Dynamische heterogene Netzwerke

Fraunhofer ITWM

Der Schwerpunkt dynamische heterogene Netzwerke beschäftigt sich mit der Modellierung und Analyse komplexer vernetzter Systeme. Dieser Bereich (ehemals CAD für Analogschaltungen) hat seinen Ursprung in der Modellierung und Analyse analoger Schaltungen. In diesem Zusammenhang wird das EDA-Werkzeug Analog Insydes entwickelt. Ziel ist es, die symbolischen Verfahren in den industriellen Design-Flow zu integrieren und so den Schaltungsentwickler bei seiner täglichen Arbeit zu unterstützen.

Die mathematischen Grundlagen sind dabei gemischt symbolisch/numerische Algorithmen für lineare sowie nichtlineare differentiell-algebraische Gleichungssysteme (DAE-Systeme), die auch außerhalb des Mikroelektronik-Umfeldes zur Modellierung und Analyse angewendet werden können. Beispiele hierzu sind die automatisierte Modellierung von regionalen und nationalen Gas-Pipelinenetzen, die Analyse von komplexen biochemischen Reaktionsnetzen, sowie von elektrischen Stromverteilnetzen und von mechatronischen Systemen.

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Das industrielle Anwendungsspektrum symbolischer Verfahren ist vielschichtig und reicht vom klassischen Systemverständnis hin zur Fehleranalyse, von der Dimensionierung und -optimierung bis hin zur Verhaltensmodellierung auf der Systemebene. Insbesondere die automatische Verhaltensmodellierung ist ein vielversprechender Ansatz im Bereich der Simulation heterogener Systeme (Systemsimulation). Gerade dieser Aspekt gewinnt bei der industriellen Geräteentwicklung zunehmend an Bedeutung, da so aufwändige Hardware-Prototypentwicklungen vermieden und Entwicklungskosten eingespart werden können. Eine besondere Herausforderung besteht dabei in der Heterogenität, also der Kopplung von verschiedenen Gerätekomponenten aus unterschiedlichen physikalischen Bereichen. Eine weiteres Forschungsgebiet ist die formale Verifikation digitaler und hybrider Systeme, die eine sichere Überprüfung vorgeschriebener Eigenschaften bereits während des Entwurfsprozesses ermöglicht.

Projekte

Kompetenzen

  • Symbolische Analysetechniken
  • Numerische Simulationsverfahren
  • Symbolische Approximation linearer und nichtlinearer DAE-Systeme
  • Automatische Verhaltensmodellgenerierung
  • Hierarchische Modellierungs- und Simulationstechniken
    • Sensitivitätsanalyse
    • Toleranzanalyse mittels Intervallarithmetik und Monte-Carlo-Techniken
    • Verifikation digitaler und hybrider Systeme

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