MOSCITO Ein modulares, internetbasiertes Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen
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- Joseph Schäfer
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1 MOSCITO Ein modulares, internetbasiertes Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen A. Schneider, P. Schneider, J. Bastian Fraunhofer-Institut für Außenstelle Entwurfsautomatisierung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
2 Gliederung 1 Motivation 2 Konzept der simulationsgestützten Optimierung 3 MOSCITO 4 Anwendung beim Entwurf von Mikrosystemen 5 Zusammenfassung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
3 1 Motivation 2 Konzept der simulationsgestützten Optimierung 3 MOSCITO 4 Anwendung beim Entwurf von Mikrosystemen 5 Zusammenfassung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
4 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Funktionsprinzip Strahlungsquelle (Röntgen, γ) bestrahlt Materialkante darunter liegende Ionisationskammer detektiert Strahlung je nach Kantenposition variiert "Schattenwirkung" entsprechend schwankt Ladungsträgergeneration und damit die Kammerströme der einzelnen Kammern Material elektrische Auswertung der Kammerströme liefert Aussagen über Materialkante André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
5 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Probleme drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Material André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
6 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Probleme drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Material André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
7 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Probleme drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Material André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
8 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Probleme drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Material André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
9 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer C-Programm Probleme drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Material drei Modellierungsansätze, die unterschiedliche Simulationswerkzeuge erfordern André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
10 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer C-Programm Probleme drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Material drei Modellierungsansätze, die unterschiedliche Simulationswerkzeuge erfordern für die Optimierung ist Gesamtsystemsimulation erforderlich André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
11 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Probleme Material x drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) Abstand Abstand nlinse drei Modellierungsansätze, die unterschiedliche Simulationswerkzeuge erfordern x 10 4 Abstand für die Optimierung ist Gesamtsystemsimulation erforderlich Abstand x Abstand 1.7 nlinse nlinse1 1.7 nlinse Einfluss der Systemparameter auf Gesamtverhalten ist weitestgehend unbekannt, d.h. es muss mit unterschiedlichen Optimierungsalgorithmen probiert werden André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
12 Beispiel 1: Optimierung einer Ionisationskammer Probleme Material C-Programm drei unterschiedliche physikalische Domänen: Einstrahlung (Strahlenoptik), Ladungsträgergeneration (Feldverteilungen), Auswerteelektronik (elektrische Schaltung) drei Modellierungsansätze, die unterschiedliche Simulationswerkzeuge erfordern für die Optimierung ist Gesamtsystemsimulation erforderlich Einfluss der Systemparameter auf Gesamtverhalten ist weitestgehend unbekannt, d.h. es muss mit unterschiedlichen Optimierungsalgorithmen probiert werden Entwerfer soll vom lokalen Rechner am Arbeitsplatz aus die Entwurfsoptimierung durchführen können: Werkzeugnutzung, Steuerung, Ergebnisvisualisierung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
13 Beispiel 2: Optimierung eines Kraftsensors Funktionsprinzip Krafteinwirkung auf mittleren Zylinder führt zu Dehnung bzw. Stauchung an Unterseite aufgeklebte Dehnmessstreifen detektieren Verformung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
