Collaborative Design for Embedded Systems

Fitzgerald, JS; Larsen, Peter Gorm; Verhoef, Marcel

doi:10.1007/978-3-642-54118-6

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“…2.3. CO-SIMULATION: DEFINITION AND DEMARCATION FROM RELATED TERMS 7 Further,frequently used in terms of simulation are variable, parameter and constant,which will be understood as follows: Av ariable is,a ccording to Fritzson (2004), "a quantity in the model that varies with time", aconstant "a quantity in the model that does not vary with time" and a(design) parameter "remains constant during asimulation" (Fitzgerald et al 2014). In contrast to ac onstant (as f.i.…”

Section: Basic Termsmentioning

confidence: 99%

“…With this in mind, the definitions from Fitzgerald et al (2014) will also be mentioned here: theyi ntroduce the term co-model as collaborativem odel consisting of ad iscrete event model, ac ontinuous time model and a contract defining shared information, and further co-simulation as simulation of aco-model. Interestingly enough, this does not imply adifferent understanding of co-simulation (in the sense of model integration explained before) buta different understanding of the term (co-)model,which includes the (co-)simulation algorithm ("contract").…”

Section: Couplingconceptsmentioning

confidence: 99%

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Cooperative and Multirate Simulation: Analysis, Classification and New Hierarchical Approaches

Hafner¹

2022

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In dieser Dissertation werden hierarchische Co-Simulationsmethoden vorgestellt und hinsichtlich Genauigkeit, Fehlerakkumulation und Stabilität untersucht. Co-Simulation bezeichnet die Kopplung vonz weio der mehr Simulationen, die sich in dem verwendeten Simulationstool, Lösungsalgorithmus oder zumindest der Solverschrittweite unterscheiden. Methoden dieser Arthaben sich mittlerweile als unentbehrliches Instrument zur gesamtheitlichen Abbildung komplexerSysteme aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten etabliert. Der vielseitige Ursprung und das breite Spektrum an wissenschaftlichen Lösungsansätzen für Problemstellungen dieser Arthaben dazu geführt, dass einige Begriffe unterschiedlich aufgefasst oder äquivalente Methoden verschieden bezeichnet werden. Dieser Umstand gab den Anstoß für die Zusammenführung, Klärung und Vereinheitlichung des Vokabulars in diesem Forschungsbereich zu Beginn dieser Arbeit. Anschließend folgt ein Überblicküber gängige Multirate-und Co-Simulationsmethoden, begonnen bei Verfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen über gekoppelte differentialalgebraische Gleichungssysteme bis hin zur Zusammenführung starkunterschiedlicher Ansätze, wie etwad iskret und kontinuierlich dargestellten Te ilsystemen. Zudem wurde eine empirische Studie mit über fünfzig Te ilnehmenden in Zusammenarbeit mit Kollegen nationaler und internationaler Forschungsgruppen ausgearbeitet und durchgeführt,deren Ergebnisse gängige Standards,H erausforderungen und Forschungsbedarf im Bereich der Co-Simulation aufzeigen. Ob ihrer Vielfalt können Multirate-und Co-Simulationsmethoden anhand unterschiedlicher Gesichtspunkte strukturiertwerden. Diese werden gleichzeitig mit der Klassifikation ausgewählter Literatur ebenfalls in dieser Arbeit präsentiert. Ein Nebenprodukt letzterer stellt unter anderem das Netzwerka nA utorInnen der betrachteten Publikationen dar,i nd em deutlich wird, dass einige voni hnen für internationale Zusammenarbeit offen sind,w ährend andere ihre Forschungstätigkeit bevorzugt innerhalb der eigenen Institution vornehmen. Das Hauptaugenmerkdieser Dissertation liegt auf der Entwicklung und Untersuchung hierarchischer Co-Simulationsmethoden. Diese bezeichnen Co-Simulationen, die unter sich weitere Co-Simulationen, gegebenenfalls auf mehreren Ebenen, koordinieren. Fehlerschätzungen zeigen, dass durch die Einführung weiterer Levels keine zusätzlichen Fehler hinzukommen und Nullstabilität, gesonderta uf jeder Ebene,a nalog zu herkömmlicherC o-iii Simulation untersuchtw erden kann. Benchmark-Tests anhand gekoppelter Dahlquist-Gleichungen zeigen, dass numerische Stabilität sogar erhöht werden kann, sofernSysteme,die untereinander in höherem Ausmaß vonW erten der jeweilig anderen abhängen, die Möglichkeit haben, gesonderta nw eiteren Kommunikationszeitpunkten Daten auszutauschen. Dadurch kann die Genauigkeit erhöht und qualitatives Verhalten erhalten werden, ohne die gesamte Co-Simulation zu verlangsamen. Insgesamt stellt hierarchische Co-Simulation einen innovativen Ansatz dar,der vielversprechende Ergebnisse h...

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Section: Basic Termsmentioning

confidence: 99%

Section: Couplingconceptsmentioning

confidence: 99%

Cooperative and Multirate Simulation: Analysis, Classification and New Hierarchical Approaches

Hafner¹

2022

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“…Co-simulation enables design decisions to be tried out in the model (what-if analysis), cheaply 7 , early in the process, and possibly automatically [117] [94].…”

Section: Compositional Co-simulationmentioning

confidence: 99%

Co-Simulation

et al. 2018

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Modeling and simulation techniques are today extensively used both in industry and science. Parts of larger systems are, however, typically modeled and simulated by different techniques, tools, and algorithms. In addition, experts from different disciplines use various modeling and simulation techniques. Both these facts make it difficult to study coupled heterogeneous systems. Co-simulation is an emerging enabling technique, where global simulation of a coupled system can be achieved by composing the simulations of its parts. Due to its potential and interdisciplinary nature, co-simulation is being studied in different disciplines but with limited sharing of findings. In this survey, we study and survey the state-of-the-art techniques for co-simulation, with the goal of enhancing future research and highlighting the main challenges. To study this broad topic, we start by focusing on discrete-event-based co-simulation, followed by continuous-time-based co-simulation. Finally, we explore the interactions between these two paradigms, in hybrid co-simulation. To survey the current techniques, tools, and research challenges, we systematically classify recently published research literature on co-simulation, and summarize it into a taxonomy. As a result, we identify the need for finding generic approaches for modular, stable, and accurate coupling of simulation units, as well as expressing the adaptations required to ensure that the coupling is correct.

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“…In designing and analyzing the proposed controller in BLDCM, cosimulation helps combine two or more specialized programs to utilize advanced models, while avoiding implementation problems between the control systems and the power electronics stage [26]. Co-simulation consists of coupling and unifying two modeling systems in different languages in order to analyze them as a unique problem, which allows for the simulation of dynamic scenarios and the analysis of the controller's behavior during some period of time [27]. On the other hand, a PSO algorithm has been implemented in several fields [28] because of its easy implementation and few parameters that need to be tuned.…”

Section: Nomenclature αmentioning

confidence: 99%