im WiSe 2010/11 mit ODEMx Prof. Dr. Joachim Fischer Dr. Klaus Ahrens Dipl.-Inf. Ingmar Eveslage fischer ahrens

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1 Kurs OMSI im WiSe 2010/11 Objektorientierte Simulation mit ODEMx Prof. Dr. Joachim Fischer Dr. Klaus Ahrens Dipl.-Inf. Ingmar Eveslage fischer ahrens 2.1

2 1. Einführung 1. Systemsimulation was ist das? 2. Ein Blick zurück in die Anfänge 3. Modelle und Originale 4. Modellierungssprachen, Simulationsumgebungen g 5. Bespiele aus der aktuellen Forschung 6. Paradigma der objektorientierten Modellierung 7. Klassifikation dynamischer Systeme 8. M&S eines Niedertemperaturofens

3 Vorgehensweise bei der Systemsimulation Experimentieren mit ausführbaren Modellen auf dem Computer - anstatt mit Originalen - Experimente Bewertung / Rückschlüsse / reales Problemanalyse / Modellverbesserung bzw. gedachtes Abstraktion Phänomen Ausführungs- Modell im Speicher Simulator softwaretechnische Umsetzung Ziel formales mathematisches Simulationsmodell informales /semiformales Systemmodell Formalisierung/ Programmierung Übergang ist in der Regel sehr vielschichtig Mathematische Beschreibung natuwissenschaftlicher, technischer, wirtschaftlicher Phänomene, Abläufe (Prozesse) Besonderheit: Zustandsgrößen ändern sich zeitabhängig (kontinuierlich, diskret / ereignishaft) dynamische Systeme 2.3

4 Bedeutung von Analogien Bewertung / Rückschlüsse / Modellverbesserung reales bzw. gedachtes Phänomen Experimente Ausführungs- Modell im Speicher Simulator Ziel informales /semiformales Systemmodell Analogien im Verhalten u. strukturellen Aufbau formales mathematisches Simulationsmodell 2.4

5 1. Einführung 1. Systemsimulation was ist das? 2. Ein Blick zurück in die Anfänge 3. Modelle und Originale 4. Modellierungssprachen, Simulationsumgebungen g 5. Bespiele aus der aktuellen Forschung 6. Paradigma der objektorientierten Modellierung 7. Klassifikation dynamischer Systeme 8. M&S eines Niedertemperaturofens

6 Präzisere Begriffsbestimmung Original Ausschnitt einer gedachten oder real existierenden Welt als System (Systemzweck, Abgrenzung zur Systemumgebung, Systemstruktur, Systemverhalten) Originale als statische oder dynamische Systeme Modelle sind als Abstraktionen von Originalen Abstraktionen= Vereinfachungen aus einer bestimmten Sicht mit einer bestimmten Zielstellung Modelle sind Abstraktionen kompletter Systeme oder einzelner Systemelemente Systemmodelle= Struktur- und Verhaltensmodelle des Systems 2.6

7 Gibt es perfekte Modelle? Modelle werden aus einer bestimmten Sicht bei Verfolgung eines bestimmten Untersuchungsziels abgeleitet kein einziges Modell, keine einzige Sicht ist ausreichend um ein komplexes System zu erfassen es gibt kein Modell an sich Entscheidung, welche Modelle erzeugt werden, hat großen Einfluss auf die Modelluntersuchung jedes Modell kann in unterschiedlichen Abstraktionsniveaus und aus unterschiedlichen Blickwinkeln dargestellt werden die besten Modelle sind realitätsnah Gefahr: bereits bewährte Modelle werden für Untersuchungen mit anderem Untersuchungsziel eingesetzt 2.7

8 Modelle in unterschiedlichen Sichten auf einen Realitätsausschnitt Booch: Object-Oriented Design with applications Benjamin/Cummings Publishing Company Inc. Das jeweilige Untersuchungsziel bestimmt Sicht und Abstraktionsgrad 2.8

9 Begrenztheit von Modellen Norbert Wiener ( ) Begründer der Kybernetik, Kommunikation, Steuerung und Regelung Was ist das beste Modell einer Katze? scherzhaft: Das beste Modell einer Katze ist... eine Katze. Am besten dieselbe Katze. Modelle ersetzen ihre Originale nur bedingt 2.9

