Implementación Autónoma de Métodos de Integración Numérica QSS
La resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, requiere el uso de métodos de integración numérica. Todos los algoritmos tradicionales de integración se basan en la discretización de la variable independiente (que generalmente representa el tiempo). Las rutinas que implementan estos algoritmos...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis tesis de grado publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/2805 http://hdl.handle.net/2133/2805 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, requiere el uso de métodos de integración numérica. Todos los algoritmos tradicionales de integración se basan en la discretización de la variable independiente (que generalmente representa el tiempo). Las rutinas que implementan estos algoritmos, se denominan solvers.
Los Métodos de Integración Numérica QSS (Quantized State System), realizan la discretización sobre las variables de estado. En consecuencia, convierten los sistemas continuos en sistemas de eventos discretos. La mayor parte de las implementaciones actuales de los métodos de QSS, utilizan como base herramientas de simulación de eventos discretos, basados en el formalismo DEVS (Discrete Event System Specification). Si bien estas implementaciones son simples, resultan ineficientes, dado que malgastan gran parte de la carga computacional en la transmisión de eventos entre submodelos. En este trabajo, se presentará una implementación autónoma para los métodos de integración numérica QSS, sin utilizar el formalismo DEVS, formularemos y desarrollaremos un motor de simulación apto para este tipo de métodos, definiendo un entorno de simulación capaz de obtener información estructural de las ecuaciones de estado y de los eventos que forman el modelo, permitiendo declarar modelos en este nuevo entorno de simulación y compararemos los resultados obtenidos con las implementaciones tradicionales de los métodos de integración numérica QSS. |
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