Simulation komplexer technischer Anlagen

Präsentation zum Thema: "Simulation komplexer technischer Anlagen"—  Präsentation transkript:

1 Simulation komplexer technischer Anlagen
F. Schmidt Vorlesung im Rahmen der Hauptfächer Anlagentechnik (Prof. Lohnert) Angewandte Informatik (Prof. Rühle) Technische Gebäudeausrüstung (Prof. Bach) WS 1999/2000 Ergänzende Informationen finden Sie im Internet unter Begrüßung Hinweis auf Hauptfächer und sonstige Hörer Hinweis auf Betreuer nächste Folie

2 Simulation komplexer technischer Anlagen
Ansprechpartner Praktikum und Übungen: Vorlesung: Priv.Doz. Dr.-Ing. habil. F. Schmidt Kurt De Marco Telefon: 0711/ Telefon: 0711/ . Anschrift: Institut für Kernenergetik und Energiesysteme Abteilung Wissensverarbeitung und Numerik (WN) Universität Stuttgart Pfaffenwaldring Telefax: 0711/ D Stuttgart Literatur + und UML‘s in Skript und Netz Skript DM 15 CIP Pool fuer Kurse und Praktikum Entwicklungsumgebung Rational -Rose Qualitätsmanagement nach V-Modell Prüfung schriftlich/mündlich Sprechstunde nach Vorlesung HIWI gesucht Studienarbeiten zur Vertiefung möglich

3 Simulation komplexer technischer Anlagen
Grundidee 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 (virtuelle Anlagen oder Simulatoren). Virtuelle Anlagen können dazu dienen, das Verhalten realer Anlagen zu studieren, zu bewerten und zu optimieren. Der Aufwand, der zum Bau virtueller Anlagen nötig ist, ist dem für den Bau realer Anlagen vergleichbar. Beispiele für den Einsatz virtueller Anlagen sind Fahrsimulatoren, Flugsimulatoren, Kraftwerkssimulatoren, Gebäudemodelle, Anlagenmodelle Ergäntzung durch 2 Videos a. DB Simulator von Anfang der 90er Jahre siehe Text b. Fußball

4 Inhalt + Termine Vorbemerkung: Termine
Modelle als gemeinsame Basis realer und virtueller Anlagen V1 (1) Teil I: Reale und virtuelle Anlagen V2-V5 (4) 1. Planung, Bau und Betrieb technischer Anlagen? 2. Wie läßt sich eine Anlage auf dem Rechner modellieren? Klassische Methoden der Software Engineering 3. Elemente zur Modellierung, Implementierung und zum Betrieb virtueller Anlagen Teil II: Elemente zum Bau virtueller Anlagenkomponenten 4. Objektorientierte Analyse 5. Objektorientierter Entwurf und Programmierung V6-V9 (4) 6. Speicherung von Objekten 7. Algorithmen 1: Was ist berechenbar? V10-V11 (2) 8. Algorithmen 2: Gewöhnliche Differentialgleichungen Teil III: Integration der Elemente V12-V15 (4) - Eigenschaften von Systemen zum Bau virtueller Anlagen 9 . Systeme zum Umgang mit Objekten 10. Qualitätssicherung in objektorientierten Systemen Praktikum: Simulation komplexer technischer Anlagen (nach Vereinbarung) Aufbau Vorlesung Teil 1 Zusammenfassung aus Basisvorlesungen -- alle vergleichbarer Stand Teil 2 Objekte + oo SE Teil 3 Verwendung + Erfahrungen aus IKE - WN Anwendungen Gebäudetechnik Umweltinformationssysteme

5 Simulation komplexer technischer Anlagen
Vorbemerkungen Modelle als Basis realer und virtueller Anlagen Ÿ Was ist ein Modell ? Ÿ Beispiel für Modelle komplexer Systeme Ÿ Was kann man mit Modellen tun ? Inhalt heute

6 Konsistenz, Konvergenz Analyse und Darstellung
Bildung von Modellen Problem physikalisches Modell mathematisches Modell Analyse des mathe- matischen Modells Existenz und Lösungen numerisches Modell Konsistenz, Konvergenz Entwurf und Implementierung eines Programmes Simulation Daten- Beschaffung Modul Verknüpfung Vorgang mehrstufig - Zerlegung in Teilaufgaben In Teilaufgabe fachspezifische Abstraktion Dinge weglassen -- vereinfacht Dinge weglassen -- verursacht Fehler Modelle haben Zweck -- sind brauchbar, nicht wahr Ziel Fehler verstehen, beherrschen, so klein machen, daß sie Aussagen nicht beeinflussen Analyse und Darstellung der Ergebnisse

7 Wärmebedarf eines Wohngebäudes
Lüftungs- verluste Solare Wärmegewinne Ta Ti Interne Wärmegewinne Wärmebedarf Transmissions- verluste Beispiel Energiebilanz Haus - wie heizt sich Raum auf Problembeschreibung -- Angabe von Quellen und Senken Fehler z.B. Umwandlungsverluste