14 Beispiel 2: Optimierung eines Kraftsensors Funktionsprinzip? Krafteinwirkung auf mittleren Zylinder führt zu Dehnung bzw. Stauchung an Unterseite aufgeklebte Dehnmessstreifen detektieren Verformung Optimierungsaufgabe Wie muss die Kerbe gestaltet werden, damit für das Aufkleben der Dehnmessstreifen große Fertigungstoleranzen zulässig sind und dennoch die Kraftmessung exakt ist? André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
15 Beispiel 2: Optimierung eines Kraftsensors André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
16 Beispiel 2: Optimierung eines Kraftsensors André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
17 Beispiel 2: Optimierung eines Kraftsensors Probleme 40s... 30min FEM-Simulation mit ANSYS ist extrem rechenintensiv und dauert je nach Detaillierungsgrad 40 Sekunden bis 30 Minuten für Simulation muss leistungsfähige Rechentechnik eingesetzt werden (z.b. Sun Enterprise 450-4x SPARC Ultra, 2GByte Hauptspeicher) Lizenz und passendes Betriebssystem (Solaris 8) muss verfügbar sein das Optimierungsverfahren sollte mit wenigen Schritten das Optimum finden Entwerfer soll vom lokalen Rechner am Arbeitsplatz aus die Entwurfsoptimierung durchführen können André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
18 Anforderungen an ein Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen MODOS Die Heterogenität der Entwurfsaufgaben erfordert die Einbeziehung einer großen Vielfalt von Simulationswerkzeugen und Optimierungsalgorithmen sowie deren flexible Kopplung. KOSIM GADO ISSOP Spice OPAL SpeedSim Eldo André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
19 Anforderungen an ein Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen Windows Solaris Linux Die Heterogenität der Entwurfsaufgaben erfordert die Einbeziehung einer großen Vielfalt von Simulationswerkzeugen und Optimierungsalgorithmen sowie deren flexible Kopplung. Durch Nutzung der über LAN oder Internet erreichbaren Ressourcen müssen die Möglichkeiten erweitert und die Effizienz verbessert werden. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
20 Anforderungen an ein Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen Die Heterogenität der Entwurfsaufgaben erfordert die Einbeziehung einer großen Vielfalt von Simulationswerkzeugen und Optimierungsalgorithmen sowie deren flexible Kopplung. Durch Nutzung der über LAN oder Internet erreichbaren Ressourcen müssen die Möglichkeiten erweitert und die Effizienz verbessert werden. Konfiguration und Steuerung der Designoptimierung sowie die Ergebnisvisualisierung muss vom Arbeitsplatz des Entwerfers möglich sein. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
21 1 Motivation 2 Konzept der simulationsgestützten Optimierung 3 MOSCITO 4 Anwendung beim Entwurf von Mikrosystemen 5 Zusammenfassung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
22 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Verbindung von Simulation und Optimierung Simulation Simulation und Optimierung werden werden als eigenständige Prozesse aufgefasst und miteinander verbunden. Optimierung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
23 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Simulations-Optimierungs-Zyklus Modellgenerierung Simulation Modellgenerierung, Simulation, Fehlerberechnung und Optimierung bilden einen Kreislauf. p3 p1 p2 Optimierung Fehlerberechnung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
24 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Toolkapselung Modellgenerierung Simulation Verfügbare Entwurfswerkzeuge wie Simulatoren und Optimierungsprogramme werden integriert. p3 p1 p2 OPAL Optimierung Fehlerberechnung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
25 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Toolkapselung Modellgenerierung Simulation Verfügbare Entwurfswerkzeuge wie Simulatoren und Optimierungsprogramme werden integriert. p3 p1 p2 MODOS Optimierung Fehlerberechnung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
26 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Grafisches Front-End Modellgenerierung Simulation Über ein grafisches Front-End- Programm können die Werkzeuge konfiguriert und gesteuert werden und es können Ergebnisse visualisiert werden. p3 p1 p2 File Edit View Run Help Front End Optimierung Fehlerberechnung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
27 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Kommunikation Modellgenerierung Simulation Alle Daten werden über TCP/IP-Socket-Verbindungen ausgetauscht. Die Module lassen sich so auf verschiedene Rechner verteilen. p3 p1 p2 File Edit View Run Help Front End Optimierung Fehlerberechnung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
