Simulare

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare
Notă despre dezambiguizare.svg Dezambiguizare - Dacă sunteți în căutarea altor semnificații, consultați Simulare (dezambiguizare) .
Simulator de zbor militar

În științele aplicate prin simulare, ne referim la un model de realitate care face posibilă evaluarea și prezicerea desfășurării dinamice a unei serii de evenimente sau procese în urma impunerii anumitor condiții de către analist sau utilizator. Un simulator de zbor , de exemplu, vă permite să preziceți comportamentul aeronavei în raport cu caracteristicile sale și cu comenzile pilotului.

Descriere

Simulare prin intermediul analizei cu elemente finite a impactului unui vehicul împotriva unei bariere asimetrice

Acestea sunt un instrument experimental foarte puternic de analiză, utilizat în multe domenii științifice și tehnologice dictate de dificultatea sau imposibilitatea de a reproduce fizic în laborator condițiile reale reale de studiat și care folosește marile posibilități de calcul oferite de sistemele informatice majore . computer .

De fapt, nu este altceva decât transpunerea în termeni logici - matematici - procedurali a unui „ model conceptual ” al realității; acest model sau model matematic poate fi definit ca ansamblul proceselor care au loc în sistemul real studiat și al cărui set ne permite să înțelegem logica de funcționare a sistemului în sine. Prin urmare, este comparabil cu un fel de „ laborator virtual ”, permițând deseori și o reducere a costurilor de studiu în comparație cu experimentele complexe efectuate într-un laborator real.

Prin urmare, utilizarea sa este larg răspândită în analiza sistemelor dinamice (simple sau complexe ), atât naturale ( sistem climatic ), cât și artificiale (sisteme mecanice și de automatizare), precum și socio-economice ( sistem economic ). De asemenea, pot avea un caracter jucăuș ; astăzi există diverse programe software pe piață ( jocuri video de simulare ) care vă permit să simulați comportamentul oamenilor, vehiculelor, civilizațiilor. Evident, nivelul de profunzime al acestor simulări, în ceea ce privește modelul conceptual de bază, este mai mic.

Clasificare și paradigme în simulare

Există multe tipuri de simulare care merită cunoscute pentru a înțelege rapid contextul și caracteristicile fundamentale existente [1] ; unele dintre aceste criterii sunt legate de contexte specifice de aplicație, de exemplu în domeniul științific cea mai tradițională distincție este cea legată de logica gestionării timpului și corespunde Simulare continuă și Simulare de evenimente discrete [2] : prima se referă la o logică continuă de timp chiar dacă în mod normal elaborat prin metode numerice pentru a integra ecuațiile diferențiale care reglează variabilele sistemului, în timp ce în a doua timpul evoluează prin evenimente și dintre acestea starea variabilelor nu are nicio relevanță sau este direct calculabilă [3] ; termenul Simulare hibridă (sau uneori combinată) este folosit invers pentru a defini simulări în care cele două logici funcționează într-un mod combinat prin integrarea numerică a ecuațiilor diferențiale dintre evenimente pentru a elimina majoritatea discontinuităților.

Simulare aerodinamică la scară a unui zbor de aeronavă într-un tunel de vânt

Un alt criteriu este legat de diferența dintre Simularea stocastică și Simularea deterministă în funcție de evoluția variabilelor și a evenimentelor legate de fenomene afectate sau nu de stochasticitate. Un alt criteriu este legat de relația dintre timpul real și timpul simulat, adică Simularea echipei reale (unde un minut simulat corespunde unui minut în realitate), Simularea timpului rapid (unde simularea evoluează mai repede decât realitatea și lunile și lunile pot fi simulate. ani într-un timp scurt) sau Simulare de timp lent (în care este nevoie de mai mult timp pentru a finaliza calculele de simulare decât în ​​realitate); în realitate avem și distincția între Simulare ritmată (ritmică) și Simulare fără ritm în cazul în care intervalele de timp de pe simulator sunt proporționale cu cele din realitate (cazul specific 1: 1 corespunde Simulării în timp real) sau că nu există corelație între timpul simulat (reglementat de cantitatea de calcul generată în execuția pe computer) comparativ cu timpul real.

