Simulation

Dieser Artikel erläutert die technische Bedeutung des Begriffs Simulation; zu anderen Bedeutungen siehe Simulation (Begriffsklärung).

Fahrzeugsimulator

Die Simulation bzw. Simulierung ist eine Vorgehensweise überwiegend zur Analyse dynamischer Systeme. Bei der Simulation werden Experimente an einem Modell durchgeführt, um Erkenntnisse über das reale System zu gewinnen. Im Zusammenhang mit Simulation spricht man von dem zu simulierenden System und von einem Simulator als Implementierung oder Realisierung eines Simulationsmodells. Letzteres stellt eine Abstraktion des zu simulierenden Systems dar (Struktur, Funktion, Verhalten). Der Ablauf des Simulators mit konkreten Werten (Parametrisation) wird als Simulationsexperiment bezeichnet. Dessen Ergebnisse können dann interpretiert und auf das zu simulierende System übertragen werden.

Ein Auto-Crashtest beispielsweise ist ein Simulationsmodell für eine reale Verkehrssituation, in der ein Auto in einen Verkehrsunfall verwickelt ist. Dabei wird die Vorgeschichte des Unfalls, die Verkehrssituation und die genaue Beschaffenheit des Unfallgegners stark vereinfacht. Auch werden keine Personen in den simulierten Unfall involviert, stattdessen werden Crashtest-Dummies eingesetzt, die mit realen Menschen gewisse mechanische Eigenschaften gemeinsam haben. Ein Simulationsmodell hat also nur ganz bestimmte Aspekte mit einem realen Unfall gemeinsam. Welche Aspekte dies sind, hängt maßgeblich von der Fragestellung ab, die mit der Simulation beantwortet werden soll.

Einige Simulationen werden mit Hilfe von Simulanzien durchgeführt, also Materialien, die für Forschungs- oder Versuchzwecke die Eigenschaften anderer Materialien nachbilden (simulieren). Ein Beispiel dafür ist Ballistische Gelatine im Bereich der Waffenforschung. Sie simuliert das Verhalten von Körpergeweben und Organen beim Eindringen von Projektilen.

Pferdesimulator im 1. Weltkrieg

Inhaltsverzeichnis

1 Gründe für den Einsatz
2 Typen und Bereiche von Simulationen
- 2.1 Allgemeines
- 2.2 Typen von Simulationen
3 Theorie, Modell und Simulation
4 Grenzen der Simulation
5 Literatur
6 Siehe auch
7 Weblinks

Gründe für den Einsatz

Für den Einsatz von Simulationen kann es mehrere Gründe geben:

Eine Untersuchung am realen System wäre zu aufwändig, zu teuer, ethisch nicht vertretbar oder zu gefährlich. Beispiele:
- Fahrsimulator (zu gefährlich in der Realität)
- Flugsimulator zur Pilotenausbildung, Nachstellung kritischer Szenarien (Triebwerksausfall, Notlandung)
- Crashtest (zu gefährlich oder zu aufwändig in der Realität)
- Simulation von Fertigungsanlagen vor einem Umbau (mehrfacher Umbau der Anlage in der Realität wäre zu aufwändig und zu teuer)
Das reale System existiert (noch) nicht. Beispiel: Windkanalexperimente mit Flugzeugmodellen, bevor das Flugzeug gefertigt wird
Das reale System lässt sich nicht direkt beobachten
- Systembedingt. Beispiel: Simulation einzelner Moleküle in einer Flüssigkeit, Astrophysikalische Prozesse
- Das reale System arbeitet zu schnell. Beispiel: Simulation von Schaltkreisen
- Das reale System arbeitet zu langsam. Beispiel: Simulation geologischer Prozesse
Für Experimente kann ein Simulationsmodell wesentlich leichter modifiziert werden als das reale System. Beispiel: Modellbau in der Stadtplanung
Exakte Reproduzierbarkeit der Experimente
Gefahrlose und kostengünstige Ausbildung. Beispiel: Flugsimulation, Schießausbildung
Das reale System ist unverstanden oder sehr komplex. Beispiel: Bei der Auswertung wissenschaftlicher Experimente müssen die Ergebnisse per Simulation interpretierbar gemacht werden
Spiel und Spaß an simulierten Szenarien.
Methode in der Pädagogik. Beispiele: Rollenspiel, Simulationsspiele

Heutzutage werden Simulationen mehr und mehr durch Computer realisiert, weil Computer ein ideales und sehr flexibles Umfeld für fast alle Arten der Simulation bieten (siehe auch Computersimulation).