10 1. Einführung 1. Systemsimulation was ist das? 2. Ein Blick zurück in die Anfänge 3. Modelle und Originale 4. Modellierungssprachen, Simulationsumgebungen g 5. Bespiele aus der aktuellen Forschung 6. Paradigma der objektorientierten Modellierung 7. Klassifikation dynamischer Systeme 8. M&S eines Niedertemperaturofens

11 Modellierungssprachen und Simulationsumgebung Zustandsänderungen kontinuierlich oder/und diskret in Raum und Zeit reales bzw. gedachtes Phänomen Simulationsumgebung Unterscheidung nach - Modellklassen - Anwendungsdomänen - Typ des Laufzeitsystems -... Ausführungs- Modell im Speicher Simulator Ziel informales /semiformales Systemmodell Debugger Codegeneratoren Interpreter Simulationslaufzeitsysteme numerische Lösungsverfahren formales mathematisches Simulationsmodell Modellierungssprache - Unterscheidung nach Modellklassen - Editoren Syntaxchecker Modellchecker Compiler zeitkontinuierlich zeitdiskret /Diskretisierung + + zeitdiskret /Ereignisrealisierung 2.11

12 Beispiele domänenspezifische Modellierungssprachen Simulink hierarchische graphische Modellierung kontinuierliche u. diskreter Schaltblöcke S-Functions: eigener Code u. MATLAB für einzelne Domänen (wie mechanische, elektrische oder hydraulische Systeme) stehen spezielle Zusätze zur Verfügung, welche die Modellierung von physikalischen Systemen zusätzlich vereinfachen zeitkontinuierlich + zeitdiskret /Diskretisierung 2.12

13 Beispiele domänenspezifische Modellierungssprachen Plant Simulation graphische Modellierung, Simulation, Visualisierung Optimierung von Logistik- und Geschäftsprozessen zeitdiskret /Ereignisrealisierung Frage: Wie ist der Stand des Modelleinsatzes bei der Software-Produktion? 2.13

14 Modellbasierte Software-Entwicklung verteilter Systeme (vereinfacht) Anforderungen Modell-Checker Simulator Test, Wartung Entwurfsmodelle Binärcode- Komponenten Wasserfallmethode später verbessert: iterativ, inkrementell Zielcode Umgebungs- modelle Anforderungs- modelle Analysemodelle Implementierungsmodelle Verteilungs- Plattformmodellmodelle 2.14

15 Modellgetriebene Software-Entwicklung verteilter Systeme (vereinfacht) Anforderungen Modell-Checker Simulator Test, Wartung Entwurfsmodelle automatisierte Modelltransformation Zielcode Umgebungs- modelle Anforderungs- modelle Analysemodelle Implementierungsmodelle Verteilungs- Plattformmodellmodelle Binärcode- Komponenten 2.15

16 Modellgetriebene Software-Entwicklung spiralförmig, inkrementell & iterativ Test funktionaler und nicht-funktionaler Rückkkopplungen Wechselwirkung mit der Umgebung Integration mit Simulation MDD:= Model Driven Development SW-Entwicklung ist modellzentriert (Modelle begleiten ges. SW-Lebenszyklus) automatische ti Transformationen für Modellübergänge spezifische Analysen (Checker, Simulatoren, ) partielle oder komplette Codegenerierung Deployment Implementation Test/Validierung MDD SDL, UML, SysML Design Ausführung durch Simulation Test funktionaler Eigenschaften Anforderungs- analyse Echtzeit, Leistungsprognose Ausführung durch Simulation Test nicht-funktionaler Eigenschaften 2.16

17 Modellgetriebene Software-Entwicklung spiralförmig, inkrementell & iterativ PSM-1 CORBA unterschiedliche Betriebssysteme Anwendungsobjekte in unterschiedlichen Sprachen: C++, Java,? PSM-2 EJB Anforderungsanalyse austauschbare Basiskommunikationstechnologie (Draht, Luft) Implementation Integration PIM Deployment Test/Validierung Design 2.17

