SIMULATION – SIMULATION – EIN HILFSMITTEL ZUR PLANUNG EIN HILFSMITTEL ZUR PLANUNG

TECHNISCHER SYSTEMETECHNISCHER SYSTEME

DR. HENRY HERPER DR. HENRY HERPER 19.06.201319.06.2013

Schwerpunkte

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• Modelle als Grundlage für die Simulation

• Was versteht man unter Simulation?• Anwendungsgebiete der Simulation• Erkenntnisgewinn durch Simulation• Phasen einer Simulationsstudie

Modelle – Grundlage der Simulation

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Modelle in der Schule

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Mathematik

Zahlen, Projektionen, Formeln

Biologie

Wachstumsmodelle,Präparate

Chemie

Bindungsmodelle

Geographie

Bevölkerungsmodelle, Ressourcenmodelle

Physik

Atommodell, Prozessmodell

Sozialkunde

Verhaltensmodelle

Informatik

Programme, Spiele

MODELL

System und Modell – Biosphere 2

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Abstraktion

Biosphere 2 ist ein 1991 erbauter Gebäudekomplex in Arizona, USA, mit dem Ziel, ein von der Außenwelt unabhängiges, in der ursprünglichen Planung sich selbst erhaltendes Ökosystem zu schaffen.

Modellbegriff

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Modell [lat.], 1) allgemein: Vorbild, Muster, Entwurf von Gegenständen, auch gedankl. Konstruktionen. 2) Mathematik und Naturwissenschaften: vereinfachende bildl. oder mathemat. Darstellung von Strukturen, Funktionsweisen oder Verlaufsformen, z.B. Atom-M., Weltmodell. 3) Architektur: plast. Darstellung eines Bauwerks in kleinem Maßstab. 4) Bildhauerkunst: in Ton, Gips o.ä. gefertigter Entwurf für ein Bildwerk. 5) Malerei und Bildhauerkunst: dem Maler, Bildhauer bes. bei Menschendarstellungen dienendes Vorbild; auch Photomodell. 6) Mode: der ausgeführte Entwurf eines Modeschaffenden. 7) Logik und Mathematik: ein Bereich (meist eine Menge), dessen Elemente und deren Verknüpfungen eine durch Axiome beschriebene abstrakte Struktur besitzen.

(c) Meyers Lexikonverlag

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Modelle zur Beschreibung physikalischer Zusammenhänge

Aufgabenstellung:

informale Systembeschreibung mit Abstraktion auf das zur Lösung notwendige Niveau

Physikalisches Modell:

Wurfparabel: 2

220 cos2

tan xv

gxy

Computermodell: while xr < weite do begin yr := tan(wi)*x-(9.81/(2 *sqr(v0 *sqr(cos(wi)))*sqr(x)); xr := xr + 0.01; end;

Abstraktion

Start

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Simulationsdefinition in der VDI-Richtlinie 3633

Simulation:„Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind. Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit dem Simulationsmodell verstanden.Mit der Simulation kann das zeitliche Ablaufverhalten komplexer Systeme untersucht werden.“ /VDI3633-Blatt 0, Seite 14/

Experimente am realen System

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/Quelle: Tschernobyl – Der Reaktorunfall; Martin Czakainski; Informationskreis Kernenergie/

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation

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Produktion und Logistik

Planungsbewertung, Entscheidungsunterstützung

Unfallsimulation

Rekonstruktion von Unfällen

Trainingssimulatoren

Ausbildung von Piloten, auch unter kritischen Bedingungen

Prognosemodelle

Berechnung von Wetterlagen und Wasserständen

Computerspiele

Unterhaltung, Training?

Materialtest

Crashtests bei Autos, Flugzeugen bzw.

