УДК 634.378ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В НАУКОЕМКИХ ТЕХНОЛОГИЯХ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫХ ПРОЦЕССОВ APPLICATION OF SIMULATION IN THE TIMBER INDUSTRY OF HIGH TECHNOLOGIES OF THE PROCESSESПерфильев П.Н. к.т.н. доцентФГАОУ ВПО Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В.Ломоносова, г.Архангельск, РоссияDOI: 10.12737/10141 Аннотация: рассмотрены вопросы имитационного моделирования, программное обеспечение, применяемое при имитационном моделировании. Приведен пример построения и изучения имитационной модели гидравлического привода управления ковшом экскаватора.Summary: the problems of simulation software used in simulation modeling. An example of the construction and study a simulation model of the hydraulic actuator control excavator bucket.Ключевыеслова: моделирование, имитация, гидроприводKey words: modeling, simulation, hydraulic  При изучении и оптимизации технологических процессов лесопромышленных производств широко применяются теоретические и экспериментальные исследования. Существуют два основных пути экспериментального изучения какого-либо объекта или процесса - модельные и натурные испытания. Натурные испытания имеют большую научную ценность, но они часто трудноосуществимы по ряду причин (например, труднодоступность, относительно большие финансовые затраты и др.). Физическое моделирование часто проводят на моделях натурных объектов, которые, как правило, просты в изготовлении и их размеры позволяют осуществлять эксперименты в лабораторных условиях, задаваясь различными параметрами модели, и выявлять необходимые закономерности. В тех случаях, когда объект исследования является относительно сложным для физического моделирования, возможно применение имитационного моделирования. В настоящее время производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания для будущего изделия до начала производства [1]. Имитационную модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью [2].