仿真工具
射频EDA仿真软件介绍
射频EDA仿真软件介绍射频EDA（Electronic Design Automation）是一种用于射频芯片设计和仿真的软件工具，它通过电磁场仿真和电路仿真等功能，可以帮助设计者优化射频电路的性能和可靠性。
本文将介绍几款常用的射频EDA仿真软件。
1. ADS（Advanced Design System）ADS是美国Keysight（前身为安捷伦科技）推出的一款强大的射频和微波电路设计和仿真工具。
它包含了多种电路仿真方法，如基于S参数的线性仿真、基于混合EM的电磁仿真和基于直接时间域的高速数字仿真等。
ADS还内置了丰富的器件模型和库，方便用户进行仿真和优化。
此外，ADS还支持与SI/PI和系统仿真软件的集成，使得整个设计流程更加高效。
2. HFSS（High Frequency Structure Simulator）HFSS是美国ANSYS公司开发的一种基于有限元分析（FiniteElement Analysis）的高性能电磁场仿真软件。
它主要用于射频和微波领域，可以模拟复杂的电磁场分布和信号传输。
HFSS具有优异的求解速度和准确度，并且支持多种仿真技术，如频域仿真、时域仿真和混合仿真等。
此外，HFSS还提供了强大的后处理功能，可以用于绘制场强分布图、辐射图和散射参数图等。
3. CST Studio SuiteCST Studio Suite是德国CST公司开发的一款电磁场仿真软件套件，广泛应用于射频、天线和微波电路的设计和仿真。
CST基于有限差分时域（FDTD）方法，具有较高的计算速度和较低的内存占用。
CST StudioSuite提供了丰富的建模功能和后处理工具，可以实现多尺度建模、参数扫描和优化等操作。
此外，CST还支持与ADS和HFSS等软件的数据交换，方便不同工具之间的协同设计和分析。
4. AWR Microwave OfficeAWR Microwave Office是美国National Instruments（前身为奇美电子）开发的一款射频和微波电路设计软件。
spice仿真
spice仿真Spice仿真引言Spice (Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis) 是一种电路仿真程序，它可以模拟各种电路的性能和行为。
历经多年的发展，Spice已经成为电子设计领域中最为常用和广泛认可的仿真工具之一。
本文将介绍Spice仿真的基本原理、应用领域以及使用方法，帮助读者更好地了解和应用这一强大的工具。
一、Spice仿真的基本原理Spice仿真基于电路的数学模型和电路分析方法，通过求解一组线性或非线性的代数和微分方程来模拟电路的行为。
Spice可以对各种类型的电路进行仿真，包括模拟电路、数字电路以及混合信号电路。
它考虑了电路中各个元件的电性能，并基于电流和电压的关系对电路进行建模和分析。
Spice程序需要用户提供电路的拓扑结构以及各个元件的参数。
通过这些输入，Spice可以根据预定义的电路分析方法和解算器来计算电路中各个节点和元件上的电压、电流以及功率等参数。
通过对电路的相应参数进行实时仿真和分析，Spice可以为设计者提供准确的电路行为信息，帮助他们对电路性能进行优化和改进。
二、Spice仿真的应用领域Spice仿真在电子设计和电路分析中有广泛的应用。
以下列举了几个常见的应用领域：1.模拟电路设计：Spice可以用于模拟电路的设计和验证，帮助设计者检查电路的性能和稳定性。
通过Spice仿真，设计者可以预测电路的频率响应、幅频特性以及相位延迟等参数，从而改进电路的设计方案。
2. 数字电路分析：Spice可以模拟数字电路中的逻辑门、触发器和时序电路等元件，帮助设计者验证电路的正确性和稳定性。
通过仿真结果，设计者可以找出可能存在的逻辑错误和电路延迟，并及时进行优化和调整。
3.射频电路分析：Spice也可以用于射频电路的仿真和分析。
射频电路中经常涉及到高频信号的传输和耦合问题，通过对射频电路进行Spice仿真，设计者可以预测电路中的信号衰减、失真以及噪声等问题，从而优化电路的性能。
Multisim仿真在电工电子实验中的应用
Multisim仿真在电工电子实验中的应用Multisim是一款强大的电子电路仿真软件，它可以用于对电子电路进行仿真分析和实验设计。
在电工电子专业的学习和实验中，Multisim是一个非常有用的工具，它可以帮助学生加深对电子电路原理的理解，提高实验设计和分析的效率。
本文将从Multisim在电工电子实验中的应用进行详细介绍，以期对学生们更好地了解这个软件的重要性和应用价值。
一、Multisim的基本功能Multisim是由美国国家仪器公司（National Instruments）开发和发布的一款电子电路仿真软件，它提供了完整的电子设计和仿真环境。
Multisim可以模拟数字和模拟电路，包括放大器、滤波器、功率电路、混频器、数字逻辑电路等，支持多种不同的电子元件和器件模型，可以进行各种信号的波形显示和数据采集。
Multisim还提供了直观的电路设计界面和丰富的仿真工具，可以帮助用户轻松地设计和分析各种电路。
1. 电子电路仿真Multisim可以用于对各种电子电路进行仿真分析，通过建立电路原理图、选择元件和器件模型、设置仿真参数，可以得到电路的各种性能参数和波形响应。
例如可以模拟放大电路的频率响应、带宽、增益等特性，可以模拟滤波器的频率特性、幅频特性等。
在电工电子专业的学习和实验中，学生常常需要对各种电子电路进行仿真设计和分析，Multisim 可以为他们提供一个非常便捷的工具。
2. 实验设计和验证3. 实验报告Multisim还可以用于实验报告的编写和展示，通过将仿真的电路原理图、实验数据和波形响应导出为图片或文档，可以轻松地制作实验报告。
学生可以通过Multisim对电路的工作原理和性能进行深入的分析和评估，可以将仿真数据和波形响应直观地展示给老师和同学，有助于加深对电子电路原理的理解和掌握。
虽然Multisim是一款强大的电子电路仿真软件，但是在使用中还是需要一些技巧和注意事项。
以下是一些Multisim的使用技巧和注意事项：1. 熟悉软件界面和功能Multisim提供了直观的电路设计界面和丰富的仿真工具，但是学生需要花一些时间来熟悉软件的界面和功能。
第3章Proteus的虚拟仿真工具ppt课件全
第3章 Proteus的虚拟仿真工具ppt 课件（全）
❖ 单频率调频波发生器的属性设置对话框，如图3-15 所示。
❖ 其中，主要参数说明如下： ❖ Offset：电压偏置值。 ❖ Amplitude：电压幅值。 ❖ Carrier Freq：载波频率fC。 ❖ Modulation Index：调制指数MDI。 ❖ Signal Freq：信号频率fS。 ❖ 经调制后，输出信号为
❖ 1. 放置单频率调频波发生器 ❖ (1) 在Proteus ISIS环境中单击工具箱中的
“Generator Mode”按钮图标，出现如图3-1所示的 所有激励源名称列表。
❖ (2) 用鼠标左键单击“SFFM”，则在预览窗口出现 单频率调频波发生器的符号。
❖ (3) 在编辑窗口双击，则单频率调频波发生器被放置 到原理图编辑界面中，可使用镜像、翻转工具对其 位置和方向进行调整。
❖ (5) 示波器显示的图形如图3-6所示。
SINE SOURCE 1
A
B
SINE SOURCE 2
C
D
图3-5 正弦波信号发生器与示波器的连接
图3-6 示波器显第示3章的正Pro弦teu波s的信虚号拟波仿真形工具ppt
课件（全）
3.1.3 脉冲发生器
❖ 脉冲发生器能产生各种周期的输入信号，如方波、 锯齿波、三角波及单周期短脉冲。
❖ 下面我们结合电路分析实例，对Proteus VSM 下的虚拟仿真仪器和工具逐一介绍。
第3章 Proteus的虚拟仿真工具ppt 课件（全）
3.1 激 励 源
❖ 激励源为电路提供输入信号。Proteus ISIS 为 用户提供了如表3-1所示的各种类型的激励源，允许 对其参数进行设置。
电路仿真工具的选择与应用
电路仿真工具的选择与应用在进行电路设计和验证的过程中，电路仿真工具扮演着非常重要的角色。
选择合适的电路仿真工具可以提高设计效率、降低成本，并且保证设计的可靠性。
本文将介绍一些常用的电路仿真工具，并探讨它们在实际应用中的优缺点以及选择标准。
1. 仿真工具选型在选择仿真工具时，首先应考虑电路的类型和复杂程度。
对于简单的电路，如放大器电路、滤波器电路等，可以选择基于SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）的仿真软件，例如LTspice、OrCAD等。
这些软件具有强大的仿真能力和较为友好的用户界面，适用于大多数的模拟电路设计。
对于数字电路或者系统级电路设计，可以选择专业的EDA（Electronic Design Automation）工具，如Cadence、Mentor Graphics等。
这类工具支持更复杂的电路设计和系统级仿真，能够满足更高级的设计需求。
2. 仿真工具的应用无论是模拟电路还是数字电路设计，仿真工具都是不可或缺的工具。
通过仿真工具，设计工程师可以在PC端进行各种电路设计的虚拟验证，减少实际硬件验证的时间和成本。
同时，仿真工具还可以帮助设计工程师发现电路中的问题，优化设计方案，提高电路设计的质量和可靠性。
