定性仿真综述解析
《2024年系统动力学简介及其相关软件综述》范文
《系统动力学简介及其相关软件综述》篇一一、系统动力学简介系统动力学（System Dynamics）是一种定性与定量相结合的计算机仿真技术，旨在分析和研究复杂系统的行为模式和动态演化过程。
该方法基于系统思考的理念，通过对系统内部各要素及其相互关系的建模和模拟，探索系统行为的本质规律，从而为决策者提供科学的决策依据。
系统动力学主要应用于管理、经济、社会、生态等多个领域，特别适用于解决那些具有复杂结构、相互依赖和反馈机制的动态问题。
其核心思想是利用计算机仿真技术，将复杂的系统分解为若干个相互关联的子系统，通过建立因果关系和反馈机制，揭示系统内部各要素之间的相互作用和影响。
二、系统动力学软件综述随着系统动力学理论的发展和应用，越来越多的软件工具被开发出来，以支持系统动力学的建模和仿真过程。
下面将介绍几款常用的系统动力学软件。
1. Vensim软件Vensim是一款功能强大的系统动力学建模软件，具有友好的用户界面和丰富的建模工具。
它支持多层次、多变量的复杂系统建模，提供了丰富的函数库和符号库，方便用户建立复杂的因果关系和反馈机制。
此外，Vensim还支持模型的敏感性分析和政策模拟，可以帮助决策者了解不同政策对系统行为的影响。
2. Stella软件Stella是一款专门用于教育目的的系统动力学软件，适合初学者使用。
它提供了简单的建模工具和友好的用户界面，可以帮助用户快速了解系统动力学的原理和方法。
虽然Stella的功能相对简单，但它对于初学者来说是一个很好的入门工具。
3. AnyLogic软件AnyLogic是一款集成了多种建模方法的综合性仿真软件，其中包括系统动力学建模。
它具有强大的建模功能和灵活的仿真引擎，支持多种类型的模型构建和分析。
AnyLogic还提供了丰富的可视化工具和交互式界面，方便用户进行模型的演示和交流。
4. 其他软件除了。
数学建模定性分析方法解析
定性研究数据采集定量研究往往具有足够样本量支持，丰富的统计分析技术，可以得出具有一定代表性的结论，但对于某个问题消费者为何如此回答，其所给解释是否是其真实想法，这样的问题便显得有些束手无策了。
相对而言，定性技术对数理性的要求低一些，但对消费者动机的深层挖掘要求却更高，更具针对性，因而与定量研究形成互补。
常规定性研究的方法主要是个别深度访谈与座谈会访谈。
其中深度访谈是深层次地挖掘个体的表现特征与背后的原因，而座谈会是利用几个人一起进行头脑风暴（brainstorming）的优势，相互激发、相互启迪，从而挖掘出深层次的原因。
座谈会（FDG）座谈会的成功依赖于两个系统，一个是主持人培训系统，一个是被访者约访系统。
华通现代建立起专职主持人与研究员水平主持人两个体系。
一方面保持几个专职主持人，以利于他们不断提高公司在座谈会主持方面的技术水平，适应一些难度非常大的主持项目；另一方面又更鼓励一部分研究人员掌握主持技巧，完成常规项目中必须的座谈会需求。
专职主持人的特点是主持技巧水平较高，缺点是研究设计、分析能力弱。
必须要研究人员与主持人的高度配合才能够拿出高水平的研究报告。
研究员水平的主持人对于一些特别复杂的技巧没有专职主持人那么强，但由于自己完全参与项目设计、数据分析、报告撰写等过程，容易对消费者有特别深入的理解、对数据的理解也会有独到的方面，比较容易出好的研究报告。
深层访谈（In-depth Interview）深访是一种无结构的、直接的、一对一的访问，在访问过程中，由掌握高级访谈技巧的调查员对调查对象进行深入的访谈，用以揭示对某一问题的潜在动机、态度和情感，此方法最适合于做探测性调查。
深层访谈的优点是更能深入地了解被调查者的内心想法和态度；便于对一些保密性、敏感性问题进行调查；能够自由地交换信息，常常会取得一些意外的资料。
