Modelaci n y Simulaci n Introducci n Oto o 2011
description
Transcript of Modelaci n y Simulaci n Introducci n Oto o 2011
Modelación y Simulación
de
Procesos
Mauricio Amigo
Significado:
La palabra modelar, viene de la palabra modelo, que en
algunos términos de nuestro lenguaje significa:
1. m. Arquetipo o punto de referencia para imitarlo o
reproducirlo.
2. m. Esquema teórico, generalmente en forma matemática,
de un sistema o de una realidad compleja, como la evolución
económica de un país, que se elabora para facilitar su
comprensión y el estudio de su comportamiento.
Luego, modelar es una representación, que permite
conformar algo para mostrarlo.
Significado:
La palabra simular, en nuestro lenguaje significa:
1. tr. Representar algo, fingiendo o imitando lo que no es.
Luego, y ligando los significados, simular es la imitación
que se puede hacer con este arquetipo.
Sobre que se Modela
Realidad de
Interés
Sistema
Parte Realidad
R SR
R SR
Modelar:
En el sentido de la ingeniería, significa representar una
realidad, en general (siempre o casi siempre) interesa
modelar un sub conjunto de esa realidad.
Cuanto de esa realidad o que aspectos se modelan debe
nacer de una reflexión racional de lo que interesa conocer,
estudiar y de cuantos recursos se tienen a disposición
para realizarlo.
Simular:
Es lograr bajo diferentes condiciones y en el tiempo, como el
modelo cambia representando esa realidad. Así, simular
nos da una visión más completa de la realidad modelada.
Realidad Simulador
Realidad de
Interés
Sistema
Parte Realidad
R
SR
M
Modelo
Simulador
S
a) Una ayuda para el pensamiento.
b) Una ayuda para la comunicación.
c) Para entretenimiento e instrucción.
d) Una herramienta de predicción.
e) Una ayuda para la experimentación.
FUNCIÓN DE LOS MODELOS
UN MODELO ES UNA HERRAMIENTA Y NO UN OBJETIVO EN SI
MISMO
UN MODELO UNIVERSAL ES NO ECONOMICO
LA COMPLEJIDAD DE EL MODELO DEBE ESTAR ALINEADA CON
LOS OBJETIVOS
JERARQUIA EN EL MODELO
NIVEL DE DETALLE
MODELAMIENTO BASADA EN COMPONENTES DE RED VERSUS
A MODELOS BASADOS EN BALANCES
EL MODELO NO PUEDE EXPLICAR MAS QUE SU CONTENIDO
MODELAMIENTO ES UN PROCESO CREATIVO CON CIERTOS
GRADOS DE LIBERTAD
ALGUNO DE LOS MAS IMPORTANTES ASPECTOS DE LA
MODELACION A DISCUTIR
UN MODELO ES UNA HERRAMIENTA Y NO UN OBJETIVO EN SI MISMO
Lo relevante, siempre, es que si se tiene claro lo que se quiere hacer
el 50% del problema está resuelto
UN MODELO UNIVERSAL ES NO ECONOMICO
La diversidad de objetivos, requiere diversidad de detalles
Económicamente resulta inviable
LA COMPLEJIDAD DE EL MODELO DEBE ESTAR ALINEADA CON LOS
OBJETIVOS
La complejidad, debe ser la necesaria y suficiente para los objetivos definidos
JERARQUIA EN EL MODELO
En forma natural el cerebro usa la jerarquía para modelar
Al menos tres niveles jerárquicos:
El sistema, las relaciones individuales y los parámetros
NIVEL DE DETALLE
El nivel de detalle tiene relación con el usuario (máquina de café)
El nivel de detalle es dependiente de la localización
El detalle está más alineado con fenómenos de corto plazo que con los de largo
plazo.
horizonte
tiempo
distribución
espacial
distribución
funcional
figura 4.1
MODELAMIENTO BASADA EN COMPONENTES DE RED VERSUS A
MODELOS BASADOS EN BALANCES
Es posible modelar por medio de sistemas analógicos / ecuaciones
Los sistemas analógicos pierde preponderancia cuando el modelo contiene
fenómenos de lógica diversa (la química) en los procesos
EL MODELO NO PUEDE EXPLICAR MAS QUE SU CONTENIDO
MODELAMIENTO ES UN PROCESO CREATIVO CON CIERTOS GRADOS DE
LIBERTAD
CLASIFICACION
SISTEMA Continuo Estocástico
Discreto
MODELO Iónico o Físico
Analógico
Matemático Determinístico
SIMULACIÓN Física
Analógica
Digital
ALGUNOS CASOS DE USO DE LA
SIMULACIÓN
1.- No existe una completa formulación matemática del problema o
los métodos analíticos para resolver el modelo matemático no se han
desarrollado aún.
