Projekte

Laufende Projekte

  • OffshorePlan
    Projekttitel:      Komplementäre Nutzung mathematischer und ereignisdiskreter Modelle zur Lösung komplexer Planungs- und Steuerungsprobleme in der Offshore-Baustellenlogistik
    Motivation
    Die Offshore-Baustellenlogistik mit Schwerpunkt der Windenergie definiert ein komplexes Planungs- und Steuerungsproblem. Aufgrund der Neuartigkeit der Offshore-Windenergietechnik gibt es keine etablierten Planungs- und Steuerungsmethoden für die Errichtungsplanung von Windenergieanlagen. Grundsätzlich werden hierzu ereignisdiskrete Simulationsverfahren oder Ansätze der mathematischen bzw. stochastischen Optimierung eingesetzt. Beide Methoden besitzen Vor- und Nachteile hinsichtlich Laufzeit, Detaillierungsgrad und Optimalitätsbedingungen.
    Ziel
    In diesem Projektvorhaben soll deshalb die komplementäre Nutzung untersucht werden. Ausgehend von einem einheitlichen Grundmodell werden ereignisdiskrete Simulationsmodelle als auch Modelle der stochastischen Optimierung für verschiedene Abstraktions-/Aggregationsebenen abgeleitet und verknüpft. Im Ergebnis sollen die jeweiligen Vorteile der beiden Methoden in einem komplementären Ansatz für eine verbesserte rechnergestützte Planung und Steuerung genutzt werden.
    Vorgehen
    Das erste Teilziel beschreibt die Erarbeitung eines einheitlichen Metamodells zur Modellgenerierung, welches alle relevanten Daten sowohl für die Ablaufsimulation als auch die mathematische Optimierung beinhaltet. Neben einfachen Ressourcen- und Strukturinformationen sollen auch Verhaltenselemente abgebildet bzw. beschrieben werden. Das zweite Teilziel beschreibt die tiefergehende Untersuchung und Entwicklung von Methoden zur Modelltransformation zwischen dem ereignisdiskreten Simulationsmodell und den mathematischen Modellen. Das dritte Teilziel fokussiert sich auf Arbeiten zur Untersuchung und Entwicklung von Methoden und Vorgehen zum gemeinsamen Einsatz beider Modelltypen zur Optimierung von komplexen Planungsproblemen der Offshore-Baustellenlogistik. Im Ergebnis soll der „Tradeoff“ untersucht werden, in welchen Situationen eine Abstraktion aufgrund besserer Ergebnisse sinnvoll ist und wo eine detaillierte Simulation mehr Systemverständnis liefert.
    Kontaktdaten der/des Projektverantwortlichen

    PD Dr.-Ing. Matthias Becker xmb@sim.uni-hannover.de
    Prof. Dr.-Ing. Helena Szczerbicka, FG Simulation, Institut für Systems Engineering der Leibniz Universität Hannover

    Projektpartner:
    Dr.-Ing. Michael Lütjen, 
    Dipl.-Inf. Daniel Rippel,  
    Laufzeit des Projektes
    Voraussichtlich 01/2019 – 12/2020
    Start steht noch nicht fest. Laufzeit sind 2 Jahre mit Option auf Verlängerung
 
  • Seamless Integration in Mechatronic Development (SIMDev) (Desheng Fu)

  • Decision Support für den nachhaltigen Anbau im Gewächshaus (DSSARTH) (Matthias Becker, Kin Woon Yeow)

    Im Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft wurde zusammen mit dem Institut für Gartenbauliche Produktionssysteme und verschiedenen Industriepartner ein Projekt erfolgreich beantragt. Das Projekt
    im Rahmen der Förderung von innovativen Vorhaben für einen nachhaltigen Pflanzenschutz beschäftigt sich mit der Entwicklung eines automatisierten Entscheidungshilfe Systems für den biologischen und integrierten Pflanzenschutz unter Glas.
    Ab September 2017 bearbeitet unser neuer Kollege Kin Woon Yeow dieses Vorhaben.
     

