Behandlung Singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Lösung nichtlinearer Gleichungssysteme
Advertisements

Entscheidungsunterstützungssysteme -
Simulation komplexer technischer Anlagen
Quantitative Methoden 3
Inhalt der Präsentation
CME – koronaler Massenauswurf Dirk Gerbig
Leitidee „Funktionaler Zusammenhang“ Leitidee „Algorithmus“
Einführung in Berechenbarkeit und Formale Sprachen
Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meinhardt WS 2006/2007 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz.
1 Computergestützte Verifikation Symbolisches Model Checking 4.1 CTL Model Checking mit Binary Decision Diagrams (1. Systeme 2. Spezifikationen.
SciAgents - Eine agentenbasierte Umgebung für verteilte wissenschaftliche Berechnungen Alexander StarkeSeminar Software Agenten
Lösung linearer Gleichungssysteme
OpenMP Präsentation im Rahmen des Seminars
Beispiele für Gleichungssysteme
Es ist kaum einzusehen, warum die Jugend von heute mit den Mitteln von gestern für das Leben von morgen qualifiziert werden soll. Es ist was Wahres dran,
Parallele Gleichungslöser für die linearen TRACE-Module
AC Analyse.
1Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Sprungantwort.
AC Analyse. 2Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Sprungantwort.
1Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Kleinsignalmodell gmvgs rds vgs 0 + -
Programmiermethodik SS2009 © 2009 Albert Zündorf, University of Kassel 1 Gliederung 1. Einführung 2. Objektdiagramme zur Analyse von Beispielen 3. Methodenentwurf.
DVG Gaußscher Algorithmus1 Gaußscher Algorithmus.
Gaußscher Algorithmus
Matrix Multiplication on CUDA
Rechner Praktikum Numerische Gasdynamik Nuss-Projekt 2: Riemannlöser
Gliederung Motivation und Ziele Grundlagen der Rotman Linsen
Softwarepraktikum WS 2011/2012 Gruppe 20 - Clowncollege
Die Finite-Elemente-Methode (FEM) als Simulationsmethode in der Akustik Vortrag von DI Herbert Petritsch an der TU Graz organisiert von der Stv. Elektrotechnik-Toningenieur.
Algebraische Gleichungen
Ausgleichung ohne Linearisierung
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerik partieller Differentialgleichungen, SS 01Teil.
Animierte Schneeakkumulation mit dem Diffusionsschneemodell Dresden, Informatik Fakultät Institut für Softwaretechnik, Professur Computergraphik.
Numerische Lösung chemischer Gleichungen
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 05/
Effiziente Algorithmen
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 05/
EC-Selbstorganisation
Knoten- und Maschenregel
Knoten- und Maschenregel
Gleichungen und Gleichungssysteme
Anfang Präsentation 2. Februar, 2005 Behandlung von Unstetigkeiten II Wir wollen uns heute nochmals mit der Modellierung von Unstetigkeiten befassen. Zunächst.
Charakteristika linearer Gleichungen auffinden Lineare Gleichungssysteme Lösen durch Elimination Eliminationsprogramm erstellen Anwendung: Bahn eines.
Modellieren dynamischer Prozesse
WS 2009/10 Datenbanksysteme Fr 15:15 – 16:45 R Vorlesung #3 Das relationale Modell (Teil 2)
Modellierung Elektrischer Schaltkreise
Modellierung Elektrischer Schaltkreise II
Anfang Präsentation 27. Oktober, 2004 Objektorientierte Modellierung Diese Vorlesung hat zum Ziel, die Anforderungen an eine objektorientierte Modellierung.
Bondgraphen I Bis anhin haben wir uns mit der symbolischen Manipulation von differentialalgebraischen Gleichungssystemen befasst. Die Frage, wo die Gleichungen.
Anfang Präsentation 20. Oktober, 2004 Elektrische Schaltungen I Diese Vorlesung diskutiert die mathematische Modellierung einfacher elektrischer linearer.