在实际应用中，设计工程师通常会根据电路的具体要求和设计流程，选择合适的仿真工具。
例如，对于放大器电路的设计，可以利用仿真工具分析各种性能指标，如增益、带宽、失调等；对于数字电路的设计，可以通过仿真工具验证时序约束、逻辑设计等。
通过仿真工具的辅助，设计工程师可以更好地理解电路的工作原理，发现潜在问题，并提出改进建议。
3. 仿真工具的选择标准在选择仿真工具时，设计工程师需要考虑以下几个关键因素：（1）功能完备性：仿真工具需要具有丰富的模型库和仿真功能，能够满足不同类型电路的仿真需求。
（2）易用性：仿真工具的用户界面应该友好，操作简单，便于工程师进行仿真参数设置、仿真分析等操作。
各种电路仿真软件的分析与比较
各种电路仿真软件的分析与比较电路仿真软件是电子工程师和电路设计师的常用工具，它们可以帮助用户设计、分析和优化各种类型的电路。
市场上有许多不同的电路仿真软件可供选择，下面将对其中一些软件进行分析与比较。
1. MultisimMultisim是一款由National Instruments公司开发的强大的电路仿真工具。
它提供了图形化界面，使用户可以通过拖拽和连接电子元件来快速构建电路。
Multisim支持不同级别的仿真，包括直流、交流和时域仿真。
它还提供了电路布局、布线和生成BOM（Bill of Materials）的功能。
2. LTspiceLTspice是一款免费的电路仿真软件，由Linear Technology公司开发。
它以其快速、准确和稳定的仿真引擎而闻名。
LTspice支持电路的直流、交流和傅里叶分析。
它还提供可视化和波形分析工具来帮助用户分析电路性能。
LTspice提供了在线支持论坛，用户可以在这里获取技术支持和交流经验。
3.PSPICEPSPICE是一款由Cadence Design Systems开发的强大的电路仿真软件。
它提供了图形化界面，支持电路的直流、交流和时域仿真。
PSPICE 还具有傅里叶分析和混合信号仿真的能力。
它也支持从其他设计工具导入电路设计，并与Cadence的其他工具无缝集成。
4.TINATINA是一种经济实用的电路仿真和PCB设计软件，由DesignSoft公司开发。
TINA提供了丰富的电子元件库，用户可以通过简单的拖拽和连接来构建电路。
它支持直流、交流和时域仿真，并提供了实时波形分析和数字示波器的功能。
TINA还具有电路优化和布线功能，使其成为一种功能强大的工具。
5.OrCADOrCAD是由Cadence Design Systems开发的全面的电路设计和仿真解决方案。
它提供了图形化界面，支持直流、交流和时域仿真。
OrCAD还支持创建分析报告、自动布线和PCB设计的功能。
五款信号完整性仿真分析工具
五款信号完整性仿真分析工具1. HyperLynx Signal Integrity (SI) - HyperLynx SI是一款强大的信号完整性仿真工具，可用于设计和分析高速电路板中的信号完整性问题。
它可以对电路板进行仿真，包括信号传输、阻抗匹配、信号的波形、抖动、时钟信号和纹波等方面的分析。
HyperLynx SI还具有强大的分析和优化功能，可以帮助用户更好地理解和解决信号完整性问题。
2. Cadence Sigrity PowerSI - Cadence Sigrity PowerSI是一款专注于高速电路板的信号完整性仿真分析工具。
它可以对电路板中的电源和接地网络进行建模和仿真，以帮助设计人员识别和解决电源噪声和接地回路问题。
PowerSI还可以对信号传输线进行建模和仿真，以分析信号的波形、纹波和抖动等方面的问题。
3. Keysight Advanced Design System (ADS) - ADS是一套综合性的电子设计自动化(EDA)工具，其中包含了强大的信号完整性仿真分析功能。
ADS可以对高速电路板进行信号传输线建模和仿真分析，包括传输线的传输特性、阻抗匹配、波形纹波和互连信号完整性等方面。
它还提供了多种信号完整性分析工具，帮助用户进行电路设计和优化。
4. Ansys SIwave - Ansys SIwave是一款专注于电路板和芯片封装的信号完整性仿真工具。
它可以对高速信号传输线进行建模和仿真，包括分析信号的波形、纹波、抖动和互连信号完整性等方面的问题。
SIwave 还具备电源和地线分析功能，以帮助设计人员解决电源噪声和接地回路问题。
5. Mentor Graphics HyperLynx DRC - HyperLynx DRC是一款专注于检测和解决高速电路板信号完整性问题的仿真工具。
它可以对电路板进行布线规则检查，并自动识别和修复可能引起信号完整性问题的布线错误。
HyperLynx DRC还可以进行交叉耦合分析、时钟分析和时域电压纹波分析等方面的仿真。
电路仿真工具比较与选择指南
电路仿真工具比较与选择指南电路仿真工具在电子设计领域扮演着重要的角色，它们可以帮助工程师验证设计的正确性、提高设计效率和减少试错成本。
然而，市场上存在众多不同类型的电路仿真工具，如SPICE仿真器、EDA工具、嵌入式系统仿真工具等，选择合适的工具变得至关重要。
在本文中，我将对几种常见的电路仿真工具进行比较，并提供选择指南，帮助工程师们更好地选择适合自己需求的工具。
1. SPICE仿真器SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）是一种通用的电路仿真工具，具有广泛的应用范围。
它可以模拟各种电路，包括模拟电路、数字电路、混合信号电路等。
SPICE仿真器的核心是基于各种电路元件的数学模型进行计算，能够准确地模拟电路的行为和特性。
然而，SPICE仿真器的计算速度比较慢，对于大型复杂电路的仿真可能会耗费较长的时间。
2. EDA工具EDA（Electronic Design Automation）工具是一类专门用于电子设计的集成软件工具，包括原理图绘制、电路仿真、PCB设计、封装设计等功能。
EDA工具在电子设计过程中起着至关重要的作用，可以帮助工程师快速、高效地完成设计任务。
常见的EDA工具有Cadence、Mentor Graphics、Altium Designer等，它们提供了强大的仿真功能，适用于各种不同类型的电路设计。
3. 嵌入式系统仿真工具嵌入式系统仿真工具主要用于嵌入式系统设计，可以帮助工程师验证系统的功能和性能，减少硬件设计和调试的时间。
常见的嵌入式系统仿真工具有ModelSim、Quartus II等，它们具有强大的仿真和调试功能，能够帮助工程师快速验证系统设计的正确性。
在选择电路仿真工具时，工程师应根据自己的设计需求和预算来进行评估和比较。
以下是一些建议的选择指南：1. 确定设计需求：首先要明确自己的设计需求，包括电路类型、仿真规模、仿真精度等，然后选择功能和性能适合的仿真工具。
如何在Matlab中进行模拟和仿真
如何在Matlab中进行模拟和仿真引言：模拟和仿真是数字化时代不可替代的工具，在众多领域具有广泛的应用。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行各种模拟和仿真分析。
本文将介绍如何在Matlab中进行模拟和仿真，以及一些常用的技巧和注意事项。
一、Matlab中的模拟和仿真工具1. Matlab的基本特性Matlab具有高效的计算能力和友好的用户界面，支持多种数学运算、绘图和数据处理功能。
它提供了丰富的工具箱，可以满足不同领域的模拟和仿真需求。
2. Matlab SimulinkMatlab Simulink是Matlab中的一款强大的系统仿真工具，可用于建立各种复杂的动态系统模型。
通过使用Simulink中的模块和线路连接，可以直观地建立并仿真各种系统，如电路、机械系统、控制系统等。
3. Matlab中的其他工具箱除了Simulink，Matlab还提供了许多其他工具箱，如Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox、Communication Toolbox等，可以用于处理和分析特定领域的信号、控制和通信问题。
这些工具箱提供了丰富的函数和算法，大大简化了模拟和仿真的过程。
二、Matlab模拟和仿真的基本步骤1. 建立模型在进行模拟和仿真之前，首先需要明确模型的目标和要求。
然后，根据模型的特点和公式，使用Matlab提供的函数和工具箱，建立相应的数学模型。
可以根据需要将模型分为多个子系统，以便更好地组织和管理模型。
2. 参数设置模型建立完成后，需要设置各个参数的数值。
这些参数可能包括模型的物理特性、控制参数等。
根据具体情况，可以通过手工输入、数据拟合或对已有数据的分析来确定参数的取值。
3. 运行仿真参数设置完成后，即可运行仿真。
Matlab提供了多种仿真方法，如连续仿真、离散仿真、Monte Carlo仿真等。
五款信号完整性仿真工具介绍
现在的高速电路设计已经达到GHz的水平，高速PCB设计要求从三维设计理论出发对过孔、封装和布线进行综合设计来解决信号完整性问题。
高速PCB设计要求中国工程师必须具备电磁场的理论基础，必须懂得利用麦克斯韦尔方程来分析PCB设计过程中遇到的电磁场问题。
目前，Ansoft公司的仿真工具能够从三维场求解的角度出发，对PCB设计的信号完整性问题进行动态仿真。
