Revista Académica,
Profesional Multidisciplinaria
Periodicidad Semestral
Directora
Mtra. Lucía G. León Brandi
Reportaje Académico
Documento Académico
En este artículo se introducen ideas de simulación y los agentes con sus aplicaciones
en el desarrollo de sistemas aeroespaciales y la toma de decisiones en la NASA.
En particular los siguientes temas serán discutidos: simulación de los nuevas naves
espaciales (MPCF/SLS y CubeSats), simulación continua de la atmosfera marciana y la utilización de agentes.
Conceptos Generales de Simulación
Un modelo se refiere a la construcción de un modelo abstracto que representa algún sistema de
la vida real. El modelo describe los aspectos pertinentes del sistema como una serie de ecuaciones,
relaciones, y/o sentencias lógicas plasmadas en un programa de computación. Esta serie de ecuaciones,
relaciones, y/o sentencias lógicas pueden entonces ser ejecutadas. Y esto último ¡sí es simulación!
Los modelos de simulación han sido exitosos y eficaces en la representación de diversas funciones
y diseños de sistemas de Astronáutica y Aeroespacial. Esta simulación se puede llevar a cabo desde varias formas:
• Simulación de Eventos Discretos: Tradicional en procesos y orientado a objetos
• Simulación Continua: Ecuaciones matemáticas diferenciales complejas y
utilizadas en muchísimos modelos.
• Dinámica de Sistemas: Desarrollada en el Instituto de Tecnología de Massachusetts
y con amplia historia y que está enfocada en retro-alimentación
• Simulación Basada en Agentes: Emerge de la investigación en complejidad
Sistemas de Simulación
Los Sistemas de Simulación proveen un ambiente para ejecutar simuladores/modelos integrados
desarrollados para elementos específicos del área de interés. Por ejemplo, un sistema de
simulación para una nueva nave espacial incluiría las operaciones necesarias para llevar a
cabo el lanzamiento, mantenimiento y la seguridad. Estos modelos serían ejecutados en redes
de simuladores interactivos para apoyar una vista individual de las operaciones.
Los Sistemas de Simulación tienen que utilizar modelos de objetos y métodos orientados a
objetos para practicar una descripción jerárquica de las entidades, actividades, e interacciones
representadas en los modelos integrados. El Departamento de Defensa (DoD) de los Estados Unidos
y el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) han desarrollado estándares para la
integración de modelos [3]. La Arquitectura de Alto Nivel (HLA) es uno de esos estándares.
HLA es utilizado para proveer un enfoque consistente y reglas para integrar sistemas de
simulación distribuida, heterogénea, y heredados. El HLA ha sido aprobado como un estándar
de la IEEE
(http://standards.ieee.org/)
y ha sido adoptado como la facilidad para sistemas de
simulación distribuidos por el Object Management Group
(http://simsig.omg.org/).
El software "Run Time Infrastructure" (RTI), que implementa las reglas y especificaciones
del HLA, provee métodos, que pueden ser llamados y usados por federados de simulación
individuales. Las interfaces RTI pueden integrar federados, pero la
implementación es bastante compleja.
Figura 1: Varios simuladores continuos y de eventos discretos para simular el ciclo de
vida operacional de una nave espacial usando HLA.
Procesamiento Distribuido y en Paralelo [7]
Los ambientes computacionales para estos sistemas avanzados para la toma de decisiones
utilizarán sistemas de procesamiento distribuido y paralelo. Esto es debido a que se
necesita apoyo computacional (1) capaz de manejar múltiples modelos, (2) compatible con HLA,
(3) de Código Libre ("Open Source") (para permitir modificaciones), y (4) un sistema comprobado
que sea utilizado como la columna vertebral de ambientes de simulación avanzados.
Sistemas computacionales que asignan eventos sobre múltiples procesadores para acelerar las
simulaciones mejoran el tiempo de ejecución, especialmente cuando se explota el gran número
de procesadores y las altas velocidades de comunicaciones internas que se pueden encontrar en
plataformas computacionales de alto rendimiento. La arquitectura orientada a objetos tiene un
impacto significativo en el desarrollo de estos sistemas. Las entidades en un sistema pueden
ser representados por clases individuales. Estas representaciones, a su vez, facilitan la
distribución de los modelos en diferentes procesadores y el diseño de experimentos paralelos.
Adicionalmente, los ambientes distribuidos se ejecutan a través del World Wide Web.