8 Physikalisches Modell
Zonenweise stationäre Energiebilanz bei vorgegebener Sollinnentemperatur Erhaltungssatz

9 Mathematisches Modell
Transmissionsverluste: Lüftungsverluste: Interne Wärmegewinne: Solare Wärmegewinne bleiben unberücksichtigt Mittlere interne Wärmegewinne auf der Basis eines durchschnittlichen 2,7-Personenhaushaltes pro Tag und Wohnraumfläche Stationär -- wird später aufgegeben Punktmodell

10 Beispielgebäude EFH - Isometrie
Mögliche Darstellung des Gebäudes

11 Beispiele komplexer Systeme
Modellierung von Anlagen in Gebäuden Ziel: Minimierung des Energieverbrauchs durch Ersatz von Energie durch Intelligenz oder Kontrolle von Gebäude, Anlage und Anlagenverhalten durch modellbasierte Methoden Beispiel 2 Informationssystem zur kooperativen Verarbeitung von Umweltdaten Ziel: Einbringung von Umweltgesichtspunkten in Entscheidungsprozesse durch integrale Behandlung der Umweltbelange auf Basis der demokratischen Entscheidungsstrukturen Unsere Anwendungsbeispiele Beachte Gemeinsamkeiten durch Abstraktion z.B. Es fallen Meßdaten an, die verwaltet und ausgewertet werden müssen Es erfolgen Beiträge von Personen mit unterschiedlichen Rollen, aus unterschiedlichen Organisationen mit unterschiedlichen Zielen Es müssen Entscheidungen getroffen werden Schwerpunkt heute Modellierung von Gebäuden und Ihren technischen Anlagen

12 Beispiel 1a: Modell des Architekten
Block A: Schnitt Modell Architekt Ziel Darstellung und Raumgefühl

13 Beispiel 1b: Modell des Ingenieurs (Modell Raum als Bild und attributiert)
Modell Ingenieur Ziel Beschreibung Verhalten Weitere Modelle - KUNDE 3D !.Ergebnis Modelle sind zweckgebunden Es gibt verschiedene Möglichkeiten Modelle zu erstellen

14 Anlagen in Gebäuden - Datenquellen für das Produktdatenmodell
Beschreibung durch Produktdatenmodell Zentrale Speicherung erlaubt Zugriff aller Beteiligten Abbildung in Anwendungsbezogene Sichten Zentrale Speicherung erfordert Beiträge aus unterschiedlichen Bereichen Koordination , Kooperation und Kommunikation 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.

15 Anlagen in Gebäuden - Aufgaben, für die Daten aus dem Produktdatenmodell verwendet werden können
Gebäudedaten- akquisition Anlagensimulation (Verifikation und Optimierung des Konzeptes Betriebsüberwachung (Vergl. Simulation und Messung) Werkzeuge zur Datenaufbereitung (Zeitreihen und Eingaben) Betriebssimulation (Festlegung der Betriebsstrategie) Anlagenplanung Anlagenvorplanung Leittechnikplanung Gebäudesimulation Projekt-Daten- Bank Der Lohn der Mühe die einheitliche Sicht, die Steigerung der Effizienz, der Ansatz zu Globalisierung 2. Ergebnis Modelle werden zunehmend komplexer, erlauben neue Nutzungen, ergänzen die Arbeit am Produkt

16 Reale und virtuelle Anlagen -1 Produkt und Produktmodell (PDM + Methoden) Zusammenspiel während des Lebenszyklus Zusammenhang Modell -- Produkt

17 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

18 Eigenschaften von Modellen
- beschreiben Ausschnitt der Welt - haben beschränkte Gültigkeit - unterliegen vielen Fehlerquellen Ÿ Modelle sind - nicht wahr, aber brauchbar - nicht verifizierbar, aber validierbar - nicht richtig, aber nützlich Ÿ Modellergebnisse benötigen - Interpretation - Validierung - Daten Zusammenfassung

19 Grundlagen der Verbesserung von Modellen
Ÿ Rechnerleistung - erlaubt detaillierte physikalische und mathematische Beschreibung als Grundlage der Modelle Ÿ Software Engineering - erlaubt, komplexe Modelle in Programme umzusetzen Ÿ Kommunikationstechnik - erlaubt Bereitstellung aktueller Zustandsdaten für realitätsnahe Simulation Wo ändern sich Rahmenbedingungen für Modelle auf dem Computer

20 Modelle zur Interpretation von Daten
Modelle verhalten sich im Rahmen ihrer Gültigkeit wie Realität Modelle können Realität ergänzen, wenn Daten lückenhaft Daten ungenau Daten interpretationsbedürftig 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 Verhältnis Modell -- Realität virtuelle Realität

21 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) Was wir alles mit verbesserten Modellen machen können

22 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. Was wir brauchen, um die Welt zu beschreiben

23 Methoden zur Modellierung von Weltausschnitten
Funktionale Beschreibung Welt beschrieben durch relevante Funktionen. Funktionen : - können strukturiert sein, - laufen kontrolliert ab. Beispiel : Organigram 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 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 Was wir haben um die Welt für den Rechner geeignet zu beschreiben Alle Methoden haben Berechtigung -- Modelle ! Schwerpunkt in Vorlesung -- Neue Methoden für virtuelle Systeme Weiteres Vorgehen 1. Was sind komplexe Ingenieursysteme 2. Wie werden sie bisher beschrieben 3. Was bietet die Objektorientierung für Ingenieursysteme

24 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.“

25 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.