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Plant Simulation > Gesamt > Flashcards

Gesamt Flashcards

1
Q

Gründe für Simulation

A

Stochastik: Zufallsbasierte Ereignisse liegen vor

Dynamik: Systemverhalten ist zeitabhängig

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2
Q

Definition “Simulation”

A

Simulation ist die Nachbildung eines dynamischen Prozesses in einem Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.

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3
Q

Möglichkeiten / Klassifizierung von Systemmstudien

A
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4
Q

Bewertung der Möglichkeiten von Modellen/Experimenten:

Reale Systeme

Modelle

Physische Modelle

Mathematische Modelle

A

Experimente mit realen Systemen

PRO

Uneingeschränkte Ergebnisse

CON

Hohe Experimentierkosten / Eingeschränkte Experimente / Keine Prognosemöglichkeit

Experimente mit Modellen

PRO

Geringe Experimentierkosten / Kaum eingeschränkte Experimente / Keine Störung des Originals

CON

Eingeschränkte Ergebnisse

Physische Modelle

PRO

Realitätsnähe

CON

Relativ hohe Realisierungskosten / Eingeschränke Experimente

Mathematische Modelle

PRO

Relativ geringe Realisierungskosten / Uneingeschränkte Experimente

CON

Abstraktionsvermögen erforderlich

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5
Q

Bestandteile und Aktivitäten einer Simulationsstudie:
Prozess der Modellbildung

A
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6
Q

Phasen einer Simulationsstudie

A

Vorbereitung:

  • Entscheidung: Simulationswürdig?
  • Aufgabe und Ziel formulieren
  • Aufwandsschätzung
  • Daten sammeln
  • Simulationsmodell erstellen

Durchführung

  • Simulationsexperimente planen / durchführen / validieren

Auswertung

  • Ergebnisaufbereitung und -interpretation
  • Dokumentation
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7
Q

Nutzen einer Simulation

A
  • Frühes Erkennen von Planungsfehlern = weniger Folgekosten
  • Untersuchungen an real noch nicht existierenden Systemen
  • Risikolose Optimierung existierender Systeme ohne Betrieb zu stören oder zu gefährden
  • Vergleich und Analyse mehrerer alternativer Varianten
  • Simulation des Systemverhaltens über längere Zeiträume im Zeitraffer
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8
Q

Ziele der Nutzung von Simulationssoftware

A
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9
Q

Arten, um Methoden in PS auszulösen

A

Sensor-Aktor-Prinzip

(Simulations-)Zeit

Nutzerdialoge

Aufrufe aus Methoden

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10
Q

Grundlegende in Plant Simulation realisierte Konzepte

A

Bausteinkonzept

Vordefinierte bewegliche Objekte des Material-/Informationsflusses werden bereitgestellt

  • Fest definierte Zustände und Zustandübergänge / Parametrisierung der Bausteine über vorgegebene Masken / Beliebige Kombinierbarkeit

Listenkonzept

Speicherung beliebiger Daten (Stücklisten, Arbeitspläne, Auftragslisten,…) in flacher, zweidimensionaler Struktur, die demnach effizient implementierbar ist.

Sprachkonzept

  • Bereitstellung einer Simulationssprache mit der Funktionalität einer allgemeinen Programmiersprache sowie Bibliotheken mit höheren Programmiersprachen

“KI”-Ansätze zur Unterstützung der Simulation

  • Anbindung von optimierenden Verfahren bei der Gestaltung der Simulation, wobei genetische Algorithmen hinterlegt sind
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11
Q

Unbewegliche Baustein-Elemente

A

Standardverhalten: Aufnahme von BE, Verarbeitung von BE, Freigabe von BE

  • Aufnahmekappa begrenzt
  • Blockierliste nach FIFO
  • Parametrisierung von Verweil-, Rüst-, Erhol- und Zykluszeiten

Beispiele: Einzelstation, Puffer, Lager

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12
Q

Problematik bei der Generierung von Zufallszahlen

A
  • Einbezug von Zufall für Stochastik erforderlich, aber Computer arbeiten deterministisch