Simulador de Eventos Discretos para el Ciclo Operacional de las Naves Espaciales
La NASA [8, 9] ha anunciado que la próxima nave espacial tripulada será el MPCV que se basa en
el diseño de la cápsula del Programa Apolo (Figura 2a). El MPCV y SLS (Figura 2b). La Figura 3
es un modelo de simulación de eventos discretos que modela el ensamblaje del SLS y el MPCV en el
edificio VAB que es también mostrado en la Figura 4. Este modelo de simulación discreta fue
construido mediante la consulta de expertos de la NASA y utiliza como base de referencia los
tiempos / características del Transbordador Espacial de la NASA. El SLS consiste de diferentes módulos.
Estos módulos deben ensamblarse en el VAB. Se requieren las siguientes secuencias para este ensamblaje:
(a) El MPCV es para los astronautas [2] (b) El SLS será el cohete más poderoso de la historia [1]
Figura 2: El MPCV y el SLS].
Figura 3: Representación parcial del modelo de simulación de eventos discretos para el
ensamblaje del SLS y el MPCV dentro del VAB.
1. Las fases 1 y 2 del SLS son transferidos al VAB:
La primera fase y la segunda fase del SLS llega al Centro Espacial Kennedy (KSC).
Ellos son inspeccionados, a continuación, fuera de la carga y remolcados a la "isla" de
transferencia del VAB, donde se almacenan hasta que se integre con los cohetes de combustible solida (SRBs).
2. Cohetes de combustible sólido (SRBs) son ensamblados en el VAB:
Los SRBs se ensamblan en los hangares del VAB. También, a los SRBs se les añade los
paracaídas y sus sistemas de aviónica.
3. Fases 1 y 2 del SLS se ensamblan y se acoplan a los SRBs en la VAB:
Esto se logra con grúas para poner las fases a una posición vertical en la isla de
transferencia, se elevan, y se ensamblan.
4. MPCV se integra al VAB:
El MPCV es remolcado al VAB y se coloca en la isla de transferencia del VAB. Una grúa
se adjunta al MPCV y el vehículo se levanta y se adjunta (acoplado a la Fase 2) a la Fase 2
del SLS y así completar la nave espacial.
Figura 4: El Edificio de Ensamblaje de Vehículos (VAB) fue construido para el
programa Apolo (1964). El VAB fue diseñado para albergar y ensamblar el Cohete
Saturno V de 110 metros de altura. Una de las características más notables del
VAB son sus puertas de 139 metros de altura (que son las puertas más altas del mundo).
El VAB también se utilizo para el montaje del Transbordador Espacial de la NASA.
El VAB se utilizará para el montaje/ensamblaje del SLS y el MPCV. Foto cortesía de la NASA.
No solo se pueden hacer modelos de simulación para los CubeSats. Un CubeSat es un satélite
en miniatura para la investigación espacial que tiene un volumen de exactamente un litro,
tiene una masa de 1.33 kilogramos, y por lo general utiliza componentes electrónicos industriales.
"A partir de 1999, de la Universidad Estatal Politécnica de California (Cal Poly) y la Universidad
de Stanford desarrollaron las especificaciones de CubeSat para ayudar a las universidades de todo
el mundo para llevar a cabo la ciencia espacial y la exploración." La mayor parte del desarrollo
proviene de la academia, pero varias compañías han construido CubeSats.
Figure 5: CubeSats son pequeños satélites utilizados para estudiar el clima
espacial y los cambios atmosféricos (Adaptado de
http://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=112341)
Simulador Continuo para Investigar si Microorganismos pueden Sobrevivir en Marte
Marte es considerado como un lugar probable para buscar vida extraterrestre por las siguientes razones:
• Proximidad a la Tierra
• Presencia de Carbono y otros elementos esenciales
• Presencia de agua
Hay posibles fuentes de energía en Marte que podrían sustentar la proliferación microbiana tales como:
• Luz solar,
• Hierro,
• Azufre,
• H2/CO2.
El debate actual es si los microorganismos terrestres pueden sobrevivir y vivir en Marte a
pesar del ambiente Marciano donde estarían expuestos a intensas radiaciones, oxidaciones y
deshidratación extrema. Esto puede verificarse con la creación de simuladores continuos que
simulen a los microorganismos y su ADN y su exposición al ambiente Marciano.
El ambiente Marciano puede describirse en forma matemática y también las reacciones químicas pueden describirse.
Figura 6: Ingenieros de la NASA examinan el escudo térmico del "Rover Curiosity" y
comprueban su limpieza. Foto es cortesía de la NASA [6].
Simulación con Agentes para estudiar los recursos humanos para el programa Espacial
Los modelos basados en agentes son capaces de capturar determinadas características que no
son posibles con los modelos de eventos discretos o continuos. En esta simulación hay dos
tipos de agentes. Un tipo de agente es el empleador (por ejemplo, NASA KSC) y otro tipo de
agente es el empleado (por ejemplo, un ingeniero de la NASA) [4]. Los agentes se implementan
utilizando AnyLogic
(http://www.anylogic.com/).
