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Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Modelle Vorlesung 1: Modelle.

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1 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Modelle Vorlesung 1: Modelle als Basis realer und virtueller Anlagen Inhalt –Was ist ein Modell ? –Beispiel für Modelle komplexer Systeme –Was kann man mit Modellen tun ?

2 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Bildung von Modellen Problem mathematisches Modell physikalisches Modell Analyse und Darstellung der Ergebnisse Analyse des mathe- matischen Modells Existenz und Lösungen numerisches Modell Konsistenz, Konvergenz Entwurf und Implementierung eines Programmes Simulation Daten- Beschaffung Modul Verknüpfung

3 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Problem: Wärmebedarf eines Wohngebäudes TaTa Transmissions- verluste Solare Wärmegewinne Lüftungs- verluste TiTi Interne Wärmegewinne Wärmebedarf

4 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Physikalisches Modell Zonenweise stationäre Energiebilanz bei vorgegebener Sollinnentemperatur :Transmissionsverluste :Lüftungsverluste :Interne Wärmegewinne :Solare Wärmegewinne :Ausnutzungsgrad

5 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Mathematisches Modell Transmissionsverluste: Lüftungsverluste: n Luftwechsel Interne Wärmegewinne: Mittlere interne Wärmegewinne auf der Basis eines durchschnittlichen 2,7- Personenhaushaltes bezogen auf die Wohnraumfläche Statisches Verfahren auf monatlicher Basis mit folgenden Gleichungen: Solare Wärmegewinne: F bedeuten Abminderungsfaktoren für Verschattung, Sonnenschutz und Rahmenanteil

6 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Mathematisches Modell Transmissionsverluste: Lüftungsverluste: Interne Wärmegewinne: Solare Wärmegewinne: Ausnutzungsgrad: Stationäres Punktmodell

7 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Beispielgebäude EFH - Isometrie

8 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Modell des Architekten (Ziel Darstellung und Raumgefühl) Block A: Schnitt Weitere architektonische Modelle in Vorlesung

9 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Modell des Ingenieurs (Modell Raum als Bild und attributiert - Ziel Beschreibung von Verhalten) Attribute 3m3m 0,7 m

10 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Beispiel Gebäudemodellierung Architektonisches Modell Thermisches Modell 1 Thermisches Modell 2

11 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Ergebnis 1 Es gibt ganz verschiedene Möglichkeiten Modelle zu gestalten Modelle sind zweckgebunden

12 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Eigenschaften von Modellen Modelle - beschreiben Ausschnitt der Welt - haben beschränkte Gültigkeit - unterliegen vielen Fehlerquellen Modelle sind - nicht wahr, aber brauchbar - nicht verifizierbar, aber validierbar - nicht richtig, aber nützlich Modellergebnisse benötigen - Interpretation - Validierung - Daten

13 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Reale Welt Beschreibbar Weltausschnitte je als dynamisches System Aktionsfähige Einheiten wirken zur Erreichung gemeinsamer Ziele, dabei werden Güter und Nachrichten (Daten) - bearbeitet, - über Verbindungen getauscht, - in Speichern koordiniert. Einheiten haben Eigenschaften und innere Strukturen (sie sind selber Weltausschnitte mit eigener Hierarchie) und können durch Botschaften (Informationsflüsse) aktiviert werden. Dynamische Systeme erfordern Kontrollflüsse.

14 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Methoden zur Beschreibung von Weltausschnitten – Objektorientierte Modelle Die Welt wird beschrieben durch Komponenten. Komponenten sind aufgebaut aus Teilkomponenten und Objekten. Objekte beschreiben Dinge und ihr Verhalten über Parameter und Methoden. Komponenten kommunizieren über Botschaften und nehmen fremde Methoden als Dienste in Anspruch. Beispiel : Virtuelle Systeme – Funktionale Beschreibung Welt beschrieben durch relevante Funktionen. Funktionen : - können strukturiert sein, - laufen kontrolliert ab. Beispiel : Organigramm – Datenfluss-Diagramme - strukturierte Analyse Die Welt wird beschrieben durch Datenströme Daten werden : - beschrieben, - transformiert, - gespeichert, - weitergegeben. Beispiel : Bilanz – Informationsflüsse Die Welt wird beschrieben durch Informationseinheiten (Entities) mit - Attributen, - Relationen, - Strukturen, - Verweisen.Beispiel : Ablaufpläne

