FUNDAMENTOS
DE
MODELACIÓN Y
SIMULACIÓN
ING. JOSUE GILBERTO MORENO JUSTINIANO

CONCEPTUALIZACION DE MODELO
Un modelo de un sistema es cualquier cosa a la que se
puede aplicar un “experimento”, con el fin de responder a
preguntas respecto del sistema.
AFIRMACIONES SOBRE EL MODELO
• Es una abstracción de la realidad.
• Es una representación de la realidad que ayuda a
entender cómo funciona.
• Es una construcción intelectual y descriptiva de una
entidad en la cual un observador tiene interés.
• Se construyen para ser transmitidos.
• Supuestos simples son usados para capturar el
comportamiento importante.
un modelo es "una representación simplificada de la
realidad en la que aparecen algunas de sus propiedades"
(Joly, 1988:111).

Ventajas y desventajas del modelaje de sistemas
Ventajas del Modelaje sistemas
 Permiten una identificación rápida de las expectativas
esperadas
 Reducen los riesgos asociados con la experimentación real
 Los modelos nos permiten especificar la estructura o el
comportamiento de un sistema.
Desventaja del Modelaje sistemas
• Se pierde información (que puede ser relevante) del fenómeno que se esta estudiando.
• Las diferentes interpretaciones de la información, pueden ocasionar resultados que estén lejos de la
realidad.
• La recolección de datos puede ser muy costosa y complicada.
• Sensibilidad ante errores de medición; a veces pequeñas variaciones en los
datos ocasionan que se tengan resultados opuestos.

PRINCIPIOS DEL MODELADO
Existen cuatro principios básicos, estos
principios son fruto de la experiencia en
todas las ramas de la ingeniería.
1.- La elección de qué modelos se creen que
influye directamente sobre cómo se acomete el
problema.
2.- Todo modelo puede ser expresado a diferentes
niveles de precisión.
3.- Los mejores modelos están ligados a la realidad.
4.- Un único modelo no es suficiente

ETAPAS PARA LA CONSTRUCCION DE MODELOS
El contexto del problema
La estructura del modelo
La realización del modelo
La validación del modelo
Implementación del modelo

TIPOS DE MODELOS
1. MODELO MENTAL
Basado en el conocimiento que se tiene sobre un aspecto
de la realidad adquirido a través de la experiencia e
intuición, del cual se extraen aquellas características
esenciales para representar el aspecto considerado. Ej.
Ideas, conceptualizaciones.
2. MODELO FORMAL
Basado en las hipótesis empleadas en los modelos
mentales, estableciendo a partir de ellas las relaciones
formales que definen el comportamiento del aspecto de la
realidad en cuestión. Ej. Planos, Diagramas, maquetas,
sistemas computacionales.

Clasificación de los Modelos
Modelos Icónicos
Es una reproducción a escala del objeto
real y sus propiedades relevantes. El
modelo muestra la misma figura,
proporciones y características que el
objeto original.

Clasificación de los Modelos
Modelos Analíticos
El modelo Analítico (también denominado por algunos
autores, teórico) utiliza símbolos para designar las
propiedades del sistema real que se desea estudiar.
Por ejemplo la gravedad en la tierra es la misma en
cualquier parte del planeta, las estadísticas nos ayudan a
determinar la cantidad de personas que sufren de una
enfermedad en una ciudad.

Clasificación de los Modelos
Modelos Analógicos
Es un modelo con apariencia física distinta al
original, pero con comportamiento representativo.
El modelo analógico no es una reproducción
detallada de todas las cualidades del sistema real,
sino que refleja solamente la estructura de
relaciones y determinadas propiedades
fundamentales de la realidad. Se establece una
analogía entre el sistema real y el modelo,
estudiándose el primero, utilizando como
herramienta auxiliar el segundo.

Clasificación de los Modelos
Modelos Conceptuales
Son modelos cualitativos y pueden ilustrarse
tomando como referencia cuatro clases de uso:
1. Como una ayuda para aclarar el pensamiento a
cerca de un área de interés.
2. Como una ilustración de un concepto.
3. Como una ayuda para definir la estructura y lógica.
4. Como pre - requisito al diseño.