Lösungsmöglichkeiten

  • Langfristige Datensammlung, manuelle Eingabe, Beobachtung zufälliger Prozesse mittels Sensorik,… –> Aufwändig!
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13
Q

Alternative zu Zufallszahlen

A

Pseudo-Zufallszahlen:

  • Deterministische Bestimmung
  • Halten statistischen Prüfverfahren stand
  • Mathematischer Nachweis, dass generierte Zahlen keine Zufallszahlen sind, gelingt nicht

Vorgehensweise:

  • Generierung einer Gleichverteilung zwischen 0 und 1
  • Darauf aufbauend Ableitung believiger Verteilung
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14
Q

Kriterien für gute Zufallszahlengeneratoren

A

Unabhängigkeit (Elemente unabhängig voneinander)

Gleichverteilung (Keine Bevorzugung bestimmter Bereiche)

Besetzungsdichte (Möglichst wenige Lücken)

Effizienz (Schnell und wenig speicherintensiv)

Reproduzierbarkeit ( Verbesserung der Fehlersuche und Verifikation, Vergleich von Systemen)

Möglichkeit zur Generierung verschiedener Streams

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15
Q

Analoge Generierung von Zufallszahlen: Methoden

A

Methode der Mittelquadrate

  • Bestimmung einer n-stelligen Zahl Zi
  • Quadrieren von Zi
  • Neue Zahl Zi+1 entspricht Auswahl der mittleren n Stellen
  • Bilden einer Zufallszahl Ui durch das Voranstellen einer “0”
  • Fortsetzen bei Schritt 2

Problem: Zahlenfolge strebt gegen 0

Lineare Kongruenzmethode

Bestimmung einer Folge von Zufallszahlen

Generelle Form: Zi = (a* Zi-1 + c), mit ganzzahligen Parametern a, c und m

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16
Q

Zufallszahlen: Ableitung diskreter Gleichverteilungen

A
17
Q

Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen

A

Gleichverteilung: Gleiche Eintrittswahrscheinlichkeiten aller Ereignisse

Normalverteilung: Zentraler Grenzwertansatz (Umgedrehte Parabel)

Expontentialverteilung: Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Menge der positiven reelen Zahlen

Weibullverteilung: Verallgemeinerung der Expontentialverteilung

Gammaverteilung: Direkte Verallgemeinerung der Expontentialverteilung (Warteschlangentheorie!)

Dreiecksverteilung

18
Q

Versuchsplanung: Möglichkeiten zur Ermittlung optimaler Parameter

A
  1. Simulation: Voraussetzung: Bekanntes Systemverhalten
  2. Durchführung von Versuchen: Anwendung bei unbekanntem Systemverhalten - fehelnde Möglichkeit zur Durchführung einer Simulation: Strukturierte, aufwandsarme Untersuchung komplexer Zusammenhänge.

Verfahren:

  • Try and Error
  • One Factor at a time
  • Vollfaktorieller Versuch
  • Teilfaktorieller Versuch
19
Q

Baustein Tool: Experimentverwalter (Funktionen)

A

Gestaltung von Simulationsexperimenten

Definition von Eingabe- und Ausgabewerten

  • Definition der Anzahl von Simulationsläufen
  • Parametrisierung der Auswertung
  • Steuerung der Verteilten Simulation
  • Funktionen zum Starten und Zurücksetzen der Simulation
20
Q

Wie Daten für Simulationsexperimente sammeln?

A

Aktuelle Datenstände

Verlaufsdiagramme

Histogramme

Tabellen

21
Q

Grundlagen der Methodenprogrammierung in PS

A

Methoden = Basis der Steuerung der Simulationsmodelle

Algorithmische Beschreibung von Programmabläufen

Sprache: SIMTALK

Auslöser von Methoden: Sensor-Aktor-Prinzip (Sobald bewegliche Objekte Sensoren berühren, Anlehnung an Lichtschranken in realen Materialflussanlagen)

22
Q
A

Plant Simulation (1 decks)

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