Typen und Bereiche von Simulationen

Allgemeines

Grundsätzlich muss man zwischen Simulationen mit und ohne Computer unterscheiden. Eine Simulation ist ein "Als ob"-Durchspielen von Prozessen; das kann man auch ohne Computer tun. Wenn heute von "Simulation" die Rede ist, meint man allerdings fast immer Computersimulationen. Letztere gliedern sich in die Bereiche

Spielsimulationen, z. B. Flugsimulationen, Rennsimulationen, Wirtschaftssimulationen
Unternehmenssimulation für die Aus- und Weiterbildung, z. B. Unternehmensplanspiel
Technische Simulationen, z. B. Schaltungssimulationen, Atomwaffensimulationen, Windkanalsimulationen u.v.m.
Bei kleinen Systemen bietet sich hier auch mittels Modellprüfung eine Verifikation an, die, im Gegensatz zur Simulation, garantiert alle Fälle abdeckt, aber einen hohen Rechenaufwand hat.
Wissenschaftliche Simulationen. Sie gibt es in fast allen Natur- und Gesellschaftswissenschaften:
- Medizinische Simulation zur Ausbildung oder Weiterbildung
- Meteorologische Simulation zur Wettervorhersage
- Physikalische Simulation und astrophysikalische Simulation
- Chemische Simulation
- Biologische Simulationen, z. B. Simulation neuronaler Netze (siehe neuronales Netz)
- Sozioökonomische Simulation, z. B. Multiagentensysteme
- u.v.m.

Typen von Simulationen

Es gibt viele Typen von Simulationen. Hier sind auszugsweise Folgende erwähnt:

Kontinuierliche Simulation
Diskrete Simulation (Anwendungsbeispiele hierfür sind: Materialflusssimulation, Verkehrssimulation, Workflow Simulation, Kostensimulation)
Hybride Simulation
Makrosimulation und Mikrosimulation
Statistische Simulation, insbesondere Monte-Carlo-Simulation
Numerische Simulation
Multi-Agenten-Simulation (u.a. Evakuierungssimulation, Simulation von Finanzmärkten)
Robotik zur Planung und Analyse von Fertigungsprozessen mit Industrierobotern
Constructive-Simulation

Theorie, Modell und Simulation

Eine Computersimulation besteht im Kern aus einem Programm. Hier werden die Regeln der Prozesse definiert. Man spricht analog zu den "Verhaltensgleichungen" eines mathematisch definierten Systems von den "Verhaltensalgorithmen". Modelle können ad hoc erfunden werden, sie können aber auch aus empirischen Befunden oder aus einer Theorie abgeleitet werden. Zum Beispiel werden die Wettermodelle aus der Theorie der Hydrodynamik abgeleitet, die einzelnen Verhaltensgleichungen bestehen aus Navier-Stokes-Gleichungen (oder Weiterentwicklungen davon).

Grenzen der Simulation

Jeglicher Form von Simulation sind auch Grenzen gesetzt, die man stets beachten muss. Die erste Grenze folgt aus der Begrenztheit der Mittel, d.h. der Endlichkeit von Energie (z.B. auch Rechenkapazität), Zeit und nicht zuletzt Geld. Eine Simulation muss also auch wirtschaftlich gesehen Sinn ergeben. Aufgrund dieser Einschränkungen muss ein Modell möglichst einfach sein. Das wiederum bedeutet, dass auch die Ergebnisse der Simulation eine grobe Vereinfachung der Realität darstellen. Die zweite Grenze folgt daraus: Ein Modell liefert nur in einem bestimmten Kontext Ergebnisse, die sich auf die Realität übertragen lassen. In anderen Parameterbereichen können die Resultate schlichtweg falsch sein. Daher ist die Verifikation der Modelle für den jeweiligen Anwendungsfall ein wichtiger Bestandteil der Simulationstechnik. Als mögliche weitere Grenzen seien Ungenauigkeiten der Ausgangsdaten (z.B. Messfehler), sowie subjektive Hindernisse (z.B. mangelnder Informationsfluss über Produktionsfehler) genannt.

Literatur

F. E. Cellier: Continuous System Modeling. Springer, New York 1991 ISBN 0-387-97502-0
R. M. Fujimoto: Parallel and Distributed Simulation Systems. Wiley-Interscience, New York 1999, ISBN 0-471-18383-0
N. Gilbert, K. G. Troitzsch: Simulation for the Social Scientist. Open University Press 1999, ISBN 0-335-19744-2
S. Hartmann: The World as a Process: Simulations in the Natural and Social Sciences. In: R. Hegselmann et al. (Hrsg.): Modelling and Simulation in the Social Sciences from the Philosophy of Science Point of View. Kluwer, Dordrecht 1996, ISBN 0-7923-4125-2 (Theory and Decision Library) S. 77-100
R. Hegselmann et al. (Hrsg.): Modelling and Simulation in the Social Sciences from the Philosophy of Science Point of View. Kluwer, Dordrecht 1996, ISBN 0-7923-4125-2 (Theory and Decision Library)
VDI 3633 (Technische Richtlinie): Simulation von Logistik-, Materialfluß- und Produktionssystemen.
J. Wunderlich: Kostensimulation - Simulationsbasierte Wirtschaftlichkeitsregelung komplexer Produktionssysteme. Meisenbach, Bamberg 2002, ISBN 3-87525-179-2 (Dissertation)
B. P. Zeigler, H. Praehofer, T. G. Kim: Theory of Modeling and Simulation. 2. Ausgabe. Academic Press, San Diego 2000, ISBN 0-127-78455-1