缺点是调查的无结构性使得这种方法首调查员自身素质高低的影响很大；深层访谈结果的数据常难以解释和分析；这种访问的时间长，需要的经费较多，使该法在实际应用中受到一定的限制。
仿真概念归纳总结
仿真概念归纳总结近年来，仿真技术在各个领域中得到了广泛应用，成为解决实际问题、预测结果和培训等方面的重要工具。
本文将对仿真概念进行归纳总结，从定义、分类到应用领域等方面进行探讨。
一、仿真概念定义仿真是指利用计算机模拟真实世界过程、系统或行为的过程。
它通过建立模型并对模型进行计算，以求得关于真实世界的有用信息。
仿真技术以模拟实验的方式，通过模型的演化和结果的观察，在模型中模拟和分析实际系统的运行，并据以进行决策。
二、仿真分类1. 离散事件仿真（DES）离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法，它以离散事件为时间推进单位，模拟系统中的离散事件及其之间的发生、处理和发展关系。
这种仿真方法适用于涉及到系统内离散事件交互和非持续性系统行为的问题，如排队、交通流、生产流程等。
2. 连续仿真连续仿真是一种通过对仿真对象的状态进行连续变化而推进仿真时间的方法。
这种仿真方法适用于涉及到系统内连续状态变化和持续性系统行为的问题，如物理模型、流体力学等。
3. 混合仿真混合仿真是离散事件仿真和连续仿真的结合体，将两种仿真方法结合起来，以更好地模拟复杂系统。
这种仿真方法适用于既涉及到离散事件交互，又涉及到连续状态变化的问题，如交通系统、航空系统等。
三、仿真应用领域1. 工业制造仿真在工业制造中的应用非常广泛，可以对生产线、物料流动、装配过程等进行建模和仿真，以优化生产效率、降低成本、提高产品质量。
2. 交通运输仿真技术在交通运输领域的应用可以模拟交通流量、道路网络、交通信号等，以实现交通拥堵预测、交通规划优化和交通管理等目标。
3. 医疗领域仿真可以用于医疗培训和手术模拟，使医生和护士能够在虚拟环境中进行实践，提高医疗技术和减少医疗事故。
4. 军事训练仿真技术在军事训练中的应用可以模拟战场环境、交战双方、武器系统等，提供真实的虚拟训练环境，以提高军事人员的战斗能力和决策水平。
5. 城市规划仿真可以对城市的建筑、交通、人口等进行精确建模和仿真，以帮助城市规划者分析城市发展策略、优化城市布局和改善城市运行。
定性仿真理论及其应用
定性仿真理论及其应用定性仿真是一种基于规则和假设的仿真方法，用于模拟和分析非线性动态系统。
它通过描述系统的行为、相互作用和环境条件，以及基于这些描述进行模拟运行，从而帮助研究人员理解系统的复杂性和特征。
定性仿真在许多领域都有广泛的应用，包括社会科学、管理科学、生态学和经济学等。
本文将从理论和应用两个方面，对定性仿真进行详细讨论。
一、定性仿真的理论1. 系统描述：定性仿真首先需要对系统进行描述，包括系统的组成部分、相互作用和环境条件等。
这些描述可以用自然语言、概念图和数学模型等形式表示，以便于后续模拟。
2. 规则和假设：定性仿真基于一系列规则和假设，用于描述系统的行为和相互作用。
这些规则和假设可以基于实际观测、经验判断或领域专家的知识，在模拟过程中起到指导作用。
3. 模拟运行：定性仿真通过在计算机上模拟运行系统的规则和假设，来模拟系统的行为和特性。
模拟过程中，系统的状态和变化可以实时记录和观察，以便进行后续的分析和推断。
4. 分析和推断：定性仿真可以通过对模拟结果的分析和推断，来研究系统的复杂性和特征。
研究人员可以观察系统在不同条件下的行为和变化，从而深入理解系统的内在机制和规律。
二、定性仿真的应用1. 社会科学：定性仿真可以帮助研究人员模拟社会系统的行为和演化。
例如，在研究社会网络时，定性仿真可以模拟个体之间的相互作用和信息传播，从而揭示网络结构的形成和演变机制。
2. 管理科学：定性仿真可以用于管理决策和组织设计等领域。
例如，在研究供应链管理时，定性仿真可以模拟供应链中的各个环节和参与者，从而优化供应链的效率和响应能力。
