Grundlagen: Simulation

Aus OptiYummy
Zur Navigation springenZur Suche springen

Einleitung und grundlegende Begriffe

Wie in den Grundlagen zum Entwurfsprozess beschrieben, werden bei der Suche optimaler Lösungen unterschiedliche Mittel und Methoden benutzt. Die verwendeten "Modelle" sind unterschiedlichster Natur, z.B.:


In diesem Kapitel zu den Grundlagen zur Simulation soll nun nach einer begrifflichen Klärung eine verallgemeinerte Methodik der Modellentwicklung beschrieben werden.

Modell 
ist ein Ersatzobjekt, das man zur Gewinnung von Erkenntnis über ein Originalobjekt benutzt:

  1. Ein Modell ist immer ein Abbild von einem "Original" (d.h. von "etwas anderem"). Bei einem "Original" kann es sich auch um ein Modell handeln!
  2. Ein Modell bildet nur die Eigenschaften des Originals ab, die dem Modellbenutzer wichtig erscheinen:
    • Bestimmte Eigenschaften eines Modells werden als Eigenschaften des Originals interpretiert.
    • Es gibt immer Eigenschaften eines Modells, die keinen Bezug zum Original besitzen.
  3. Ein Modell wird pragmatisch und zweckorientiert angewendet:
    • "Minimalmodell" - mit möglichst wenig Modell hinreichend viel Erkenntnis!
    • Erlaubt ist, was im Sinne des angestrebten Erkenntnisgewinns nützt.

Mathematisches Modell 
ist eine Sonderform der Modelle. Es bildet die Eigenschaften des Originals auf ein mathematisches System ab (z.B. Lineare Algebra, Gewöhnliche Differentialgleichungen, Fuzzy-Logik):

  1. Die Nutzung zum Erkenntnisgewinn ist möglich, weil Eigenschaften mathematischer Systeme als Aspekte der realen Welt interpretierbar sind.
  2. Algorithmen der Computer-Algebra und der numerischen Mathematik ermöglichen die Behandlung in informationsverarbeitenden Systemen (z.B. Computer).

Experiment 
ist in Naturwissenschaft und Technik eine methodisch angelegte Untersuchung zur empirischen Gewinnung von Information (Wissen):

  • Zuvor definierte Einflussgrößen (unabhängige Variablen) werden im Experiment systematisch verändert und die dadurch hervorgerufenen Änderungen anderer Größen (abhängige Variablen) wird ermittelt.
  • Die experimentelle Situation muss in einer Form dokumentiert werden, dass die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse durch andere Bearbeiter an andern Orten und zu anderen Zeiten gewährleistet ist.
  • Experimente in der naturwissenschaftlichen Grundlagenforschung sind immer "kausal" orientiert („welche Folgen entstehen aus gegebenen Ursachen?“).
  • Experimente in angewandten Wissenschaften und Technik sind meist "final" orientiert („durch welche Mittel wird ein angestrebter Zweck erreicht?“).
  • Modell-Eperimente nutzen Modelle als Ersatzobjekte zum Erkenntnisgewinn über das eigentlich zu untersuchende Original.

Simulation 
ist allgemein die Nutzung eines Modells. Naturwissenschaftlich-technische Simulation werden in Form von Modell-Experimenten durchgeführt, um Erkenntnisse über ein "Original" zu gewinnen:

  • Die Fähigkeit des "Nachdenkens" über ein zu lösendes Problem auf der Grundlage des individuellen Wissens ist das wesentliche Merkmal der Gattung Mensch. Diese Art der Simulation nennt man auch Gedankenexperiment.
  • Bei der Nutzung von mathematischen Modellen handelt es sich meist um Computersimulationen (außer man nutzt nur "Stift und Papier"!).
  • Computersimulationen bieten die Basis, um Prozesse des Erkenntnisgewinns zu automatisieren.

Ganzheitliche Systemsimulation 

  • Die durch den Ingenieur nutzbaren wissenschaftlichen Verallgemeinerungen bzw. Theorien haben die Eigenart, sich jeweils nur mit ausgewählten Phänomenen der Wirklichkeit zu befassen (z.B. Technische Mechanik, Theoretische Elektrotechnik, Thermodynamik). Komplexe technische Produkte erfordern eine ganzheitliche Betrachtung unter Berücksichtigung der Wechselwirkung zwischen allen Teilsystemen.
  • Je nach Zweck des zu schaffenden ganzheitlichen Modells muss man deshalb verschiedene Phänomene einschließlich ihrer Wechselwirkung in die Modellierung einbringen (z.B. Modell eines Elektromagneten mit elektrischen, magnetischen, thermischen und geometrisch-stofflichen Phänomenen). Man spricht in der Literatur auch von der Modellierung und Simulation heterogener Systeme.
  • Als Grundlage für die erforderliche "ganzheitliche Systemsimulation" eignen sich für die mathematische Modellbildung zur Zeit insbesondere aus Rechenzeitgründen meist nur die sogenannten Differential-algebraischen Gleichungen. Deshalb beschränkt sich das Kapitel zur Simulation im Folgenden beispielhaft auf diese Klasse von mathematischen Modellen. Als standardisierte Modell-Beschreibungssprache hat sich dafür Modelica etabliert, welche die Basis unterschiedlichster Simulationssysteme zur physikalischen Modellierung bildet.
  • Die durchgängige Verwendung der Finiten Elemente Simulation auf Grundlage partieller Differentialgleichungen scheitert heute leider häufig noch an zu langen Rechenzeiten.