2.- Los métodos analíticos están disponibles, pero los procedimientos
matemáticos son tan complejos y difíciles, que la simulación
proporciona un método más simple de solución.
3.- Las soluciones analíticas existen y son posibles, pero están mas
allá de la habilidad matemática del personal disponible. El costo del
diseño, la prueba y la corrida de una simulación debe entonces
evaluarse contra el costo de obtener ayuda externa.
ALGUNOS CASOS DE USOS DE LA
SIMULACIÓN
4.- Se desea observar el trayecto histórico simulado del proceso sobre un
período, además de estimar ciertos parámetros.
5.- La simulación puede ser la única posibilidad, debido a la dificultad para
realizar experimentos y observar fenómenos en su entorno real, por ejemplo,
estudios de vehículos espaciales en sus vuelos interplanetarios.
6.- Se requiere la aceleración del tiempo para sistemas o procesos que
requieren de largo tiempo para realizarse. La simulación proporciona un
control sobre el tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar o
retardar según se desee.
SIMULACIÓN
Ventajas
· La necesaria observación detallada del sistema que se desea simular,
en especial si éste es grande o complejo, conduce a un mejor
entendimiento del sistema y por consiguiente sugiere estrategias que
mejoren la operación y eficiencia del sistema.
· Por medio de la simulación, se puede estudiar el efecto de cambios
internos y externos del sistema de interés, que ha sido modelado para
mostrar esa parte de la realidad. Verificar éstas alteraciones, con la ayuda
del simulador y observando los efectos de esas alteraciones, se pueden
inferir comportamientos del sistema.
· Cuando se producen cambios en un sistema, la simulación es una
inmejorable herramienta para anticipar el efecto de esos cambios.
SIMULACIÓN
Ventajas
· La simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones,
sobre las cuales se tiene poca o ninguna información. A través de esta
experimentación se puede anticipar los resultados.
· La simulación es una poderosa herramienta pedagógica.
· La técnica de simulación se puede utilizar también para entrenamiento de
personal. En algunas ocasiones se puede tener una buena representación de
un sistema (como por ejemplo los juegos de negocios), y entonces a través de
el es posible entrenar y dar experiencia a cierto tipo de personal.
· Los sistemas los cuales son sujetos de investigación de su comportamiento no
necesitan existir actualmente para ser sujetos de experimentación basados en
la simulación. Solo necesitan existir en la mente del diseñador.
SIMULACIÓN
Ventajas
El tiempo puede ser compensado en los modelos de simulación. El
equivalente de días, semanas y meses de un sistema real en operación
frecuente pueden ser simulados en solo segundos, minutos u horas en una
computadora. Esto significa que un largo número de alternativas de
solución pueden ser simuladas y los resultados pueden estar disponibles
de forma breve y pueden ser suficientes para influir en la elección de un
diseño para un sistema.
En simulación cada variable puede sostenerse constante excepto algunas
cuya influencia está siendo estudiada. Como resultado el posible efecto de
descontrol de las variables en el comportamiento del sistema necesitan no
ser tomados en cuenta. Como frecuentemente debe ser hecho cuando el
experimento está desarrollado sobre un sistema real.
SIMULACIÓN
Ventajas
· Es posible reproducir eventos aleatorios idénticos mediante una secuencia de
números aleatorios. Esto hace posible usar las técnicas de reproducción de
varianza para mejorar la precisión con la cual las características del sistema
pueden ser estimadas para dar un valor que refleje el esfuerzo de la simulación.
· Muchas aplicaciones que soportan la simulación están disponibles en el
mercado.
· Produce considerables ahorro de recursos, pues es mucho más económico
experimentar y evitar fallas con el simulador, que hacerse cargas de ellas.
· Apoya la búsqueda de soluciones óptimas.
SIMULACIÓN
Desventajas
La simulación es una aproximación a la realidad, y aunque los resultados
obtenidos pueden estar muy próximos, hay que tener presente que también
pueden existir desviaciones y que hay que saber mensurar dichas
observaciones para darle a los resultados la ponderación pertinente.