Algebraische Schleifen und Strukturelle Singularitäten
Lösung nichtlinear Gleichungssysteme
Anfang Präsentation 10. November, 2004 Effiziente Lösung von Gleichungssystemen In dieser Vorlesung wird die effiziente gemischt symbolisch/numerische.
Das Entfernen struktureller Singularitäten mittels Pantelides Algorithmus Diese Vorlesung stellt ein Verfahren vor, welches dazu verwendet werden kann,
Anfang Präsentation 24. November, 2004 Bondgraphen II In dieser Vorlesung befassen wir uns mit den Auswirkungen algebraischer Schleifen und struktu- reller.
Onsagersche Gleichung. Energetische Beziehungen
Determinanten und Cramer‘sche Regel
Advanced Digital Design Übung 3. Aufgabe 2 + R1R2R3 +
Helwig Hauser Teil 9: Radiosity Simulation globaler Lichtverteilung.
Softwarepraktikum WS 2011/2012 Gruppe 20 - Clowncollege
Gaußelimination, Teilprojekt 1&2: Schlechtkonditionierte lineare G.S. Alexander Zapletal,Gerald Meinhart 1/17 Schlechtkonditionierte lineare GS. Ax = b.
Lineare Gleichungen mit 2 Variablen
Partielle Funktionsevaluierung - der Schlüssel zu den Spice3 Modellen - Professur für Baumaschinen- und Fördertechnik Leipzig,
Kapitel 3.5 Der 1. Hauptsatz für stationäre Fließprozesse
Lernplan BMI6C Physik für den
Dr.-Ing. René Marklein - EFT I - WS 06/07 - Lecture 7 / Vorlesung 7 1 Elektromagnetische Feldtheorie I (EFT I) / Electromagnetic Field Theory I (EFT I)
Numerical Methods of Electromagnetic Field Theory I (NFT I) Numerische Methoden der Elektromagnetischen Feldtheorie I (NFT I) / 12th Lecture / 12. Vorlesung.
Theorie, Anwendungen, Verallgemeinerungen
Anfang Präsentation 3. November, 2004 Tarjan’s Schleifenaufbrechalgorithmus In dieser Vorlesung wird ein Verfahren vorgestellt, welches in der Lage ist,
Umsetzung einer Methode zur Online- Kalibrierung von Sauerstoffsensoren in oberflächenbegasten Bioreaktoren Seminarvortrag Daniel Jansen.
Parallele Lösung von Differential-Algebraischen Gleichungssystemen und Sensitivitätssystemen Seminarvortrag Daniel Abele
 Präsentation transkript:

Behandlung Singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie ModeliSax - IV Professur für Baumaschinen- und Fördertechnik Behandlung Singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Dresden, 12.02.2014

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Gliederung Gliederung 1. Algebraische Schleifen 2. Auflösen von Schleifen 3. Die Wirkung von „resolveLoops“ 4. Fazit und Ausblick Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Algebraische Schleifen 1: R.v = R.R_actual * R.i 2: R.LossPower = R.v * R.i 3: R1.v = R1.R_actual * R1.i 4: R1.LossPower = R1.v * R1.i 5: R1.v = R.v - R1.n.v 6: R2.v = R2.R_actual * R1.i 7: R2.LossPower = R2.v * R1.i 8: R2.v = R1.n.v + constantCurrent.v 9: C1.i = C1.C * der(C1.v) 10: C1.v = R.v + constantCurrent.v 11: ground.p.i + constantCurrent.I - R.i = 0.0 12: R.i + R1.i + C1.i = 0.0 13: (-C1.i) - constantCurrent.I - R1.i = 0.0 Gleichung Variable Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Algebraische Schleifen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Wie werden Algebraische Schleifen gelöst? Lineare oder Nichtlineare, numerische Löser  aufwändig für große Gleichungssysteme  singuläre Systeme nicht behandelbar  Parallelisierung nicht vielversprechend Tearing + Netwon Iteration  dünn besetztes System  dicht besetztes System Schleifen auflösen  „resolveLoops“ backEnd-Modul in OpenModelica Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Wie können Schleifen aufgelöst werden? Auflösen von Schleifen Wie können Schleifen aufgelöst werden? f2: 0 = b – c + p f3: 0 =(-b)+ c + d + + - - + + f2+f3: 0 = d + p Gleichung Variable Parameter Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