3. 生态学：定性仿真可以帮助研究人员模拟生态系统的演化和稳定性。
例如，在研究生物多样性时，定性仿真可以模拟物种之间的相互作用和竞争关系，从而预测生态系统的演化趋势和稳定状态。
4. 经济学：定性仿真可以应用于经济系统的建模和分析。
例如，在研究市场竞争时，定性仿真可以模拟不同市场参与者的决策和策略选择，从而研究市场的均衡和不稳定性。
定性仿真理论及运用诠释
定性仿真理论及运用诠释
定性仿真理论是指通过模拟系统的行为和特征，以了解和探索系统的动态演变和复杂性的一种方法。
它主要通过建立系统的概念模型和定性关系，然后使用计算机模拟来展现和验证系统的行为。
定性仿真理论主要包括以下几个方面：
1. 系统建模：定性仿真首先需要对所研究的系统进行建模，即将系统的元素、关系和行为转化为模型的形式。
建模方式可以是概念图、数据流图、状态图等。
2. 定性关系描述：通过建模，可以得到系统元素间的定性关系。
定性关系是指系统元素之间的因果关系、依赖关系以及相互作用等。
定性关系的描述可以使用语言描述或者形式化描述。
3. 计算机模拟：定性仿真的核心是使用计算机模拟系统的行为。
通过设定模型中的参数和初始状态，可以模拟出系统在不同条件下的演化过程。
计算机模拟可以基于离散事件模型、连续时间模型或混合模型等。
4. 结果分析：通过计算机模拟得到的仿真数据，可以对系统的行为和特征进行分析。
可以从系统整体的角度，也可以从系统元素的角度进行分析。
分析的目的是为了了解系统的稳定性、敏感性、演变趋势等。
定性仿真理论的运用可以涉及多个领域，如社会科学、管理科学、生态学等。
在社会科学中，可以用定性仿真来研究社会系统的演化、决策过程、资源分配等问题。
在管理科学中，可以使用定性仿真来模拟企业的运作、市场竞争等情景。
在生态学中，可以使用定性仿真来研究生态系统的动态演化、物种互动等问题。
总之，定性仿真理论通过模拟系统的行为和特征，可以帮助人们理解系统的复杂性和演化规律，为决策和政策制定提供支持。
定性仿真综述(1)解析
定性仿真综述(1)摘要：本文首先介绍了定性仿真的产生背景及理论发展状况，然后说明了定性仿真在各领域的应用情况，最后对定性仿真的发展方向进行了探讨。
关键词：定性仿真，定性模型1 定性仿真的产生与理论现状定性仿真(Qualitative Simulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。
定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。
相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。
定性仿真的研究中，美国学者起步较早。
70年代后期，美国XEROX实验室的John de Kleer 和Seely Brown 在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。
很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。
1983年，John de Kleer 和Seely Brown发表了有关定性仿真的第一篇论文A Qualitative Physics Based On Confluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。
美国麻省理工学院的Kenneth D. Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的Benjamin Kuipers在Qualitative Simul ation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。
