Select your language

Suggested languages for you:
Log In Anmelden

Lernmaterialien für Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Modellbildung und Simulation Kurs an der Karlsruher Institut für Technologie zu.

TESTE DEIN WISSEN

[me] 2 Beispiele für hyperbolische Gleichungen

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Wellengleichung
  • Konvektionsgleichung (PDGL 1. Ordnung)
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Aufwand Gauß'sches Eliminationsverfahren (Anzahl der Operationen)

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

~ n³

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Welchen Charakter besitzt die reduzierte NS-Gleichung des ersten Stokes'schen Problems?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Parabolisch

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Nennen und erklären Sie die zwei Vorgehensweisen zur Beeinflussung der Granularität des Systems.

(Was bedeutet Granularität?)

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Dekomposition: Zerlegung eines Systems in Teilsysteme

Aggregation: Zusammenführung eines Systems aus Teilsystemen (es müssen ggf. zusätzliche Parameter in die Systembeschreibung eingefügt werden)

(Granularität: Anzahl von Untergliederungen eines Elements)
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Unterschied von Modellverifikation und Modellvalidierung
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Verifikation: konzeptionelles Modell ist richtig im Rechner implementiert
Validierung:  Modell liefert nützliche Aussagen bzgl. Realität
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Mit welcher Klasse eines Systems arbeitet ein Digitalrechner ausschließlich?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

diskret-diskontinuierlich

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Vorgehensweise zur Versuchsplanung in 7 Schritten

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  1. Ausgangssituation beschreiben
  2. Untersuchungsziel festlegen
  3. Zielgrößen und Faktoren festlegen
  4. Versuchsplan aufstellen
  5. Experimente durchführen
  6. Versuchsergebnisse auswerten
  7. Ergebnisse interpretieren und Maßnahmen ableiten
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Gründe (5) und Beispiele für Simulationen aufgrund nicht-realisierbarer Experimente

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Zeitskala zu klein/groß (zB Kernreaktionen, Klima)
  • Raumdimensionen zu klein/groß (zB Atome, Galaxien)
  • reales System (noch) nicht verfügbar (zB Produktentwicklung)
  • Experimentieren am realen System zu teuer (zB Crash, Luftfahrt)
  • Stören bzw. Zerstören des Systems durch Experiment (zB Kraftwerke, Ökosysteme, Börse)
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Methoden zur Modellvalidierung (4)

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- Charakteristische Werte nutzen
- Vergleich mit anderen Modellen
- Vergleich mit gemessenen Daten
- Sensitivitätsanalyse

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Was ist Simulation?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Nachbilden des Verhaltens von Systemen durch Modelle


Simulation ist der Prozess des Entwurfs eines Modells eines realen Systems und das Durchführen von Experimenten mit diesem Modell, um das Verhalten des Systems zu verstehen und durch die Auswertung verschiedener Entwürfe der Funktionsweise des Systems anzunähern.

Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.

Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Die Wahl der Systemgrenze gehört zur Aufgabe welchen Bereiches?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Systemdefinition

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Beispiele zu Fehlermöglichkeiten bei der Modellverifikation (7)

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- vergessen Variable zu initialisieren
- setzen falscher Summationsgrenzen
- herzustellender Bezug zu einem anderen Wert fehlerhaft
- Verwendung ungeeigneter Dateitypen (zu klein, zu ungenau)
- Schrittweite zu groß (kritischen Ereignisse treten evtl. nicht auf)
- Laufzeit zu kurz (eingeschwungener Zustand sollte erreicht werden)
- ungeeigneter numerischer Solver

Lösung ausblenden
  • 131764 Karteikarten
  • 2472 Studierende
  • 202 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen Modellbildung und Simulation Kurs an der Karlsruher Institut für Technologie - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

[me] 2 Beispiele für hyperbolische Gleichungen

A:
  • Wellengleichung
  • Konvektionsgleichung (PDGL 1. Ordnung)
Q:

Aufwand Gauß'sches Eliminationsverfahren (Anzahl der Operationen)

A:

~ n³

Q:

Welchen Charakter besitzt die reduzierte NS-Gleichung des ersten Stokes'schen Problems?

A:

Parabolisch

Q:

Nennen und erklären Sie die zwei Vorgehensweisen zur Beeinflussung der Granularität des Systems.