Baugruppen

Emulatoren

Chip-Entwicklung, Hardwareentwicklungs-

begleitende Softwareentwicklung

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation - Trainingssimulatoren

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation - Trainingssimulatoren

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation - Materialtest

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Produktion und Logistik

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Emulatoren

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Chiparchitektur

Softwaresimulator Hardwaresimulator

Maskenfertigung

Chipfertigung

Softwareentwicklung

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Personaleinsatzplanung

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Gussputzerei

Ein Simulationsmodell stellt den Auftragsdurchlauf durch eine Gussputzerei dar. Außer der Auslastung der Maschinen werden die Belastungen der Werker erfasst und mit arbeitswissenschaftlich begründeten Methoden bewertet

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Personaleinsatzplanung

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation - Fabrikplanung

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Kupferraffinerie in Salt Lake City

In einer Kupferraffinerie soll ein neuer Kran installiert werden. Der mit diesem Kran zu erwartende Produktionszuwachs ist an einem Modell zu untersuchen. Es ist zu klären, ob der erwartete Produktivitätsgewinn den Verlust aus der zeitweiligen Stilllegung der Fertigung ausgleicht.

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Prognosemodelle

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Zuverlässigkeit:Die 24-Stunden-Vorhersage erreicht eine Eintreffgenauigkeit von gut 90 %. Die Treffsicherheit für die kommenden 3 Tage beträgt etwas mehr als 75 %. Drei Ursachen für Unzuverlässigkeit:•der unvollständigen Kenntnis des tatsächlichen Geschehens in der Erdatmosphäre•dem chaotischen (nicht vorhersehbaren) Anteil im Wettergeschehen •der unzureichenden Genauigkeit der rechnerischen Modelle

/Quelle:www.wetteronline.de/

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Prognosemodelle

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/Quelle:www.wetteronline.de/

Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Prognosemodelle

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/Quelle: http://www.bmu.de/files/vortrag_edenhofer_globaleklimafinal41.pdf/

Simulation der Aschewolke (26.05.2011)

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Fehler in der ModellrechnungFlugabsagen waren unnötigRund 900 Flüge fielen wegen der Asche aus Island aus. Die Sperrung des Luftraums war im Grunde richtig, eigentlich aber unnötig, meint ein Experte nach entsprechenden Messungen. Und sie bleibt wohl eine Episode: Der Grímsvötn dampft nur noch ein bisschen.

/Quelle:http://www.n-tv.de/panorama/Flugabsagen-waren-unnoetig-article3433186.html/

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Prognosemodelle

In Magdeburg wird Höchststand am Sonntag erwartet. Prognosen gehen von 7,20 Meter aus, aktuell sind es gut 6 Meter. 2002 waren es 6,72 Meter. Es werden zusätzliche Dämme aufgebaut und Sandsäcke befüllt. Auch in Dessau und Wittenberg werden Deiche verstärkt. Pratau, Prettin und Pretzsch rüsten sich ebenfalls. In Sandau wurde ein Pflegeheim evakuiert. Quelle: www.n-tv.de

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Prognosemodelle

Quelle:/http://www.pegelonline.wsv.de/webservices/zeitreihe/visualisierung?parameter=Wasserstand%20Rohdaten&pegelnummer=502180/ 19.06.2013

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Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation – Prognosemodelle

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Stresstest

Stresstest – Was sagt Wikipedia?

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Mit Stresstest wird bezeichnet:•Lasttest (Computer): einen Test bei der Informatik, welcher das Verhalten eines Systems unter hoher Last überprüft, z. B. die Reaktion der CPU auf hohe Anforderungen. •Stresstest (Finanzwirtschaft): in der Wirtschaftswissenschaft eine Simulation der Veränderung eines Investitions-Portfolios, z. B. von Kreditinstituten, Fonds oder Versicherungsgesellschaften bei veränderten Kapitalmarktparametern.•Stresstest (Kernkraftwerk), die nach der Nuklearkatastrophe von Fukushima in Deutschland durchgeführte und in der Europäischen Union geplante Überprüfung bestehender Kernkraftwerke auf ihre Sicherheit nach bestimmten Kriterien. •eine im Zusammenhang mit dem Bahnprojekt Stuttgart 21 durchzuführende Eisenbahnbetriebssimulation.

/Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Stresstest /

Erkenntnisgewinn durch Simulation

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Der Erkenntnisgewinn durch Simulation ist immer ein Analogieschluss.

Er gehört in den Bereich der induktiven Schlüsse.

Man kann nur hoffen, dass die gewonnenen Erkenntnisse richtig sind. Die Hoffnung stützt sich auf die Erwartung, dass die Ähnlichkeit zwischen Modell und Original weiter reicht, als man es mit Sicherheit weiß.

Für die Bewertung der Simulationsresultate ist umfangreiches Fachwissen auf dem

Anwendungsgebiet erforderlich!

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Modell im Problemlösungsprozess

Quelle:http://www.ham.nw.schule.de/projekte/modsim/Materialien/Folie-Modellbildung.htm

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Phasenverteilung einer Simulationsstudie

40%

20%

40%Eingabedaten-sammlung

Experiment-durchführung

Modellbildung

Phasenzeitverteilung heute

nach:Gogg,Mott IMPROVE QUALITY AND PRODUCTIVITY WITH SIMULATION, JMI CONSULTING GROUP, 1992

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ExperimentplanungDie Planung der Simulationsexperimente ist immer von der Zielstellung der Simulationsstudie abhängig. Bei der projektbegleitenden Simulation ist es beispielsweise erforderlich, den Nachweis der Funktionsfähigkeit zu erbringen und eine Leistungsbewertung vorzunehmen. Wichtig ist bei der Durchführung der Simulationsexperimente die Wahl des zu simulierenden Zeitraumes, die Bewertung der Einschwingphase und des stationären Zustandes.Varianten der Simulationsexperimente werden in der Regel durch Variation der Eingabedaten erreicht. Es ist dabei günstig nur jeweils einen Parameter zu verändern, um die Zuordnung Ursache - Wirkung realisieren zu können.

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Ergebnisdarstellungpost-run-DatenauswertungDas ist die klassische Form der Auswertung von Simulationsresultaten. Nach Abschluss des Experiments wird ein Datensatz mit den Simulationsresultaten zur Verfügung gestellt. Vorteil: der erzeugte Resultatdatensatz kann beliebig oft und unter verschiedenen Gesichtspunkten ausgewertet werden kann. Nachteil: der Prozessablauf kann nicht während des Simulationslaufes beurteilt werden kann, sondern nur mit Hilfe der Resultatdaten. Damit ist kein interaktiver Eingriff möglich.

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Ergebnisdarstellung on-line-DatenauswertungDiese Form bietet dem Anwender die Möglichkeit, das Simulationsexperiment direkt zu verfolgen indem ständig ausgewählte Werte angezeigt werden. Zusätzlich führen diese Simulatoren eine post- run-Datenerfassung durch. Vorteil: der Anwender hat die Möglichkeit, das Simulationsexperiment zu unterbrechen, Parameter zu verändern und anschließend die Simulation fortzusetzen.Einige Simulatoren bieten die Möglichkeit, die on-line-Datenauswertung abzuschalten.

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ErgebnispräsentationDie Auswertung der Simulationsstudie erfolgt immer im Bezug auf die gegebene Aufgabenstellung. Dazu sind die entsprechenden Beurteilungskriterien zu formulieren. Ein Vergleich aller ermittelten Ergebnisse ermöglicht Rückschlüsse über die Einflüsse der regelbaren Variablen auf die Zielvariablen. Die Ergebnisse müssen so aufbereitet werden, dass sie für die Zielgruppe verständlich und überzeugend sind. Es erweist sich als günstig, wenn die Resultate in €uro präsentiert werden.

Ich danke für Ihre Aufmerksamkeit

henry.herper@ovgu.de

http://lehramt.cs.uni-magdeburg.de/Skripte/Publikationen/index.html