1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。
基于定性推理的故障诊断综述
基于定性推理的故障诊断综述0 引言国外故障诊断技术的研究已有近40年历史。
早在20世纪60年代末，美国宇航局（NASA）创导成立了美国机械故障预防小组。
以后，各国政府机构和公司广泛成立组织，召开会议，开展研究工作；20世纪70年代末，由于电子测量技术和频谱分析技术的应用，故障诊断技术开始进入实际应用阶段；到了20世纪80年代中期，随着传感器技术、信号处理技术以及计算机技术的发展，现代故障诊断与预测技术逐步形成并发展起来；至20世纪80年代中期以后，机械设备的大型化、复杂化以及连续高速运行的需要，单靠信号处理和人工分析判断已难以实现在线的精确诊断。
1 故障诊断方法故障诊断就是寻找故障原因的过程，包括对各种检测、测量得到的信息进行监视、分析和判别，并结合系统特性及历史数据对系统工作状态给出分析、评价的过程。
故障检测与诊断技术为提高复杂系统的可靠性开辟了一条新的途径，是解决系统的可靠性、安全性、提供科学决策的关键技术之一。
按照通行的分类方法，故障诊断方法可以分为基于数据驱动的方法、基于数学模型的方法、基于知识的方法等三种类型。
（1）基于数学模型的方法利用观测器或滤波器对系统的状态和参数进行重构，并构成残差序列（或称新息序列），然后采用一些措施来增强残差序列中包含的故障信息，抑制模型误差和扰动等非故障信息，最后通过对残差序列的统计分析来检测出故障的发生并进行故障的识别。
（2）不依赖数学模型的方法除了基于数学模型的方法以外，其它的诊断方法包括基于数据驱动和知识的方法都可认为是不依赖于数学模型的方法，如专家系统故障诊断方法、神经网络故障诊断方法和基于定性推理的方法等。
这些方法种类繁多，每种方法中都有许多分支。
2 定性推理其中基于定性推理诊断设备故障，国内外学者已经进行了详细的研究，并提出了很多方法。
（1）De kleer的envision方法：将每个物理过程视为一个复杂的物理设备（device）由一些部件连接构成，约束条件由连接外的定性方程给出，求解所有可能的行为状态。
定性仿真综述
定性仿真综述【摘要】本文对定性仿真综述进行了全面的探讨。
在我们介绍了定性仿真综述的背景和意义，引发了读者的兴趣。
在详细解释了定性仿真综述的基本概念、发展历程、方法与技术，以及在不同领域的应用案例。
同时也探讨了定性仿真综述所面临的挑战和未来的发展前景。
在总结了定性仿真综述的价值和启示，同时提出了未来发展的方向。
通过本文的阐述，读者可以全面了解定性仿真综述的重要性，同时也对其未来发展做出了展望。
这将为相关领域的研究者提供重要的参考和启示。
【关键词】定性仿真综述、背景、意义、基本概念、发展历程、方法与技术、应用案例、挑战和前景、价值和启示、未来发展方向1. 引言1.1 定性仿真综述的背景随着科学技术的不断发展，研究领域的复杂性和多样性不断增加，对于定性数据的需求也越来越迫切。
定性仿真综述的背景正是在这样的背景下应运而生的。
通过定性仿真综述，研究者可以更好地理解和解释现象背后的机制和原因，为决策提供更加可靠的依据。
定性仿真综述的背景是在对传统仿真方法的反思和探索中逐渐形成的，其出现为研究者提供了新的思路和方法。
在不断变化的学术环境中，定性仿真综述的背景将继续推动其在各领域的应用和发展，并为研究者带来更多的启示和创新。
1.2 定性仿真综述的意义定性仿真综述的意义在于通过系统的总结和评估，揭示出定性仿真的内在规律和特点，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
定性仿真综述可以帮助研究人员深入了解定性仿真的基本概念和方法，促进学术界对定性仿真的认识和推广。
定性仿真综述还可以为决策者提供决策依据，帮助他们更好地理解和应用定性仿真技术，提高决策的科学性和准确性。
