11.7 मॉडलिंग उपकरण

एक्वापोनिक्स में, फ्लो चार्ट या स्टॉक और फ्लो आरेख (एसएफडी) और कारण लूप आरेख (सीएलडी) का उपयोग आमतौर पर एक्वापोनिक सिस्टम की कार्यक्षमता को चित्रित करने के लिए किया जाता है। निम्नलिखित में, प्रवाह चार्ट और सीएलडी का वर्णन किया जाएगा।

11.7.1 फ्लो चार्ट

एक्वापोनिक्स की एक व्यवस्थित समझ प्राप्त करने के लिए, एक्वापोनिक्स के सबसे महत्वपूर्ण घटकों के साथ प्रवाह चार्ट यह दिखाने के लिए एक अच्छा उपकरण है कि सिस्टम में सामग्री कैसे बहती है। यह, उदाहरण के लिए, लापता घटकों और असंतुलित प्रवाह खोजने और मुख्य रूप से उपप्रोसेसरों के निर्धारकों को प्रभावित करने में मदद कर सकता है। चित्रा 11.18 एक्वापोनिक्स में एक साधारण प्रवाह चार्ट दिखाता है। प्रवाह चार्ट में, मछली के भोजन और पानी को मछली के टैंक में जोड़ा जाता है, जहां मछली के विकास के लिए फ़ीड द्वारा लिया जाता है, पानी को मछली अपशिष्ट से समृद्ध किया जाता है और पोषक तत्व समृद्ध पानी संयंत्र बायोमास का उत्पादन करने के लिए हाइड्रोपोनिक्स प्रणाली में जोड़ा जाता है। प्रवाह चार्ट से, चित्र में दिखाया गया एक CLD 11.19 आसानी से बनाया जा सकता है।

चित्र 11.18 एक्वापोनिक्स में प्रवाह चार्ट का उदाहरण (केवल आरएएस और एचपी एक्सचेंज)

अंजीर 11.19 कारण लूप आरेख (CLD) एक मजबूत और एक्वापोनिक सिस्टम के भीतर एक संतुलित पाश के उदाहरण को दर्शाता है। प्रबलिंग लूप (आर) वह है जिसमें एक क्रिया एक परिणाम उत्पन्न करती है जो एक ही क्रिया को अधिक प्रभावित करती है और इसके परिणामस्वरूप विकास या गिरावट होती है, जहां एक संतुलन लूप (बी) चीजों को वांछित स्थिति में लाने और उन्हें वहां रखने का प्रयास करता है (उदाहरण के लिए घर में तापमान विनियमन)

11.7.2 कारण लूप आरेख

कारण लूप आरेख (CLDs) एक प्रणाली (Sterman 2000) की प्रतिक्रिया संरचना दिखाने के लिए एक उपकरण हैं। ये आरेख सिस्टम के भीतर विभिन्न चर के अंतःक्रिया को विज़ुअलाइज़ करके जटिल प्रणालियों को समझने के लिए नींव बना सकते हैं। एक सीएलडी ड्राइंग करते समय, चर को नोड्स के रूप में चित्रित किया जाता है। ये नोड्स किनारों से जुड़े हुए हैं, जो तदनुसार दो चर के बीच एक कनेक्शन बनाते हैं। चित्रा 11.19 से पता चलता है कि ऐसे किनारों को सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में चिह्नित किया जा सकता है। यह एक दूसरे के चर के संबंध पर निर्भर करता है। जब दोनों चर एक ही दिशा में बदलते हैं, तो कोई सकारात्मक कारण लिंक के बारे में बात कर सकता है। एक नकारात्मक कारण लिंक इस प्रकार विपरीत दिशाओं में बदलाव का कारण बनता है। दोनों तरफ से दो नोड्स को जोड़ने पर, एक एक बंद चक्र बनाता है जिसमें दो विशेषताएं हो सकती हैं: (1) एक reinfering loop जो एक कारण संबंध का वर्णन करता है, लूप के भीतर घातीय वृद्धि या पतन पैदा करता है या (2) एक balancing loop जिसमें कारण प्रभाव सिस्टम को संतुलन में रखते हैं । चित्रा 11.19 दोनों प्रकार के लूप का एक उदाहरण दिखाता है।

