II. Modelos Simbólicos
Uos modelos simbólicos son un tercer nivel de abstracción dentro de los mo
delos de simulación utilizados en diseño. Estos representan de una forma
simbólica el comportamiento de un sistema. Los modelos simbólicos por ex
celencia son los modelos matemáticos de simulación. En un modelo de este
tipo, un conjunto de constantes y variables reunidas en ecuaciones repre
sentan el comportamiento de un sistema.
Un modelo matemático de simulación muy famoso es el que representa la
segunda ley de Newton, F = ma, que señala que una masa m sometida a
una aceleración a ejercerá una fuerza que tiene como valor
F.
Es evidente
que la teoría es mucho más compleja que ésta última explicación. Sin em
bargo, todos conocemos la forma de la ecuación, intuimos en mayor o me
nor grado lo que la ecuación significa y estamos manipulando una
abstracción simbólicamente.
Los modelos matemáticos tienen una serie de ventajas que hacen de ellos
una poderosa herramienta para la resolución de problemas de diseño. En
primer lugar, son relativamente sencillos de construir y su complejidad de
pende, sobre todo, del grado de habilidad matemática del constructor. Re
quieren sólo el espacio necesario para escribirlos y de ahí su menor costo y
su rapidez de utilización, al no tener que esperar que se efectúe, por ejem
plo, una larga serie de conexiones eléctricas, como en algunos modelos
analógicos. Finalmente, el uso creciente de las computadoras electrónicas
permite su utilización con la ventaja enorme de poder efectuar cálculos lar
gos y tediosos, que a mano tomarían meses, en sólo unos cuantos minutos
o segundos.
La técnica básica de la construcción de un modelo matemático de simula
ción consiste en los siguientes pasos:
1. Establecer la lista de variables y constantes de sistema.
2. Asignar símbolos a cada una de las variables y constantes.
3. Elaborar las ecuaciones que representen el funcionamiento del sistema.
Simplificar los sistemas de ecuaciones. Manipular y observar el comporta
miento del modelo de simulación.
4. Simplificar los sistemas de ecuaciones.
5. Manipular y observar el comportamiento del modelo de simulación
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