Das Simulationsmodell soll zu Beginn verifiziert und validiert werden. Erklären Sie die Begriffe „Verifikation“ und „Validierung“.
Verifikation: Ist das konzeptionelle Modell richtig implementiert?
Validation: Ist das Modell geeignet, nützliche Aussagen zu treffen?
Sie möchten überprüfen, ob Sie ihr Modell richtig implementiert haben. Welche 3 möglichen Fehler können, dabei aufgetreten sein.
- Falsche Implementierung
- falsche Initialisierung
- Fehler in der Datenübertragung
- falsche Datentypen
- nicht angepasste Schrittweite
Nennen sie 3 Fragestellungen, die sie im Vorfeld der Validierung klären müssen.
- Welche Daten soll das Modell liefern?
- Welche weiteren Schritte sind mit den Ergebnissen des Modells vorgesehen?
- Wie genau müssen die Ergebnisse sein damit der Modell Zweck erfüllt ist?
- Welche Betriebszustände müssen abgebildet werden?
Wie lange benötigen Sie voraussichtlich für die Durchführung aller Simulationen, bei einem vollfaktoriellen Versuchsplan, für die folgenden Eingangsgrößen, wenn jeder Simulationsdurchgang im Durchschnitt 40 Sekunden benötigt?
Gewicht: m = 300 – 3000 kg (Schrittweite 300 kg)
Länge: l = 2 – 9 m (Schrittweite 1 m)
Konzept: A und B
- 9*7*2 = 160
- 160*40 s = 6400 s
Warum ist es oft nicht sinnvoll einen vollfaktoriellen Versuchsplan durchzuführen?
Zu viele Versuche notwendig
Mithilfe ihrer Simulationen haben sie herausgefunden, dass die Parameter „Nutzlast“ und „Spannweite“ in dem erstellten Modell, von Konzept A und B, einen linearen Zusammenhang aufweisen. Zur Validierung möchten sie nun Messwerte aufnehmen und dabei die Anzahl der Kombination soweit möglich reduzieren. Pro Kombination führen sie jeweils 30 Versuche durch. Nennen und erklären sie einen geeigneten Versuchsplan und geben sie die Anzahl der insgesamt benötigten praktischen Versuche an.
- Zweistufiger teilfaktorieller Versuchsplan: Nutzung der Kombination der Extremwerte
- 2*2*2*30 = 240
Nennen sie die 2 grundlegenden Typen von Messabweichungen wie können sie diese erkennen und wie können diese in der Auswertung berücksichtigt werden.
Stochastisch
Erkennung: Vergleich mehrere Messungen
Behebung: statistische Methoden
Systematisch
Erkennung: verschiedene Messgeräte nutzen
Behebung: Korrekturfaktor
Bei der Modellbildung zur Beschreibung von technischen Systemen wird zwischen determinierten und stochastischen Modellen sowie zwischen kontinuierlichen und diskontinuierlichen Modellen unterschieden. Nennen sie jeweils eine Beispielanwendung, wofür diese Modelle genutzt werden können.
Kontinuierlich und determiniert
Schwingungen z.B. von einem Regalbediengerät
Kontinuierlich und stochastisch
Belastungen während des Betriebs, Wasserstand in einem Stausee
Diskontinuierlich determiniert
Sortierprozesse, Neuronale Netze
Diskontinuierlich und stochastisch
Radioaktiver Zerfall, Genetische Algorithmen
Nennen sie 2 mögliche Methoden zur Verifikation und erläutern sie welche Voraussetzungen gegeben sein müssen um diese einsetzen zu können.
- formaler Beweis (benötigt eine formelle Beschreibung)
- Debug-Modus (nur in diskreten Systemen)
- Animation (nur in kontinuierlichen Systemen)
Nennen sie 2 Möglichkeiten für Fehler im Modell die während der Validierung gefunden werden erklären sie diese anhand eines Beispiels.
zu große Vereinfachung
wesentliche Einflüsse werden nicht berücksichtigt
ungenaue Abbildung
wesentliche Einflüsse sind nicht genau genug abgebildet
Abtastrate falsch
z.B. hochfrequente Schwingungen werden nicht erkannt
Wie viele Versuche müssen sie bei Nutzung eines vollfaktoriellen Versuchsplan, für die folgenden Eingangsgrößen, durchführen?