18 Model-Driven Architecture (MDA) fasst die gesammelten Erkenntnisse über SW-Modelle, Modellierung und Transformation, angereichert mit einer Reihe weiterer Standards zu einer offiziell anerkannten Spezifikation zur modellgetriebenen Softwareentwicklung zusammen Ziel: Abbildung des gesamter Softwareentwicklungsprozesses von der Fachdomäne des späteren Anwenders, über die Anforderungsanalyse bis hin zur Implementierung des Zielsystems mit allen seinen Schichten) in Modellen, so dass das System selbst über Modelltransformation, erzeugt werden kann Sind alle Transformatoren geschrieben, so erreicht man auf diesem Weg eine hohe Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit Darüber hinaus gilt die MDA als ein möglicher Schlüssel zur anforderungsgetriebenen Softwareentwicklung, da die technischen Aspekte weitestgehend vollständig von den inhaltlichen (semantischen) Aspekten getrennt werden. 2.18

19 Spezielle Modelle der MDA Plattform Independent Models (PIM): die Modellierung der Fachdomäne (also der Zielwelt) ist vollständig plattformunabhängig zu gestalten, es sind also ausschließlich rein fachliche Aspekte zu betrachten und zu modellieren. Plattform Description Models (PDMs) sind (Meta-)Modelle, die die Zielplattform des Systems beschreiben. Über die Kombination von einem PIM, also einer formalen semantischen Beschreibung der Zusammenhänge und Abläufe mit einem PDM kann letztendlich über Modelltransformation das Zielsystem (welches im Sinne der MDA auch wieder nur ein Modell ist) generiert werden Platform Specific Model (PSM) ist das Ergebnis der Modelltransformation 2.19

20 Model-Driven Architecture (Leitsätze) Formalisierung ist ein wichtiger Baustein für ein erfolgreiches Qualitätsmanagement in Softwareprojekten. Speziell in den Bereichen der Anforderungs- und Systemanalyse besteht häufig noch ein hohes Optimierungspotential. Ein möglicher Weg, um den Formalisierungsgrad von Projektinformationen zu erhöhen, ist die Verwendung von formal eindeutigen Modellen. Für den erfolgreichen Einsatz von Modellen ist es jedoch unabdingbar, die Syntax und die Semantik der Modelle über Metamodelle exakt festzulegen. Ist dies einmal geschehen, ergibt sich meist eine deutliche Steigerung der Qualität wie auch der Effizienz in der Projektarbeit. Über den gezielten Einsatz von Metamodellen in der Softwareentwicklung können große Teile der Prozessaktivitäten automatisiert werden. Dennoch muss berücksichtigt werden, dass die Formalisierung eines Softwareentwicklungsprozesses nicht in einem Schritt erfolgen kann. Sie sollte vielmehr als ein iterativer Prozess verstanden werden, in dem die entstehenden Metamodelle von Projekt zu Projekt immer weiter verfeinert werden müssen. 2.20

21 Fazit Modellierung in allen Wissenschaftsdisziplinen das zentrale Paradigma zum Verständnis komplexer realer oder hypothetischer Systeme (auch in bestimmten Bereichen der Informatik) In der SW-Entwicklung lange Zeit nicht hoffähig : Alternative: von der Idee direkt zum gut dokumentierten Quellcode aber: Komplexität der Systeme bereiten praktische Probleme Achtung: MDD verlangt nicht nur Konzepte, sondern integrierte Werkzeugunterstützung OMSI: Technologien zum Bau effizienter Simulatoren dynamischer Systeme 2.21

22 1. Einführung 1. Systemsimulation was ist das? 2. Ein Blick zurück in die Anfänge 3. Modelle und Originale 4. Modellierungssprachen, Simulationsumgebungen g 5. Bespiele aus der aktuellen Forschung 6. Paradigma der objektorientierten Modellierung 7. Klassifikation dynamischer Systeme 8. M&S eines Niedertemperaturofens

23 1. Erdbebenfrühwarnsystem GFZ Potsdam HU Berlin Internet Ataköy Istanbul Kandilli Istanbul GIS reales bzw. gedachtes Phänomen Experiment- Management- System Sonderfall: Modell und Original- Teile liegen als Software vor Ausführungs- Modell im Speicher Simulator Ziel formales mathematisches Simulationsmodell informales /semiformales Systemmodell PSM: C++, OpenWRT, Boost PIM: SDL,UML,ASN