(一)Ansoft公司的仿真工具现在的高速电路设计已经达到GHz的水平，高速PCB设计要求从三维设计理论出发对过孔、封装和布线进行综合设计来解决信号完整性问题。
高速PCB设计要求中国工程师必须具备电磁场的理论基础，必须懂得利用麦克斯韦尔方程来分析PCB设计过程中遇到的电磁场问题。
目前，Ansoft公司的仿真工具能够从三维场求解的角度出发，对PCB设计的信号完整性问题进行动态仿真。
Ansoft的信号完整性工具采用一个仿真可解决全部设计问题：SIwave是一种创新的工具，它尤其适于解决现在高速PCB和复杂IC封装中普遍存在的电源输送和信号完整性问题。
该工具采用基于混合、全波及有限元技术的新颖方法，它允许工程师们特性化同步开关噪声、电源散射和地散射、谐振、反射以及引线条和电源/地平面之间的耦合。
该工具采用一个仿真方案解决整个设计问题，缩短了设计时间。
它可分析复杂的线路设计，该设计由多重、任意形状的电源和接地层，以及任何数量的过孔和信号引线条构成。
仿真结果采用先进的3D图形方式显示，它还可产生等效电路模型，使商业用户能够长期采用全波技术，而不必一定使用专有仿真器。
(二)SPECCTRAQuestCadence的工具采用Sun的电源层分析模块：Cadence Design Systems的SpecctraQuest PCB信号完整性套件中的电源完整性模块据称能让工程师在高速PCB设计中更好地控制电源层分析和共模EMI。
该产品是由一份与Sun Microsystems公司签署的开发协议而来的，Sun最初研制该项技术是为了解决母板上的电源问题。
仿真模型设计与分析的软件工具指南
仿真模型设计与分析的软件工具指南为了提高产品质量和效率，仿真模型设计与分析成为了现代工程领域的重要手段。
通过使用专业的仿真软件工具，工程师可以模拟和分析各种系统，以评估性能、优化设计和预测结果。
本文将介绍几种常用的仿真模型设计与分析软件工具，包括ANSYS、MATLAB、SolidWorks以及Simulink。
1. ANSYSANSYS是一种广泛应用于多个工程领域的有限元分析软件。
它具有强大的建模和分析能力，可用于结构分析、流体力学分析、热分析等。
ANSYS提供了丰富的功能模块，使得用户可以根据实际需求进行模型设计与分析。
使用ANSYS，工程师可以快速创建复杂的几何模型并进行各种物理场仿真，从而优化产品设计和验证设计方案的可行性。
2. MATLABMATLAB是一种高级数值计算和可视化环境，广泛使用于科学和工程计算领域。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，用于建立数学模型、进行数据分析和可视化。
对于仿真模型设计与分析，MATLAB可以通过建立数学模型来评估和优化系统性能。
此外，MATLAB还具有强大的仿真和试验数据处理功能，使得用户可以在一个平台上完成整个仿真流程。
3. SolidWorks作为一款流行的三维计算机辅助设计（CAD）软件，SolidWorks不仅可以用于设计实体模型，还可以进行仿真模型设计与分析。
SolidWorks提供了专门的仿真模块，可用于虚拟测试产品的性能和可靠性。
工程师可以使用SolidWorks进行结构强度分析、动力学仿真、多物理场仿真等，以验证和优化设计方案。
4. SimulinkSimulink是MATLAB的一个功能强大的扩展工具箱，专门用于建立、仿真和分析动态系统的模型。
Simulink提供了集成的图形化界面，使得用户可以方便地设计和分析控制系统、信号处理系统和通信系统等。
利用Simulink可以实现从系统建模到仿真实验的全过程，帮助工程师更好地理解系统行为和优化系统性能。
几款仿真软件的分析
几款仿真软件的分析仿真软件是一种利用计算机技术模拟真实世界情况的工具，可以对各种系统、过程或行为进行模拟和分析。
在不同领域中，仿真软件都发挥着重要作用，如工业制造、城市规划、交通管理、医疗系统等。
本文将对几款常用的仿真软件进行分析。
1. AnyLogicAnyLogic是一款具有多种仿真方法支持的综合性仿真软件。
它提供离散事件仿真、系统动力学仿真和基于代理的仿真等多种仿真方法，适用于模拟复杂的动态系统。
AnyLogic具有用户友好的建模工具，可以通过图形化界面和多种编程语言进行建模和分析。
它还具有可视化效果好、可扩展性强等特点，在工业、物流、城市规划等领域得到广泛应用。
2. ArenaArena是一款专注于离散事件仿真的软件，由Rockwell Automation 公司开发。
它提供了直观的建模界面和大量的仿真组件，使用户可以轻松地构建和分析复杂的离散事件模型。
Arena具有强大的统计功能，可以对仿真结果进行详细的分析和优化。
它适用于制造业、服务业、供应链管理等领域，在生产线优化、物流规划等方面发挥重要作用。
3. SimioSimio是一款集离散事件仿真和系统动力学仿真于一体的综合性仿真软件。
它具有灵活的建模工具和强大的仿真能力，可以帮助用户快速构建复杂的模型并进行分析。
Simio还具有可视化效果好、可嵌入其他系统等特点，使其在物流规划、运营管理、供应链优化等领域具有广泛应用。
4. Solidworks SimulationSolidworks Simulation是一款基于有限元（FEA）分析的仿真软件，由达索系统公司开发。
它可以对结构、流体、热分析等进行模拟和分析，可用于设计验证、产品优化等方面。
Solidworks Simulation具有强大的建模和网格生成功能，能够处理复杂的几何形状和边界条件。
它还可以与Solidworks CAD软件无缝集成，使工程师能够在同一个环境下进行建模和仿真。
几种常用的仿真工具
几种常用的仿真工具 em-plante automod witness flexsim几种常用的仿真工具1）eM-PlanteeM-Plant是Tecnomatix公司一个生产过程仿真软件系统，可以对各种规模的工厂和生产线，包括大规模的跨国企业，建模、仿真和优化生产系统，分析和优化生产布局、资源利用率、产能和效率、物流和供需链，以便于承接不同大小的订单与混和产品的生产。
它使用面向对象的技术和可以自定义的目标库来创建具有良好结构的层次化仿真模型，这种模型包括供应链、生产资源、控制策略、生产过程、商务过程。
用户通过扩展的分析工具、统计数据和图表来评估不同的解决方案并在生产计划的早期阶段做出迅速而可靠的决策。
主要特点：可裁剪工厂模块；与CAD、CAPE、ERP和数据库系统实时通讯和集成；客户化用户接口；使用遗传算法(genetic algorithms)对系统参数进行自动优化；适合于专用加工应用如白车身车间、喷漆车间、工作车间的应用对象库；在面向对象的用户环境中建立、更新和维护模型；可重复使用的工程模型。
2）AutomodAutomod是目前市面上比较成熟的三维物流仿真工具。
主要包括了三大模块：AutoMod、AutoStat和AutoView。
AutoMod模块提供给用户一系列的物流系统模块来仿真现实世界中的物流自动化系统。
主要包括输送机模块（辊道、链式），自动化存取系统（立体仓库、堆垛机），基于路径的移动设备（AGV 等），起重机模块等。
AutoStat模块为仿真项目提供增强的统计分析工具，由用户定义测量和实验的标准，自动在AutoMod的模型上执行统计分析。
主要特点：基于发展策略运算法则的最优化分析，用户为得到更好的模型来定义输出审核，多CPU并行计算等；AutoView可以允许用户通过AutoMod模型定义场景和摄像机的移动，产生高质量的AVI格式的动画；用户可以缩放或者平移视图，或使摄像机跟踪一个物体的移动，如叉车或托盘的运动；AutoView可以提供动态的场景描述和灵活的显示方式。
simulink建模及动态仿真的一些实验步骤
simulink建模及动态仿真的一些实验步骤Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，可以用于动态系统建模、仿真和分析。
以下是一些Simulink建模及动态仿真的实验步骤：启动Simulink：首先，需要打开MATLAB，然后在MATLAB 的命令窗口中输入“simulink”命令，或者点击工具栏中的Simulink 图标来启动Simulink。
新建模型：在Simulink的启动界面中，可以选择“Blank Model”来新建一个空白的模型。
也可以选择其他预设的模型模板来开始建模。
构建系统模型：在新建的模型窗口中，可以通过从Simulink 的模块库中拖拽模块到模型窗口中来构建系统模型。
模块库中包含了各种类型的模块，如源模块、接收模块、处理模块等。
将这些模块按照系统的结构和功能连接起来，形成一个完整的系统模型。
设置模块参数：对于模型中的每个模块，都可以双击打开其参数设置对话框，设置其参数和初始条件。
这些参数和初始条件将决定模块在仿真中的行为。
设置仿真参数：在模型窗口的工具栏中，可以点击“Simulation”->“Model Configuration Parameters”来打开仿真参数设置对话框。
在这个对话框中，可以设置仿真的起始和结束时间、仿真步长、求解器类型等参数。
开始仿真：完成以上步骤后，可以点击模型窗口工具栏中的“Run”按钮来开始仿真。
在仿真过程中，可以实时观察模型中各个模块的状态和输出。
分析结果：仿真结束后，可以使用Simulink提供的各种分析工具来分析仿真结果。
