по программе ЦВМ, организации передачи данных между ЦЧ и АЧ, обработки прерываний программ ЦЧ, инициализируемых аналоговой частью; создается аналого–цифровая компилирующая система;

2. В состав рабочих, отладочных и обслуживающих программ вводят драйвер межмашинного обмена для управления аналоговой частью как периферийным процессором, программы графического дисплея, регистрации и анализа результатов;

3. В состав библиотеки прикладных программ вводят программы вычисления функций и стандартные математические аналого–цифровые программы;

4. В состав диагностических программ технического обслуживания вводят тесты УПС, тесты операционных блоков АВМ;

5. В состав управляющих программ ОС вводят целый комплекс дополнительных управляющих модулей:

· Система автоматизации аналогового программирования (СААП), состоящая из лексического анализатора ; синтаксического анализатора (проверка соответствия введенной на алгоритмическом языке аналоговой программы правилам синтаксиса записи); генераторы структурных схем (составление и кодирование схем аналоговых моделей методом понижения порядка и неявных функций также, как и в п.2.1); блока расчетных программ (масштабирование аналоговой модели как в п.2.1, цифровое программное моделирование аналоговой части на ЦВМ с однократным просчетом для расчета ожидаемых максимальных значений переменных и уточнения масштабирования аналоговой модели, а также создание файла статического и динамического контроля аналоговой части после её программирования); программы представления выходной информации (вывод на дисплей и графопостроитель синтезированной структуры аналоговой модели, контрольная распечатка кодов аналоговой программы, масштабных коэффициентов, файла статического и динамического контроля);

· Служба синхронизации и взаимодействия АВМ и ЦВМ (реализация чередования режимов работы);

· Служба обработки прерываний, инициализируемых аналоговой частью;

· Программа управления обменом данными между АВМ и ЦВМ;

· Программа управления загрузкой кодов схемы аналоговой модели в САК (в РН);

· Программа управления режимом статического и динамического контроля (отладка загруженной в АВМ аналоговой программы).

По результатм автоматизации аналого–цифрового программирования на магнитном диске ведущей ЦВМ, кроме традиционных цифровых файлов, создаются следующие дополнительные файлы данных, используемые названными выше дополнительными модулями ПО АЦВК: файл аналоговых блоков, файл коммутации (для САК), файл статического контроля, файл динамического контроля, файл подготовки аналоговых функциональных преобразователей, библиотека подключаемых стандартных аналого–цифровых программ.

2.3.4. Языки аналого–цифрового моделирования.

Рассмотренная архитектура АЦВК позволяет описывать и вводить аналого–цифровые программы только в ведущую ЦВМ на алгоритмических языках высокого уровня. Для этого традиционные языки цифрового программирования дополняются специальными операторами описания объекта аналогового моделирования, организации передачи данных между АЧ и ЦЧ, управления аналоговой частью по программе ЦВМ, обработки прерываний со стороны аналоговой части, задание параметров аналоговой модели, контроля аналоговой части, задания служебной информации и т. п.

Применяются универсальные языки, транслируемые путем компиляции (Фортран IV) или интерпретации (Бейсик, Гибас, Фокал, HOI), дополняемые специальными подпрограммами на Ассемблере, обычно выызваемыми оператором Call… с указанием идентификатора нужной подпрограммы.

С целью повышения скорости работы СААП она обычно описывается и использует на входе специализированные языки аналого–цифрового моделирования: CSSL, HLS, SL – 1, APSE, а для внутренней интерпретации язык Полиз (обратная польская запись).

В универсальные языки компилируемого типа могут вводиться следующие аналого–цифровые макрокоманды:

1. SPOT AA x – установить потенциометр (ЦУС) в аналоговой части с адресом АА в положение (величину сопротивления), соответствующее значению цифрового кода, хранящемуся в ОП ЦВМ по адресу х;

2. MLWJ AA x – считать аналоговую величину на выходе операционного блока в АЧ с адресом АА, подвергнуть её аналого–цифровому преобразованию, а результирующий цифровой код записать в ОП ЦВМ по адресу х. Взаимодействие аналоговой частии цифровой части можно описать как вызов процедуры:

Call JSDA AA x, где JSDA – это идентификатор соответствующий, подключаемой подпрограммы на Ассемблере, например, процедуры установки – установить значение х с выхода ЦАП по адресу АА в аналоговой части.

Поэтому очень важно понять как тип параллелизма решаемой задачи влияет на способ оргпнизации параллельной ЭВМ.

3.1.1 Естественный параллелизм

независимых задач.