(Was bedeutet Granularität?)

A:
Dekomposition: Zerlegung eines Systems in Teilsysteme

Aggregation: Zusammenführung eines Systems aus Teilsystemen (es müssen ggf. zusätzliche Parameter in die Systembeschreibung eingefügt werden)

(Granularität: Anzahl von Untergliederungen eines Elements)
Q:
Unterschied von Modellverifikation und Modellvalidierung
A:
Verifikation: konzeptionelles Modell ist richtig im Rechner implementiert
Validierung:  Modell liefert nützliche Aussagen bzgl. Realität
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Mit welcher Klasse eines Systems arbeitet ein Digitalrechner ausschließlich?

A:

diskret-diskontinuierlich

Q:

Vorgehensweise zur Versuchsplanung in 7 Schritten

A:
  1. Ausgangssituation beschreiben
  2. Untersuchungsziel festlegen
  3. Zielgrößen und Faktoren festlegen
  4. Versuchsplan aufstellen
  5. Experimente durchführen
  6. Versuchsergebnisse auswerten
  7. Ergebnisse interpretieren und Maßnahmen ableiten
Q:

Gründe (5) und Beispiele für Simulationen aufgrund nicht-realisierbarer Experimente

A:
  • Zeitskala zu klein/groß (zB Kernreaktionen, Klima)
  • Raumdimensionen zu klein/groß (zB Atome, Galaxien)
  • reales System (noch) nicht verfügbar (zB Produktentwicklung)
  • Experimentieren am realen System zu teuer (zB Crash, Luftfahrt)
  • Stören bzw. Zerstören des Systems durch Experiment (zB Kraftwerke, Ökosysteme, Börse)
Q:

Methoden zur Modellvalidierung (4)

A:

- Charakteristische Werte nutzen
- Vergleich mit anderen Modellen
- Vergleich mit gemessenen Daten
- Sensitivitätsanalyse

Q:

Was ist Simulation?

A:
Nachbilden des Verhaltens von Systemen durch Modelle


Simulation ist der Prozess des Entwurfs eines Modells eines realen Systems und das Durchführen von Experimenten mit diesem Modell, um das Verhalten des Systems zu verstehen und durch die Auswertung verschiedener Entwürfe der Funktionsweise des Systems anzunähern.

Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.

Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.
Q:

Die Wahl der Systemgrenze gehört zur Aufgabe welchen Bereiches?

A:

Systemdefinition

Q:

Beispiele zu Fehlermöglichkeiten bei der Modellverifikation (7)

A:

- vergessen Variable zu initialisieren
- setzen falscher Summationsgrenzen
- herzustellender Bezug zu einem anderen Wert fehlerhaft
- Verwendung ungeeigneter Dateitypen (zu klein, zu ungenau)
- Schrittweite zu groß (kritischen Ereignisse treten evtl. nicht auf)
- Laufzeit zu kurz (eingeschwungener Zustand sollte erreicht werden)
- ungeeigneter numerischer Solver

Modellbildung und Simulation

Erstelle und finde Lernmaterialien auf StudySmarter.

Greife kostenlos auf tausende geteilte Karteikarten, Zusammenfassungen, Altklausuren und mehr zu.

Jetzt loslegen

Das sind die beliebtesten StudySmarter Kurse für deinen Studiengang Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie

Für deinen Studiengang Modellbildung und Simulation an der Karlsruher Institut für Technologie gibt es bereits viele Kurse, die von deinen Kommilitonen auf StudySmarter erstellt wurden. Karteikarten, Zusammenfassungen, Altklausuren, Übungsaufgaben und mehr warten auf dich!

Das sind die beliebtesten Modellbildung und Simulation Kurse im gesamten StudySmarter Universum

Modellierung und Simulation in Produktion und Logistik

TU Dortmund

Zum Kurs
Sozialisation und Bildung

LMU München

Zum Kurs
Modellieren und Simulation

Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen

Zum Kurs

Die all-in-one Lernapp für Studierende

Greife auf Millionen geteilter Lernmaterialien der StudySmarter Community zu
Kostenlos anmelden Modellbildung und Simulation
Erstelle Karteikarten und Zusammenfassungen mit den StudySmarter Tools
Kostenlos loslegen Modellbildung und Simulation