例如，可以使用示波器模块来显示仿真过程中某个模块的输出波形，也可以使用MATLAB的工作空间来查看和处理仿真数据。
以上步骤是一个基本的Simulink建模和动态仿真的过程。
在实际使用中，可能还需要根据具体的需求和系统特点进行一些额外的设置和调整。
几款仿真软件的分析
几款仿真软件的分析近年来，随着科技的快速发展，仿真软件逐渐成为各行各业中不可或缺的工具。
仿真软件能够通过建模、仿真、分析等功能，帮助用户预测和优化系统的性能，并提供决策支持。
本文将对几款常用的仿真软件进行分析，包括MATLAB/Simulink、Arena、ANSYS和SolidWorks。
MATLAB/Simulink是一款功能强大的仿真软件，广泛应用于工程和科学领域。
它的优势在于具备良好的可视化界面、强大的计算能力和灵活性。
Matlab主要用于数值计算和数学分析，而Simulink则适用于系统建模和仿真。
该软件支持多种编程语言，包括C、C++和Java等，可以实现多种功能，如滤波、控制算法和图像处理等。
Simulink拥有丰富的模块库，用户可以选择合适的模块进行系统建模，包括控制系统、信号处理、通信系统等。
此外，MATLAB/Simulink还有很多工具箱，如机器学习工具箱、神经网络工具箱等，可以进一步扩展其功能。
ANSYS是一家知名的工程仿真解决方案提供商，其软件被广泛应用于结构力学、流体力学、电磁场等领域。
ANSYS的优势在于强大的分析能力和精确的模拟结果。
它能够对复杂的工程问题进行建模和仿真，预测系统的性能和行为。
ANSYS提供了多种建模功能，如有限元分析、流体力学分析、热力学分析等，可以满足用户对不同领域的仿真需求。
该软件还支持多物理场耦合仿真，用户可以同时考虑结构力学、热传导和流动等多个因素。
此外，ANSYS还有丰富的后处理工具和优化算法，可以帮助用户分析仿真结果和优化设计。
SolidWorks是一款广泛应用于机械工程和产品设计领域的三维CAD软件。
它的优点在于集成了建模、装配和仿真等功能，用户可以在同一个平台上完成整个设计流程。
SolidWorks具有直观的用户界面和丰富的建模工具，可以帮助用户快速创建复杂的三维模型。
此外，该软件还提供了动力学仿真和结构分析的功能，用户可以通过添加运动学约束和加载条件来模拟系统的行为。
几款电路仿真软件的对比分析
几款电路仿真软件的对比分析电路仿真软件是电子工程师进行电路设计和验证的重要工具，它可以帮助电子工程师模拟和分析电路的性能，从而提高设计的效率和准确性。
常见的电路仿真软件有Cadence OrCAD、Ansys Simplorer、LTspice、Multisim等。
本文将对这几款电路仿真软件进行对比分析。
首先，我们来看Cadence OrCAD。
OrCAD是一套非常受欢迎的电路设计与仿真工具，它提供了完整的电路设计流程，包括原理图绘制、模拟仿真、PCB设计和布局等。
OrCAD的仿真功能强大，支持SPICE模型和大量的库元件，用户可以通过仿真分析电路的性能，比如频率响应、电流电压波形等。
此外，OrCAD的界面友好，使用起来比较简单，并且有丰富的学习资源和社区支持。
接下来是Ansys Simplorer。
Simplorer是Ansys公司推出的一款专业的多领域系统级仿真工具，它能够对多个物理领域进行耦合仿真，包括电气、机械、流体等。
Simplorer具备高级建模和仿真功能，可以模拟和分析复杂的系统级电路，并提供详细的高级统计和优化分析。
此外，Simplorer还支持基于脚本的自动化仿真和批量仿真，帮助用户快速完成复杂系统级电路的验证。
再来看LTspice。
LTspice是一款免费的电路仿真软件，由Linear Technology（现已被ADI收购）开发。
尽管LTspice的功能相对较简单，但它仍然被广泛使用，特别适用于设计一些简单的模拟电路和开关电源等。
LTspice提供了易于使用的界面和快速的仿真速度，用户能够快速通过仿真来验证其设计方案。
此外，LTspice还内置了大量的元件模型，支持自定义元件模型和参数设置。
最后是Multisim。
Multisim是国际仪器（NI）公司的一款知名电路仿真软件，是一种面向教育和研究的工具。
Multisim提供了强大的电路仿真能力，支持基于SPICE的模型，并且具有完整的元件库。
几种常用的仿真工具
几种常用的仿真工具 em-plante automod witness flexsim几种常用的仿真工具1）eM-PlanteeM-Plant是Tecnomatix公司一个生产过程仿真软件系统，可以对各种规模的工厂和生产线，包括大规模的跨国企业，建模、仿真和优化生产系统，分析和优化生产布局、资源利用率、产能和效率、物流和供需链，以便于承接不同大小的订单与混和产品的生产。
它使用面向对象的技术和可以自定义的目标库来创建具有良好结构的层次化仿真模型，这种模型包括供应链、生产资源、控制策略、生产过程、商务过程。
用户通过扩展的分析工具、统计数据和图表来评估不同的解决方案并在生产计划的早期阶段做出迅速而可靠的决策。
主要特点：可裁剪工厂模块；与CAD、CAPE、ERP和数据库系统实时通讯和集成；客户化用户接口；使用遗传算法(genetic algorithms)对系统参数进行自动优化；适合于专用加工应用如白车身车间、喷漆车间、工作车间的应用对象库；在面向对象的用户环境中建立、更新和维护模型；可重复使用的工程模型。
2）AutomodAutomod是目前市面上比较成熟的三维物流仿真工具。
主要包括了三大模块：AutoMod、AutoStat和AutoView。
AutoMod模块提供给用户一系列的物流系统模块来仿真现实世界中的物流自动化系统。
主要包括输送机模块（辊道、链式），自动化存取系统（立体仓库、堆垛机），基于路径的移动设备（AGV等），起重机模块等。
AutoStat模块为仿真项目提供增强的统计分析工具，由用户定义测量和实验的标准，自动在AutoMod的模型上执行统计分析。
主要特点：基于发展策略运算法则的最优化分析，用户为得到更好的模型来定义输出审核，多CPU并行计算等；AutoView可以允许用户通过AutoMod模型定义场景和摄像机的移动，产生高质量的A VI格式的动画；用户可以缩放或者平移视图，或使摄像机跟踪一个物体的移动，如叉车或托盘的运动；AutoView可以提供动态的场景描述和灵活的显示方式。
《网络仿真工具介绍》课件
GNS3
用于模拟和测试复杂网络 环境的图形化网络仿真工 具。
网络仿真工具的使用注意事项
• 选择适合的仿真工具，根据需求和目标来确定使用的工具类型。 • 了解仿真工具的基本原理和使用方法，掌握相关的技术和技巧。 • 准备好仿真实验所需的网络环境和参数配置。 • 对仿真结果进行分析和评估，得出准确的结论和建议。
网络仿真工具的发展趋势包括更多的功能和功能集成，更高的性能和效率， 以及更广泛的应用领域。挑战包括模型和算法的复杂性、资源消耗和用户需 求的多样性。
未来网络仿真工具的研究方向
未来网络仿真工具的研究方向包括更精确的模型和算法、更高效的仿真引擎和更友好的用户界面。
网络仿真工具的应用前景展望
随着互联网的快速发展和全球数字化转型的推进，网络仿真工具的应用前景 非常广阔。它们将在网络设计、优化和安全等领域发挥重要的作用。
网络仿真工具的发展趋势和挑 战
网络仿真工具的作用和意义
网络仿真工具可以帮助人们更好地理解网络系统的行为和性能，并提供优化网络环境的决策依据。它们 可以减少实际测试的成本和时间，提高网络的可靠性和性能。
网络仿真工具的分类和类型
网络仿真工具可以根据功能和用途进行分类。常见的分类包括网络结构仿真 工具、网络流量仿真工具、网络容量仿真工具、网络拓扑仿真工具、网络性 能仿真工具和网络安全仿真工具。
网络仿真工具的基本原理
网络仿真工具基于数学模型和算法，使用随机变量和统计分析来模拟和预测 网络系统的行为和性能。它们可以模拟网络的拓扑结构、传输协议、流量模 式等参数，并生成仿真结果。
常用的网络仿真工具有哪些？
NS-3
开源、高度可定制的网络 仿真工具，用于研究网络 协议和应用程序。
仿真设计包括模态仿真
仿真设计：模态仿真1. 简介模态仿真是一种通过计算机模拟来预测和分析系统的振动特性的方法。
它可以帮助工程师在产品设计的早期阶段就评估和优化系统的振动性能，从而减少开发时间和成本。
本文将介绍模态仿真的基本概念、应用领域以及常用的仿真工具。
2. 模态分析模态分析是模态仿真的核心内容之一。
它通过计算结构或系统在不同频率下的固有振动模式（也称为固有频率）和对应的振型来描述系统的振动特性。
这些固有频率和振型可以提供关于系统强度、稳定性、耐久性等方面的重要信息。
在进行模态分析时，首先需要建立一个数学模型来描述系统或结构物。
这个数学模型通常基于有限元方法，将结构物离散成多个小单元，并通过连接这些单元来建立整个结构物的力学行为方程。
然后，利用求解这些方程得到结构物在不同频率下的响应。
3. 模态分析的应用领域3.1 结构工程模态分析在结构工程中具有广泛的应用。
它可以用于评估建筑物、桥梁、飞机、汽车等结构的振动特性，以及识别和解决潜在的振动问题。
例如，在设计高层建筑时，模态分析可以帮助工程师确定建筑物的固有频率，从而避免与周围环境或风荷载产生共振。
