Simulation

Simulation definiert sich gemäß der VDE-Richtlinie DIN 3633 und ist demnach ein Verfahren zur Nachbildung - das bedeutet Modellbildung - eines realen oder gedachten Systems mit seinen internen dynamischen Prozessen in Form eines experimentierbaren Modells, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Realität übertragbar sind. Im weitesten Sinne versteht man unter Simulation auch das Vorbereiten, Durchführen und die Auswertung von Simulations-Experimenten mit einem Simulationsmodell.


Mit Hilfe der Simulation kann das zeitliche Ablauf-verhalten komplexer Systeme nur dann untersucht werden, wenn die für das Systemverhalten verantwortlichen Wirkungsstrukturen und Wirkmechanismen möglichst vollständig erfasst und richtig modelliert werden.

Modellbildung und Simulation ist im Grundsatz eine Systemwissenschaft und dient der Systemanalyse. Es geht vornehmlich um die Bereitstellung von Grundprinzipien und Methoden zur Beschreibung der Zusammenhänge zwischen der Struktur - dem Wirkungsgefüge - und dem Verhalten von Systemen.

Modellbildung und Simulation werden immer dann eingesetzt, wenn ...

  • sich das System nicht ohne Gefahr seiner Zerstörung in seiner wirklichen Umgebung beobachten bzw. untersuchen lässt (z.B. Reaktorvorgänge, Turbulenzen an Tragflächen, ...),
  • die zu untersuchenden Vorgänge extrem langsam bzw. extrem schnell ablaufen (z.B. Zeitraffer / Zeitlupe von Evolutions- oder Explosionsprozessen),
  • die Komplexität des Systems eine geschlossene analytische Behandlung (z.B. aufgrund von einschränkenden Voraussetzungen und Annahmen) nicht oder nur näherungsweise ermöglicht (z.B. Kommunikationssysteme, Sozialökonomische Systeme, Systemmanagement und Logistik, ...),
  • analytisch approximativ gewonnene Erkenntnisse und Beobachtungen validiert werden müssen und
  • es darum geht, Bedienpersonal von komplexen Anlagen gefährdungsfrei ausbilden zu können (z.B. Führen von Prozessleitständen, Pilotenausbildung im Flugsimulator, ...).
Ein Simulations-Modell ist immer eine vereinfachende, abstrakte Abbildung bzw. Nachbildung des für eine gezielte Fragestellung interessierenden Ausschnitts eines realen oder gedachten (geplanten) Systems. Ein Simulationsmodell muss prinzipiell die gleichen Elemente und Wirkungsstrukturen einschließlich der entsprechenden Systemparameter wie das zu modellierende System enthalten.

In der Übertragung der Simulationsergebnisse auf die Realität steckt ein prinzipielles Risiko, das tendenziell umso größer ist, je stärker bei der Modellbildung von der Realität abstrahiert bzw. idealisiert wurde. Daraus ergibt sich unmittelbar die Notwendigkeit, Simulationsmodelle zu validieren. Das Ziel der Validierung ist dabei die Beantwortung der Frage, ob ein passendes Modell verwendet wurde.

Die Arten der Simulation in einer Übersicht:

Statische Simulation: Monte-Carlo-Simulation.

Dynamische Simulation: Kontinuierliche Simulation: deterministische Simulation, stochastische Simulation.

Diskrete Simulation: deterministische Simulation, stochastische Simulation. Hybride Simulation: Kontinuierliche Simulation, Diskrete Simulation

Statische Modelle weisen keinerlei Zustandsänderungen auf und die Simulation dient der Aufnahme des aktuellen Momentes. Sofern die Simulation auf Zufallszahlen basiert, so benennt man diese auch mit Monte-Carlo-Simulation. Bei dynamischen Modellen hingegen ist der Modellzustand eine Funktion der Zeit.

Lassen sich die Zustandsvariablen bzw. ihre zeitlichen Veränderungen durch stetige Funktionen beschreiben, so spricht man von kontinuierlichen (zeitkontinuierlichen) Modellen. Bei einem diskreten (zeitdiskreten) Simulationsmodell ändern sich die Werte der Zustandsvariablen nur sprunghaft zu bestimmten, auf der Zeitachse diskret verteilten Zeitpunkten. Die Zustandsänderungen eines diskreten Simulationsmodells treten gewissenmaßen ereignishaft ein.

Als deterministisch bezeichnet man eine Simulation, wenn deren Reaktion auf eine bestimmte Eingabe im jeweils betrachteten Modellzustand eindeutig fest-gelegt ist. Ist die Reaktion eines Modells auf Eingaben jedoch rein zufälliger Natur, d.h. lassen sich die eintretenden Reaktionen lediglich durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschreiben, so spricht man von einem stochastischen Simulations-Modell.

Von hybrider Simulation spricht man, wenn deren Eigenschaften sowohl kontinuierlicher wie auch diskreter Natur sind.

Simulationsaufgaben werden mit Unterstützung leistungsfähiger Rechnersysteme realisiert, wofür es eine ganze Reihe von Software-Werkzeugen gibt. Neben den höheren Programmiersprachen wie die Programmiersprache C, BASIC, FORTRAN und anderen eignen sich aber auch bereits herkömmliche Tabellenkalkulations-Programme für Simulationsaufgaben. Weiterhin wurden spezielle Simulationssprachen wie u.a. ACSL, Simulink, SIMULA entwickelt, die wiederum eine standardisierte, mathematische Modellbildung des zu simulierenden Systems ermöglichen.

Informationen zum Artikel
Deutsch: Simulation
Englisch: simulation
Veröffentlicht: 13.01.2010
Wörter: 615
Tags: #Design
Links: Annahme, BASIC (beginners all-purpose symbolic instruction code), DIN (Deutsches Institut für Normung e.V.), FORTRAN (formula translator), Kommunikationssystem