आइए अंजीर 11.18 के प्रवाह चार्ट के लिए इस (चित्र 11.20) को चित्रित करें।

यह स्पष्ट है कि सीएलडी और एसएफडी सिस्टम समझ के लिए बहुत उपयोगी हैं, जब मॉडल को संख्यात्मक सटीकता की आवश्यकता नहीं होती है। संख्यात्मक सटीकता की आवश्यकता है, तो प्रक्रिया एक प्रणाली गतिशील उपकरण आरेख के साथ आगे अध्ययन किया जाना चाहिए (SDTD) और गतिशील प्रणाली सिमुलेशन सॉफ्टवेयर में मॉडलिंग। उदाहरण के लिए, चित्र 11.20 में सीएलडी को एसडीटीडी (चित्र 11.21) में अंतर समीकरणों के साथ बढ़ाया जा सकता है।

** चित्र 11.20** आरएएस और एचपी एक्सचेंज के लिए उदाहरण सीएलडी

एसडीटीडी से, अब हम देख सकते हैं कि टैंक में पोषक तत्वों के संतुलन के लिए अंतर समीकरण कैसा दिखता है। हम जानते हैं कि मछली टैंक से बाहर पोषक तत्व प्रवाह (MSUBXFOUT/उप) जल प्रवाह (QSubfout/उप) बार बाहर धारा (CSUBXF/उप) में एकाग्रता होना चाहिए:

$ M_ {xfout} == C_ {xf} Q_ {फ़ॉउट} $

एक हड़कंप मच गया टैंक मानते हुए पंख टैंक की पोषक एकाग्रता देता है:

$ C_ {xf} = M_ {xf} /v_f $

आरएएस भाग के अंतर समीकरणों को प्राप्त किया जा सकता है:

$ XV_F/डीटी = Q_ {फिन} -Q_ {फ़ॉउट} $

$ dm_ {xf} /dt = m_ {xfin} -M_ {xfout} $,

चित्र 11.21 आरएएस और एचपी एक्सचेंज के लिए उदाहरण एसडीटीडी

और एकाग्रता के लिए

$ dc/dt = (Q_ {fin} C_ {xfin} -Q_ {fout} C_ {xf} /v_f) $

11.7.3 सॉफ्टवेयर

तेजी से गणना और पूरी तरह से उपयोगकर्ता-विशिष्ट कार्यान्वयन के लिए फोरट्रान, सी ++ और पायथन जैसी बुनियादी कंप्यूटर भाषाओं के अतिरिक्त, सभी प्रकार के उन्नत सॉफ़्टवेयर टूल उपलब्ध हैं। ये उन्नत सॉफ्टवेयर उपकरण वातावरण, अवधारणाओं और विकल्पों की एक किस्म प्रदान करते हैं। हम राज्य चर, अंतर समीकरणों, कनेक्शन और loops मॉडल कर सकते हैं। इसके अलावा, हम सिमुलेशन, स्थिरता विश्लेषण, अनुकूलन और नियंत्रण के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

एक प्रणाली के मॉडलिंग के मुख्य कारण इसे समझना और नियंत्रित करना है। इसलिए, मॉडल सिस्टम गतिशीलता या व्यवहार की भविष्यवाणी करने में मदद करता है। सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन हमें तीन परिणामी कार्य करने की अनुमति दे सकते हैं: (ए) मॉडलिंग स्वयं, (बी) मॉडल के सिमुलेशन और (सी) मॉडल और/या सिमुलेशन के अनुकूलन।

Mathematica सॉफ्टवेयर गणितीय वर्णित समस्याओं के कार्यात्मक विश्लेषण के लिए है (Wolfram 1991)। अवधारणा LISP दृष्टिकोण (मैकार्थी और लेविन 1965.), एक बहुत ही प्रभावी कार्यात्मक प्रोग्रामिंग भाषा पर आधारित है। वाक्य रचना यथोचित सरल है, और इस सॉफ्टवेयर गणित में लोकप्रिय है, भौतिकी और प्रणालियों जीव विज्ञान। विशेष रूप से, Ndsolw मॉड्यूल सामान्य अंतर समीकरणों को हल करने, समाधान की साजिश करने और विशिष्ट मूल्यों को खोजने में मदद करता है।