Un alt criteriu important este legat de prezența entităților care interacționează cu simularea: Simularea Man-in-the-Loop implică interacțiunea cu oamenii (de exemplu, simulatorul de zbor ghidat de un pilot), Simularea Hardware-in-the-Loop include și componente fizice în simulare (de exemplu, un sistem real de alarmă laser declanșat de un generator de semnal care interacționează dinamic cu simulatorul), simulare software-in-the-loop în care software-ul real interacționează cu simulatorul (de exemplu, sistemul real de control al unei drone care interacționează cu simulator); în instalațiile industriale vorbim adesea despre emulare atunci când Simulatorul este integrat cu sistemele de control și este utilizat pentru a verifica logica și modurile de operare. Un alt criteriu important este legat de modul de execuție: Stand-Alone (simulare pe o singură mașină izolată), Distribuit (Simulare care funcționează pe mai multe computere care interacționează), Paralel (simulare care funcționează pe mai multe procesoare în paralel), Simulare interoperabilă (simulare peste mai multe modele interacționează local sau într-un mod distribuit): merită menționate și următoarele paradigme MSaaS (Modelare și simulare ca serviciu sau acces la simulator ca serviciu în rețea), Simulare bazată pe web (Simulare care funcționează ca o aplicație web ). Un alt criteriu este legat de integrarea cu alte sisteme și, în special, de inteligența artificială, adesea referindu-se la simularea hibridă, de asemenea, ca Simulare conectată cu AI (inteligență artificială), care își direcționează evoluția sau, mai precis, la simularea ghidată de agenți sau simularea agentului în caz. de integrare cu agenții inteligenți.

Simularea hidrodinamică a unui model la scară a unei coji într-un tanc naval

O altă clasificare este legată de contextul apărării, unde se face o distincție între simularea live (unde sistemele reale sunt utilizate de oameni reali, toate integrate într-o simulare, ca în cazul a doi luptători care se angajează în luptele aeriene care „trag” rachete și gloanțe în simularea care evaluează și daunele și eficacitatea contramăsurilor), Simulare virtuală (unde oamenii reali operează sisteme virtuale ca în cazul unui simulator de conducere auto), Simulări constructive (în care oamenii virtuali operează pe sisteme virtuale ca în cazul a unui joc de război); aceste clasificări pot fi combinate prin crearea de simulatoare Virtual & Constructive sau LVC ​​(Live, Virtual & Constructive); din acest punct de vedere merită menționat și paradigma MS2G (Modelare, interoperabilitate de simulare și jocuri serioase) în care logica și instrumentele tipice jocurilor serioase sunt combinate cu cele de interoperabilitate a simulatoarelor [4] . În cele din urmă, trebuie amintit că termenul Simulare este adesea folosit în loc de Simulare computerizată, dar invers există și Simulări fizice (de exemplu, rezervor pentru a antrena astronauții să opereze în greutate sau modele la scară de nave și baraje pentru simulări hidraulice sau simulare cu manechine de analiză a accidentelor de vehicule) care sunt încă în uz și au fost cândva foarte frecvente.

Simularea proceselor de producție

Simulare numerică a sistemului de răcire a unei componente electronice

În contextul simulărilor, simularea funcționării proceselor de producție și logistică capătă o importanță considerabilă. Astfel de sisteme sunt de fapt caracterizate de complexitate ridicată, numeroase corelații între diferitele procese care trec prin ele, eșecuri de segmente, indisponibilitate, stochasticitate a parametrilor sistemului. Să luăm în considerare, de exemplu, o instalație simplă pentru producerea unui singur articol, cu doar două mașini automate și ambalare manuală; în acest sistem simplu sosirea materiilor prime, durata prelucrării, timpul necesar operatorilor pentru ambalare sunt toate variabile stocastice , deoarece ritmul de producție și sosire nu este constant; în plus, mașinile sunt supuse defecțiunilor și întreținerii, este posibil ca operatorii să nu fie întotdeauna disponibili etc.

