Simulation of Dynamic Systems with MATLAB® and Simulink® – Harold Klee, Randal Allen – 3rd Edition

Descripción

En el primer artículo de la revista SIMULATION en el otoño de 1963, el editor John McLeod proclamó que significa “el acto de representar algunos aspectos del mundo real mediante números o símbolos que pueden manipularse fácilmente para facilitar su estudio”. Dos años más tarde, se modificó a “el desarrollo y uso de modelos para el estudio de la dinámica de sistemas existentes o hipotéticos”. Más de 40 años después, la comunidad de simulación aún tiene que converger en una definición universalmente aceptada. Cualquiera de las dos definiciones citadas u otras que siguieron transmiten una noción básica, a saber, que la simulación pretende reforzar o complementar la comprensión de un sistema. Las definiciones varían en su descripción de herramientas y métodos para lograr esto.

El campo de la simulación está experimentando un crecimiento explosivo en importancia debido a su capacidad para mejorar la forma en que funcionan los sistemas y las personas, en un entorno seguro y controlable, a un costo reducido. Comprender el comportamiento de sistemas complejos con las últimas innovaciones tecnológicas en campos como el transporte, las , la , la industria aeroespacial, la meteorología, etc., es una tarea de enormes proporciones. Requiere una asimilación de las leyes naturales subyacentes y los principios científicos que gobiernan los subsistemas y componentes individuales. Se requiere un enfoque multifacético, uno en el que la simulación pueda desempeñar un papel destacado, tanto en la validación del diseño de un sistema como en la capacitación del personal para que sea competente en su funcionamiento. La simulación es un tema transversal a las disciplinas académicas tradicionales. Las tripulaciones de los aviones pasan horas volando en misiones simuladas en simuladores de aeronaves para dominar el uso de los subsistemas a bordo durante el vuelo normal y las posibles condiciones de emergencia.

Los astronautas pasan años entrenándose en simuladores de transbordadores y orbitadores para prepararse para futuras misiones en el espacio. Los operadores de plantas de energía y procesos petroquímicos están expuestos a la simulación para obtener el máximo rendimiento del sistema. Los economistas recurren a modelos de simulación para predecir las condiciones económicas de los municipios y países para los formuladores de políticas. Las simulaciones de desastres naturales ayudan en la preparación y planificación para mitigar la posibilidad de eventos catastróficos. Si bien los modelos matemáticos creados por diseñadores de aeronaves, ingenieros nucleares y economistas son específicos de la aplicación, muchas de las ecuaciones tienen una forma análoga a pesar de los fenómenos marcadamente diferentes descritos por cada modelo.

La simulación ofrece a los profesionales de cada uno de estos campos las herramientas para explorar soluciones de los modelos como una alternativa a la experimentación con el sistema real. Este libro pretende servir como una introducción a los conceptos fundamentales de la simulación de sistemas continuos, una rama de la simulación aplicada a sistemas dinámicos cuyas señales cambian en un continuo de puntos en el tiempo o el espacio. Nuestra preocupación son los modelos matemáticos de sistemas de tiempo continuo (, procesos térmicos, dinámica de poblaciones, suspensión de vehículos, fisiología humana, etc.) y los modelos de sistemas de tiempo discreto creados para simularlos. Los modelos matemáticos de sistemas continuos consisten en una combinación de ecuaciones diferenciales algebraicas y ordinarias. Los modelos de sistemas de tiempo discreto son una mezcla de ecuaciones algebraicas y en diferencias. Los sistemas que pasan de un estado a otro en momentos aleatorios se denominan sistemas de eventos discretos. La simulación de eventos discretos es una rama complementaria de la simulación, separada de la simulación de sistemas continuos, con una base matemática arraigada en la teoría de la probabilidad.

Ejemplos de sistemas de eventos discretos son instalaciones como un banco, una cabina de peaje, un supermercado o la sala de emergencias de un hospital, donde llegan los clientes y luego se les atiende de alguna manera. Una planta de fabricación que involucre múltiples etapas de producción de duración incierta para generar un producto terminado es otro candidato para la simulación de eventos discretos. La simulación de eventos discretos es una herramienta importante para optimizar el rendimiento de los sistemas que cambian internamente en momentos impredecibles debido a la influencia de eventos aleatorios. Los programas de ingeniería industrial suelen incluir un curso básico a nivel de pregrado en simulación de eventos discretos. No es sorprendente que hayan surgido una serie de excelentes libros de texto en el área para uso de la comunidad académica y los profesionales.

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  • Foreword
    Preface
    About the Authors
    Chapter 1 Mathematical Modeling
    Chapter 2 Continuous-Time Systems
    Chapter 3 Elementary Numerical Integration
    Chapter 4 Linear Systems Analysis
    Chapter 5 Simulink
    Chapter 6 Intermediate Numerical Integration
    Chapter 7 Simulation Tools
    Chapter 8 Advanced Numerical Integration
    References
    Index
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