ओडीई को हल करने के लिए बहुत ही समान उपकरण Maple द्वारा पेश किए जाते हैं। यह सॉफ्टवेयर बहुत शक्तिशाली है; इसकी सुविधाओं के बीच सीमा समस्याओं समाधान, सटीक समाधान और गणितीय अनुमान हैं। Copasi (जटिल मार्ग सिम्युलेटर) सामान्य अंतर समीकरणों के माध्यम से जैव रासायनिक नेटवर्क के सिमुलेशन और विश्लेषण के लिए एक सॉफ्टवेयर उपकरण है।

sagemath एक मुक्त खुला स्रोत गणित सॉफ्टवेयर प्रणाली है। सॉफ्टवेयर पायथन-आधारित है और ओडीई मॉडल के सिमुलेशन की सुविधा प्रदान करता है। Data2Dynamics सॉफ्टवेयर मात्रात्मक गतिशील मॉडलिंग के लिए संख्यात्मक तरीकों का एक संग्रह है और एक व्यापक मॉडल और डेटा विवरण भाषा है। सॉफ्टवेयर शोर, अंशांकन और अनिश्चितता भविष्यवाणियों के विश्लेषण की अनुमति देता है और जैविक मॉडल के पुस्तकालय हैं।

शायद सबसे अच्छा सिमुलेशन भाषा सिमुला है (शायद अब उपयोग में नहीं) और Simula 67, शुरुआत में अल्गोल 60 के लिए एक पैकेज के रूप में माना जाता है। ये पहली पूरी तरह से ऑब्जेक्ट उन्मुख भाषाएं थीं, कक्षाएं, विरासत, उप-वर्ग, कचरा कलेक्टर और अन्य पेश करती थीं। इक्कीसवीं सदी की शुरुआत में, रचनाकारों Ole-जोहान Dahl और क्रिस्टन Nygaard आईईईई जॉन वॉन न्यूमैन पदक और ए एम ट्यूरिंग पुरस्कार (Dahl और Nygaard 1966) से सम्मानित किया गया।

सिमुला के पीछे विचार यह था कि वस्तुओं का जीवन है; वे अस्तित्व में शुरू करते हैं, उनका अस्तित्व और संघर्ष करते हैं। वस्तुओं को सामान्य वर्ग (टेम्पलेट कोड) के रूप में परिभाषित किया जाता है, और इस तरह के ऑब्जेक्ट के प्रत्येक उदाहरण में सिमुलेशन में ‘जीवन’ होता है। भाषा सीखना काफी मुश्किल था। हालांकि, इसने ऑब्जेक्ट द्वारा ऑब्जेक्ट प्रक्रियाओं को मॉडल करने और उनके जीवन के सिमुलेशन को चलाने की संभावना की पेशकश की। सिमुलेशन असतत घटनाओं के आधार पर चलता है, और सह-दिनचर्या में वस्तुओं को अनुकरण करना संभव है। अर्ध प्रक्रियाओं में अतिव्यापी समय अवधि में अधिक कार्य प्रारंभ, चला, अलग कर सकते हैं, फिर से शुरू कर सकते हैं और पूर्ण कर सकते हैं। आज का हार्डवेयर हमें पूरी तरह से समानांतर धागे में मॉडलिंग और सिमुलेशन की अनुमति देता है। हालांकि, कई सिमुला अवधारणाओं का उपयोग पहले से ही अन्य भाषाओं के विकास के लिए किया गया था, अर्थात् जावा, सी/सी ++/सी\ # और लगातार वस्तुओं पुस्तकालयों जैसे डीओएल (सॉकुप और मैकेक 2014)। सिमुला का वर्तमान उत्तराधिकारी BETA है, नेस्टेड (उप) कक्षाओं (नेस्टेड स्थानीय समय के साथ) और पैटर्न (मैडसेन एट अल 1993) की अवधारणाओं में विरासत की संभावनाओं को विस्तारित और विशेषता है।