24 Traditional Software Development Informal Concepts, Ideas C++ Binary Application Layer Early Warning Service Sensor Data Retrieval Service Management Administration Services Middleware Layer Network Status Service Notification Service Software Deployment Service Time Synchronisation Service Monitoring Service Communication Layer Point-to-Point Communition Mulicast Communication External Communcation SOSEWIN Node SOSEWIN Node SOSEWIN Node SOSEWIN Node External Node test of a single node is not sufficient and of a complete system problematic 2.24

25 Our Model-Driven Approach Simulation Net topology, EarthquakeEventt Informal Concepts, Ideas UML ASN.1 SDL C++ Binary* Simulation Lib C++ Binary Runtime Lib Application Layer Early Warning Service Sensor Data Retrieval Service Management Administration Services Middleware Layer Network Status Service Notification Service Software Deployment Service Time Synchronisation Service Monitoring Service Communication Layer Point-to-Point Communition Mulicast Communication External Communcation SOSEWIN Node SOSEWIN Node SOSEWIN Node SOSEWIN Node External Node simulation of a complete system simplifies testing 2.25

26 Extension of PragmaDevs SDL/RT Compiler ODEMx/Boost Pattern RT OS target C++ artefacts (transformation of labelled C-code) network simulator library C++ code ASN.1 network simulator 2.26

27 Benötigte Simulatoren Erdbebenwellenausbreitung Epizentrum, Tiefe, Stärke, Bruchzonenbeschreibung h Knotenfunktionaliät Unterschiedlicher Netzwerkschichten bei Variation von Routing-Protokollen Unterschiedlicher h Topologien Unterschiedlicher Störungseinflüsse bei Einbindung in ein Geo-Informationssystem 2.27

28 Models, Target Components, and Tools Model Repository (1) GIS-based Editor 2.28

29 (3) SDL-RT Editor (4) Model Checker Models, Target Components, and Tools Node Position Node 1 Model Repository Event Description Geological Site Description Earthquake Syntheziser Node 2 Node n (2) Earthquake Synthesizer Simulation Simulator 3 Simulator 2 Simulator Block 1 A Entity Node 1 Entity 2 Entity 1 Entity 2 Entity 4 1 Entity Entity 3 4 Entity 3... Sensor Data Block B Block B Entity Node n Entity 6 Entity 5 Entity 6 5 Entity 7 Entity 8 Entity 7 + Middleware Application Layer Layer Communication Layer Early Warning Service Entity Model 8 (9) Shake SOSEWIN Map Generator... SOSEWIN Node Node (7) SDL Simulation (*) In preparation: network simulator..(8) Discrete Jist/Swans, Event ns-3 Simulator.. (Odem-X Library) Result Logging.... Repository (6) Deployment Tool (5) Compiler SDL-RT Editor C++ + Target Node 1 Thread 2 Thread 1 Thread 4 Thread 3... (10) MSC Viewer Node n Thread 6 Thread 5 Thread s 8 Thread

30 Experiment Management System Executables Log File Earthquake E h k Synthesizer GIS-based editor 2.30

31 2. Workflow-Modell von Ring-Walzprozessen Walzwerk Stempelpresse Herddrehofen Radialwalze 2 Stauchpresse 4 2 Aufweitpresse Glühhauben- anlage Vergüterei Nachwärmofen Regel Walzwerk- Simulator Auftragsgenerator Auftragsmodifikator Vergüterei- Simulator Animator Animator 2.31

32 3. Gletschereis-Last-Simulator Hintergrund: FO-Arbeiten am Nordic Volcanological Centre (Reykjavik) Einfluss des Abschmelzens isländischer Gletscher auf die Deformation der Erdoberfläche Ziel: Aufbau einer komponentenorientierten Simulationsumgebung zur Modellvalidierung im Abgleich mit historischen i h Messungen 2.32

33 SimGlazier: eine spezifische Simulationsumgebung Modellkonfiguration in XML Animator Simulator Java historische Messdaten C++ Modellbibliothek (Green sche Funktionen) 2.33

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