Fallas al optimizar. La simulación es usada para contestar preguntas del
tipo “Qué pasa si?”, “pero no de”, “¿que es lo mejor?”. En este sentido, la
simulación no es una técnica de optimización. La simulación no generará
soluciones, solo evalúa esas que han sido propuestas. Sin embargo, apoya la
búsqueda de un óptimo.
SIMULACIÓN
Desventajas
Una simulación es más económica que probar en la realidad, pero hay que
tener presente que los recursos invertidos en lograr una simulación –tiempo,
dinero, personal- pueden requerir de un esfuerzo mayor.
Mantener la capacidad de simular es costosa, pues es; equipamiento, tiempo
y personal especializado disponible con esa finalidad.
La simulación requiere de una disciplina para su adecuado desarrollo, de otra
manera se pueden desperdiciar recursos y los resultados esperados estar
distantes de entregar la adecuada información.
PASOS A DESARROLLAR
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Requerimiento
Estudio Fenómeno
Construcción o recolección y procesamiento
de datos
Modelo
Verificación del modelo
Rango de validez del modelo
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Requerimiento
Establecer los fenómenos necesarios y suficientes que se
deben conocer para poder conformar un modelo capaz de
describir adecuadamente la realidad que se desea mostrar.
Las condiciones de borde y rango de operación necesarios
para ilustrar esa realidad.
Identificar parámetros y variables.
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Estudio
Fenómeno
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Construcción o recolección y procesamiento de datos
1 En primera instancia es información descriptiva y cuantitativa.
2 Los datos pueden sugerir hipótesis queda cierta validez.
3 Tercero, los datos también pueden sugerir mejoras o refinamientos en
los modelos matemáticos.
4 Es necesario que los datos, reducidos a una forma final, se utilicen para
estimar los parámetros de las características disponibles de operación
relativas a las variables endógenas, exógenas y de estado del sistema.
5 Finalmente, cabe considerar que sin tales datos, serían difícil (sino
imposible) probar la validez de un modelo para la simulación.
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Modelo
a.Escoger el o los medio(o) para representar el sistema
b.Que los fenómenos de interés a modelar, queden bien representados
c. Que el o los medio(s), contenga los elementos necesarios y suficientes
para mostrar la realidad de interés
d.Que el o los medio(s) permita o facilite la simulación según se requiera
conocer el sistema
e.Si el modelo que representa el sistema es por medio de las matemáticas,
los pasos deben incluir:
a. Especificación de los componentes
b. Especificación de las variables y los parámetros
c. Especificación de las relaciones funcionales.
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Verificación del Modelo
PLANEACION DE LA MODELACIÓN
Rango Validez del Modelo
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Requerimiento
Estrategia de Software
Estrategia de Hardware
Estrategia de Procesos
Programación
Verificación
Rango de Validez
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Requerimiento
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Estrategia de Software
Paralelismo
Datos
Usabilidad
Operación
Desempeño
Seguridad
Mantenimiento y Actualización
Librerías
Interacción Sistema Operativo
Lenguajes
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Estrategia de Hardware
Memoria, RAM
Almacenamiento
Interacción con periféricos
Comunicaciones
Procesamiento distribuido
Procesamiento paralelo, más de una CPU
Generación de gráficos
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Estrategia de Procesos
Operación unitaria por una parte
a) sub. dividirla en partes
b) o integrar más de una operación unitaria con la misma
finalidad.
Hay elementos que condicionan en parte estas decisiones como
son;
a) la forma de resolver por medio de métodos numéricos
b) el sincronismo
c) el número de procesadores
d) el uso paralelismo
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Programación
Selección de la aplicación o el lenguaje(s)
Buscar y seleccionar librerías de apoyo.
Desarrollar el algoritmo.
Búsqueda de optimización del algoritmo.
Desarrollo del código. Separar; lógica de procesos,
interfaces, comunicaciones, procesamiento, periféricos,
interacción con el sistema operativo, interacciones con
otros lenguajes, etc.
Pruebas parciales, por tipo de código.
Pruebas parciales por funcionalidad.
Pruebas globales.
