resumen: UNIDAD I. INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN

1.1definicion e importancia de la simulación en la ingeniería.

Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo.

Importancia   de       la         simulación    en       la         Ingeniería.
• A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema.

• Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación           y             eficiencia      del      sistema.
• La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados       no       previstos.

1.2 conceptos básicos de la simulación.

“Una simulación es una imitación de la operación de un proceso del mundo real sobre determinado tiempo”

 “En la naturaleza la simulación es como una técnica de engaño para sobrevivir”. Ejemplo el camaleón el cual es un animal conocido por su capacidad de cambiar de color dependiendo en el lugar en que se encuentre.

1.3 METODOLOGÍA DE LA SIMULACIÓN.

·         definición del sistema.

·         formulación del modelo.

·         colección de datos.

·         implementación del modelo en la computadora.

·         validación.

·         experimentación.

·         interpretación.

·         documentación.

·         documentación técnica.

1.4 modelos y control.

Un sistema puede definirse como una colección de objetos o entidades que interactúan entre         sí             para    alcanzar        un       cierto objetivo.
Estado de un sistema: conjunto mínimo de variables necesarias para caracterizar o describir todos aquellos aspectos de interés del sistema en un cierto instante de tiempo.
Los sistemas se clasifican en:

·         Sistemas Continuos.

·         Sistemas Discretos.

·         Sistemas orientados a eventos discretos

·         Sistemas combinados.

Modelo: es el que estudia los hechos salientes del sistema o proyecto. Se hace una abstracción de la realidad, representándose el sistema y proyecto en un modelo.
Clasificación de modelos.

La descripción de las características de interés de un sistema se conoce como modelo del sistema, y el proceso de abstracción para obtener esta descripción se conoce como modelado. Existen muchos tipos de modelos (modelos físicos, modelos mentales, modelos simbólicos, etc.) para representar los sistemas en estudio.

·         Los Modelos Estáticos.

·         Los modelos simbólicos matemáticos.

·         Los Modelos Continuos.

·         Los Modelos de Eventos Discretos.

·         Los     Modelos        Estocásticos.
Un modelo se denomina Determinista si su nuevo estado puede ser completamente definido a partir del estado previo y de sus entradas.

1.5 estructuras y etapas  del estudio de la simulación.

Para llevar a cabo un experimento de simulación se requiere realizar las siguientes etapas:

·         definición del sistema.

·         formulación del modelo.

·         colección de datos.

·         implementación del modelo en la computadora.

·         validación.

·         experimentación.

·         interpretación.

·         documentación.

1.6 etapas de un proyecto de simulación.

·         Formulación del problema: Define el problema que se pretende estudiar. Incluye por escrito sus objetivos.

·         Diseño del modelo conceptual: Especificación del modelo a partir de las características de los elementos del sistema que se quiere estudiar y sus interacciones teniendo en cuenta los objetivos del problema.

·         Recogidas de datos: Identificar, recoger y analizar los datos necesarios para el estudio.

·         Construcción del modelo: Construcción del modelo de simulación partiendo del modelo conceptual y de los datos.

·         Verificación y validación: Comprobar que el modelo se comporta como es de esperar y que existe la correspondencia adecuada entre el sistema real y el modelo.

·         Análisis: Analizar los resultados de la simulación con la finalidad de detectar problemas y recomendar mejoras o soluciones.

·         Documentación: Proporcionar documentación sobre el trabajo efectuado.

·         Implementación: Poner en práctica las decisiones efectuadas con el apoyo del estudio de simulación.

1.7 elementos básicos de un simulador de eventos discretos.

La simulación de eventos discretos se refiere a la modelación computacional de sistemas que evolucionan en el tiempo mediante cambios instantáneos en las variables de estado. Los cambios ocurren en puntos separados del tiempo. En términos más matemáticos, diríamos que los cambios del sistema ocurren en un conjunto contable de puntos del tiempo. En términos generales, el modelo contiene tres elementos principales, entrada, proceso y salida.