Он наблюдается, если в ВС поток не связанных между собой задач. В этом случае повышение производительности сравнительно легко достигается путем введения в «крупнозернистую» ВС ансамбля независимо функционирующих процессоров, подключенных к интерфейсам многомодульной ОП и инициализации процессоров ввода/вывода (ПВВ).

Число модулей ОП m>n+p c тем, чтобы обеспечить возможность параллельного обращения в памятьвсех обрабатывающих процессоров и всех ПВВ и повысить отказоустойчивость ВС. Резервные (m-n-p) модули ОП необходимы для быстрого восстановления при отказе рабочего модуля и для хранения в них ССП процессоров и процессов в контрольных точках программ, необходимых для рестарта при отказе процессора или модуля ОП.

Создается возможность под каждую из решаемых задач временно объединять пару: Пi+ОПj как автономно функционирующую ЭВМ. Предварительно этот же модуль ОП работал в паре: ПВВк+ОПj, и в ОПj в буфер ввода была занесена программа и данные. По окончании обработки в ОПj организуется и заполняется буфер вывода, а затем модуль ОПj вводится в пару ОПj+ПВВr для обмена с периферийным устройством.

Основная задача организации вычислительных процессов, решаемая системной программой «диспетчер», – оптимальное распределение задач между параллельными процессорами по критерию максимальной их загрузки, или минимизации времени их простоев. В этом смысле оптимальным является асинхронный принцип загрузкм задач в процессоры, не ожидая, пока закончится обработка задач в других занятых процессорах.

Если пакет входных задач, накопленный за определенный интервал времени, хранится в ВЗУ, проблема оптимальной асинхронной диспетчирезации сводится к составлению оптимального расписания моментов запуска задач на разных процессорах. Основные исходные данные, требуемые для этого,­ – множество известных ожидаемых времен счета, процессорной обработки всех задач накопленного пакета, которые обычно указываются в управляющих картах их заданий.

Несмотря на независимый характер задач в совокупности их асинхронных вычислительных процессов возможны конфликты между ними за общие ресурсы ВС:

1) Услуги общей мультисистемной ОС, например обработка прерываний по вводу-выводу, или обращений к общей ОС надежности при отказах и рестартах;

(О–) – ®О-Д – изменение знака D.

При операции в I слое и по две операции во II и III слоях могли бы выполняться параллельно, если бы в составе АЛУ имелся соответствующий избыток операционных блоков.

Рассмотренный выше параллелизм операций в решении дифференциальных уравнений и при обработке матриц относится к классу регулярного, так как там одна и та же операция многократно повторяется над разными данными. Последний пример квадратного уравнения имеет нерегулярный параллелизм операций, когда над разными данными возможно одновременное выполнение разных типов операций.

Как показано выше, для использования регулярного параллелизма операций при повышении производительности подходит матричная организация ВС с общим управлением.

В общем случае нерегулярного параллелизма операций более подходящим способом повышения производительности считается потоковая организация ЭВМ и ВС. В потоковых ВС вместо традиционного фон Неймановского программного управления вычислительным процессом в соответствии с порядком следования команд, определяемого алгоритмом, применяется обратный принцип программного управления по степени готовности операндов, или потоком данных (потоком операндов), определяемой не алгоритмом, а графом операндов (графом передачи данных).

Если в параллельном процессоре имеется достаточный избыток обрабатывающих устройств, или в ВС – ансамбль избыточных микропроцессоров, то естественно и автоматически (без специальной диспетчирезации и составления расписания запуска) будут одновременно выполняться те параллельные операции, операнды которых подготовлены предыдущими вычислениями.

Вычислительный процесс начинается с тех операций, операндами которых являются исходные данные, как, например, в I слое ГПД квадратного уравнения одновременно выполняются три операции, а далее он развивается по мере готовности операндов. Послеэтого вызывается команда умножения, затем вычитания и проверки логического условия, потом макрооператор(Ö) и лишь после этого – одновременно две команды: сложения и вычитания, а после них – две одинаковых команды деления.

Техническая реализация потоковой организации ВС возможна тремя путями:

1) Созданием особых потоковых микропроцессоров, которые относятся к классу специализированных и будут рассмотрены в следующем семестре;

2) Специальной организацией вычислительного процесса и модификацией машинного языка низкого уровня в мультимикропроцессорных ансамблевых ВС, построенных на типовых микропроцессорах фон Неймана;

3) Созданием процессоров с избытком однотипных операционных блокови дополнением операционных систем потоковым способом организации вычислительного процесса (реализовано в отечественных потоковом процессоре ЕС2703 и суперЭВМ Эльбрус-2).