15 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Beispiele komplexer Systeme Beispiel 1 Modellierung von Anlagen in Gebäuden Ziele: Minimierung des Energieverbrauchs durch Ersatz von Energie durch Intelligenz Kontrolle von Gebäude, Anlage und Anlagenverhalten durch modellbasierte Methoden Beispiel 2 Informationssystem zur kooperativen Verarbeitung von Umweltdaten Ziele: Einbringung von Umweltgesichtspunkten in Entscheidungsprozesse durch integrale Behandlung der Umweltbelange Nutzung verteilten Wissens über verteilte Datenbanken und darauf operierende Agenten zur Erbringung von wissensintensiven Dienstleistungen

16 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Anlagen in Gebäuden - Datenquellen für das Produktdatenmodell Nicht alle Daten werden von allen Nutzern des PDM benötigt. Häufig sind die Daten in anwendungsabhängiger Form zusammenzufassen. Für Fachanwender sind die Produktdatenmodelle daher durch Aspektmodelle zu ergänzen.

17 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Anlagen in Gebäuden Aufgaben, für die Daten aus dem Produktdatenmodell verwendet werden können

18 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Reale und virtuelle Anlagen -1 Produkt und Produktmodell (PDM + Methoden) Zusammenspiel während des Lebenszyklus

19 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Reale und virtuelle Anlagen - 2 Wechselspiel von Produkt und Produktmodell am Beispiel der energetischen Optimierung Optimierungen können in allen Phasen des Lebenszyklus eines Gebäudes erfolgen Phase 1: Planung Energetische Optimierung des Gebäudeentwurfes durch dynamische Gebäudesimulation. Optimale Auswahl der technischen Anlagen durch wissensbasierte Systeme. Phase 2: Bau Optimierung der Auslegung und der Arbeitspunkte durch dynamische Anlagensimulation. Phase 3: Betrieb Anpassung der virtuellen Anlage an das tatsächliche Verhalten der realen Anlage. Optimierung des Anlagenbetriebes und der Wartung (Erkennung von fehlerhaften Entwicklungen) durch ständigen Vergleich des Soll-Ist-Verhaltens aus Messungen an der virtuellen und der realen Anlage.

20 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Ergebnis 2 Modelle werden zunehmend komplexer: mehr Einflüsse, mehr Nutzungen Bestandteile von Modellen werden zunehmend ähnlicher Messdaten, Beschreibungsdaten, Stammdaten Abschätzung, Auslegung, Betrieb Modelle können über gesamte Lebensdauer eines Systems genutzt werden Datenbestand wächst mit System Aufgaben unterschiedlichen Phasen Konsequenz: Trennung von Beschreibung und Verhalten

21 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Modelle zur Interpretation von Daten –Modelle verhalten sich im Rahmen ihrer Gültigkeit wie Realität –Modelle können Realität ergänzen, wenn Daten lückenhaft sind Daten ungenau sind Daten interpretationsbedürftig sind Daten fehlen –Realität kann an Modellen gemessen werden Synoptische Prüfung von Daten Bewertung von Entwurfsalternativen Optimierung von Systemen Aufspüren von Fehlern Schulung im Umgang mit komplexen Systemen

22 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Grundlagen der Verbesserung von Modellen Rechnerleistung - erlaubt detaillierte physikalische und mathematische Beschreibung als Grundlage der Modelle Software Engineering - erlaubt, komplexe Modelle in Programme umzusetzen Kommunikationstechnik - erlaubt Bereitstellung aktueller Zustandsdaten für realitätsnahe Simulation

23 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Nutzen besserer Modelle –Interpolation zwischen Messwerten (Verringerung teuerer Messungen) –Korrelation verschiedener Bereiche (Gesamtschau statt Einzeleffekt) –Untersuchung von alternativen Lösungen (Variantenkonstruktion) –Optimierung des Betriebs unter aktuellen Randbedingungen –Untersuchungen in Grenzbereichen (Störfallsimulation)

24 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Diese Fragen sollten Sie beantworten können Was ist das Ziel der Vorlesung - Ingenieure haben Techniken entwickelt, um komplexe Anlagen zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben. Die Übertragung dieser Techniken ins Software Engineering erlaubt es ähnlich komplexe Anlagen auf dem Rechner zu planen, zu implementieren und zu betreiben Was ist ein Modell - Abstraktion Wie sind technische Modelle strukturiert - horizontal und vertikal Was sind die mathematischen Grundbeziehungen technischer Modelle - Erhaltungsgleichungen in integraler und differenzieller Form

