Simulation

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Lungensimulator LuSi
Lungensimulator LuSi

Die Simulation oder Simulierung bezeichnet die Nachbildung von realen Szenarien zum Zwecke der Ausbildung (Flugsimulator, Patientensimulator), der Unterhaltung (Flugsimulator, Zugsimulator), der Analyse oder dem Design von Systemen, deren Verhalten für die theoretische, formelmäßige Behandlung zu komplex sind. Simulationen werden für viele Problemstellungen der Praxis eingesetzt. Bekannte Einsatzfelder sind die Strömungs-, Verkehrs-, Wetter[1]- und Klimasimulation, technische Systeme[2], biophysikalische- und chemische Abläufe aber auch das Üben von Fähigkeiten (Skills[3]) oder Teamarbeit (Crisis Resource Management CRM[4], Crew Resource Management) sowie der Finanzmarkt[5].

Bei der Simulation werden Experimente oder Trainings an einem Modell durchgeführt, um Erkenntnisse über das reale System zu gewinnen. Dabei wird das Modell unterschiedlichen Einflussgrößen ausgesetzt; z. B. Bedienereingaben, Umwelteinflüsse, Fehlerfälle und die angedachten Anwendungsfälle (use cases).[2] Im Zusammenhang mit Simulation spricht man von dem zu simulierenden System und von einem Simulator als Implementierung oder Realisierung eines Simulationsmodells. Letzteres stellt eine Abstraktion des zu simulierenden Systems dar (Struktur, Funktion, Verhalten). Der Ablauf des Simulators mit konkreten Werten (Parametrierung) wird als Simulationsexperiment bezeichnet. Dessen Ergebnisse können dann interpretiert und auf das zu simulierende System übertragen werden.

Der erste Schritt bei einer Simulation ist stets die Modellfindung. Wird ein neues Modell entwickelt, spricht man von Modellierung. Ist ein vorhandenes Modell geeignet, um Aussagen über die zu lösende Problemstellung zu machen, müssen lediglich die Parameter des Modells eingestellt werden. Die Simulationsergebnisse können dann für Rückschlüsse auf das Problem und mögliche Lösungen genutzt werden. Daran können sich – sofern stochastische Prozesse simuliert wurden – statistische Auswertungen anschließen.[6]

  1. GÖNNERT, G./ GRASSL, H./ KELLETAT, D./ KUNZ, H. / PROBST, B./ VON STORCH, H. / SÜNDERMANN, J.: Simulation von extremen Sturmflutwetterlagen in der Nordsee und deren statistische Analyse. Hrsg.: Forschungsstelle Wasserwirtschaft und Umwelt. Universität Siegen 1. Februar 2004 (researchgate.net [PDF]).
  2. a b Thomas Sauerbier: Theorie und Praxis von Simulationssystemen. 1999, doi:10.1007/978-3-322-90773-8 (springer.com [abgerufen am 12. Juli 2021]).
  3. Medizinische Simulation - ein beitrag zur erhöhung der patientensicherheit. Abgerufen am 19. November 2020.
  4. InPASS - Institut für Patientensicherheit und Teamtraining GmbH: Home. Abgerufen am 19. November 2020.
  5. Ralf Remer: Theorie und Simulation von Zeitreihen mit Anwendungen auf die Aktienkursdynamik. 2008, doi:10.18453/rosdok_id00000277 (uni-rostock.de [abgerufen am 12. Juli 2021] Universität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät).
  6. Ulrich Hedtstück: Simulation diskreter Prozesse. In: eXamen.press. 2013, ISSN 1614-5216, doi:10.1007/978-3-642-34871-6 (springer.com [abgerufen am 12. Juli 2021]).

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