Experiment on distributed dynamic simulation for safety design of chemical plants

Shinohara, Shintaro; Shimada, Yukiyasu; Suzuki, Koji

doi:10.1016/s1569-190x(03)00010-8

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“…The execution of a large model might be split across many computers 67,68,69 or separate models on several computers could be linked and run concurrently 70,71 . Simulation models might be linked to remote third party software during execution, such as databases, artificial intelligence software or real-time systems 72,73 .…”

Section: Simulation On the World Wide Web And Distributed Simulationmentioning

confidence: 99%

Discrete-event simulation: from the pioneers to the present, what next?

Robinson

2005

Journal of the Operational Research Society

172

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Discrete-event simulation is one of the most popular modelling techniques. It has developed significantly since the inception of computer simulation in the 1950s, most of this in line with developments in computing. The progress of simulation from its early days is charted with a particular focus on recent history. Specific developments in the past 15 years include visual interactive modelling, simulation optimisation, virtual reality, integration with other software, simulation in the service sector, distributed simulation and the use of the world wide web.The future is then speculated upon. Potential changes in model development, model use, the domain of application for simulation and integration with other simulation approaches are all discussed. The desirability of continuing to follow developments in computing, without significant developments in the wider methodology of simulation, is questioned.

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Section: Simulation On the World Wide Web And Distributed Simulationmentioning

confidence: 99%

Discrete-event simulation: from the pioneers to the present, what next?

Robinson

2005

Journal of the Operational Research Society

172

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“…• Distribution of model/simulation: -execution of a one large simulation model (Gabbar, Shinohara et al 2003) or execution of many separate simulation models across different computers (Zulch, Jonsson et al 2002),…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Overcoming Engineering Challenges of Providing an Effective User Interface to a Large Scale Distributed Synthetic Environment on the Us Teragrid: A Systems Engineering Success Story

Kalawsky

2017

INSIGHT

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Over recent years’ large‐scale distributed synthetic environment enterprises have been evolving in a diverse range of scientific and engineering fields. These computer modelling and simulation systems are increasing in scale and dimension in order to allow scientists and engineers to explore the attributes and emergent properties of a given system design. Within the field of computational science, the grid facilitates very large‐scale collaborative simulation enterprises. The grid is similar to distributed interactive simulation/high level architecture (DIS/HLA) in that it supports interconnectivity but differs in the sense that it supports intercommunication of large super computing resources. An important factor in the rapid adoption of the grid has been its role in enabling access to significant supercomputing resources not usually available at a single institution. However, the major challenge for the grid has been the lack of an effective and ubiquitous interface to the huge computational resource (which can comprise over 6000 CPUs distributed across the globe) at any time and from any location. This paper describes a unique user interface built on systems engineering principles and practices to solve the problem of delivering real‐time interaction (from lightweight computing devices such as personal digital assistants, commonly known as tablet devices, to high end computing platforms) with simulations delivering high resolution 3D images. The application of our work has far reaching benefits for many sectors including: aerospace, medical informatics, engineering design, distributed simulation, and modelling.

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“…El desempeño de operaciones libres de riesgos en instalaciones de trabajo según Gabbar en (Gabar et al 2003) es un factor crítico para satisfacer el incremento en los retos del mercado. Los ejercicios de diseños seguros incluyen valoraciones cuantitativas donde la velocidad de propagación, probabilidades, y riesgo pueden ser calculados mediante un simulador dinámico.…”

Section: Diseño De Plantas De Fabricaciónunclassified

“…Entre los ejemplos de aplicación de simulación en el diseño, podemos encontrar el diseño de plantas químicas (Gabar et al 2003) donde, basado en un Sistema Multiagente los agentes inteligentes se desarrollan para realizar la distribución de las tareas de simulación entre diferentes sesiones de nodos de simulación. Para ello se hace uso de agentes mediadores para habilitar la comunicación entre los diferentes nodos de simulación mediante mecanismos de contratos o un broker.…”