Gewicht: m = 0 – 32 kg (Schrittweite 2 kg)
Geschwindigkeit: v = 0,1 – 1,0 m/s (Schrittweite 0,1 m/s)
Modell: A, B, C, D
- 17*10*4 = 680
Bei der Auswertung der Messergebnisse stellen sie fest, dass die Ergebnisse teilweise starke Schwankungen aufweisen, die sich zunächst nicht logisch erklären lassen. Nennen sie je eine mögliche Ursache sowie Lösungsvorschläge, bezogen auf den Versuchsaufbau, die verwendeten Messgeräte und die Versuchsdurchführung.
Versuchsaufbau
Ursache: Unebene Oberfläche
Lösungsvorschlag: definierte Oberfläche
Messgeräte
Ursache: geringe Auflösung
Lösungsvorschlag: Messgerät mit besserer Auflösung nutzen
Versuchsdurchführung
Ursache: nur ein Versuchsdurchlauf pro Kombination
Lösungsvorschlag: Mehr Versuchsdurchläufe
Sie möchten prüfen, ob das erstellte Modell für ihren Anwendungsfall geeignet ist. Nennen sie 4 Methoden, die dafür genutzt werden können.
Nutzen charakteristischer Werte
Nutzen von anderen Modellen
Vergleich mit Realmessdaten
Sensitivitätsanalyse
- Verifikation: Ist das konzeptionelle Modell richtig implementiert?
- Validation: Ist das Modell geeignet, nützliche Aussagen zu treffen?
Wie lange benötigen Sie voraussichtlich für die Durchführung aller Simulationen, bei einem vollfaktoriellen Versuchsplan, für die folgenden Eingangsgrößen, wenn jeder Simulationsdurchgang im Durchschnitt 20 Sekunden benötigt?
Gewicht: m = 0 – 5000 kg (Schrittweite 500 kg)
Leistung: P= 320 / 370 / 550 / 1250 / 2000 / 3200 W
Hersteller: A, B, C
Drehzahl: u = 750 und 3000 Umdrehungen
- 11*6*3*2 = 396
- 396*20 s = 7920 s = 2h 12 min
Sie haben herausgefunden, dass ihre 4 Parameter einen linearen Zusammenhang aufweisen. Zur Validierung möchten sie nun Messwerte aufnehmen und dabei die Anzahl der Kombinationen soweit möglich reduzieren. Pro Kombination führen sie jeweils 20 versuche durch. Nennen und erklären sie einen geeigneten Versuchsplan. Geben sie die Anzahl der insgesamt benötigten praktischen Versuche an.
- zweistufiger teilfaktoriellen Versuchsplan: Nutzung der Kombination der Extremwerte
- 2*2*2*2*20 = 320
Nennen und erklären sie 2 alternative Versuchspläne, die auch für komplexere Zusammenhänge geeignet wären.
- Monte Carlo Simulation: zufällig verteilte Messpunkte
- Space Filling Design: zufällige möglichst gleichmäßig verteilte Messpunkte
Welche möglichen Ursachen für Messabweichungen könnte es bei der Leistungsmessung der Laufkatze geben? Nennen sie 4 mögliche spezifische Ursachen.
Messumgebung
(z.B. Temperatur, Vibrationen)
Messobjekt
(z.B. elektrische Verbindungen, Materialqualität, Alterung)
Messgerät
(z.B. Messgenauigkeit, Kalibrierung, defektes Messgerät)
Bevor sie mit dem Modell weiterarbeiten, möchten sie verifizieren, dass das Modell korrekt in der Simulation Software implementiert wurde. Geben sie dafür 3 mögliche Methoden an.
formaler Beweis
Debug-Modus
Animation Vergleich mit bekannten Daten (z.B. triviale Werte)
Im nächsten Schritt möchten Sie prüfen, ob das erstellte Modell auch für Ihren Anwendungsfall geeignet ist. Nennen sie 3 Punkte, welche hierfür zunächst geklärt werden müssen.
Welche Daten soll das Modell liefern?