Abgeschlossene Projekte

  • ACOSAR (Advanced Co- Simulation Open System Architecture) (Desheng Fu, Christian Kater)

    Im Oktober 2015 startete mit Beteiligung des FG SIM das mit 7,9 Mil. € geförderte EU-Projekt "ACOSAR" auf dem Gebiet der Echtzeit Co- Simulation. Näheres in der Pressemitteilung

  • BauSim - Online Simulation in der Baustellenfertigung (Dr.-Ing. Matthias Becker, Sebastian Bohlmann)

    DFG-Projekt in Kooperation mit dem IPH

    Decision Support bei Störungen in der Baustellenfertigung mittels Online Simulation

  • SANE - Survivable Ad hoc Networks (Dr. rer. nat. Martin Drozda)

    Sponsored by DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft)
    Solutions to wireless ad hoc networks that would impose a high degree of their survivability.

    The goal of this project is to propose a solution to wireless ad hoc networks that would impose a high degree of their survivability. Survivability is defined as "the capability of a system to fulfill its mission in a timely manner, even in the presence of attacks, failures or accidents". We define mission as the capability of preserving services at an acceptable level after a disturbance (misbehavior). Our solution to survivable ad hoc networks is a four-layer architecture motivated by properties of human immune systems. The four layers are: data collection and pre-processing layer, local and cooperative detection layer, learning layer, and local and cooperative response layer.

    The novelty of this proposal is in its multi-layered, human immune system based, structured approach that takes into consideration electric power, computational and memory limitations of wireless mobile devices. The scope of detection spans over three different OSI protocol stack layers: MAC, network (routing), and transport. Misbehavior at other layers will only be dealt with if it propagates vertically and side-effects become measurable. We are aware that misbehavior detection at other layers, for example application layer, could be more efficient. However, those kind of approaches would deal with very specific scenarios (such as defense against classical viruses) only, while our approach will make the net robust against a broad variety of misbehavior.

    The final outcome of this project will be an artificial immune system for ad hoc wireless networks that is implemented in one of the popular development environments for mobile devices.

    AIS-Lib: An AIS Library for Ad Hoc and Sensor Wireless Networks.
    Data Sets: A collection of data sets for Immune inspired misbehavior detection
  • FIS - Forschungsinitiative Sicherheit (Dipl.-Inform. Sven Schaust, Dipl.-Inform. Desheng Fu)

    Gefördert von der Leibniz Universität Hannover. Ein interdisziplinäres Projekt zur Erforschung von innovativen Konzepten im Bereich der Sicherheit im öffentlichen Raum.
    Dabei befasst sich das Institut für Systems Engineering (vertreten durch FG System und Rechnerarchitektur und FG Simulation) insbesondere mit Ad Hoc Netzwerken aus "Intelligenten Sensoren" und den Möglichkeiten die solche drahtlosen Netzwerke im Bereich der Erkennung von Gefahren erlauben.

    Das Fachgebiet Simulation untersucht, im Hinblick auf den Einsatz von Sensornetzen in ungeschützten Bereichen, in wie weit man mit Hilfe von „künstlichen Immunsystemen“ Fehlverhalten und Fehlinterpretationen der Sensoren vermeiden bzw. erkennen kann. Dies ist im Hinblick auf die Anwendung ein besonders wichtiger Punkt. Dabei stellt sich auch die Frage nach der Sicherheit und Vertraulichkeit der gesammelten Informationen. Ziel der Forschung ist es ein System zu entwickeln das auf einem ressourcenbeschränkten Gerät (battriebetrieben, wenig Speicher, geringe CPU Leistung) eine zuverlässige Erkennung von Fehlverhalten ermöglicht ohne die eigentliche Anwendung stark einzuschränken und die Anforderungen an Vertraulichkeit und Sicherheit leistet. Weiterhin soll eine Sicherheits-Middleware zum heterogenen Einsatz von Sensoren und Smart-Cameras innerhalb eines Ad-Hoc-Netzes erstellt werden, welche den Anforderungen an ein modernes Sicherheitssystem für den öffentlichen Raum genügt.