Mauricio Amigo
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Verificación
PLANEACION DE LA SIMULACIÓN
Rango de Validez
Mauricio Amigo
RESUMEN DE LOS CONCEPTOS
ANALIZAR CASO DEL TERMOMETRO
DEFINICION
*DEFINCION DEL SISTEMA
*FENOMENOLOGIA
*ANALISIS PREVIO DE SISTEMA
*CONSTRUCCION O RECOLECCIÓN, Y PROCESAMIENTO DE
DATOS ANALISIS DE SISTEMA
*DEFINICION DEL PROBLEMA
*ANALISIS DE CONTEXTO
*ANALISIS DE FUNCIONES
*REQUERIMIENTOS
DEFINICION DEL SISTEMA
* Definir el ámbito de interés
* Conocer sus bordes
* Si es posible determinar los rangos
* Las variables endógenas y exógenas
* El entorno o medio de operación
FENOMENO
* CIENCIA BASICA
* HEURÍSTICAS
ANALISIS PREVIO DE SISTEMA
•Los objetivos y requerimiento de los modelos son formalizados
•Las fronteras del sistema determinadas, en el contexto
•La primera tarea de un modelo es no hacer la mejor posible
representación de la realidad, pero si poder dar respuesta a las
preguntas
•La formulación de un objetivo claro es una actividad no trivial
•La lista de requerimientos es un resumen de condiciones y
limitaciones que deben cumplir
•La fase de definición es la fase más importante
ANALISIS PREVIO DE SISTEMA
El medio ambiente del modelo es desarrollado
Esto es representado por medio de diagrama de flujos del
proceso entradas y salidas en la figura para el caso simple de un
termómetro
La determinación de el nivel de detalle no puede ser pospuesta a
la fase de diseño
Paralelo al análisis, previo del sistema, ya es útil durante esta fase
investigar de cuál manera el modelo debe ser verificado
ANALISIS PREVIO DE SISTEMA
Investigar en cuál fenómenos físico-químico toma lugar y son
relevantes con respectivo al objetivo a lograr por medio del
Modelamiento.
Encontrar las claves de los mecanismos y las claves de
componentes, por ejemplo: evaporación (fase equilibrio), difusión
de masa o transporte, calor convección, conducción o radiación, y
flujo líquidos.
Las claves de las variables podrían ser, entre otras; cantidades,
temperatura, presión y concentración en un cierto lugar.
Además, en este caso, se puede tomar en cuenta el requerido
nivel de detalle, la jerarquía dentro del modelo y la exactitud
requerida
ANALIZAR CASO DEL TERMOMETRO
CONSTRUCCION O RECOLECCIÓN, Y
PROCESAMIENTO DE DATOS
ANALISIS DE SISTEMAEs información descriptiva y cuantitativa.
Los datos pueden sugerir hipótesis queda cierta validez.
Los datos también pueden sugerir mejoras o refinamientos en los
modelos matemáticos.
Es necesario que los datos, reducidos a una forma final, se utilicen para
estimar los parámetros de las características disponibles de operación
relativas a las variables endógenas, exógenas y de estado del sistema.
Sería difícil (sino imposible) probar la validez de un modelo para la
simulación.
DEFINICION DEL PROBLEMA
Qué tipo de comportamiento de la altura del mercurio muestra cuando
la temperatura ambiente cambia? Esta pregunta puede responderse
cualitativamente.
Como es que la altura cambia exactamente. Es este cambio
linealmente dependiente de la temperatura? Esta es una pregunta
cuantitativa que requiere una respuesta cuantitativa?
Puede el termómetro seguir rápido los cambios de la temperatura?
Esto además es una pregunta cuantitativa con respecto a la dinámica
del sistema.
Qué determina la velocidad del cambio? Esta es una pregunta con
respecto a sensibilidad relativa
Es posible que use alcohol en lugar de mercurio par ciertas
aplicaciones? Es es una pregunta de diseño.
DEFINICION DEL PROBLEMA
La meta que debe cumplirse en el caso se formularán
como:
El modelo debe dar una idea de los factores que determinan la
velocidad de cambio y de la indicación de la altura del mercurio
del Termómetro
DEFINICION DEL PROBLEMA
La meta que debe cumplirse en el caso se formularán
como:
El modelo debe dar una idea de los factores que determinan la
velocidad de cambio y de la indicación de la altura del mercurio
del Termómetro
DEFINICION DEL PROBLEMA
Los requerimientos para el modelo son:
· Formato. El modelo debería ser en la forma de ecuaciones
diferenciales con ecuaciones adicionales, lo que nos permite
realizar una simulación. Esta es una forma muy comúnmente
usada.