Methodik der Modellentwicklung

Nur eine "gewisse" Systematik bei der Entwicklung numerischer Modelle führt mit vertretbarem Aufwand zu qualitativ hochwertigen Modellen, welche für den angestrebten Zweck nutzbar sind:

  • Die nachfolgenden Schritte haben sich bei der Entwicklung von Modellen mit konzentrierten Parametern (Netzwerkanalogien) bewährt:
    1. Teilsysteme abgrenzen
    2. Schnittstellen der Teilsysteme definieren
    3. Reduktion auf idealisierte Elemente
    4. Wesentliche Effekte zusammenstellen
    5. Modell-Notation (Teilmodelle / gesamte Modellstruktur)
  • Im Prinzip ist diese Schrittfolge aber auch für andere Modellklassen anwendbar (z.B. Finite Elemente Modelle, geometrisch-stoffliche Modellbaukästen).

Die einzelnen Schritte der Modellbildung werden im Folgenden näher erläutert.


Abgrenzung von Teilsystemen

Funktionelle Teilsysteme

  • Die Komplexität bei der Modellierung eines Gerätes oder einer Baugruppe ist nur durch Zergliederung in "funktionelle Teilsysteme" beherrschbar.
  • Modelle von Teilsystemen werden im folgenden "Teilmodelle" genannt.
  • Die Abgrenzung von Teilsystemen erfolgt überwiegend nach funktionellen Aspekten:
    • Es sollten funktionelle Einheiten entstehen, welche sowohl als reale Objekte als auch als Teilmodelle selbstständig betrieben werden können.
    • Die Abgrenzung von Teilsystemen ist nicht eindeutig, aber oft identisch mit der geometrischen Abgrenzung der Funktionseinheiten.
  • Autonome Betreibbarkeit der funktionellen Teilsysteme sichert die voneinander unabhängige Validierung der Teilmodelle:
    • validieren = inhaltliche Glaubwürdigkeit nachweisen (im Unterschied zu)
    • verifizieren = Richtigkeit (der numerischen Implementierung) nachweisen.
  • Ausgangspunkt für die Abgrenzung funktioneller Teilsysteme sind die Funktionsstrukturen, welche zu Beginn der Konzeptphase durch Untergliedern in Teilfunktionen aus der Gesamtfunktion entwickelt werden (z.B. Funktionsstruktur mit Energiefluss für Elektro-mechanischen Antrieb):
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - Funktionsstruktur elektro-magnetischer Antriebe.gif
  • Funktionelle Teilsysteme eines elektromagnetischen Antriebssystems sind dann z.B. Netzteil, elektronische Ansteuerung, elektromagnetischer Wandler, Getriebemechanik und Lastsystem:
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - funktionelle Teilsysteme elektro-magnetischer Antriebe.gif
  • Der Energiefluss zwischen den Teilsystemen wird im Beispiel durch elektrische Größen (Spannung v und Strom i) sowie mechanische Größen (Geschwindigkeit v und Kraft F) repräsentiert.


Basis-Modellstruktur und Basis-Teilmodelle

Für typische Entwurfsaufgaben lassen sich verallgemeinerte Funktionsstrukturen definieren. Beim Vorliegen einer konkreten Entwurfsaufgabe kann man dann ausgehend von diesen verallgemeinerten Strukturen die erforderlichen Teilfunktionen abgrenzen:

Basis-Modellstruktur (z.B. einer Geräteklasse):
  • Verallgemeinerte Zerlegung in Teilsysteme
  • Verallgemeinerter Energie-, Stoff- und Informationsfluss (Funktionsstruktur)
Basis-Teilmodelle:
  • Abstrakte Teilmodelle zu den Teilsystemen einer Basis-Modellstruktur.
  • "ohne Inhalt" - nur funktionelle Abgrenzung und Schnittstellen (Teilfunktion)

Beispiel:

  • Beim Entwurf elektromechanischer Antriebe (als Beispiel für eine "typische Entwurfsaufgabe"), kann man meist von folgender Basis-Modellstruktur ausgehen:
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - Basisstruktur elektro-magnetischer Antriebe.gif
  • Es sind folgende Basis-Teilmodelle enthalten:
    1. elektrische Energieversorgung (Netz)
    2. Ansteuerschaltung + elektrische Aspekte des elektromechanischen Wandlers (EltKreis)
    3. elektromechanischer Wandler ("idealisierter" Wandler)
    4. mechanische Aspekte des Wandlers + Übertragungsglieder zur Last (Mechanik)
    5. mechanische Wirkstelle (Last)
    6. Messglied mit Informationsverarbeitung (Sensor)
    7. Reglerbaugruppe (Regler)
    8. Sollwertvorgaben für die Bewegung (Sollwert)
  • Für den "einfachen" ungeregelten Antrieb reduziert sich z.B. die erforderliche Modellstruktur um die informationsverarbeitenden Komponenten des Regelsystems.


Physikalische Domänen


Physikalische Domäne (kurz "Domäne"):
  • Stellt in einer Modellierungsumgebung (z.B. SimulationX) für jeweils eine Theorie die erforderlichen Modellbausteine bereit (Elemente und Verbindungen).
  • Jede diese Theorien wird repräsentiert durch Speicher- und Übertragungselemente für eine bestimmte Energie-Art (bzw. für Stoff oder Information), z.B. in der Elektronik :
    1. Speicher: elektrische Kapazität und Induktivität
    2. Übertragungselemente: ohmscher Widerstand, ideale Diode, Schalter
  • Ganzheitliche Simulation auf Basis differential-algebraischer Gleichungen:
    • Nutzung einer Theorie "Verallgemeinerter Netzwerke" mit Mehrpol-Elementen.
    • "Gleiche" Behandlung der unterschiedlichen Domänen durch Ausnutzung der Analogiebeziehungen zu elektrischen Netzwerken.


Wandlerelemente:
  • Realisieren die (wechselwirkende) Kopplung zwischen jeweils zwei unterschiedlichen Domänen z.B.:
    • elektro-magnetischer Wandler;
    • magneto-mechanischer Wandler;
    • elektro-mechanischer Wandler (bei Kapselung des vermittelnden Partialsystems);
    • stofflich/energetisch-ökonomischer Wandler ("Gebührenzähler")
  • Genutzt werden hier die Analogiebeziehungen zum elektrischen Transformator


Heterogenes Modell:
  • Berücksichtigt die Phänomene unterschiedlicher (meist physikalischer) Theorien in ihrer Wechselwirkung (Mechanik, Wärme, Elektronik, ...)
  • Die Modellierung und Simulation heterogener Systeme entspricht dem Bedürfnis nach ganzheitlicher Simulation technischer Systeme.


Definition der Teilsystem-Schnittstellen

Wechselwirkung

Nach der Abgrenzung eines Teilsystems muss analysiert werden, wie es mit seiner Umgebung in Kontakt tritt (stofflich, energetisch, informationell):

  • Im Sinne der Netzwerk-Theorie ist ein Teilsystem ein Netzwerk-Element.
  • Die Kontaktstellen werden als Pole dieses Netzwerk-Elements idealisiert.

Man unterscheidet zwei Arten des Kopplung zwischen Teilsystemen:

  • Wechselwirkungsfrei (rückwirkungsfreie INPUT und OUTPUT), z.B. idealer Spannungsverstärker:
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - Teilsystem-Schnittstellen - kybernetisches System.gif
  • Wechselwirkend (mit Rückwirkung über die Verbindungen)
    • Reale technische Teilsysteme sind selten von ihrer Umgebung energetisch entkoppelt.
    • Es findet meist Energieübertragung statt und diese ist nie rückwirkungsfrei, z.B. elektro-magnetischer Antrieb:
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - funktionelle Teilsysteme elektro-magnetischer Antriebe.gif


Konventionen in SimulationX

Das Programmsystem SimulationX der Firma ITI ist eine durchgängige CAE-Lösung für das Modellieren, Simulieren und Analysieren von physikalischen Effekten. SimulationX beinhaltet z.B. vorgefertigte Modellbibliotheken für die 1D-Mechanik, 3D-Mehrkörpersysteme, Antriebstechnik, Hydraulik, Pneumatik, Thermodynamik, Elektrik, elektrische Antriebe, Magnetik und Steuerung. Bei der Modellbildung erfolgt die Verhaltensbeschreibung mittels physikalischer und signalbasierter Elemente:

  • Energetisch verbundene Teilsysteme bilden dabei ein Netzwerk, dass in Analogie zur elektronischen Schaltung (=elektrisches Netzwerk) berechenbar ist:
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - Teilsystem-Schnittstellen - simx elektr schaltung.gif
  • So werden z.B. die idealisierten konzentrierten Elemente der Mechanik unter Beachtung der positiven Richtung der Weg-Koordinate zu einer "mechanischen Schaltung" verbunden:
Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - Teilsystem-Schnittstellen - simx mechanische schaltung.gif
  • In SimulationX werden energieübertragende Schnittstellen der Teilsysteme als Anschlüsse bezeichnet (=Connector bzw. Ctr=Pin).
  • Je nach Art der übertragenen Energie unterscheidet man mechanische, elektrische, hydraulische Anschlüsse (usw.).
  • Nicht so deutlich wird bei SimulationX der spezielle Verbindungstyp (=Connection) zwischen 2 Anschlüssen. Für jede Energieart werden automatisch entsprechend definierte Verbindungen benutzt (mechanisch translatorisch, elektrisch, hydraulisch usw.).


Leistung=Flussgröße x Potentialgröße

Die Energieübertragung zwischen den Teilsystemen findet über die Verbindungen als kontinuierlicher Vorgang im Zeitbereich statt. Kennzeichnend dafür ist der jeweilige Momentanwert der Leistung P=dW/dt:

Grundlagen Simulation - Methodik der Modellentwicklung - funktionelle Teilsysteme elektro-magnetischer Antriebe.gif
  • Betrachtet man elektrische Netzwerke, so kann man an dem als Verbindung dienenden "Draht" ein Spannungspotential v in Bezug auf den Massepunkt der Schaltung messen. Durch den Draht fließt ein Strom i. Die aktuell übertragene elektrische Leistung ist Pe=v·i.
  • Die mechanische Leistung Pm=v·F ist das Produkt aus Geschwindigkeit v und Kraft F, die hier als Potential- und Flussgröße des starren, mechanischen Verbindungselements benutzt werden.
  • Verallgemeinerung für beliebige energetische Netzwerke:
    1. eine energetische Verbindung besitzt eine Potential- und eine Flussgröße;
    2. aktuell über die Verbindung übertragene Leistung = Flussgröße x Potentialgröße.


Analogien zwischen den Domänen

Für jede physikalische Domäne kann man theoretisch die Potential- und Flussgrößen an den Verbindungen so wählen, dass ihr Produkt der aktuell übertragenen Leistung entspricht:

Domäne               | Leistung=Fluss·Potential | Potentialgröße    | Flussgröße
-----------------------------------------------------------------------------------------
elektrisch           | Pel   = i · v            | el. Spannung v    | el. Strom i
mech. translatorisch | Pmech = F · v            | Geschwindigkeit v | Kraft F 
mech. rotatorisch    | Prot  = M · ω            | Winkelgeschw. ω   | Moment M
akustisch            | P     = p · Q            | Schalldruck p     | Schallfluss Q

In der Praxis weicht man jedoch bei einigen physikalischen Domänen von diesem Prinzip ab:

Domäne               | Leistung=Fluss·Potential | Potentialgröße    | Flussgröße
-----------------------------------------------------------------------------------------
magnetisch           | Pmagn = d∅/dt · Vm      | magn. Spannung Vm | Flussänderung
                     |                          |                   |(aber Fluss ∅ wegen
.                    |                          |                   | Analogie zum el. R)
-----------------------------------------------------------------------------------------
fluidisch            | Pfl   = dV/dt · p        | Volumenstrom Q    | Druck p
                     |                          |(Massestrom dm/dt  |
                     |                          |wegen Kompression!)| 
-----------------------------------------------------------------------------------------
thermisch            | Pth   = Pth              | Temperatur ΔT     | Wärmestrom Pth


===>>> Dieses Kapitel wird zur Zeit erarbeitet !!! <<<===


Vorläufige weitere Gliederung:

  • .
    • Numerik der Wechselwirkung
    • Wechselwirkung von Teilsystemen (SimulationX)
    • Konventionen in der Netzwerktheorie
    • Schnittstellen an Teilsystemen (SimulationX)
    • Physikalische Wirkungsrichtungen (SimulationX)
  • Reduktion auf idealisierte Elemente
    • Idealisierte Elemente mit konzentrierten Parametern
    • Beispiel - Elektromagnet
    • Zustandsgrößen
  • Zusammenstellung wesentlicher Effekte
    • Beispiel "Elektrischer Widerstand"
    • Beispiel "Elektrische Kapazität"
  • Modell-Notation
    • Ein formaler Prozess
    • "Analogrechner"-Schaltung
    • Netzwerk-Analogie
    • Teilmodell-Blockschaltung
    • Programmiersprache (Algorithmus & Equation)

Simulation zeitkontinuierlicher Systeme

Zeitdiskrete Ereignisse

Lineare und nichtlineare Systeme