    Im Hinblick auf den Einsatz von Sensornetzen in ungeschützten Bereichen soll untersucht werden in wie weit man mit Hilfe von „künstlichen Immunsystemen“ Fehlverhalten und Fehlinterpretationen der Sensoren vermeiden bzw. erkennen kann. Dies ist im Hinblick auf die Anwendung ein besonders wichtiger Punkt.

    Dabei stellt sich auch die Frage nach der Sicherheit und Vertraulichkeit der gesammelten Informationen. Ziel der Forschung ist es ein System zu entwickeln das auf einem ressourcenbeschränkten Gerät (battriebetrieben, wenig Speicher, geringe CPU Leistung) eine zuverlässige Erkennung von Fehlverhalten ermöglicht ohne die eigentliche Anwendung stark einzuschränken und die Anforderungen an Vertraulichkeit und Sicherheit leistet. Weiterhin soll eine Sicherheits-Middleware zum heterogenen Einsatz von Sensoren und Smart-Cameras innerhalb eines Ad-Hoc-Netzes erstellt werden, welche den Anforderungen an ein modernes Sicherheitssystem für den öffentlichen Raum genügt.

    Fallbeispiel: Intelligente Sensoren in der Sicherheitstechnik
    Das Institut für Systems Engineering beschäftigt sich mit dem konkreten Fallbeispiel der Sicherheitstechnik an Bahnhöfen und Flughäfen.

    Viele sicherheitskritische Bereiche werden bereits heutzutage von Sensoren und Kameras überwacht. Da die Kosten für Sicherheitstechnik stetig fallen und die Leistungsfähigkeit der Geräte ständig zunimmt, stehen die Sicherheitskräfte, die für die Auswertung der Daten zuständig sind, vor dem Problem, eine unaufhörlich wachsenden Datenflut analysieren zu müssen.

    Abhilfe verpricht der Einsatz intelligenter Sensortechnik. Aufgenommene Daten werden von einer Recheneinheit im Sensor aufbereitet, bevor menschliches Personal mit den aufgenommenen Daten konfrontiert wird. Desweiteren wird die Privatsphäre der Menschen geschützt, da keine kontinuierliche Beobachtung durch Sicherheitspersonal stattfindet.

    Offene Fragestellungen im Bereich der intelligenten Kameratechnik sind zum einem im Bereich der Systemarchitekturen angesiedelt, zum anderem im Bereich der sozialen Akzeptanz. Es soll geklärt werden, wie Kameras untereinander kooperieren können, um beispielsweise eine möglichst gute Abdeckung eines zu überwachenden Bereiches zu erzielen (durch Dreh- und Neigebewegung) oder Aufgaben der Bilderkennung (Situationsbewertung) gemeinschaftlich vornehmen zu können. Weiterhin sollen die sozialpsychologischen und rechtlichen Aspekte des Einsatzes von Kamerasystemen beleuchtet werden.

    Die automatische Ausrichtung von Sensoren und die Vorverarbeitung von Daten kann insbesondere dort eingesetzt werden, wo große Flächen nur mit hohem personellen Aufwand gesichert werden können. Das gilt insbesondere für nicht-öffentliche Bereiche an Flughäfen (Landebahn, Vorfeld). Im Zuge des gestiegenen Sicherheitsbedürfnisses der Bevölkerung kann es hier mittelfristig zu neuen gesetzlichen Vorgaben kommen, die Betreiber solcher Anlagen zu einer lückenlosen Überwachung dieser sensitiven Bereiche zwingen.
  • CamInSens - Verteilte, vernetzte Kamerasysteme zur in situ-Erkennung Personen-induzierter Gefahrensituationen (Dipl.-Inform. Desheng Fu)

