Metoda badań symulacyjnych i modelowych

Prezentacja na temat: "Metoda badań symulacyjnych i modelowych"— Zapis prezentacji:

1 Metoda badań symulacyjnych i modelowych
3PhD-09 Metoda badań symulacyjnych i modelowych © 2015 Robert Barełkowski, prof. nzw. dr hab. inż. arch.

2 Definicja metody badań eksperymentalnych
3PhD-09/2 Metoda symulacyjna (lub modelowa, względnie związana z modelowaniem) odtwarza realne uwarunkowania – wykorzystuje fizyczność i złożoność rzeczywistego umiejscowienia procesu badawczego (w konkretnym, rzeczywistym środowisku) tak, by wykorzystać możliwość obserwacji i kontrolowania zjawisk w miejscu wybranym do symulacji i wygenerować analogie zdatne do (niemal natychmiastowej) aplikacji. Podstawowym problemem metody symulacyjnej (modelowej) jest precyzja replikacji faktycznych warunków i wynikające z ewentualnych różnic (między rzeczywistym środowiskiem, a środowiskiem badawczym – pomimo, w obu przypadkach, osadzeniem w realnej scenerii) odchyłki lub błędy, zdecydowanie trudniej kontrolowane (ze względu na bardziej złożone uwarunkowania prowadzenia procesu symulacji lub modelowania). Definicja metody badań eksperymentalnych

3 Dylematy dot. metody badań symulacyjnych
3PhD-09/3 Symulacja (model) przywołują jako nadal aktualny antyczny spór poglądów Platona i Arystotelesa. > Platon uznawał kopie (symulacje, replikacje świata rzeczywistego) za niedoskonałe i przestrzegał przed zwodniczą naturą imitacji, nigdy niezdolnej do prawdziwego powtórzenia idealnej kompozycji ideału, > Arystoteles uznawał symulacje za pożyteczne narzędzie tak obserwacji jak edukacji, doceniając możliwość prowadzenia analogii i zakres (tolerancję) podobieństw, sankcjonujących ważność imitacji dla jej wykorzystania przez obserwatora (badacza). Ważny dylemat dotyczący stosowania metody symulacyjnej to jej aspekt etyczny. Gdy badane są zachowania ludzkie (reakcje ludzkie), wówczas występuje ryzyko rozbieżności między zachowaniami występującymi w symulacji, a rzeczywistymi, których nie można wyeliminować w toku programowania, a nawet kontrolowania badania. Z kolei gdy badane są obiekty, wówczas brak uchwycenia wybranych interakcji z rzeczywistym środowiskiem wynikać może ze złożoności i niemożności przewidzenia określonych zjawisk (np. nieprzewidzianych zjawisk ekstremalnych). Dylematy dot. metody badań symulacyjnych

4 Postać rzeczywista a postać wirtualna
3PhD-09/4 Symulacja (model) jest realizowana w postaci: „analogowej”, materialnej jako fizyczna, namacalna reprezentacja uwarunkowań badawczych, cyfrowej, jako wirtualna reprezentacja uwarunkowań badawczych. W przypadku symulacji i modelu należy wprowadzić wyraźne rozróżnienie. Symulacja (model) posługuje się reprezentacją w sposób wybiórczy. Jest to zatem replikacja kluczowych cech, własności obiektu (lub w przypadku człowieka wyodrębnione zachowania) mająca wchodzić w interakcję z cechami, atrybutami, własnościami rzeczywistego środowiska występującego w fizycznym świecie, względnie odtwarzanego przy użyciu technik informatycznych. Dla symulacji (modelu) istotne jest wskazanie, że techniki cyfrowe (informatyczne) służą zasadniczo substytucji symulowania/modelowania rzeczywistego dla uzyskania oszczędności czasu i materiału oraz ochrony środowiska badanego. Postać rzeczywista a postać wirtualna

5 Zastosowania metody badań symulacyjnych
3PhD-09/5 Symulacja (model) jest najczęściej używana do: rozpoznawania zachowań ludzkich w określonych uwarunkowaniach przestrzennych, rozpoznawania zachowań ludzkich poddanych określonym oddziaływaniom w przestrzeni, testowania materiałów co do zróżnicowanych parametrów użytkowych, zachowań w czasie (w wyniku poddawania ich naturalnym oddziaływaniom) oraz własności percypowanych, testowania struktur pod kątem ich pracy statycznej i dynamicznej, z potencjalnym uwzględnieniem zachowań w sytuacjach ekstremalnych, testowania wpływu warunków ekstremalnych na obiekty i ich części, badania zachowań granicznych – procesy niszczące, w innych sytuacjach. Najczęściej metoda symulacyjna wymaga wyprzedzającego skonstruowania systemu logicznego dla konkretnego badania – wówczas symulacja może być konkretnie, praktycznie osadzona w procesie badawczym i dostarczać wielu cennych danych. Zastosowania metody badań symulacyjnych

