Multi-Scale Multi-Rate Simulation (MS²)
Wie können uns Simulationen bei der Entwicklung komplexer Systeme helfen?
Die Digitalisierung bringt ohne Frage viele Vorteile mit sich – sie hält aber auch neue Herausforderungen für uns bereit. Kombinierte Simulationen auf verschiedenen Ebenen, vom Gesamtsystem bis zur Komponente, sollen Antworten für Was-passiert-wenn-Fragen geben, die viele Variablen beinhalten, die sich gegenseitig beeinfl ussen. Solche Fragen tauchen beispielsweise im Bereich Verkehr auf. Was passiert, wenn das Fahren auf öff entlichen Verkehrswegen plötzlich Geld kostet? Oder was passiert mit dem Verkehr, wenn Innenstädte für Autos gesperrt werden? Wie beeinfl ussen Assistenzsysteme den Verkehrsfluss? Co-Simulationen spielen verschiedene Szenarien durch, bewerten sie und schaffen so ein verbessertes Systemverständnis. Sie sind ein wichtiges Werkzeug für die Absicherung von Systemeigenschaften.
Auch in der Energiewirtschaft sind solche Simulationssysteme hilfreich, denn hier sorgt zusätzlich die Energiewende für neue Strukturen und Anforderungen. Unsere Energie wird in zunehmendem Maße von kleinen dezentralen Erzeugern bereitgestellt, die die großen Kraftwerke als zentrale Energielieferanten ablösen. Das ehemals informationsarme Energieversorgungssystem wird zu einem dezentralen und hochkomplexen System, in dem Informationen dynamisch ausgetauscht werden. Für den Aufbau und die Integration der dafür notwendigen IKT-Infrastruktur werden Entwicklungsmethoden benötigt, die sowohl die Anforderungen an die Komplexität und Dynamik des künftigen Energieversorgungssystems erfüllen, als auch schneller und günstiger als herkömmliche Feldtests sind.
Möglich wird das mit komplexen Simulationssystemen, in denen mehrere Simulationen gleichzeitig auf verschiedenen Ebenen ablaufen. Bei diesen Co-Simulationen wird das Zusammenspiel einer größeren Zahl von Komponenten und Architekturen eines dynamischen Gesamtsystems virtuell analysiert.
Es werden Simulatoren gekoppelt, die jeweils unterschiedliche Detailierungsgrade und verschiedenste Systeme betrachten. Ein selbstfahrendes Auto ist als Mikrosystem bereits hochkomplex, doch noch komplexer wird es, wenn unterschiedliche Interessen und Ziele auf der Makroebene des Straßensystems aufeinandertreff en und gegeneinander abgewogen werden müssen. Hier muss zum Beispiel auf mehreren Ebenen simuliert werden, wie sich der Verkehrsfluss so optimieren lässt, dass zum Teil gegenläufige Zielsetzungen miteinander kooperieren. Individuelle Interessen wie schneller Transport von A nach B müssen mit allgemeinen Regeln und Zielen wie Sicherheit, Umweltschutz und Verkehrsfluss austariert werden. Gleichzeitig sollen die Systeme so gestaltet werden, dass persönliche Freiheiten der Individuen möglichst gewährleistet bleiben.
Komplexe Co-Simulationsmodelle können den Produktentwicklungsprozess stark verkürzen und Problemstellungen im Zusammenspiel vieler Funktionen und Komponenten frühzeitig anzeigen. Im Competence Cluster Multi-Scale Multi-Rate Simulation werden Prototypen virtuell getestet, Entwurfsprozesse optimiert und validiert sowie die Modellbildung deskriptiver Forschung überprüft. Darüber hinaus ist die Co-Simulation selbst auch Gegenstand der Forschung.
Personen 
F
Prof. Dr. Martin Fränzle
E-Mail: martin.fraenzle(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-566, Raum: D 119/120
L
Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff
E-Mail: sebastian.lehnhoff(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722 240, Raum: O 50
S
Dr. rer. nat. Tim Claudius Stratmann
E-Mail: Tim.Stratmann(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-431, Raum: O88
Projekte
E
I
Z
Publikationen
2021
SmartKai: LIDAR Based Real-Time Detection and Tracking of Moving Objects in Maritime Environments
Aparna Nagarajan, Jan Mentjes, Sebastian Feuerstack, Axel Hahn; SmartKai: LIDAR Based Real-Time Detection and Tracking of Moving Objects in Maritime Environments; 2021
2019
Distributed multi-objective scheduling of power consumption for smart buildings
Marvin Nebel-Wenner,Christian Reinhold,Farina Wille,Astrid Nieße,Michael Sonnenschein; Energy Informatics; September / 2019
Virtual power plant architecture using OpenADR 2.0b for dynamic charging of automated guided vehicles
Mitja Kolenc and Norman Ihle and Christoph Gutschi and Peter Nemček and Thomas Breitkreuz and Karlheinz Gödderz and Nermin Suljanović and Matej Zajc; International Journal of Electrical Power & Energy Systems; 2019
2018
Behavior Tree Based Knowledge Reasoning For Intelligent Vessels In Maritime Traffic Simulations
Volker Gollücke and Sören Schweigert and Daniel Lange and Axel Hahn; European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2018, Wilhelmshaven, Germany, May 22-25, 2018, Proceedings; 2018
Behavior Tree Based Knowledge Reasoning For Intelligent Vessels In Maritime Traffic Simulations
Volker Gollücke and Daniel Lange and Axel Hahn and Sören Schweigert; European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2018, Wilhelmshaven, Germany, May 22-25, 2018, Proceedings; 2018
Co-simulation Set-up for Testing Controller Interactions in Distribution Networks
Jorge Velasquez, Felipe Castro, Davood Babazadeh, Sebastian Lehnhoff, Thomas Kumm, Daniel Heuberger, Riccardo Treydel, Tim Lueken, Steffen Garske, Lutz Hofmann; July / 2018
Konzept eines modellgestützten telemedizinisch-supervidierten Trainings am Beispiel von KHK-Patienten
Frerk Müller-von Aschwege; Januar / 2018
2017
Automatic SDF-based Code Generation from Simulink Models for Embedded Software Development
Maher Fakih and Sebastian Warsitz; HIP3ES 2017 ; 1 / 2017
Cyber-Physical Energy Systems Modeling, Test Specification, and Co-Simulation Based Testing
A. A. van der Meer, P. Palensky, K. Heussen, D. E. Morales Bondy, O. Gehrke, C. Steinbrink,M. Blank, S. Lehnhoff, E. Widl, C. Moyo, T. I. Strasser, V. H. Nguyen, N. Akroud, M. H. Syed,A. Emhemed, S. Rohjans, R. BrandlA. M. Khavari; 2017 Workshop on Modeling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems; August / 2017