    Ziel des Forschungsverbundes CamInSens ist ein praxistaugliches und rechtskonformes, intelligentes Videosystem, das auf potentielle Gefährdungssituationen unmittelbar und automatisch aufmerksam macht. Die Auswertung von Bildfolgen soll zum einen der Erkennung auffälliger Bewegungsmuster dienen und zum anderen der Kamerasteuerung, die relevante Szenen im Blick behalten soll. Im Vordergrund stehen die Visualisierung in Echtzeit, Szenen, in denen viele Menschen vor Ort sind, und Szenen, bei denen Verdeckungen vorkommen können.
    Zur konventionellen Videoüberwachung existiert bereits eine ausführliche datenschutzrechtliche Literatur. Rechtswissenschaftliche Untersuchungen „intelligenter“ Videosysteme sind jedoch noch eine Forschungslücke. Daher werden im Forschungsverbund CamInSens gemeinsam mit technischingenieurwissenschaftlichen Fragen von Beginn an die spezifischen neuen Rechtsfragen, die durch Verhaltensmustererkennung entstehen - von der detaillierten juristischen Anforderungsanalyse bis hin zur rechtlichen Evaluierung des Demonstrators - integriert bearbeitet, damit eine datenschutzgerechte Gestaltung und der Schutz der Privatsphäre gewährleistet werden können.

    Förderung:  Das Projekt wird unter Förderkennzeichen 13N10809 - 13N10814 im Programm "Forschung für die zivile Sicherheit" durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der High-Tech-Strategie gefördert.

    Link zur offiziellen Projektwebseite: www.caminsens.org
  • SAMANET - Scenario based approaches for misbehaviour detection in ad hoc wireless networks (Dr. rer. nat. Martin Drozda)

    Sponsored by the German Academic Exchange Service (DAAD).
    An international project with the Catholic University of Eichstaett-Ingolstadt and the Slovak Technical University.
  • Kombination von Modellierungs- und Analyseformalismen (Dr.-Ing. Matthias Becker)

    Es gibt zwei etablierte Konzepte zur Leistungsmodellierung und -analyse: Traditionell werden seit den 70er Jahren Warteschlangennetzwerke benutzt. In den 80er Jahren wurden Petri-Netze erweitert, um auch stochastische Zeiten modellieren zu können, es entstand das Konzept Stochastisches Petri-Netz, das auch zur Leistungsmodellierung und Analyse geeignet ist.

    Eine interessante Fragestellung ist nun, ob die beiden Konzepte kombiniert werden können, und ob diese Kombination sinnvoll ist, d.h. ob es möglich ist, die Vorteile der beiden Konzepte in einem kombinierten Formalismus zu vereinen, und gleichzeitig Nachteile jedes einzelnen Konzeptes zu vermeiden.

    Studien- und Abschlussarbeiten dazu und Informationen zur Anwendung von kombinierten Netzen gibt es unter den entsprechenden Menüpunkten auf diesen Seiten.
  • Ergänzung der Modellierungskonzepte und Simulationsmethoden um die Techniken aus der KI (Prof. Dr.-Ing. Helena Szczerbicka, Dipl.-Inform. Rainer Barton)

    Die Validation von Simulationsmodellen ist ein wichtiger Aspekt für den Einsatz und der Verwertung der Ergebnisse eines Modells. Dabei verzweigen sich die Forschungsaktivitäten in mehrere Gebiete. Auf der einen Seite werden in der Forschungsgruppe Methoden und Normen untersucht, die die Verläufe von zeitkontinuierlichen Modelltrajektorien bewerten und Aussagen ueber die Gültigkeit selbiger im Rahmen der Anwendung des Modells unterstützen. Auf der anderen Seite werden Modellansteuerungen mit Hilfe von Optimierungsverfahren, die Elemente der künstlichen Intelligenz bei der Ausführung integrieren, entwickelt, die entsprechend eines vorgegebenen Bewertungsmasses eine bessere Ansteuerung des Simulationsmodells ermöglichen.
  • Optimierung von (Fertigungs-) Systemen (Dr.-Ing. Matthias Becker)

    Die Modellierung und Analyse von Fertigungssystemen dient oft der Optimierung (des Gewinns/der Produktivität). Dazu müssen optimale Parameterkonfigurationen des Systems gefunden werden. Mittels heuristischer Suchverfahren, kombiniert mit Modellierung und Simulation, werden gute (optimale) Konfigurationen schneller gefunden. (s. Publikationsliste)
  • Verteilte Simulation (Dipl.-Inform. Rainer Barton, K. Bayarou; Bremen)