AnyLogic proporciona una "Clase" denominada
"Objeto Activo". Objetos activos pueden ser utilizados para modelar los empleados y los empleadores.
Los empleados se modelan mediante un sistema de eventos discretos con el apoyo de diagramas de estados.
Los empleados cambian de un estado a otro basado en las decisiones tomadas por los agentes
(por ejemplo, la formación) y/o las interacciones con el medio ambiente. Estos agentes pueden
compartir estados y recursos con otros empleados.
Además, un objeto activo es un derivado de una clase de objeto activo. Objetos activos como
un "Empleador" puede encapsular otros objetos activos a cualquier profundidad deseada.
Figura 7: Animación de los ingenieros que tienen 41 años
Según la Figura 7, hay 98 ingenieros con 41 años de edad, 40 de los 98 son mujeres,
y 17 de las 98 están con contrato temporal. En otra dimensión, se puede visualizar
el área de especialización y el nivel correspondiente de esa experiencia.
Por lo tanto, el modelado de las productividades individuales de los ingenieros y
sus equipos para lograr los diferentes objetivos del programa/proyecto se puede lograr
usando los agentes. Las diferentes áreas se basan en las ingenierías necesarias para
llevarse a cabo la transformación del Centro Espacial de un Centro de Lanzamiento del
Transbordador Espacial a un Centro de Lanzamiento del MPCV/SLS.
Figura 8: Representación de toda la mano de obra simulada) del Centro Espacial Kennedy de
la NASA en un momento determinado (21 de mayo de 2008). Ahí están los diferentes bloques
de los empleados de 23 años de edad hasta 70 años de edad (2079 empleados).
Conclusiones
Simulación es una de las áreas más importantes para la exploración espacial.
La Oficina del Gerente de Tecnología (OCT) de la NASA [5], ha considerado que
"la simulación se centra en el diseño, planificación y desafíos operacionales
de los sistemas de misión de la NASA distribuidos y de larga duración."
Estamos de acuerdo en que el modelo representa las características de un
sistema de un punto de vista unidimensional o multidimensional. Por otro lado,
la simulaciín es la ejecución de un modelo que tiene la posibilidad
(si el modelo es capaz de capturar adecuadamente las características
hasta cierto nivel de fidelidad) para representar su comportamiento.
Además, la Oficina OCT nos dice que "A través de la combinación de los dos,
podemos tomar mejores decisiones y comunicar las decisiones a tiempo en el
proceso de diseño y desarrollo cuando los cambios son fáciles y rápidos,
en lugar de durante la producción cuando son muy costosos y prácticamente imposible".
Así que la simulación es muy importante para los sistemas de Astronáuticos y Aeroespaciales.
Bibliografía
1. Bergin, C. (2012). Dynetics and PWR aiming to liquidize SLS booster competition with F-1 power.
http://www.nasaspaceflight.com/2012/11/dynetics-pwr-liquidize-sls-booster-competition-f-1-power.
2. Eddy, M. (2011). A Closer Look at NASA’s Multi-Purpose Crew Vehicle.
http://www.geekosystem.com/nasa-mpcv-infographic/.
3. Judith, D., M. Richard and M. Richard (1998). The DoD high level architecture: an update.
1998 Winter Simulation Conference Proceedings (Cat.No.98CH36274), 797-804.
4. Marin, M., Y. Zhu, P. Meade, M. Sargent and J. Warren (2006).
"System Dynamics and Agent-based Simulations for Workforce Climate,"
Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference, 667 – 671.
5. NASA Office of the Chief Technologist (OCT) (2010). DRAFT Modeling,
Simulation, Information Technology & Processing Roadmap Technology Area 11
http://www.nasa.gov/pdf/501321main_TA11-MSITP-DRAFT-Nov2010-A1.pdf.
6. Matson, J. (2013). "Can Hitchhiking Earth Microbes Thrive on Mars?," Scientific American.
7. Rabelo, L. (2003). "Ambientes Avanzados para la Toma de Decisiones,"
Politica Digital, publicación de Nexos, Vol. 12, pp. 14-18.
8. Rabelo L., Y. Zhu, J. Compton and J. Bardina (2011).
"Ground and Range Operations for a Heavy-Lift Vehicle: Preliminary Thoughts,"
International Journal of Aerospace, Vol. 4, No. 2, 1064-1073.
9. Review of U.S. Human Spaceflight Plans Committee (2009).
Seeking a Human Spaceflight Program Worthy of a Great Nation, NASA Publications.
http://spacegrant.nmsu.edu/ispcs/2009/news/augustin_report.pdf.
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