3.2 汽车工程在汽车工程中，模态分析可以用于评估车身和底盘等部件的振动特性，并优化其结构以提高乘坐舒适性和安全性。
通过模态分析，工程师可以确定引起噪声和震动的源头，并采取相应的措施来减少噪声和振动。
3.3 航空航天工程在航空航天工程中，模态分析被广泛应用于飞机、火箭等载具的设计和改进。
通过对飞行器进行模态分析，可以确定其固有频率以及与发动机震动、气流相互作用等相关的振动问题。
这些信息对于改善飞行器的性能和安全性至关重要。
4. 常用的仿真工具4.1 ANSYSANSYS是一款广泛使用的有限元分析软件，提供了强大的模态分析功能。
它可以对各种结构进行振动特性的分析，并提供丰富的后处理功能来可视化和解释仿真结果。
4.2 MSC NastranMSC Nastran是另一款常用的有限元分析软件，也具备强大的模态分析能力。
simscape 介绍
simscape 介绍Simscape是一种功能强大的物理建模和仿真工具，它是MATLAB和Simulink软件套件中的一个重要组成部分。
通过Simscape，用户可以使用物理模型来描述和模拟各种系统，包括机械、电气、热力学、流体力学等。
Simscape的一个重要特点是其基于物理模型的建模方法。
传统的仿真工具主要基于方程，而Simscape基于物理原理。
用户可以通过选择和连接不同的物理组件来构建系统模型，这些组件包括质量、弹簧、阻尼器、电感、电容、电阻等。
用户只需关注系统的物理特性和组件之间的相互作用，而无需编写复杂的方程。
这种基于物理模型的建模方法使得系统的建模和仿真变得更加直观和易于理解。
Simscape还提供了丰富的组件库，涵盖了各种各样的物理系统。
用户可以根据自己的需要选择适当的组件来构建系统模型。
例如，在机械系统中，可以使用质量、弹簧和阻尼器等组件来描述物体的运动行为；在电气系统中，可以使用电感、电容和电阻等组件来描述电路的行为。
这些组件具有不同的参数和特性，用户可以根据实际情况进行设置和调整。
Simscape还支持多领域的联合仿真。
用户可以将不同领域的物理模型连接在一起，实现多领域物理系统的仿真。
例如，可以将机械系统和电气系统连接在一起，实现电动机的仿真，或者将热力学系统和流体力学系统连接在一起，实现热交换器的仿真。
这种多领域的联合仿真使得用户可以更加全面地分析系统的行为和性能。
除了建模和仿真功能，Simscape还提供了丰富的分析工具。
用户可以通过Simscape的分析工具来分析系统的稳态和动态响应，评估系统的性能和稳定性。
Simscape还支持参数优化和系统优化，用户可以通过调整模型参数来优化系统的性能。
Simscape的应用范围非常广泛。
它可以应用于各种工程领域，如机械工程、电气工程、热力学、流体力学等。
例如，在机械工程中，可以使用Simscape来建模和仿真机械系统的运动行为和性能；在电气工程中，可以使用Simscape来建模和仿真电路的行为和性能；在热力学中，可以使用Simscape来建模和仿真热交换器的传热过程；在流体力学中，可以使用Simscape来建模和仿真流体管道的流动行为。
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Simulation of Robotic ManipulatorsLeon ŽlajpahJožef Stefan InstituteJamova 39, 1000 Ljubljana, Slovenialeon.zlajpah@ijs.siAbstract: Simulation is a powerful visualization, planning, and strategic tool in different areas of research and development. The simulation has also a very important role in robotics. In the paper we focus on different tools for the dynamic simulation of robot manipulators, especially on those based on MATLAB/Simulink or using general dynamic engines and graphic languages. We present and compare some tools for the simulation of robot manipulators and their visualization.Keywords: Robotic manipulators, Simulation, Visualization, Dynamic enginesI INTRODUCTION Simulation has been recognized as an important tool since the beginning of the 20th century and robotics as a modern technological branch is no exception. Actually, in robotics simulation plays a very important role, perhaps more important than in many other fields. We present the simulationof dynamics of robotic manipulators, and compare some tools for the simulation of robot manipulators in MATLAB/Simulink. Finally and we give an overview of simulation and visualization tools suitable for the simulation of robot systems using general dynamic engines and graphic languages.II SIMULATIONTOOLS Being able to simulate opens a wide range of options for solving many problems creatively. You can investigate, design, visualize, and test an object or even if it does not exists.A large amount of simulation software is available for robot systems, and it is already being used extensively. Simulation allows us to study the structure, characteristics and the function of a robot system at different levels of details each posing different requirements for the simulation tools.As the complexity of the system under investigation increases the role of the simulation becomes more and more important. Advanced robotic systems are quite complex systems. Hence, the simulation tools can certainly enhance the design, development, and even the operation of robotic systems. Augmenting the simulation with visualization tools and interfaces, one can simulate the operation of the robotic systems in a very realistic way. Depending on the particular application different structural attributes and functional parameters have to be modelled. Therefore, a variety of simulation tools has been developed for the robotic systems which are used in mechanical designof robotic manipulators, design of control systems, off-line programmingsystems, to design and test the robotcells, etc. The majority of the robotsimulation tools focus on the motion ofthe