25 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle VDI-Definitionen zur Modellierung durch Simulation -1 VDI-Richtlinie 3633 (Beuther Verlag, Berlin 1996) definiert den Begriff des Systems Abgegrenzte Anordnung von Komponenten, die miteinander in Beziehung stehen. Es ist gekennzeichnet durch: - Systemgrenze, Systemein- und ausgangsgrößen - Subsysteme, Systemelemente, - Aufbaustruktur - Ablauflogik - Zustandübergänge und -größen, den Begriff des Modells Ein Modell ist eine vereinfachte Nachbildung eines existierenden oder gedachten Systems mit seinen Prozessen in einem anderen begrifflichen oder gegenständlichen System. Es unterscheidet sich hinsichtlich der untersuchungs-relevanten Eigenschaften nur innerhalb eines vom Untersuchungsziel abhängigen Toleranzrahmens vom Vorbild. Es wird genutzt, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, deren Durchführung mittels direkter Operationen am Original nicht möglich oder zu aufwendig wäre. - Gedankliches Modell: Modell, das noch nicht in ein Simulationsmodell umgesetzt wurde. - Experimentierbares Modell oder Simulationsmodell: Reales Modell, das aus dem gedanklichen Modell entstand und mit dem Experimente durchgeführt werden können.

26 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle VDI-Definitionen zur Modellierung durch Simulation -2 Den Prozess der Modellierung Die Modellierung umfasst bei der Simulation das Umsetzen eines existierenden oder gedachten Systems in ein experimentierbares Modell, und der Begriff der 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 einem Simulationsmodell verstanden. Mit Hilfe der Simulation kann das zeitliche Ablaufverhalten komplexer Systeme untersucht werden. Auf Basis des Modells vom Verhalten eines Systems können Entwurf und Steuerung von Anlagen geplant werden. Die Steuerung geschieht über die Leittechnik. Die VDI-Richtlinie 3814 definiert als Aufgaben und Zielsetzung beim Einsatz von Gebäudeleittechnikanlagen das Leiten (DIN 19222) von betriebstechnischen Anlagen, d.h. die "Übernahme oder Unterstützung folgender Aufgaben: - Anlagenautomation -Betriebskontrolle -Betriebsführung -Archivierung -Betriebsanalyse -Energiemanagement -Instandhaltungsmanagement." Als wesentlichstes Element wird der Erhalt der Selbständigkeit der betriebstechnischen Anlagen gefordert.

27 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Literatur zu objektorientierter Analyse und Entwurf / 1/Parnas, D.L.: On the Criteria to be Used in Decomposing Systems into Mdules. Communications of the ACM, Vol. 5, No. 12, , / 2/Chen, P.:The Entity-Relationship Model - Toward a Unified View of Data. ACM Transactions on Database Systems, Vol.1, 1976 / 3/Yourdon, E.: Constantine, L.L.: Structured Design. New York:Yourdon Press, 1975/1979. / 4/De Marco, T.: Structured Analysis and System Specification. New York: Yourdon Inc., 1978/1979. / 5/Meyer, B.: Objektorientierte Softwareentwicklung. München/Wien: Hanser; London: Prentice-Hall, 1988/1990. / 6/Yourdon, E.: Modern Structured Analysis. Englewood Cliffs, Prentice-Hall, / 7/Ward, P.T.: Mellor, S.J.: Strukturierte Systemanalyse von Echtzeit-Systemen. München/Wien: Hanser; London: Prentice- Hall, / 8/Coad, P.: Yourdon, E.: Object-Oriented Analysis, 2. Edition. Englewood Cliffs, Yourdon Inc./Prentice-Hall, / 9/Coad, P.: Yourdon, E.: Object-Oriented Design. Englewood Cliffs, Yourdon Inc./Prentice-Hall, /10/ Booch, G.: Object-oriented Design with Applications. Redwood City, California: Benjamin/Cummings /12/Rumbaugh, J., et.al.: Object-Oriented Modeling and Design. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, /12/Nagl, W.D.: Computertechnologie und Managementpraxis: Datenbanken und Objekte. Addison-Wesley, /13/ Raasch, J.: Systementwicklung mit strukturierten Methoden. München/Wien: Hanser, 2. Auflage, 1992 /14/Wedeking, H.: Objektorientierte Schema-Entwicklung - Ein kategorierter Ansatz für Datenbanken und Programmierung. Mannheim: B.I.-Reihe Informatik, Bd 85, 1992.