    Ein kritischer (limitierender) Faktor bei der Simulation ist die Rechenzeit. Bei grossen Modellen kann die Rechenzeit so lang werden, dass ein Einsatz dieser Technik in der Praxis nicht in Frage kommt (z.B. bei RealTime Anwendungen). Um die Rechenzeit zu verkürzen, versucht man das Modell in Teile zu zerlegen, die getrennt simuliert werden. Zwei Problemfelder gibt es dabei: Wie zerlege ich das Modell? Grade wenn man keinen Modellierungsformalismus benutzt, sonder eine reine Simulationsprogrammiersprache, ist das ein grosses Problem. Modellierungsformalismen (wie Petri-Netze) können Anhaltspunkte geben, wie ein Modell geteilt werden sollte, um möglichst unabhängige Teile zu erhalten. Das zweite Problem ist die Kommunikation der Teilmodelle. Dazu wird in neuester Zeit HLA (High Level Architecture) eingesetzt.
  • Online-Simulation (Prof. Dr.-Ing. Helena Szczerbicka, Dipl.-Math. Thomas Bessey)

    Ein komplexes dynamisches System wie ein Fertigungs- oder ein Verkehrssystem vor seiner Realisierung mittels traditioneller (Offline-)Simulation auszulegen und anschließend ohne weitere oder nur mit langfristigen Anpassungen (mittels abgekoppelter Simulation) zu betreiben, ist heutzutage weniger denn je sinnvoll, da die Komplexität und Dynamik solcher Systeme ständig steigt. Zum Beispiel werden von einem Fertigungssystem immer höhere Flexibilität in der Teileproduktion sowie immer kürzere Produktionszyklen erwartet, so daß die Aufgabe einer verlustminimierenden Reaktion auf Schwankungen z.B. durch einen Maschinenausfall zunehmend kritisch wird.

    Eine wesentliche Entschärfung dieses Problemes kann durch eine kontinuierliche Online-Steuerung zur Laufzeit des Systemes erreicht werden, indem auf dynamische Anforderungen an das System mit geeigneten Wertebelegungen (Kalibrierung) von Steuerungsparametern reagiert wird. Hierbei sollen die Auswirkungen einer potentiellen Kalibrierung vor ihrer realen Anwendung festgestellt werden, um (nicht-minimale) Leistungseinbrüche des Systemes zu vermeiden und stattdessen eine optimale Ansteuerung anzustreben. Das angesichts der Komplexität der betrachteten Systeme einzig sinnvolle Analysewerkzeug für eine solche pro-aktive Steuerung, mit dem Prognosen über die Wirkung möglicher Parametervariationen vor ihrer Anwendung gestellt werden können, ist die Online-Simulation, die mit realen Meßdaten aus dem zu steuernden System betrieben wird (Data-Driven Simulation).

    Die SIM verfolgt das Ziel einer deutlichen Beschleunigung der Simulation bei gleichzeitiger Sicherstellung ihrer statistischen Glaubwürdigkeit unter Beachtung der spezifischen Bedingungen einer Online-Steuerung.
  • Sichere Systeme

    Mit Petri-Netzen spezifizierte Systeme lassen sich qualitativ analysieren, und gewisse Eigenschaften des Modells können bewiesen werden. Das ist besonders wichtig bei sicherheitskritischen Systemen (Ampelsteuerung,...), wo gewisse Systemzustände ausgeschlossen werden sollen (alle Ampeln zeigen grün). Eine Implementation einer Steuerung in einer gängigen Programmiersprache lässt solche Beweise im Allgemeinen nicht zu.

  • Die Forschungsaktivitäten der SIM werden einerseits im Rahmen von Drittmittelprojekten und andererseits im Rahmen von Mitarbeitern-/Studenten-(Diplom- und Doktorarbeiten) Projekten durchgeführt.