Nivel de Detalle. El termómetro debe ser considerado como lo
vemos y por consiguiente no a nivel molecular.
Por medio de computadora digital
ANALSIS DE CONTEXTO
Propiedades del medio en el cual la medida es tomada
Radiación a y desde el medio ambiente
Calor perdido a través del punto de contacto
ANALISIS DE FUNCIONES
Se busca encontrar las principales características de las
funciones que modelarán el sistema.
Sin embargo, la densidad y el volumen cambian inmediatamente con la temperatura.
La densidad se incrementa cuando el volumen decrece y viceversa, dado que la masa
del mercurio es constante
dm = d(ρV) = ρdV + Vdρ = 0
dt dt dt dt
Esto es la temperatura está determinada por el estado del sistema.
REQUERIMIENTOS
Alcances
Funcionalidades
Modelos de Uso
Carta Gantt
Presupuesto
Personal
Contratos
Condiciones previas de Software
Condiciones previas de Hardware
MODELO
La modelación es una actividad de variada naturaleza, y además puede
ser expresada de muchas formas, como se comentará. En los hechos
un modelo puede estar constituido por una diversidad de artefactos
Como se ha descrito, los modelos pueden ser representado por una
amplia variedad de formas. Los modelos más comunes, en su
generalidad es una combinación de; ecuaciones que describen los
fenómenos involucrados, heurísticas, correlaciones emanan desde
datos disponibles, condiciones de borde.
MODELO
LA FORMULACIÓN DEL MODELO
DISEÑO MODELO
RELACIONES DEL MODELO CON HIPÓTESIS
VERIFICACION Y VALIDACION DEL MODELO
RANGO DE VALIDEZ DEL MODELO
LA FORMULACIÓN DEL MODELO
1.Representar el sistema mediante un esquema en el que se
visualice en cada modulo con sus componentes, atributos,
actividades endógenas y exógenas y las relaciones entre estas. El
conjunto de todos estos módulos es el sistema.
2. Caracterizar matemáticamente las relaciones quien gobierna la
interacción de las componentes del sistema y de las actividades
endógenas y exógenas.
Los objetivos de la investigación, tanto en la empresa y la
economía, como también en la mayoría de las ciencias sociales,
toma generalmente la forma ya sea de:
(1) preguntas que deben contestarse
(2) hipótesis que se deben probarse
(3) efectos por estimarse.
LA FORMULACIÓN DEL MODELO
La formación de los modelos consisten principalmente en:
a. Escoger el o los medio(o) para representar el sistema.
b. Que los fenómenos de interés a modelar, queden bien
representados.
c. Que el o los medio(s), contenga los elementos necesarios y
suficientes para mostrar la realidad de interés.
d. Que el o los medio(s) permita o facilite la simulación según se
requiera conocer el sistema.
e. Si el modelo que representa el sistema es por medio de las
matemáticas, los pasos deben incluir:
a. Especificación de los componentes
b. Especificación de las variables y los parámetros
c. Especificación de las relaciones funcionales.
LA FORMULACION DEL MODELO
IMPORTANTE
Cuántas variables se deben incluir en el modelo y las ecuaciones
disponibles para encontrar sus soluciones.
Complejidad de los mismos. Por lo general, se está interesado en la
formulación de modelos matemáticos que produzcan descripciones o
predicciones, razonablemente exactas, referentes al comportamiento
de un sistema dado y reduzca a la vez, el tiempo de computación y
programación.
Complejidad del algoritmo. Se deben tener presente los ordenes de
magnitud y recursos para estimar tiempos de computo.
DISEÑO DEL MODELO
· Determinar las hipótesis o lo que se asume.
·
Determinar la estructura del modelo.
·
Determinar las ecuaciones del modelo.
·
Determinar los parámetros del modelo.