Wie genau müssen die Ergebnisse sein, damit der Modellzweck erfüllt ist?
Welche Betriebszustände müssen abgebildet werden?
Geschwindigkeit: v = 0,1 – 0,5 m/s (Schrittweite: 0,1 m/s)
Gewicht: m = 0 – 2000 kg (Schrittweite: 100 kg)
Hubhöhe: h = 1 – 5 m (Schrittweite: 0,2 m)
- 5*21*21 = 2205
Validierung eines fahrerlosen Transportfahrzeugs führen Sie einen Versuch mit jeweils verschiedenen Beladungen und Geschwindigkeiten für 4 verschiedene Fahrzeuge durch. Sie möchten einen vollfaktoriellen Versuchsplan mit maximal hundert verschiedenen Kombinationen aufstellen. Geben Sie die drei Eingangsgrößen mit einem sinnvollen Wertebereich und sinnvollen Schrittweiten an.
Fahrgeschwindigkeit:
Wertebereich: 0,2 – 1 m/s
Schrittweite: 0,2 m/s
Nutzlast:
Wertebereich: 0 – 300 kg
Schrittweite: 100 kg
Fahrzeugmodell:
Wertebereich: A, B, C, D
Schrittweite: N/A
Welche Versuchspläne sind besonders geeignet für quadratische Beschreibungsmodelle? erklären sie diese.
Central Composite Design:
Zweistufiger Versuchsplan durch zusätzliche Versuche ergänzt
Face-centered Central Composite Design:
wie Central Composite Design, nur angepasst an Randbedingungen
Monte Carlo Simulation:
zufällig verteilte Messpunkte
Space Filling Design:
zufällige möglichst gleichmäßig verteilte Messpunkte
Nach einigen Fahrversuchen des fahrerlosen Transportfahrzeugs bemerken sie, dass die Strommessung einer großen stochastischen Messabweichung unterliegt. Erläutern sie 2 mögliche Änderungen an der Versuchsdurchführung um die Auswirkungen der Abweichung zu reduzieren.
mehrere Versuche pro Kombination
Längere Fahrtstrecke
Nennen sie 3 Hauptursachen für Messabweichungen und geben sie jeweils einen exemplarischen Parameter an.
Messumgebung (z.B. Temperatur, Vibrationen)
Messobjekt (z.B. elektrische Verbindungen, Materialqualität, Alterung)
Messgerät (z.B. Messgenauigkeit, Kalibrierung, defektes Messgerät)
Sie haben Ihr Modell in ihre Softwareumgebung umgesetzt. Um zu überprüfen, ob sie das Modell auch korrekt implementiert haben, möchten Sie es mit anderen Daten vergleichen. Nennen sie 3 Beispiele, woher sie diese Daten bekommen können.
triviale Werte
einfache Werte
Wert von anderem Tool
Daten aus der Literatur
Sie möchte nun prüfen, ob das verwendete Modell auch für ihren Anwendungsfall geeignet ist. Nennen sie 3 mögliche Methoden, die sie hierfür verwenden können.
Charakteristische Werte einsetzen
Vergleich mit anderen Modellen
Vergleich mit gemessenen Daten
Wie viele Versuche müssen sie bei einem vollfaktoriellen Versuchsplan, für die folgenden Eingangsgrößen, wenn sie für jede Konfiguration 100 Versuche durchführen möchten?
Gewicht: m = 0 – 20 kg (Schrittweite 2 kg)
Geschwindigkeit: v = 2 – 10 m/s (Schrittweite 1 m/s)
Modell: A, B, C
9*11*3*100 = 29700
Nach einer Vorabschätzung des Aufwands möchten sie zunächst die Zahl der Konfiguration reduzieren. Sie haben sich für einen zweistufigen teilfaktorielle Versuchsplan unter Nutzung der Extremwerte entschieden. Welche Voraussetzungen sollte erfüllt sein, dass dieser Versuchsplan aussagekräftige Ergebnisse liefern kann?
Es muss ein linearer Verlauf der Parameter gegeben sein.
Nennen und erklären sie 2 alternative Versuchspläne, die sie verwenden können falls linearer Verlauf der Parameter nicht gegeben ist.