ऑब्जेक्ट उन्मुख भाषाओं और विशिष्ट पुस्तकालयों में से किसी एक का उपयोग करने और विशिष्ट मॉडल के लिए सभी आवश्यक कोड प्रोग्राम करने का विकल्प हमेशा होता है। दूसरी ओर, पहले से ही मौजूदा ग्राफिकल प्रोग्रामिंग वातावरण वस्तुओं (सिग्नल जनरेटर, योग, इंटीग्रेटर इत्यादि) के पुस्तकालयों से मॉडलिंग सिस्टम की संरचना को डिजाइन और लिंक करने की अनुमति देते हैं, उन्हें parametrize और आभासी समय में सिमुलेशन चलाते हैं।

सिमुलेशन के लिए एक और लोकप्रिय सॉफ्टवेयर MathWorks Simulink है, जो खुद को मॉडल-आधारित डिज़ाइन टूल के रूप में वर्णित करता है। पर्यावरण पूर्वनिर्धारित ब्लॉक (पुस्तकालयों की विस्तृत श्रृंखला से) और उपप्रणाली में आरेखों को गठबंधन और पैरामीट्रिज़ करने की अनुमति देता है। प्रोग्रामिंग ग्राफिकल ब्लॉक और उनके कनेक्शन का उपयोग फ़ीडबैक लूप के साथ कार्यात्मक भागों में किया जाता है। पर्यावरण का व्यापक रूप से नियंत्रण, स्वचालन और सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किया जाता है। एक और संभावना MathWorks Matlab भाषा से अपने कोड को एकीकृत करना है या विभिन्न टूलबॉक्स (जैब्लोंस्की एट अल 2016) का उपयोग करना है। उनमें से एक, senssb, संवेदनशीलता विश्लेषण पर केंद्रित है और सिस्टम बायोलॉजी मार्कअप भाषा का उपयोग करके अन्य मॉडल आयात करने की अनुमति देता है। सिमुलिंक में मौजूदा मॉडलों के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, बहुत त्वरित मॉडल दर्शक diffplug का उपयोग करना भी संभव है। PottersWheel समय पर निर्भर गतिशील प्रणाली के मॉडलिंग का समर्थन करता है, पैरामीटर अंशांकन, विश्लेषण और भविष्यवाणी। दिलचस्प उपकरण मॉडल सत्यापन के लिए प्रयोगात्मक डिजाइन है।

सिस्टम गतिशीलता के मॉडलिंग और विश्लेषण के लिए, इसी तरह की रणनीति Stella आर्किटेक्ट isee सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन द्वारा उपयोग की जाती है, जहां मॉडल ब्लॉक से बना है, जो संबंधों से जुड़े हुए हैं। स्टेला निर्माण के माध्यम से हवाई जहाज तक चिकित्सा आवश्यकताओं से लेकर विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के मॉडलिंग और सिमुलेशन की अनुमति देता है। स्टेला कभी कभी iThink सॉफ्टवेयर के रूप में विपणन किया जाता है। Powersim सॉफ्टवेयर मूल रूप से आर्थिक उद्देश्यों के लिए डिजाइन किया गया था। हालांकि, यह इलेक्ट्रॉनिक, सौर ऊर्जा या नशीली दवाओं के उपचार सिमुलेशन सहित अधिक परिष्कृत उपकरण में विकसित हुआ। पावरसिम के पूर्व डेवलपर वर्तमान में अधिक जटिल कार्यों Dynaplan Smia के लिए एक समान सॉफ्टवेयर का उत्पादन कर रहा है। वेनसिम वास्तविक प्रणालियों के बड़े डेटा संबंधों को मॉडलिंग करने के लिए एक प्रणाली है। Vensim की शक्ति यह है कि यह कारण ट्रैकिंग, संवेदनशीलता विश्लेषण, अंशांकन और गहन सिमुलेशन की अनुमति देता है। हालांकि, सॉफ्टवेयर सरल और जटिल वास्तविक प्रणालियों (हसन एट अल 2016) की विस्तृत श्रृंखला से निपटने में भी सक्षम है। True-World सिस्टम डायनेमिक्स सॉफ्टवेयर असतत और निरंतर समय में जटिल मल्टीबॉडी गतिशील सिमुलेशन की सुविधा प्रदान करता है। मॉडलिंग मूल रूप से शेष राशि से शुरू होता है।

मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण सेलुलर ऑटोमेटा या एजेंट-आधारित मॉडलिंग दृष्टिकोण हैं, जो स्टीफन वोल्फ्राम (वोलफ्रैम 1991) द्वारा एक नए प्रकार के विज्ञान के रूप में लोकप्रिय हैं। दृष्टिकोण को कभी-कभी जीवन का खेल भी कहा जाता है। मॉडलिंग स्वायत्त व्यक्तियों (मकल और उत्तर 2005) की बातचीत के माध्यम से लागू किया गया है। सिमुलेशन आकस्मिक व्यवहार दिखाते हैं और इसलिए जनसंख्या गतिशीलता के लिए सिस्टम जीव विज्ञान में बहुत लोकप्रिय हैं। बुनियादी (और उन्नत, साथ ही) एजेंट आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए एक सरल उपकरण NetLogo सॉफ्टवेयर है, जहां सरल विवरण और parametrization शक्तिशाली मॉडल बनाते हैं। सॉफ्टवेयर समय विकास और शोर प्रेरण (Stys एट अल। 2015) के दृश्य की अनुमति देता है। आवेदन जावा में लिखा गया है, जो कभी-कभी उपलब्ध स्मृति को सीमित करता है। शायद बहु-एजेंट मॉडलिंग में सबसे बड़ा प्रयास Wolfram सॉफ्टवेयर के विकास द्वारा किया गया था, जो लोकप्रिय गणित की निरंतरता है, मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए विस्तारित टूल के साथ। इसने सिमुलिंक की तरह मॉडलिंग को अधिक आकर्षक सूट में रखा है और अन्य गणितीय विषयों (बहुभिन्नरूपी आंकड़े, डेटा खनन, वैश्विक अनुकूलन) के लिए एजेंट-आधारित मॉडलिंग और बहुत अधिक उपकरण भी बनाता है।

AnyLogic प्रवाह की समस्याओं के लिए बहुत ही रोचक सॉफ्टवेयर है — सूचना, पैसा, यातायात, रसद और खनन। सिमुलेशन न्यूनतम प्रयास और अधिकतम दक्षता के साथ डिजाइन किए गए सिस्टम में इष्टतम प्रवाह की समस्या को हल करता है। प्रयुक्त अवधारणाएं सिस्टम गतिशीलता और एजेंट-आधारित और विवेक-घटना मॉडलिंग हैं। यह विभिन्न मॉडलिंग अवधारणाओं के बीच संकर भी प्रदान करता है। सॉफ्टवेयर उपयोगी है, उदाहरण के लिए, महामारी प्रसार सिमुलेशन में (Emrich एट अल 2007)।

भौगोलिक या नेटवर्क स्पेस में बातचीत करने वाली आबादी के अनुकरण के लिए एक अन्य एजेंट आधारित मॉडलिंग उपकरण Insight Maker है। सॉफ्टवेयर ग्राफिकल मॉडल निर्माण, कई प्रतिमानों का उपयोग, एम्बेडेड स्क्रिप्टिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन टूलसेट (फोर्टमैन-रो 2014) का समर्थन करता है।

मॉडलिंग के लिए, राज्य चर का विवरण, ओडीई का समाधान, पैरामीट्रिजेशन और समय निर्भरता विश्लेषण, सॉफ्टवेयर का पहला समूह, Mathematica से Matlab तक, बिना किसी हिचकिचाहट के इस्तेमाल किया जा सकता है। वे मॉडलिंग उद्देश्यों के लिए शक्तिशाली उपकरण का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस तरह के बड़े डेटा, सिमुलेशन, शोर प्रेरण, अनुकूलन, संवेदनशीलता और stochastics से संबंधित के रूप में अधिक जटिल विश्लेषण के मामले में, और अधिक उन्नत उपकरण की आवश्यकता होती है, वस्तु उन्मुख दृष्टिकोण के साथ, प्रोग्रामिंग भाषाओं वाक्यविन्यास में भी उच्च प्रेरण शामिल है।