28 Modulares Konzept für die simulationsgestützte Optimierung Workflows Toolkapselung und Kommunikation gestatten, beliebige Workflows zu konfigurieren. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
29 1 Motivation 2 Konzept der simulationsgestützten Optimierung 3 MOSCITO 4 Anwendung beim Entwurf von Mikrosystemen 5 Zusammenfassung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
30 MOSCITO-Softwarearchitektur mit offenen Schnittstellen Implementierung komplett in Java (J2SE 1.3.1) Erprobt unter Solaris, Windows, Linux,... Kernel realisiert Basisfunktionalität (Datenhaltung, Kommunikation, Logging) MOSCITO Kernel Betriebssystem mit Java Virtual Machine (Windows, Solaris, Linux,...) André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
31 MOSCITO-Softwarearchitektur mit offenen Schnittstellen Implementierung komplett in Java (J2SE 1.3.1) Erprobt unter Solaris, Windows, Linux,... Kernel realisiert Basisfunktionalität (Datenhaltung, Kommunikation, Logging) Offene Schnittstellen ermöglichen Erweiterung des Systems Workflow Agent... MOSCITO Kernel Betriebssystem mit Java Virtual Machine (Windows, Solaris, Linux,...) Viewer Scope Desktop André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
32 MOSCITO-Softwarearchitektur mit offenen Schnittstellen Implementierung komplett in Java (J2SE 1.3.1) Chain3 ANSYS Text Erprobt unter Solaris, Windows, Linux,... Cycle2 SABER Chart Kernel realisiert Basisfunktionalität (Datenhaltung, Kommunikation, Logging) Offene Schnittstellen ermöglichen Erweiterung des Systems Cycle4 OPAL Workflow Agent... MOSCITO Kernel Betriebssystem mit Java Virtual Machine (Windows, Solaris, Linux,...) Viewer Scope Desktop André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
33 Integration von Simulationswerkzeugen MOSCITO Agent Anlegen einer Arbeitsumgebung Bereitstellung notwendiger Konfigurationsdateien Starten/Beenden von Saber Weiterleitung von Log-Infos an das Front-End (Console) Konvertierung der Simulationsergebnisse Synchronisation Empfangen des Simulationsmodells Steuerung Konvertierung der Simulationsergebnisse André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
34 In MOSCITO integrierte Simulationswerkzeuge Die Einbindung der verschiedenen Simulationswerkzeuge gestattet die Nutzung unterschiedlicher Modellierungsansätze und Beschreibungssprachen. JavaSim Spice KOSIM Neben universell einsetzbaren Simulatoren können einzelne Modelle integriert werden (z.b. das Einstrahlungsmodell für die Ionisationskammer MFIK_Multi). MFIK_Multi SpeedSim Dualis GmbH André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
35 In MOSCITO integrierte Optimierungsprogramme OPAL MODOS ISSOP Dualis GmbH GADO André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
36 Kriterien für Auswahl der Optimierungsalgorithmen Rasche Konvergenz Simulationen sind oft rechenintensiv und kosten somit Zeit. Der Optimierungsalgorithmus sollte mit wenigen Simulatoraufrufen arbeiten. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
37 Kriterien für Auswahl der Optimierungsalgorithmen Rasche Konvergenz Globale Suche Simulationen sind oft rechenintensiv und kosten somit Zeit. Der Optimierungsalgorithmus sollte mit wenigen Simulatoraufrufen arbeiten. Die Eigenschaften des Zielfunktionsgebirges sind bei Mikrosystemen oft nicht vorhersehbar. In der Regel ist eine globale Suche erforderlich. (Problem: Nebenoptima) André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
38 Kriterien für Auswahl der Optimierungsalgorithmen Rasche Konvergenz Globale Suche Restriktionen Simulationen sind oft rechenintensiv und kosten somit Zeit. Der Optimierungsalgorithmus sollte mit wenigen Simulatoraufrufen arbeiten. Die Eigenschaften des Zielfunktionsgebirges sind bei Mikrosystemen oft nicht vorhersehbar. In der Regel ist eine globale Suche erforderlich. (Problem: Nebenoptima) Bei Mikrosystemen müssen oft technologisch oder physikalisch bedingte Schranken bzw. Restriktionen eingehalten werden. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
39 Kriterien für Auswahl der Optimierungsalgorithmen Rasche Konvergenz Globale Suche Restriktionen Simulationen sind oft rechenintensiv und kosten somit Zeit. Der Optimierungsalgorithmus sollte mit wenigen Simulatoraufrufen arbeiten. Die Eigenschaften des Zielfunktionsgebirges sind bei Mikrosystemen oft nicht vorhersehbar. In der Regel ist eine globale Suche erforderlich. (Problem: Nebenoptima) Bei Mikrosystemen müssen oft technologisch oder physikalisch bedingte Schranken bzw. Restriktionen eingehalten werden. Robustheit Der Optimierungsalgorithmus sollte robust arbeiten und möglichts keine oder nur die 1. Ableitung verwenden. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