6 Reprezentacja vs symulacja
3PhD-09/6 Metoda symulacyjna (modelowa) nie może być utożsamiana z reprezentacją sensu stricte. Reprezentacja nie implikuje bowiem włączenia w model interakcji. Symulacja musi traktować przedmiot badań jako obiekt interaktywny, a także musi wprowadzać interakcje (oddziaływania na obiekt), których obserwację i rezultat ma pokazywać. Nie będą zatem symulacjami (choć mogą być użyte do symulacji, o ile ich rola zostanie odpowiednio zaplanowana i ujęta w procesie badawczym) same z siebie: rysunki dokumentacyjne, techniczne, architektoniczne, modele trójwymiarowe obiektów, serie fotografii, animacje, wizualizacje, filmy, inne, choć ich użycie może być punktem początkowym do stworzenia symulacji (nawet w przypadku serii zdjęć). By elementy te mogły stać się częścią symulacji potrzebne jest wyznaczenie im wspomnianej interaktywnej roli. Reprezentacja vs symulacja

7 Analogowa vs wirtualna
3PhD-09/7 Problemy stające przed symulacjami rzeczywistymi i wirtualnymi zebrano poniżej w zestawieniu: Symulacja analogowa Symulacja wirtualna (komputerowa) problem organizacji symulacji rzeczywistej (analogowej), problem kosztów – środków, materiałów, czasu, ludzi – potrzebnych do realizacji symulacji rzeczywistej, problem ograniczonej skali symulacji, problem jednostkowości symulacji rzeczywistej (każdą kolejną symulację rzeczywistą należy każdorazowo organizować odrębnie – wielokrotne używanie zasobów). problem odtworzenia złożoności rzeczywistości w przestrzeni wirtualnej, problem „matematyzacji” procesów stochastycznych oraz ludzkich zachowań i reakcji, problem transferu oddziaływań jako modelowych, zapisanych przy użyciu funkcji, formuł (algorytmów) w zestawieniu z ich niepowtarzalnym sposobem wpływania na obiekty. Analogowa vs wirtualna

8 Typy modeli symulacyjnych
3PhD-09/8 Modele symulacyjne to sposoby realizowania procesu symulacji. Symulację (w opozycji do niemal synonimicznego modelu) należy uznać za pojęcie podstawowe – także z praktycznego punktu widzenia właśnie ze względu na modele symulacji (sposoby odtwarzania rzeczywistych uwarunkowań i oddziaływań). Do modeli tych zaliczamy: wzorcowy (ang.: iconic), analogowy, operacyjny, matematyczny. Model wzorcowy – testowanie cech wiodących, najczęściej materiału (produktu). Model analogowy – testowanie zachowań rzeczywistego lub projektowanego systemu. Model operacyjny – testowanie interakcji między ludźmi a obiektami (środowiskiem), prowadzące do wygenerowania konkretnych danych odzwierciedlających te interakcje najczęściej w postaci deskryptywnej. Model matematyczny – odzwierciedlanie rzeczywistych interakcji przez dane umożliwiające kwantyfikację zjawiska badanego, najczęściej w postaci numerycznej (lub abstrakcyjnych wartości). Typy modeli symulacyjnych

9 Szybka ścieżka aplikacyjna wyników badań
3PhD-09/9 Silne Słabe Znaczący potencjał ujmowania złożoności świata rzeczywistego (w szczególności zachowań osób i obiektów) bez konieczności redukowania zmiennych (jak w metodzie eksperymentalnej) Problemy z interpretacją zachowań w świecie rzeczywistym ze względu na ich złożoność (w szczególności dotyczy zachowań ludzkich – np. ich nieuchronna sztuczność wywołana świadomością uczestniczenia w badaniu) Szybka ścieżka aplikacyjna wyników badań Ryzyko nieprzystawalności konstrukcji symulacji do warunków świata rzeczywistego Metoda pozwala na uniknięcie przewidywań gdyż proces badawczy wyprzedza (symuluje) rzeczywiste zachowania Metoda generuje znaczące koszty, zatem osiągnięcie właściwej kalibracji badania staje się pochodną dostępnych zasobów, a ich ograniczenie może wpływać na jakość symulacji Znaczący potencjał do wykorzystania w powiązaniu z metodą eksperymentalną (jako jej wzmocnienie) Funkcjonowanie w ramach zjawisk rzeczywistych daje znaczący potencjał do wykorzystania metody na poziomie taktycznym w złożonych pracach badawczych Analiza SW

10 3PhD-09/10 Groat, L. and Wang, D.: 2002, Architectural Research Methods, John Wiley, New York. Schon, D.: 1993, The Reflective Practitioner, Basic Books, New York. pomocniczo: Barełkowski, R.: 1999, Techniki informatyczne w architekturze i urbanistyce, Ośrodek Wydawnictw Naukowych, Poznań. Bibliografia