- Central Composite Design: Zweistufiger Versuchsplan durch zusätzliche Versuche ergänzt
Bei Ihren Versuchen benutzen Sie einen Sensor mit einer Genauigkeit von +- 1 mm. Was müssen Sie beachten, um fehlerhafte Ergebnisse zu vermeiden?
Mehrere Versuche durchführen und eine statistische Auswertung
Nach Abschluss der Messungen stellen sie fest, dass die Kalibrierung des Sensors nicht korrekt durchgeführt wurde und ihre Messwerte einer systematische Messabweichung von + 10 mm unterliegen. inwiefern hat dies eine Auswirkung auf die Schlupfbetrachtung?
- eine absolute systematische Messabweichung hat keinen Einfluss, da nur Wegdifferenz betrachtet wird
Leider stellt sich heraus, dass ihr Modell für ihren Anwendungsfall nicht geeignet ist. Nennen sie 3 mögliche Fehlerquellen, welche bei der Modellbildung aufgetreten sein können.
- Zu große Vereinfachung
- ungenaue Abbildung
- Abtastrate falsch
- Vergleichsdaten schlecht
Nach einer Vorabschätzung des Aufwands, möchten Sie zunächst die Zahl der Konfiguration reduzieren. erste Untersuchungen haben gezeigt, dass es sich bei ihrem Modell um ein quadratisches Beschreibungsmodell handelt. erläutern sie, warum ein teilfaktorieller zweistufiger Versuchsplan hierfür nicht geeignet ist.
er betrachtet nur die Extremwerte
keine Ableitung des Verlaufs zwischen den Extremwerten möglich
Erklären Sie den Unterschied zwischen einer systematischen und einer stochastischen Messabweichung.
systematische Messabweichung:
verschiedene Ergebnisse bei unterschiedlichen Messgeräten
stochastische Messabweichung:
verschiedene Ergebnisse unter gleichen Messbedingungen
Im nächsten Schritt möchten Sie versuche durchführen um Vergleichsdaten zu sammeln. Welche 7 Schritte haben sie in der Vorlesung für die Versuchsplanung kennengelernt und in welcher Reihenfolge werden diese durchgeführt?
1. Ausgangssituation beschreiben
2. Untersuchungsziel festlegen
3. Zielgrößen und Faktoren festlegen
4. Versuchsplan aufstellen
5. Experimente durchführen
6. Versuchsergebnisse auswerten
7. Ergebnisse interpretieren und Maßnahmen ableiten
Nennen sie 3 Fragen die für die Validierung des Systems zunächst geklärt werden sollten.
- Welche Daten interessieren?
- Wie genau muss das Ergebnis sein?
Nennen sie 2 Umstände, unter welchen sie Bei einem teilfaktoriellen Versuchsplan auf einzelne wertstufen Kombinationen verzichten können.
- Faktoren hängen linear zusammen
- Wertkombinationen treten immer gemeinsam auf
- Wertkombination treten nie gemeinsam auf
Ihr Vorgesetzter fragt sie, ob Modelle immer eine gültige Lösung liefern. Begründen Sie ihre Antwort.
- Nein
- Begründung: ein Modell ist nur so lange gültig, solange es nicht widerlegt ist. Somit ist auch ihre Lösung nicht immer gültig.
In einem Meeting werden Sie von einer Person, mit geringem technischen Verständnis gefragt, was unter einer Blackbox zu verstehen ist. sie versuchen das Konzept am einfachen Beispiel Kaffeeautomat zu erklären. Nennen sie die 3 wichtigsten Parameter.
- regulierbarer Input / Eingangsgröße
- unkontrollierbarer Input
- Output / Ausgabe
Ihr Vorgesetzter sagt ihnen, dass Sie alle Versuche ohne eine Software durchführen sollen. Um nicht alle Versuche per Hand zu rechnen brauchen sie ein gutes Argument nennen sie eins.
nimmt zu viel Zeit in Anspruch
Sie müssen die Versuche eines Regalbediengerät mit linearem Verlauf durchführen. Auf welche Werte würden sie die Betrachtung reduzieren?
Extremwerte
Wie viele versuche wären für eine Betrachtungsweise der Extremwerte von 3 Parametern notwendig?
8 Versuche
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