40 Kriterien für Auswahl der Optimierungsalgorithmen Rasche Konvergenz Globale Suche Restriktionen Simulationen sind oft rechenintensiv und kosten somit Zeit. Der Optimierungsalgorithmus sollte mit wenigen Simulatoraufrufen arbeiten. Die Eigenschaften des Zielfunktionsgebirges sind bei Mikrosystemen oft nicht vorhersehbar. In der Regel ist eine globale Suche erforderlich. (Problem: Nebenoptima) Bei Mikrosystemen müssen oft technologisch oder physikalisch bedingte Schranken bzw. Restriktionen eingehalten werden. Robustheit Fazit Der Optimierungsalgorithmus sollte robust arbeiten und möglichts keine oder nur die 1. Ableitung verwenden. Es kann kein ideales Verfahren geben. Der Entwerfer muss aus einem breiten Spektrum wählen können. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
41 Klassifizierung der in OPAL integrierten Algorithmen Optimierungsalgorithmen lokal global direkt 1. Ableitung OPAL Nelder-Mead-Simplex Powell Praxis Quasi-Newton (BFGS, L-BFGS-B *) FSQP * N2FB * Conjugate Gradient BTRK Simulated Annealing Direct * * Berücksichtigung von Schranken André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
42 1 Motivation 2 Konzept der simulationsgestützten Optimierung 3 MOSCITO 4 Anwendung beim Entwurf von Mikrosystemen 5 Zusammenfassung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
43 Grafische Nutzerschnittstelle von MOSCITO Browser Auswahl von Workflows und Werkzeugen (Agenten) André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
44 Grafische Nutzerschnittstelle von MOSCITO Browser Auswahl von Workflows und Werkzeugen (Agenten) Ablaufsteuerung Start/Pause/Stopp André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
45 Grafische Nutzerschnittstelle von MOSCITO Browser Auswahl von Workflows und Werkzeugen (Agenten) Ablaufsteuerung Start/Pause/Stopp Scope Visualisierung von Ergebnissen André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
46 Grafische Nutzerschnittstelle von MOSCITO Browser Auswahl von Workflows und Werkzeugen (Agenten) Ablaufsteuerung Start/Pause/Stopp Scope Visualisierung von Ergebnissen Console Anzeige von Warnungen, Fehlermeldungen etc., die von den eingebundenen Werkzeugen ausgegeben werden André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
47 Grafische Nutzerschnittstelle von MOSCITO Browser Auswahl von Workflows und Werkzeugen (Agenten) Ablaufsteuerung Start/Pause/Stopp Scope Visualisierung von Ergebnissen Console Anzeige von Warnungen, Fehlermeldungen etc., die von den eingebundenen Werkzeugen ausgegeben werden Externe Viewer z.b. Ansys Display oder Gnuplot André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
48 MOSCITO aus Anwendersicht Bearbeitung eines Optimierungsproblems Vorbereitungen André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
49 MOSCITO aus Anwendersicht Bearbeitung eines Optimierungsproblems Vorbereitungen Modell # 01 # Druck [1-5 bar] p 5 # 02 # Kammerbreite [20-80 mm] b_2 30 # # 05 # Kammerhöhe [ mm] h 50 # 07 André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
50 MOSCITO aus Anwendersicht Bearbeitung eines Optimierungsproblems Vorbereitungen Modell # 01 # Druck [1-5 bar] p 5 # 02 start = 5 # Kammerbreite [20-80 mm] b_2 30 # # 05 # Kammerhöhe [ mm] h 50 # 07 Start- und Nebenbedingungen def a_s with lowerbound = 2.0 upperbound = 10.0 enddef def a_1 with start = 20.0 lowerbound = 10.0 upperbound = 50.0 enddef André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
51 MOSCITO aus Anwendersicht Bearbeitung eines Optimierungsproblems Vorbereitungen Modell # 01 # Druck [1-5 bar] p 5 # 02 start = 5 # Kammerbreite [20-80 mm] b_2 30 #... enddef.05 # 05 # Kammerhöhe [ mm] h 50 # 07 Start- und Nebenbedingungen def a_s with lowerbound = 2.0 upperbound = 10.0 def a_1 with start = 20.0 lowerbound = 10.0 upperbound = 50.0 enddef Spezifikation 1# i André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
52 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
53 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows 2 Auswahl der Werkzeuge (Agenten) André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
54 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows 2 Auswahl der Werkzeuge (Agenten) 3 Konfiguration der Werkzeuge André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