定性仿真综述也可以为相关行业和企业提供参考，帮助他们更好地应对市场竞争和风险挑战。
定性仿真综述的意义在于为相关领域的发展提供理论和实践支持，推动定性仿真技术的应用和发展，促进社会经济的可持续发展。
2. 正文2.1 定性仿真综述的基本概念定性仿真是指利用概念性建模、控制和评估来解释各种现象的过程。
仿真算法知识点总结图解
仿真算法知识点总结图解一、仿真算法的基本原理1.1 仿真概念仿真是指通过模拟实际系统的运行过程来预测系统性能、评估方案、优化设计等的一种方法。
仿真可以用于模拟现实世界中的各种系统，如物理系统、信息系统、经济系统等。
1.2 仿真模型仿真模型是对实际系统的简化描述，它包括系统的结构、行为规则、参数等信息。
通过建立仿真模型，我们可以在计算机上进行模拟实验，以探索系统的性能、行为特征和优化方案。
1.3 仿真算法的分类根据系统类型和仿真目的的不同，仿真算法可以分为连续系统仿真算法和离散系统仿真算法。
连续系统仿真算法适用于连续变量的系统，如物理系统和控制系统；离散系统仿真算法适用于离散事件的系统，如排队系统和生产系统。
1.4 仿真算法的基本步骤仿真算法的基本步骤包括建模、验证、实验设计、模拟运行和结果分析等。
建模是仿真算法的核心，它涉及到系统结构的抽象化、参数的设定、规则的定义等。
验证是指通过比较仿真结果与实际观测数据的一致性来检验仿真模型的有效性。
实验设计是指设计合理的仿真实验以获取有用的信息。
模拟运行是指在计算机上运行仿真模型进行试验。
结果分析是指对仿真结果进行统计分析和评价。
1.5 仿真算法的评价指标仿真算法的评价指标包括仿真精度、仿真效率和仿真可信度等。
仿真精度是指仿真结果与实际观测数据的一致程度；仿真效率是指仿真模型的计算速度和资源消耗；仿真可信度是指仿真结果的合理性和可靠性。
二、连续系统仿真算法2.1 连续系统方程的数值解法连续系统方程通常是由微分方程或偏微分方程描述的，为了在计算机上进行仿真，需要采用数值解法对这些方程进行离散化处理。
常用的数值解法包括欧拉法、梯形法、四阶龙格-库塔法等。
2.2 连续系统仿真的模拟程序设计连续系统仿真的模拟程序通常包括系统方程的离散化模型、时间步长控制、数值解法的选择、边界条件处理等内容。
设计一个高效、稳定的连续系统仿真程序是非常具有挑战性的。
2.3 连续系统仿真的优化方法针对连续系统仿真的高维度、非线性等特点，通常需要采用一些优化方法来提高仿真效率和精度。
仿真项目知识点总结
仿真项目知识点总结一、概念和基础知识1. 仿真的定义仿真是利用计算机技术模拟和重现实际系统的行为和特性的过程，以便用来分析、设计和测试系统。
它是一种模拟实际系统行为的一种方法，通过构建模型、运行模拟实验来研究和预测系统的性能和行为。
2. 仿真的分类仿真可以根据模拟对象的不同分为连续系统仿真和离散系统仿真两种。
连续系统仿真主要是以微分方程来描述系统的运行机制，例如控制系统、电路系统等；离散系统仿真则是以差分方程或状态转移方程来描述系统的运行机制，如生产系统、交通系统等。
3. 仿真的基本要素仿真的基本要素包括仿真模型、仿真实验、仿真软件和仿真结果分析。
仿真模型是对实际系统行为和特性的抽象描述，仿真实验是利用仿真模型进行实际的模拟和测试，仿真软件是用来构建和运行仿真模型的工具，仿真结果分析则是对仿真实验结果的定量和定性分析。
4. 仿真的应用领域仿真在航空航天、军事、医疗、交通、环境、金融等领域都有广泛的应用。
通过仿真可以为决策提供依据，优化系统设计，减少试验成本和风险，提高工作效率等。
二、仿真建模与仿真软件1. 仿真模型的建立建立仿真模型是仿真项目的第一步，它是对实际系统行为和特性的抽象描述。
仿真模型可以是基于物理规律、数学建模、经验模型等方式建立的，在建立仿真模型时需要考虑系统的复杂性、实时性、计算成本等因素。
2. 仿真软件的选择仿真软件是进行仿真实验的工具，不同的仿真项目需要使用不同的仿真软件。