robotic manipulator in differentenvironments. As the motionsimulation has a central role in allsimulation systems they all includekinematic or dynamic models of robotmanipulators.The simulation tools for roboticsystems can be divided into two majorgroups: tools based on generalsimulation systems and special toolsfor robot systems.Tools based on general simulationsystems are usually special modules,libraries or user interfaces whichsimplify the building of robot systemsand environments within these generalsimulation systems. One of theadvantages of such integratedtoolboxes is that they enable you touse other tools available in thesimulation system to perform differenttasks. For example, to design controlsystem, to analyse simulation results,to visualize results, etc. The mostpopular general simulation tools whichare used also for simulation of robotsystems are MATLAB/Simulink,Dymola/Modelica, 20-sim, Mathemati-ca, etc.Special simulation tools for robotscover one or more tasks in roboticslike off-line programming, design ofrobot work cells, kinematic anddynamic analysis, mechanical design.They can be specialized for specialtypes of robots like mobile robots,underwater robots, parallelmechanisms, or they are assigned topredefined robot family.2.1 MATLAB-based Tools MATLAB is definitely one of the mostused platforms for the modelling andsimulation of various systems and it isnot surprising that it has been usedintensively for the simulation ofrobotics systems. Among others themain reason for that are its capabilitiesof solving problems with matrixformulations and easy extensibility. Asan extension to MATLAB, SIMU-LINK adds many features for easiersimulation of dynamic systems, e.q.graphical model and the possibility tosimulate in real-time. Among specialtoolboxes that have been developed forMATLAB we have selected forcomparison the following four:(a) Planar Manipulators Toolbox(PMT) [1] is intended for thesimulation of planar manipulators withrevolute joints and is based onLagrangian formulation. PlanarManipulators Toolbox can be used tostudy kinematics and dynamics, todesign control algorithms, for trajecoryplanning. It enables also real timesimulation. Due to its concept it is verygood tool for education. To gain thetransparency, special blocks have beendeveloped to calculate the kinematicand dynamic models. These blocks arethen used to build the desired model.Figure 1 shows the dynamic modelwhere an external force acts on theend-effector. The block dymodallwhich calculates the system vectorsand matrices x, J, ˙J, H, h and g andthen joint accelerations are calculatedusing Lagrangian equation.(b) SD/FAST [2] can be used toperform analysis and design studies onany mechanical system which can bemodelled as a set of rigid bodies inter-Figure 1Dynamic model (PMT)connected by joints, influenced by forces, driven by prescribed motions, and restricted by constraints. Here thedynamic model is calculated using SD/FAST library which is based on the advanced Kane’s formulation.(Order(n) formulation). Then using the SD/FAST compiler the dynamic model is generated. The simulation of thewhole system is based on PMT. The only difference is that a special S-function is used to interface SD/FASTprocedures and Simulink.(c) The Robotics Toolbox (RT) [3] provides many functions that are required in robotics and addresses areas such as kinematics, dynamics, and trajectory generation. RT is useful for simulation as well as for analysing the results from experiments with real robots, and can be a powerful tool for education. RT is based on a general method of representing the kinematics and dynamics of serial-link manipulators by description matrices.The inverse dynamics is calculatedusing the recursive Newton-Euler formulation. Although it was initiallymeant to be used with MATLAB, itcan be used also with Simulink. Figure2 shows the block scheme of thedynamic model using RoboticsToolbox.