55 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows 2 Auswahl der Werkzeuge (Agenten) 3 Konfiguration der Werkzeuge André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
56 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows 2 Auswahl der Werkzeuge (Agenten) 3 Konfiguration der Werkzeuge 4 Ergebnisvisualisierung Parameter André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
57 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows 2 Auswahl der Werkzeuge (Agenten) 3 Konfiguration der Werkzeuge 4 Ergebnisvisualisierung Parameter Zielfunktion André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
58 MOSCITO aus Anwendersicht 1 Auswahl des Workflows 2 Auswahl der Werkzeuge (Agenten) 3 Konfiguration der Werkzeuge 4 Ergebnisvisualisierung Parameter Zielfunktion Suchraum André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
59 Verteilte Arbeitsweise von MOSCITO LAN Internet André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
60 Verteilte Arbeitsweise von MOSCITO Die auf einem Rechner zur Verfügung stehenden Agenten werden registriert. Über MOSCITO-Server werden registrierte Agenten vom Client (Front End) gefunden. Internet Bei Bedarf werden die Agenten und damit die jeweils eingebetteten Werkzeuge aktiviert. Die Agenten koppeln sich entsprechend dem vorgegebenen Workflow direkt miteinander. Jeder Agent arbeitet als Service-Provider: am Eingang anliegende Daten werden verarbeitet und die Ergebnisse werden über den Ausgang weitergeleitet. Ergebnisse können direkt an den Client (Front End) publiziert werden. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
61 1 Motivation 2 Konzept der simulationsgestützten Optimierung 3 MOSCITO 4 Anwendung beim Entwurf von Mikrosystemen 5 Zusammenfassung André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
62 Zusammenfassung OPAL Existierende Einzelwerkzeuge für die Simulation und Optimierung genügen oft nicht, den Anforderungen in der Mirosystemtechnik gerecht zu werden. MODOS André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
63 Zusammenfassung OPAL Existierende Einzelwerkzeuge für die Simulation und Optimierung genügen oft nicht, den Anforderungen in der Mirosystemtechnik gerecht zu werden. MODOS Benötigt wird ein flexibler Verbund dieser Werkzeuge unter Ausnutzung aller in einem Netzwerk verfügbaren Ressourcen. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
64 Zusammenfassung OPAL Existierende Einzelwerkzeuge für die Simulation und Optimierung genügen oft nicht, den Anforderungen in der Mirosystemtechnik gerecht zu werden. MODOS Benötigt wird ein flexibler Verbund dieser Werkzeuge unter Ausnutzung aller in einem Netzwerk verfügbaren Ressourcen. Eine Grundlage für ein solches System bietet der vorgestellte modulare Ansatz für einen Simulations-Optimierungs-Zyklus. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
65 Zusammenfassung OPAL Existierende Einzelwerkzeuge für die Simulation und Optimierung genügen oft nicht, den Anforderungen in der Mirosystemtechnik gerecht zu werden. MODOS Benötigt wird ein flexibler Verbund dieser Werkzeuge unter Ausnutzung aller in einem Netzwerk verfügbaren Ressourcen. Eine Grundlage für ein solches System bietet der vorgestellte modulare Ansatz für einen Simulations-Optimierungs-Zyklus. Internet Mit MOSCITO wurde ein Internet-basiertes Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen realisiert. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
66 Zusammenfassung OPAL Existierende Einzelwerkzeuge für die Simulation und Optimierung genügen oft nicht, den Anforderungen in der Mirosystemtechnik gerecht zu werden. MODOS Benötigt wird ein flexibler Verbund dieser Werkzeuge unter Ausnutzung aller in einem Netzwerk verfügbaren Ressourcen. Eine Grundlage für ein solches System bietet der vorgestellte modulare Ansatz für einen Simulations-Optimierungs-Zyklus. Internet Mit MOSCITO wurde ein Internet-basiertes Programmsystem für die Optimierung von Mikrosystemen realisiert. Der Entwerfer erhält mit MOSCITO von seinem Arbeitsplatz aus Zugriff auf leistungsfähige Simulations- und Optimierungswerkzeuge und kann so - unterstützt durch zahlreiche Visualisierungsmöglichkeiten - Entwurfsprobleme lösen. André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
67 Herzlich Willkommen am Demostand! André Schneider, Jens Bastian OMID-Statusseminar, Bremen, Oktober
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