resolveLoops-Modul resolveLoops Lineare Gleichungen innere Variable äußere Variable resolveLoops-Modul Lineare Gleichungen und adjazente Variablen 0= 𝑖=1 𝑘 𝑥 𝑖 + 𝑛 Partitionierung in Subgraphen Auflösen? Anzahl der Variablen vergleichen 𝑛 𝑜𝑢𝑡 ≤ 𝑛 𝑖𝑛 resolveLoops Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie resolveLoops R1.v = R.v - R1.n.v C1.v = R.v + constantCurrent.v R2.v = R1.n.v + constantCurrent.v - R.i + R1.i + C1.i = 0.0 (-C1.i) - constantCurrent.I - R1.i = 0.0 + - 0.0 = C1.v + (-R2.v) - R1.v 0.0 = constantCurrent.I - R.i Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie resolveLoops R1.v R2.v Knotensatz 0.0 = constantCurrent.I - R.i C1.v Maschensatz 0.0 = C1.v + (-R2.v) - R1.v R.i constantCurrent.I Connect-Gleichungen Knoten- und Maschengleichungen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Auswirkungen von resolveLoops Für das vorgestellte Modell: Ohne resolveLoops Mit resolveLoops Gleichungssystem {8x8} System {3x3} System speed up 1.14  kleinere Gleichungssysteme Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Auswirkungen von resolveLoops ohne resolveLoops Error: When solving linear system 1 : resistor.i + resistor1.i - inductor.i = 0.0 2 : inductor1.i + (-resistor1.i) - resistor.i = 0.0 . U(2,2) = 0.0, which means system is singular for variable resistor1.i. 2 (identische) Zustände mit resolveLoops Verrechnete Gleichungen: 0.0 = -ground.p.i 0.0 = inductor.i - inductor1.i 0.0 = resistor1.v - resistor.v Simulation erfolgreich 1 Zustand Dymola User Manual Volume 2 p. 361  Singuläre Systeme vorbeugen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Auswirkungen von resolveLoops Vereinfachtes Batteriemodell Für einen Hybrid-Pkw (3 Zellen)  Originalmodell: 30 Zellen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Auswirkungen von resolveLoops bipartiter Graph der zu verrechnenden Schleifen Spannungsgleichungen Stromgleichungen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Auswirkungen von resolveLoops 1 x {3x3} 5 x {4x4} Task-Graph ohne resolveLoops 1 x {80x80} Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Auswirkungen von resolveLoops 18 x {3x3} Task-Graph mit resolveLoops Serieller speedUp 1.98 Serieller speedUp (30 Zellen) 36.06  Paralleles Potenzial erhöhen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Auswirkungen von resolveLoops Electrical.QuasiStationary.SinglePhase.Examples.ParallelResonance ohne resolveLoops mit resolveLoops Strongly Connected Components 8 single equations 6 single equations  Anzahl der SCCs reduziert Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Fazit und Ausblick Fazit Möglichkeiten durch das Auflösen von Schleifen:  Zerlegung von Gleichungssystemen  Singulären Systemen vorbeugen  Anzahl der SCC verringern  paralleles Potenzial vergrößern schnellere Simulation (seriell und parallel) Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie Fazit und Ausblick Ausblick Offene Fragen: - Welche Schleifen sind zu lösen? - Alle Schleifen oder nur singuläre Schleifen ? - Wie erkennt man singuläre Schleifen? - … Implementierung für alle konstanten Koeffizienten Analyse von neuen Modellen aus verschiedenen Domänen Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Dresden, 12.02.2012 Behandlung singulärer Subsysteme mittels Graphentheorie