(d) SimMechanics (SM) [4] extendsSimulink with the tools for modellingFigure 2Dynamic model (RT)and simulating mechanical systems.With SimMechanics, you can model and simulate mechanical systems with a suite of tools to specify bodies andtheir mass properties, their possible motions, kinematic constraints, and coordinate systems, and to initiate andmeasure body motions. To get a dynamic model of a robot manipulator we have first to build the link model,i.e. to connect link masses with joints as it is shown on Figure 3. All linkmodels are then connected together tothe complete model. Figure 3Model of one link (SM) 2.2 Other General Simulation Tools Similar as in MATLAB the robotsystem can be simulated in Dymolaand Modelica, or 20-sim. Here, theMulti-Body libraries provide 3-dimen-sional mechanical components tomodel rigid multibody systems, suchas robots. The robot system is built byconnecting blocks representing parts ofthe robot like link bodies, joints, actuators, etc. Figure 4 shows the simulation of KUKA robot in Modelica [5] and Figure 5 shows the simulation of a parallel robotmanipulator with 20-sim [6].Figure 4Simulation of a robot with ModelicaFigure 5Simulation of a Tripod with 20-sim 3DMechanics Toolbox2.3 Multibody Dynamic Enginess In the last years new simulation tools have been available based on general engines for the simulation of physics environments [8, 9, 2]. These engines provide libraries for simulating the multi-body dynamics, i.e. the physics of motion of an assembly of constrained or restrained bodies. As such they encompass the behaviour of nearly every object and among them are, of course, also robot manipulators. These dynamic engines have beside the dynamics simulation engine also acollision detection engine. The collision engine is given information about the shape of each body and then it figures out which bodies touch each other and passes the resulting contact point information to the user. The user can then take the proper actions. Building the model of a robot is straightforward. First you have to create all bodies and connect them if desired with proper joints. For example, the 3DOF model can be defined using Open Dynamic Engine (ODE) as shown in Figure 6.// create worldcontactgroup.create (0); world.setGravity (9.81,0,0);dWorldSetCFM (world.id(),1e-5); dPlane plane(space,0,0,1,0); // fixed robot basexbody[0].create(world);xbody[0].setPosition(0,0,SIDE/2);box[0].create(space,SIDE,SIDE,SIDE); box[0].setBody(xbody[0]);bjoint = dJointCreateFixed (world,0); dJointAttach (bjoint,xbody[0],0); dJointSetFixed (bjoint); // robot linksfor (i=1; i<=NUM; i++) { xbody[i].create(world);xbody[i].setPosition(0,(i-0.5)*LENG,(i+0.5)*SIDE); m.setBox(1,SIDE,LENG,SIDE); m.adjust(MASS);xbody[i].setMass(&m);box[i].create(space,SIDE,LENG,SIDE); box[i].setBody(xbody[i]); }// robot jointsfor (i=0; i<NUM; i++) { joint[i].create(world);joint[i].attach(xbody[i],xbody[i+1]);joint[i].setAnchor(0,(i)*LENG,(i+1)*SIDE); joint[i].setAxis(0,0,1);}Figure 63R planar manipulator simulated with ODEUnfortunately, most of dynamics engines do not support functionality necessary to include robot models in the control algorithms. Advanced control algorithms including robot models include Jacobian matrices, inertia matrices, gravity forces, etc., and they are not explicitly defined. The user can use some implicit algorithms or other tools to get this parameters. The dynamic simulation of multibody systems becomes very important when introducing robotics into human environments [10, 11, 12], where the success will not depend only on the capabilities of the real robots but also on the simulation of such systems. For example, in applications like virtual prototyping, teleoperation, training, collaborative work, and games, physical models are simulated and interacted with both human usersand robots.Figure 7A force-closure grasp of the mug using the DLRhandFor example, the dynamics engine within a robotic grasping simulator known as GraspIt! [13] computes the motions of a