حوكمة المحاكاة

إدارة المحاكاة هي وظيفة إدارية تُعنى بضمان موثوقية المعلومات الناتجة عن المحاكاة العددية . وقد طُرح هذا المصطلح لأول مرة عام 2011 ^{[ 1 ]} ، وتم تناول متطلباته التقنية المحددة من منظور التصميم الميكانيكي عام 2012 ^{[ 2 ].} وتم التطرق إلى أهميته الاستراتيجية عام 2015 ^{[ 3 ] [ 4 ].} وفي المؤتمر العالمي لجمعية أنظمة المحاكاة العددية الأمريكية (NAFEMS) لعام 2017 في ستوكهولم، تم تحديد إدارة المحاكاة كأولى القضايا الثماني الرئيسية في مجال المحاكاة العددية .

تُعنى إدارة المحاكاة بما يلي: (أ) اختيار واعتماد أفضل تقنيات المحاكاة المتاحة، (ب) صياغة النماذج الرياضية ، (ج) إدارة البيانات التجريبية، (د) إجراءات التحقق من البيانات والحلول ، و(هـ) مراجعة النماذج الرياضية في ضوء المعلومات الجديدة التي تم جمعها من التجارب الفيزيائية والملاحظات الميدانية. ^{[ 5 ]}

يجب صياغة خطط إدارة المحاكاة بما يتناسب مع مهمة كل منظمة أو قسم داخل المنظمة: في مصطلحات الهندسة الإنشائية والميكانيكية، تتمثل المهام النموذجية فيما يلي:

1. تطبيق قواعد التصميم والاعتماد المعمول بها : بالنظر إلى القيمة المسموح بها المحددة في قاعدة التصميم${\displaystyle F_{all}}$أظهر أن${\displaystyle F_{max}\leq F_{all}}$.
2. صياغة قواعد التصميم (عادةً للمواد الجديدة أو أنظمة المواد): ما هو${\displaystyle F_{all}}$يتضمن ذلك تفسير نتائج اختبارات القسائم واختبارات المكونات.
3. الصيانة القائمة على الحالة (عادةً للأصول عالية القيمة): في حالة اكتشاف عيب، ما هو احتمال حدوث عطل بعد${\displaystyle N}$دورات التحميل؟
4. التحليل الهيكلي للهياكل الكبيرة (مثل هياكل الطائرات، والهياكل البحرية، والسيارات في ظروف الاصطدام).

تجدر الإشارة إلى أن البنود من 1 إلى 3 تتطلب تحليلًا للقوة حيث ترتبط الكميات محل الاهتمام بالمشتقات الأولى لحقل الإزاحة. أما البند 4 فيشير إلى التحليل الإنشائي حيث تكون الكميات محل الاهتمام هي علاقات القوة بالإزاحة أو التسارعات (كما هو الحال في ديناميكيات التصادم). هذا التمييز مهم لأنه في تحليل القوة، يجب معالجة الأخطاء المرتبطة بصياغة النماذج الرياضية وحلها العددي، على سبيل المثال باستخدام طريقة العناصر المحدودة، بشكل منفصل، ويجب تطبيق التحقق والتدقيق وتحديد عدم اليقين . ^{[ 6 ] [ 7 ]}

في التحليل الإنشائي، من جهة أخرى، يمكن للمسائل العددية، التي تُبنى عادةً بتجميع عناصر من مكتبة العناصر المحدودة (وهي طريقة تُعرف بنمذجة العناصر المحدودة)، أن تُنتج نتائج مرضية. في هذه الحالة، يكون الحل العددي قائمًا بذاته، ولا يُعد عادةً تقريبًا لمسألة رياضية محددة جيدًا. لذلك، لا يمكن التحقق من صحة الحل أو النموذج. يمكن الحصول على نتائج مرضية من خلال ضبط نماذج العناصر المحدودة بدقة بالرجوع إلى مجموعات من البيانات التجريبية، بحيث يكاد خطأان كبيران أن يُلغيا بعضهما البعض: أحدهما مفاهيمي: بيانات غير مقبولة تُخالف الافتراضات الأساسية في الصياغة. والآخر عددي: كمية أو أكثر من الكميات المهمة تتباعد، لكن معدل التباعد بطيء وقد لا يكون واضحًا عند تحسينات الشبكة المستخدمة عمليًا. ^{[ 6 ]}