常见的仿真软件有MATLAB、Simulink、Arena、AnyLogic、Ansys、SolidWorks等，根据具体的仿真需求和仿真对象的特性来选择仿真软件。
3. 仿真模型的验证和验证建立了仿真模型后，需要对其进行验证和验证。
验证是通过与实际系统的比较来验证模型的正确性和准确性，验证是通过不同条件下的实验和测试来验证模型的可靠性和适用性。
4. 仿真建模的技巧在建立仿真模型时，需要考虑模型的简化和精简，尽量减少参数和变量的数量，提高模型的效率和可靠性。
TSDG：一种用于故障诊断的定性仿真方法
第 ３ 卷 第 ９ ２ 期
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图中阈值 ａ 和 ａ 称 为模糊阈值边界 ，ｂ 和 ｂ １ ２ １ ２称为精
确阈值 边界 。“ ＋”、“”和 “ ０ 一”称为确定符号 ； 相应 “ ＋？”
和“ 一？” 表示变照的观测值与标准相比，处在一个不能确定 变量的定性状态值正常与否的灰色区域 ， 则称为非确 定符 号。
中 分 号 Ｔ３１ 圈 类 ： Ｐ９９ ．
Ｔ Ｄ 一种 用于故障诊断 巾国科学技术大学计算机科学与技 术系 ，合肥 ２０ ２ ） ３０ ７
摘 要 ｉ 号定 向 仅应用系统静态症状 ，诊断结果存在冗余。附带 时序信息 的 Ｔ Ｄ 符 Ｓ Ｇ方法 ， 两类阈值 ５缎符 号定向图的基础上 ， 用 在 应 诊断对 象的动 态症状和 历史信息，根据传播故 障信息 的一致路径 ，搜索真正的故障源 。时序信 息限定了故障诊断中的因果关系，消减了渗 断的空间。Ｔ Ｄ 在带热 交换 和混合的管道 系统中的应用，验证了诊断系统的正确性。 ＳＧ 关健诃 ：时序 ；符 号定向｛ 钥；故障诊断 ；定性仿真
［ ｂｔ ｃ］Ｔ ｅ ｒ ａ ｏ ｏ ｒ ｕ ｄ ｎ ｉ ｅ ｉ ｎ ｓ ｓ ｌｒ ｇｅ ｉ ｃ ｄｇ ｐ ｓ ｓ ｏ ｌ ｓ ｔ ｍ ｔ ｓ Ｔ Ｄ ｅ ｏ ｉ ｒ Ａ ｓ ａ ｔ ｈ Ｉ ａ ｔ ｆｅ ｎ ａ ｃ ｓ ｎｔ ａ ｏｉ ｒ ｕ ｒ ｉ ｄ ｒ ｔ ｒ ｈ ｅ ｎｙ ｔ ｉ ｓ ｐ ｍ ． Ｓ Ｇ ｍ ｔ ｄ ｔ ｔ — ｒ ． ｅ ｌ ｄ ｃ ｅ ｉ ｈ ｄ ｇ ｓ ｅ ｔ０ ｓ ｎ ｄ ｅ ｅ ａ ｕ ａ ｃ ｙ ｏ ｈ ｗ ｈｅ ｎ
定性比较分析法在管理学构型研究中的应用述评与展望
定性比较分析法在管理学构型研究中的应用述评与展望一、概述定性比较分析法（Qualitative Comparative Analysis, QCA）作为一种系统化的质性研究方法，在近年来的管理学领域，尤其是在构型研究（Configurational Research）中逐渐崭露头角并得到广泛应用。
该方法源于社会科学研究，旨在揭示复杂现象背后多元条件组合如何共同导致特定结果的逻辑机制。
相较于传统的统计学量化方法，QCA尤其擅长处理中等数量案例且关注因果路径多样性的研究情境。
在管理学构型研究中，QCA的应用主要体现在对企业战略选择、组织绩效影响因素、创新模式形成以及制度环境对组织行为的影响等多个方面。
通过布尔运算和集合理论构建条件配置模型，QCA不仅能够识别出多种有效的原因组合（即必要条件、充分条件和必要且充分条件），还能描绘出不同情境下各变量间的非线性关系和因果互动结构。
本部分旨在初步介绍定性比较分析法的基本原理与特点，并回顾其在管理学构型研究领域的实践历程和发展脉络，进而探讨这一方法对于提升管理学研究深度和广度的重要价值。
同时，结合当前的研究热点及未来趋势，我们将对其潜在应用前景和可能面临的挑战进行前瞻性的述评与展望。
1. 研究背景与意义定性比较分析法（Qualitative Comparative Analysis, QCA）是一种在社会科学领域中日益受到关注的研究方法，尤其在管理学构型研究中具有广泛的应用前景。