group of connected robot elements, such as an arm and a hand, under the influence of controlled motor forces, joint constraint forces, contact forces and external forces. This allows users to dynamically simulate an entire grasping task, as well as test custom robot control algorithms. Fig. 12 shows how a robot hand can grasp a mug. In this example, all contacts between the fingers and the mug and related forces are analysed.III COMPARISONFor comparison reasons we have simulated only the dynamics, without any task controller. In all four cases it has been very easy to build the robot system. One of the differences is that special toolboxes for robots have predefined more specific functions and blocks as the general toolboxes and the other is the execution time. In Fig. 5 we give the execution time for the dynamic model for all four approaches. First we can see that SD/FAST is significantly faster than other and is increasing more slowly versus the degrees-of freedom than other. Next, Planar Manipulators Toolbox is fast for small number of degrees-of-freedom and the execution time increases fast with the number of degrees-of-freedom. The Robotics Toolbox is relatively fast as long as we use only the inverse dynamics. Otherwise, e.g. for the calculation of the Jacobian matrix, it is significantly slower, because the calculation is based on M-functions.ConclusionWe have presented that the simulationis widely used in robotics Actually, advanced robot systems require sophisticated simulation tools which can model accurately enough the physical world at sufficient speed and allow user interaction. New challengesin the simulation of robotic systems are multi-body dynamics that computes robot and object motionsunder the influence of external forces, fast collision detection and contact determination, realistic visualization of the robot and environment, and haptic interaction. Advanced simulation tools are the foundation for the design of sophisticated robot systems, for the application of robots in complex environments and for the development of new control strategies and algorithms. The simulation being once a tool for the analysis of a robot system and task planning has become an open platform for developing new robot systems. In the end, I believe simulation in robotics has reached a very important role and by using different simulation software, the current and future capabilities of complex robotic systems can besignificantly improved.Figure 8Calculation time of a dynamic model of 3Rplanar robot manipulator References[1]L. Žlajpah: Integrated environ-ment for modelling, simulationand control design for roboticmanipulators. J. of Intelligent.and Robotic Systems, 32(2):219-234, 2001[2]Symblic Dynamics, Inc. SD/FASTUser’s Manual, 1994 [3]P. I. Corke: A Robotics Toolboxfor MATLAB. IEEE Robotics &Automation Magazine, 3(1):24-32, 1996[4]The Mathworks. SimMechanics,User’s Guide, 2005[5]Kazi, G. Merk: Experience withRealSim for Robot Applications.Technical report, KUKA RoboterGmbH, 2002[6]20-sim, Controllab Products,/[7]J. F. Nethery, M. W. Spong:Robotica: a Mathematica packagefor robot analysis. IEEE Robotics& Automation Magazine, 1(1),1994[8]Open Dynamics Engine,/ode.html[9]Newton Game Dynamics,/[10]O. Khatib, O. Brock, K.-S.Chang, F. Conti, D. Ruspini:Human-Centered Robotics andInteractive Haptic Simulation. Int.Journal of Robotic Research,23(2):167-178, 2002[11]A. T. Miller, H. I. Christensen:Implementation of multi-rigid-body dynamics within a roboticgrasping simulator. In Proc. IEEEInt. Conf. on Robotics andAutomation, pages 2262-2268,Taipei, Taiwan, 2003[12]J. Go, B. Browning, M. Veloso:Accurate and flexible simulationfor dynamic, vision-centricrobots. In Proceedings ofInternational Joint Conference onAutonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS’04), 2004 [13]A. Miller and P. K. Allen:Graspit!: A versatile simulator forrobotic grasping. IEEE Roboticsand Automation Magazine,11(4):110-122, Dec 2004。