Proiectantul de instalații industriale și managerul de operațiuni pot avea cu siguranță interesul de a evalua în prealabil efectul alegerilor lor asupra unor astfel de sisteme complexe, în termeni, de exemplu, a capacității de producție, a timpului de tranzit, a stocurilor, a blocurilor. Acestea pot avea, de asemenea, probleme în ceea ce privește dimensionarea mașinilor, depozitelor , flotei de cărucioare transportoare și altele asemenea.

Simularea, permițând analiza realității la un nivel ridicat de detaliu și stăpânind cu ușurință complexitatea sistemului, face posibilă în cele din urmă obținerea unei cantități mari de informații utile. Prețul de plătit pentru această completitudine este în mod evident timpul ; operațiunile de programare sunt de fapt foarte lungi, astfel încât să poată fi obținute date suficient de sensibile și astfel încât să ofere posibilitatea obținerii unui model de realitate care să adere la acesta.

Pași și proceduri

Simulare computerizată a dinamicii fluidelor a navetei spațiale

Pentru a proceda corect pentru a avea un model de simulare util și funcțional, este recomandabil să continuați cu o serie de pași:

  • Definirea obiectivelor și problemelor de examinat : o analiză atentă a problemei permite limitarea examinării prin reducerea timpului de analiză ulterior;
  • Elaborarea unui model conceptual : acesta constă în înțelegerea și modelarea sistemului de producție care trebuie simulat; această fază este deosebit de importantă deoarece va defini comportamentul diferitelor fluxuri de materiale și informații care vor trece prin model.
  • Validarea modelului conceptual : aceasta implică o comparație cu managementul companiei și cu operatorii pentru a asigura capacitatea modelului de a oferi o imagine consecventă a realității.
  • Analiza datelor de intrare : colectarea și analiza datelor care vor deveni baza pentru definirea parametrilor de funcționare ai sistemului (de exemplu: diferitele durate de lucru ale unei singure mașini). Prin tehnicile de calcul al probabilității devine posibilă definirea unei distribuții de probabilitate pentru fiecare parametru, care să fie inclusă în model.
  • Scrierea modelului în termeni matematici
  • Calibrarea și evaluarea
  • Definiția unui plan de experiment : o singură iterație de simulare ("run") nu are sens; reprezintă doar una dintre evoluțiile posibile ale sistemului. Prin urmare, este recomandabil să efectuați mai multe "rulări" pentru a analiza apoi parametrii de ieșire. Lungimea iterației unice și numărul de iterații sunt determinate în acest stadiu.
  • Analiza datelor de ieșire : după colectarea datelor referitoare la parametri, purificați din orice tranzitorii, este posibil să se creeze intervale de încredere sau să se estimeze „intervalul” de valori în care parametrii care analizează problema propusă în primul pas poate oscila.

Elemente caracteristice ale unui model de simulare

Simulare computerizată a reintrării Navetei Spațiale
  • Entități - Entitățile sunt elementele „gestionate” de proces; astfel de „obiecte” au caracteristica de a fi „temporare” și de a suferi în mod pasiv transformări. De exemplu, într-o companie de prelucrare, semifabricatele și materiile prime, care trebuie măcinate, aplatizate etc., pot fi modelate ca „entități”. Desigur, este posibilă și simularea proceselor în care producția nu privește un bun fizic, ci un serviciu: în acest caz, entitățile vor reprezenta informații, documente, clienți, după cum este necesar.

Entitățile, în cadrul modelului, pot fi la rândul lor considerate ca:

  • Anonim - În majoritatea cazurilor, nu contează să țineți evidența piesei singure procesate sau, în general, în tranzit în sistem. Prin urmare, entitățile nu sunt caracterizate și sunt considerate ca un „flux” indistinct.
  • Personalizat - Caz dublu al celei anterioare, apare atunci când analistul, deseori din cauza numărului mic de piese procesate, este interesat să ia în considerare parametrii de procesare ai piesei unice.
  • Operațiune: reprezintă una dintre transformările care vor avea loc asupra entității.

