Simulación de Sistemas
¿Qué es la Simulación de Sistemas?
Simulación es una técnica numérica para realizar experimentos en una computadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios, económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos a través de largos períodos de tiempo.
H. Maisel y G. Gnugnoli
¿Por qué modelar y simular sistemas?
Fig. Esquema de modelo multifísico.
Modelar tiene diversas ventajas sobre los métodos de cálculo tradicionales:
- Hay problemas intrínsecamente dinámicos en los que la aproximación tradicional basada en una simplificación estática del problema no es suficiente. Por ejemplo: en el estudio del impacto de carga en generadores eléctricos.
- Nos permite llegar a un conocimiento más exacto de sistemas complejos (incluso multifísicos).
- Además de su utilidad en problemas clásicos de Ingeniería, tiene aplicaciones en Ciencias Sociales y Biológicas. Es multidisciplinar.
- Totalmente compatible con técnicas de diseño y optimización (como algoritmos genéticos).
- Prototipado virtual de sistemas multifísicos.
- Podemos diseñar laboratorios virtuales a medida para aplicación en metodologías de educación a distancia.
- Nos permite el entrenamiento con riesgo cero de personal especializado a cargo de tareas críticas. Por ejemplo: personal técnico en centrales nucleares.
¿A qué campos concretos podemos aplicar la Simulación de Sistemas?
Como se ha comentado, la Simulación de Sistemas tiene aplicación en Ingeniería, en Ciencias sociales y Biológicas.
A continuación se enumeran algunos sencillos ejemplos de aplicación sobre los que hemos escrito en el blog de Ciclo Límite:
Diseño Mecánico:
Como determinar experimentalmente el amortiguamiento de la suspension de un turismo.
Fig. Modelo de suspensión
Estructuras:
En Colapso del puente de Tacoma en 2 gdl explicamos cómo puede llegar a colapsar un puente debido al fenómeno de resonancia.
Biología:
Dinámica de poblaciones trata sobre el estudio de especies en competencia tomando como modelo el de Volterra-Lotka.
Fig. Comportamiento periódico en el modelo Volterra-Lotka.
EDLUT: Simulador de redes de neuronas GNU presenta un simulador neuronal desarrollado en la Universidad de Granada.
Fig. Esquema de funcionamiento del simulador EDLUT.