DISEÑO DEL MODELO
RELACION DEL MODELO CON HIPOTESIS
DISEÑO DEL MODELO
(Cp,mercurio*M,mercurio-Cp,vidrio*M,vidrio)dTmercurio = UAvidrio(Tambiente -Tmercurio)
dt
h,mercurio = ho + V – Vo = ho + Vo ζ mercurio (Tmercurio – Tmercurio,o)
Atubo Atubo
mercurio = 1 (∂ V)
V (∂ T) mercurio
1 = 1 + dvidrio + 1
U αamb,vidrio λvidrio αvidrio,mercurio
DISEÑO DEL MODELOTabla 6.1 Propiedades Físicas a 20°C y 1 bar
Coeficiente Conducción Capacidad Calorífica Coeficiente Expansión Densidad Calor, λ Cp Volumétrica, ξ ρ
W/mK J/kgK 1/K kg/m3
mercurio 10.4 0.14*103 1.8*10-4 13.6*103 vidrio 0.8 – 1.2 0.8 – 1.0 * 103 0.1 – 0.3 *10-4 2.2 – 3.0*103 etanol 0.17 2.43*103 11.0*10-4 0.8*103 agua 0.6 4.18*103 2.1*10-4 1.0*103
Fuente: David, R. L. (ed) Handbook of Physics and Chemistry, 75th edn:CRC Press, 1994
Tabla 6.2 Coeficiente transferencia calor a una superficie fija Situación coeficiente transferencia calor, α W/m
2K
Convección Libre
Gases 3 - 24 Líquidos 120 - 700 Agua Ebullición 1200 - 240000 Convección Forzada
Gases 12 - 120 Líquidos viscosos 60 - 600 Agua 600 - 12000 Condensación 1200 - 120000
Fuente: Bird, R.B. Stewart, W.E. and Lightfoot, E.N. Transport Phenomena, Wiley, 1960
DISEÑO DEL MODELO
La temperatura del mercurio puede ser acumulada
Propiedades físicas no son dependientes sobre la temperatura
Expansión volumétrica de el vidrio puede ser mensurada por
Modelos para transferencia de calor
DISEÑO DEL MODELO
NB = αd
λ
Cuando el Número de Biot es pequeño (NB < 0,1), entonces la resistencia de el vidrio es
pequeño (relativamente conducción mayor) y el vidrio entonces tiene una temperatura uniforme.
Dos posibilidades que a menudo sucede en la práctica deben ser considerado.
a. Calor transferido entre el medio ambiente y el termómetro es razón limitante.
NB = αamb,vidriodvidrio = 10*10-3 = 0.01
λ vidrio 1
b. Calor transferido entre el medio ambiente y el termómetro no es razón limitante.
αamb,vidrio = 1000 W/m2K y NB es un factor de un ciento mayor.
DISEÑO DEL MODELO
VERIFICACION Y VALIDACION DEL
MODELO
A partir de los parámetros, las características operacionales, de los datos reales (si
existen) se verifica si el modelo va a representar adecuadamente la realidad.
La verificación del modelo, es fundamental para construir un simulador que encuentre
soluciones factible y ayude a encontrar óptimos.
¿Qué significa validar una hipótesis?”
¿Cuáles criterios deberán utilizarse para establecer la validez de una hipótesis?
Aún así parece que por lo general sólo dos pruebas se consideran apropiadas
para validar los modelos simulación.
Primero: ¿Qué tan bien coinciden los valores simulados de las variables endógenas
con los datos históricos conocidos, si es que estos están disponibles?.
Segundo: ¿Qué tan exactas son las predicciones del comportamiento del sistema real
hechas por el modelo de simulación, para períodos futuros (de tiempo)?.
RANGO DE VALIDEZ DEL MODELO
Los modelos, tienen un rango de validez, es decir están acotados para
representar la realidad que se desea emular. Ese rango de validez, se explicita
por medio de los valores que pueden tomar sus, datos de entrada, datos de
salida, parámetros y variables.
Es necesario hacer un juicio del valor inicial de la suficiencia del modelo, para
probarlo. Esto se logra haciendo una comparación de las mediciones iniciales
obtenidas por el modelo para la simulación con las obtenidas de la realidad o las
esperadas. Pueden darse escenarios donde nada se conoce, o que las primeras
pruebas generen re formulaciones del modelo.
RANGO DE VALIDEZ DEL MODELO
¿Se incluyen algunas variables que no sean pertinentes, en el sentido de que
contribuyen muy poco a nuestra capacidad para predecir el comportamiento de
las variables endógenas de nuestro sistema?
¿Se omiten la inclusión de una o más variables exógenas que pudieran afectar
el comportamiento de las variables endógenas en nuestro sistema?
¿Se formulan incorrectamente una o más relaciones funcionales entre las
variables endógenas y exógenas de nuestro sistema?
¿Se aprecian debidamente las estimaciones de los parámetros de las
características operacionales de nuestro sistema?