Modelos Matemáticos
Es una representación en términos matemáticos
del comportamiento de algún sistema o fenómeno
de la vida real.
Ejemplos
El tamaño de
una Población
La Demanda
de un producto
Modelos en la simulación de sistemas

Modelos Físicos
Modelos en la simulación de sistemas
En ocasiones los fenómenos que se desean
estudiar son tan complejos, que no basta
analizarlos desde el punto de vista matemático;
entonces es necesario hacer uso de técnicas
experimentales para obtener soluciones.
Un modelo físico, es una representación
conceptual o física a escala de un proceso o
sistema (fenómeno), con el fin de analizar su
naturaleza, desarrollar o comprobar hipótesis o
supuestos y permitir una mejor comprensión
del fenómeno real al cual el modelo
representa.
Perfectamente un prototipo de producto, de local a
escala reducida como una maqueta elaborada por
un arquitecto puede ser un modelo físico, el cual
permite la posibilidad de apreciar los espacios y
otras variables para tomar decisión.

PARA QUE SIRVE UN MODELO

Diferencia entre: Modelo
Modelado y
Modelo
Modelado
La descripción de las características de interés de un sistema se
conoce como modelo del sistema, y el proceso de abstracción para
obtener esta descripción se conoce como modelado.
Modelado es el proceso
de construcción de un
modelo.
Shannon, 1988
Un modelo es una
representación de un
objeto, sistema, o
idea.
M
M

SIMULACION DE
SISTEMAS

DEFINICIÓN DE SISTEMA
La definición de sistema nos dice que se trata de un conjunto
de elementos que se interrelacionan para funcionar como un
todo; desde el punto de vista de la simulación, tales
elementos deben tener una frontera clara. .

DEFINICIÓN DE SIMULACIÓN
En la construcción de modelos informáticos que se describen la parte esencial del
comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar y realizar experimentos con
el modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones.
Se usa Como un paradigma para analizar sistemas complejos. La idea es obtener una
representación simplificada de algún aspecto de interés de la realidad
Permite Experimentar con sistemas (reales o propuestos) en caso en los que de otra manera
esto seria imposible o impráctico.

Ventajas y desventajas de la simulación de sistemas
Ventajas
• Es muy buena herramienta para conocer el impacto de los cambios en
los procesos sin necesidad de llevarlos a cabo en la realidad.
• Mejora el conocimiento del proceso actual al permitir que el analista vea
cómo se comporta el modelo generado bajo diferentes escenarios.
• Puede utilizarse como medio de capacitación para la toma de
decisiones.
• Es mas económico realizar un estudio de simulación que hacer muchos
cambios en los procesos reales.
• Permite probar varios escenarios en busca de las mejores condiciones
de trabajo de los procesos que se simulan.
• En problema de gran complejidad, la simulación permite generar una
buena solución.

Ventajas y desventajas de la simulación de sistemas
Desventajas
• Aunque muchos paquetes de software permiten obtener el mejor escenario
a partir de una combinación de variaciones posibles, la simulación no es
una herramienta de optimización.
• La simulación puede ser costosa cuando se requiere emplearla en
problemas relativamente sencillos de resolver, en lugar de utilizar
soluciones analíticas que se han desarrollado de manera especifica para
este tipo de casos.
• Se requiere bastante tiempo – por lo general meses – para realizar un buen
estudio de simulación; por desgracia, no todos los analistas tienen la
disposición (o la oportunidad) de esperar ese tiempo para obtener una
respuesta.
• Es preciso que el analista domine el uso del paquete de simulación y que
tenga solidos conocimientos de estadísticas para interpretar los resultados.

Los nuevos retos de la modelación y simulación de sistemas hoy
La simulación en ingeniería desempeña un papel
fundamental en el diseño de los edificios donde vivimos
y trabajamos, los coches que conducimos, los
smartphonesque llevamos, los dispositivos médicos que
mejoran nuestra salud, nuestros ordenadores, nuestra
comida y mucho más.
Estas son las claves de Ansys sobre el futuro de la
simulación en ingeniería.
1. Productos cada vez más complejos
2. Accesibilidad
y flexibilidad
4. Inspirarse
en las
mejores
prácticas
3. Soluciones
líderes y
entorno HPC
High-Performance
Computing
(Computación de alto
Rendimiento)
Acceso-compatibilidad

Gracias
Por su
Atención
Ing. Josue Gilberto Moreno Justiniano
josuemorenojmj@gmail.com