13. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ПОДОБИЯ И
МОДЕЛИРОВАНИЯ
При рассмотрении различных разделов, связанных с движением
жидких сред, неоднократно приходилось сталкиваться с процессами и
явлениями, которые в силу своей сложности не позволяют получить
аналитические решения, необходимые для инженерной практики. Вместе с
тем переход от качественных суждений к количественным соотношениям
играет ведущую роль в творческой деятельности человека.
Рассматриваемые в настоящем пособии вопросы непосредственно
связаны с методологией научного познания. Однако, этот аспект,
безусловно важный с познавательных позиций, далеко выходит за рамки
курса, поэтому в настоящем пособии мы ограничимся лишь технической
стороной.
Принципиально, процесс познания человеком природы можно
условно разделить на две стадии: анализ и синтез. На первой стадии, т.е.
на стадии анализа, изучаемый объект мысленно расчленяется на более
простые составные части, выделяются свойства и связи.
На этапе синтеза происходит их соединение с целью воссоздания
единого целого. Этап завершается построением математической модели,
которая с какой-то степенью приближения описывает поведение
изучаемого объекта. Обычно математическая модель представляет
систему либо системы дифференциальных уравнений. Что же касается
степени приближения модели, то она обусловлена теми упрощающими
предпосылками, которые положены в основу. Здесь важную роль играет
так называемый фактор неопределенности. Суть его сводится к тому, что с
усложнением математической модели за счет более полного учета
влияющих факторов уменьшается возможность получения точного,
имеющего практическое значение представления. Другими словами,
неопределенность решения возрастает по мере углубленного анализа
реальной задачи.
Так, например, система дифференциальных уравнений Эйлера для
гидродинамики является математической моделью, описывающей
движение идеальной жидкости. Усложнение модели за счет учета сил
вязкого трения приводит к системе дифференциальных уравнений Навье-
Стокса.
Если модель разрешима, т.е. уравнения могут быть
проинтегрированы любым путем, то можно считать, что решена и
поставленная конкретная задача. Полученные результаты сопоставляются
с теми, что наблюдаются в природе. Если они близки, то это означает, что
модель правильно отражает поведение и свойства реального объекта,
если нет, нужно ввести какие-то дополнительные факторы, не учтенные
ранее, т.е. улучшить ее. Все это, конечно, не означает, что этот процесс
идет легко и просто. Он может быть связан с преодолением огромных
трудностей как математического, так и вычислительного характера. Новые