28 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Literatur zu objektorientierter Analyse und Entwurf //15/Yourdon, E.: Die westliche Programmierkunst am Scheideweg. Hanser-Verlag, /16/Ebbinghaus, J., Wiest, G.: Status objektorientierter Techniken. Forschungsbericht des Forschungsinstitutes für anwendungsorientierte Wissensverarbeitung. Uni Ulm, Oktober /17/Schäfer, S.: Objektorientierte Entwurfsmethoden. Addison Wesley, /18/Stein, W.: Objektorientierte Analysemethoden. Vergleich, Bewertung, Auswahl. BI-Wissenschaftsverlag, /19/Yourdon, E.: Object Oriented System Design. Englewood Chiffs, New Jersey: Prentice Hall, /20/Gamma, E., et.al.: Design Patterns-Elements of Reusable Object-oriented Software. Addison Weseley, 1995 (deutsche Ausgabe 1996) /21/ Coad, P., Nicola, J.: Object-Oriented Programming. Yourdon Press, Prentice Hall, Englewood Cliffs, /22/Balzert, H.: Methoden der objektorientierten Systemanalyse. Angewandte Informatik Band 14. BI Wissenschaftsverlag, Mannheim, /23/Rumbaugh, J., Booch, G.: Unified Method V 0.8 (1995). Metamodell Guide, Notation Summary, Reference ^ Manual und User Guide. Rational Software Corp. (kontinuierliche Fortschreibung) /24/Booch, G.: Object-oriented Analysis and Design with Applications. Redwood City, California: Benjamin/Cummings /25/Booch, G., Rumbaugh, J., Jacobsen, I.: The Unified Method Language for Object-Oriented Development, Documentation Set 0.9 Addendum, Rational Software Corporation, Santa Clara, /26/Oestereich, B.: Objektorientierte Softwareentwicklung: Analyse und Design mit dem Unified Method (modeling) Language. Oldenburg Verlag, München, Wien, 1998 (4. Auflage UML 1.2)

29 Universität Stuttgart Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Simulation technischer Systeme, WS 03/04Vorlesung 1 Modelle Literatur zu objektorientierter Analyse und Entwurf /27/Burkhardt, R.: UML - Unified Modeling Language. Objektorientierte Modellierung für die Praxis, Addison-Wesley, August /28/Neumann, H.: Objektorientierte Entwicklung mit der Unified Modeling Language, Carl Hanser Verlag, München /29/Fowler, M., R. Scott: UML Distilled: A Consise Guide for Applications Developers, Addison-Wesley, 1997 (deutsche Ausgabe 1998 bei Longman, Bonn). /30/Dröschel, W., et al.: Inkrementelle und objektorientierte Vorgehensweise mit dem V-Modell 97, Oldenbourg Verlag /31/Dröschel, W., Heuser, W., Midderhoff, R. (Hrsg.): Incrementelle und objektorientierte Vorgehensweisen mit dem V-Modell 97. Oldenburg Verlag /32/Kahlbrandt, Bernd: Software-Engineering. Objektorientierte Software-Entwicklung mit der Unified Modeling Language. Springer-Verlag; Berlin, Heidelberg, New York, ISBN X. /33/Breymann, Ulrich: Komponenten entwerfen mit der C++ STL. Addison-Wesley, Longman Verlag GmbH, /34/Oestereich, B. (Hrsg.): Erfolgreich mit Objektorientierung, Vorgehensmodelle und Managementpraktiken für die objektorientierte Softwareentwicklung. Oldenburg Verlag, München /35/Balzert, Helmut: Lehrbuch der Softwaretechnik. Spektrum Akademischer Verlag, /36/Booch, G.: Rumbaugh, J., Jacobsen, I.: The UML Users Guide. Addison Wesley Pub. Comp., /37/Szyperski, C.: Component Software - Beyond Object-Oriented Propramming Adison Wesley Longman, /38/Doberkat, E.-E. Das siebte Buch. Objektorientierung mit C++. G.B. Teubner, 2000.


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