Pot fi identificate două cicluri de operații:

  • Ciclul mașinii: referitor la stările (vezi) și operațiile prin care va trece mașina, adică ansamblul tuturor secvențelor posibile de operații și așteptări.
  • Ciclul pieselor: reprezintă calea entităților din sistem, a mașinilor vizitate și a operațiunilor supuse
Simulare numerică în jurul unui profil aerian
  • Mașini: reprezintă elementele „fixe” ale sistemului, a căror definiție a stărilor definește în mod unic situația generală a sistemului și a cărei performanță are o importanță deosebită pentru analist. Mașinile pot fi fizice și, în acest caz, ne referim la mașinile de fapt prezente în sistem care urmează să fie modelate sau „logice” și, în acest caz, efectuează operațiuni fizice „fictive”, dar prezente logic în sistem (de exemplu, controlul cantității care intră în plantă nu provoacă transformări „fizice”, ci „o transformă” din „lotul care trebuie controlat” în „lotul controlat”).
  • Stări: stările sunt variabile (de diferite tipuri: pot fi numere sau valori logice) care descriu starea sistemului și componentele sale, pentru fiecare moment de timp.
  • Evenimente: fenomene care modifică starea sistemului (de exemplu, sfârșitul unei prelucrări schimbă starea unei mașini de la „ocupat” la „liber”).
  • Cod: seturi de entități care nu pot accesa transformările ulterioare pe măsură ce mașina este ocupată.
  • Atribute: proprietăți permanente ale unui set de entități sau ale unei mașini.
  • Ceas local: ceas care conține, la nivelul unei singure mașini, momentul de timp care identifică sfârșitul lucrărilor în curs.
  • Ceas general: ceas care reglează fluxul general al timpului de simulare.

Funcționarea simulatoarelor

  • Faza de scanare
  • Faza de scanare
Tipuri de simulatoare
  • Orientat spre evenimente
  • Orientat spre proces
  • Activitate orientată

Aspecte de implementare: programare model

Fortan

Odată ce modelul a fost construit, acesta trebuie tradus într-un program de calculator . Este posibil să utilizați limbaje de uz general , cum ar fi Fortran , Pascal , C , C ++ , pentru care există biblioteci de rutine orientate spre simulare. Au existat, de asemenea, mai multe limbaje specializate, cum ar fi SIMSCRIPT, MODSIM și GPSS. O alternativă interesantă este utilizarea de aplicații interactive pentru simulare, printre altele: AutoMod, Simul8, Arena Simulation, Simio, AnyLogic , Witness, Extend și Micro Saint. Aceste aplicații sunt ușor de utilizat și, prin urmare, foarte potrivite pentru construirea rapidă a modelelor, chiar și pentru cele sofisticate, dar sunt mai puțin versatile și mai puternice decât limbajele specializate sau cu scop general . Pentru probleme mici, este de asemenea posibil să se utilizeze instrumente IT utilizate în mod obișnuit, cum ar fi foi de calcul . Astfel de instrumente pot fi utile atunci când doriți să vă faceți rapid o idee despre cum funcționează o singură componentă sau subsistem al unui sistem complex .

Notă

  1. ^ Amico V., Guha R., Bruzzone AG, Probleme critice în simulare , în Proceedings of Summer Computer Simulation Conference, Vancouver, BC, 2000 .
  2. ^ Zeigler, BP, Praehofer, H. și Kim, TG (2000) "Teoria modelării și simularii: integrarea evenimentelor discrete și a sistemelor dinamice complexe continue" , Elsevier, Amsterdam.
  3. ^ McLeod, J. (1968) „Simulare: modelarea dinamică a ideilor și sistemelor cu calculatoare” , McGraw-Hill, New York.
  4. ^ Bruzzone AG, Massei M., Antrenament militar bazat pe simulare , în Ghid pentru disciplinele bazate pe simulare , Vol. 1. 315-361.

Elemente conexe

Alte proiecte

linkuri externe

Controlul autorității GND (DE) 4055072-2 · NDL (EN, JA) 00.570.998
Inginerie Portal de inginerie : accesați intrările Wikipedia care se ocupă cu ingineria
Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Simulare&oldid=116487753 ”