¿Cómo se comportan los valores teóricos de las variables endógenas del
sistema con los valores históricos o reales basados en cálculos manuales? (ya
que aún no se formula un programa para computadora).
SIMULADOR
La rigurosidad del modelo, induce rigor en la forma en que se aborda la
simulación, porque se establece con claridad el contorno de lo que se
va a simular.
Es más estable, porque ayuda a seleccionar la forma de resolver la
simulación, en particular si ésta se desarrolla por medio de
computadora, en cuanto a; herramientas de software, métodos
numéricos, criterios de convergencia, algoritmos, etc.
SIMULADOR
REQUERIMIENTO
ESTRATEGIA DE SOFTWARE
ESTRATEGIA DE HARDWARE
ESTRATEGIA PROCESOS
PROGRAMACION
VERIFICACION DEL SIMULADOR
ANALISIS
RANGO DE VALIDEZ DEL SIMULADOR
SIMULADOR
Verificar la existencia de sucesos o datos. Entendiéndose por dato el
registro de cualquier cifra a la que se le asocia una cualidad.
Construir relaciones entre los sucesos o datos existente que permitan
inferir.
Realizar entradas (datos, flujos, diferencias de voltajes, etc) con la
finalidad de obtener información del comportamiento del modelo que
mejor ilustre el fenómeno(s) de interés de estudiar.
Verificar rango de validez de la simulación.
Estudiar las salidas del simulador.
Generar un conjunto de sucesos o datos con la finalidad de inferir
patrones de comportamiento y aprender del simulador.
Realizar eventuales ajustes al modelo.
SIMULADOR
ESTRATEGIA DE SOFTWARE
Hay diversos elementos que tener presente en una pieza de
software diseñada o construida para la simulación.
Paralelismo
Datos
Usabilidad
Operación
Desempeño
Seguridad
Mantenimiento y Actualización
Librerías
Interacción Sistema Operativo
Lenguajes
SIMULADOR
ESTRATEGIA DE HARDWARE
La simulación, es una pieza de software que en general interactúa con varios elementos de
hardware, los elementos más importantes a considerar son:
· Memoria, RAM.
·
Almacenamiento
· Interacción con periféricos.
· Comunicaciones.
· Procesamiento distribuido.
· Procesamiento paralelo, más de una CPU.
· Generación de gráficos.
SIMULADOR
ESTRATEGIA PROCESOS
Los procesos son más fáciles de modelar, y de simular, en general, cuando se realiza
por medio de sus operaciones unitarias constituyentes.
Una operación unitaria por una parte, para los efectos de modelarla o simularla puede
ser adecuado; a) sub. dividirla en partes, b) o integrar más de una operación unitaria
con la misma finalidad.
Hay elementos que condicionan en parte estas decisiones como son;
La forma de resolver por medio de métodos numéricos
El el sincronismo
El número de procesadores
El uso paralelismo
Formulación del modelo matemático, está muy ligada a la adecuada descripción
matemática de los fenómenos que componen la operación unitaria, confeccionando
las; ecuaciones, heurísticas y lógicas que ligan variables y parámetros.
SIMULADOR
PROGRAMACION
Selección de la aplicación o el lenguaje(s )
Buscar y seleccionar librerías de apoyo
Desarrollar el algoritmo
Búsqueda de optimización del algoritmo
Desarrollo del código. Separar; lógica de procesos, interfaces, comunicaciones,
procesamiento, periféricos, interacción con el sistema operativo, interacciones
con otros lenguajes, etc.
Pruebas parciales, por tipo de código
Pruebas parciales por funcionalidad
Pruebas globales
SIMULADOR
VERIFICACION DEL SIMULADOR
ANALISIS
El calor transferido entre el aire y el termómetro es un factor limitante. El
valor para el coeficiente de transferencia global de calor desde la tabla
6.2 es U 10 W/m2K.
Usando este valor se tiene Г = 200s.
El calor transferido por el vidrio es un factor limitante. En este caso la
temperatura de el vidrio y el mercurio podrían no ser la misma y la
temperatura del vidrio podría mostrar una gradiente.
El valor para el coeficiente global de transferencia de calor es U = 103 W/m2K.
Consecuentemente, el tiempo estimado es Г = 2s.
SIMULADOR
VERIFICACION DEL SIMULADOR
INTERPRETACION Y EVALUACION