Section: Diseño De Plantas De Fabricaciónunclassified

“…Específicamente es posible identificar las oportunidades brindadas con respecto a la simulación (Yilmaz & Tuncer 2007, ADS 2008, Drogoul, Vanbergue & Meurisse 2003,área que también ha sido muy fructífera en cuanto a la simulación de entornos reales en la proyección de escenarios y resultados palpables. Entre lasáreas donde ha sido aplicado el paradigma de agentes para la simulación podemos mencionar: la simulación social (Gans, Jarke, Alkemeyer & Schmitz 2005, IDS-scheer 2003, Castelfranchi, Falcone & Marzo 2006, Sansores & Pavón 2006, el diseño de plantas de fabricación (Gabar, Shinohara, Shimada & Suzuki 2003), la simulación de mercados (Chaturvedi, Mehta, Dolk & Ayer 2005, Raberto, Cincotti, Focardi & Marchesi 2001, la simulación espacial (Deadman 1999, Ligtenberg, Wachowicz, Bregt, Beulens & Kettenis 2004, la simulación de transporte (Bazzan, Klugl & Ossowski 2005, Hallé & Chaibdraa 2005) y la simulación de Sistemas de Fabricación (Calderón & García 2005) (Marík, Vrba, Maturana & Hall 2005). Específicamente para el modelado de Sistemas de Fabricación entre algunos de los ejemplos más relevantes podemos mencionar HOLOS Architecture (Rabelo & Camarinha-Matos 1994), Methamorph II (Shen, Xue & Norrie 1998), MASCADA (Valckenaers, P., Baumgaertel, McFarlane & Courtois 1999), PABADIS (Sauter & Massotte 2001) y Factory Broker (Colombo et al 2006).…”

Section: Capítulo 1 Introducciónunclassified

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Simulación asistida por agentes para sistemas de fabricación inteligentes.

Vega¹

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ResumenEn elárea de la fabricación, la simulación es una herramienta esencial para la validación de métodos y arquitecturas antes de aplicarlos en un Entorno de Fabricación. Las herramientas de simulación actuales llevan a cabo la simulación de entornos de fabricación basándose en modelos estáticos que hacen uso de la programación de procesos de fabricación secuenciales y centralizados tradicionales, donde los mecanismos de planificación y control ofrecen una flexibilidad insuficiente para responder a los estilos de fabricación cambiantes y a los entornos de fabricación altamente mezclados y de bajo volumen. En consecuencia, las herramientas de simulación convencionales limitan la escalabilidad y reconfigurabilidad para el modelado de Sistemas de Fabricación que permitan adaptarlos ante las necesidades cambiantes del Cliente. Resulta difícil encontrar una herramienta de simulación que pueda ejecutar "inteligentemente" la simulación de tareas cada vez más complejas. La dificultad radica en integrar en la herramienta el conocimiento necesario del sistema original y que a la vez actúe como un asistente que proporcione consejos y guíe al usuario durante la simulación. Por ello, surge la necesidad de nuevas herramientas de simulación para fábricas que contemplen características tales como: a) flexibilidad y adaptabilidad, para modelar comportamientos complejos propios de un Sistema de Fabricación, b) escalabilidad para la integración transparente de funcionalidades adicionales, c) proactividad y reactividad para la adaptación automática ante los cambios del entorno y d) características de aprendizaje (inteligencia) basado en la experiencia adquirida durante la simulación.Por su parte, las técnicas de Inteligencia Artificial han sido utilizadas en la Fabricación Inteligente por más de dos décadas. Las técnicas delárea de Inteligencia Artificial permiten la definición de unidades de fabricación distribuidas, autónomas, inteligentes, flexibles, tolerantes a fallos y reutilizables, las cuales operan como un conjunto de entidades que cooperan entre sí. Además, los recientes desarrollos en elárea de los Sistemas Multiagente han traído consigo XV nuevas e interesantes posibilidades. Algunos investigadores han aplicado la tecnología de agentes en la integración de la fabricación empresarial, la colaboración, la planificación de procesos de fabricación, la programación para el control de planta, el manejo de materiales y la gestión de inventarios, así como la implementación de nuevos tipos de sistemas de fabricación tales como los Sistemas de Fabricación Holónicos. Teniendo en cuenta estas aplicaciones exitosas de los Sistemas Multiagente en la Fabricación Inteligente, estamos convencidos de que esta tecnología puede mejorar también el desempeño de la Simulación de Sistemas de Fabricación Inteligente.En esta tesis proponemos la definición de una Arquitectura para un Entorno de Simulación de Sistemas de Fabricación asistido por agentes. Esta arquitectura integra la funcionalidad de una herramienta de simulación tradicional, pe...

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Experiment on distributed dynamic simulation for safety design of chemical plants

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Discrete-event simulation: from the pioneers to the present, what next?

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Overcoming Engineering Challenges of Providing an Effective User Interface to a Large Scale Distributed Synthetic Environment on the Us Teragrid: A Systems Engineering Success Story

Simulación asistida por agentes para sistemas de fabricación inteligentes.

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