随着管理理论与实践的快速发展，传统的定量研究方法已经难以完全满足对复杂管理现象深入探索的需求。
在这一背景下，定性比较分析法以其独特的优势，逐渐成为揭示管理构型内在逻辑与机制的重要工具。
定性比较分析法的核心在于通过系统地比较不同案例或情境下的管理实践，从而发现影响管理效果的关键因素及其组合关系。
这种方法不仅关注单一因素的作用，更强调多个因素之间的相互作用和整体效应，因此能够更好地揭示管理构型的复杂性和动态性。
定性仿真与定性推理
1. ENVISION: 组元component为中心一基于流的方法 Seely Brown 和John de Kleer 提出了基confluence 的概念的理论，并据此建立了ENVISION 系统。该理论认 为一个系统可以用三种元素来描述：材料(materials )， 组元(components)，通道(conduits)。组元作用于材料并 改变其形式或特性，一个组元的材料经通道流到另一个组 元，组元以一系列变量、流、连接点描述。流表示的是一 种约束关系，这种约束关系决定着处在平衡点附近的变量 的变化。 2. QPT: 过程为中心的方法 K.D.Fobus 于1984 年围绕着过程(process)的概念提 出了QPT 建模与仿真方法，该方法认为分析物理系统实际 上就是确定该系统是由哪些过程组成的，如液体流动过程、 热量产生过程等，以及这些过程在不同情况下是如何影响
国内该领域的研究起步较晚，目前从事 定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究 者。 白方周教授等编写的《定性仿真导论》 一书已由中国科学技术大学出版社出版发行， 这是国内第一部关于定性仿真的学术专著。
定性仿真中的定性推理理论
模糊仿真法
归纳推理法 非因果 基于定性空间的推理方法
方法介绍
模糊仿真法 指将模糊数学和定性仿真理论结合起来的一种方法。 归纳推理法 归纳推理法源于通用系统理论中的GSPS技术。其基本思 想是假设所研究系统是一个黑箱，观察其输入输出值，以发 现其规律生成定性行为模型，进而对任一输入序列预测系统 行为。 非因果关系推理方法 非因果类方法主要是因为系统建模时不需要明确指出 系统内状态变迁过程的因果方向。其中的一些方法都已逐步 从实验阶段发展到工程实践领域。 ENVISION,QSIM,QPT,TCP时间推理方法等，都属于这一类 范畴。
各种仿真分析的定义与理解
各种仿真分析的定义与理解仿真分析是指使用计算机模型和模拟技术来模拟和分析实际系统的行为和性能的一种方法。
它可以在系统设计、性能评估、决策支持等领域中发挥重要作用。
仿真分析可以帮助我们深入理解系统的复杂性和相互关联性，预测系统的行为变化，并优化系统设计和运营策略。
仿真分析可以分为离散事件仿真和连续仿真两种类型。
离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法，模拟系统中的离散事件的发生和处理过程，如顾客到达一些进程、任务完成、装备故障等。
离散事件仿真适用于需要模拟离散事件的系统，如生产线、交通系统等。
连续仿真是一种基于不断变化的连续时间的仿真方法，模拟系统在连续时间下的行为变化，如流体流动、结构力学等。
连续仿真适用于需要模拟连续变化的系统，如天气模拟、飞行模拟等。
在仿真分析中，需要建立系统的数学模型和计算机模型。
数学模型是对实际系统的抽象描述，包括系统的结构和行为规则等。
计算机模型是将数学模型转化为计算机程序，利用计算机来模拟系统的行为和性能。
计算机模型可以是基于模型的仿真或是基于仿真的优化。
基于模型的仿真通过模拟系统的行为来分析系统的性能，可以提供系统的详细行为和性能指标，但是计算复杂度较高。
基于仿真的优化通过多次运行仿真模拟来最佳设计参数，以达到系统的最优性能。
在仿真分析中，需要选择适当的建模方法和仿真工具。
建模方法包括系统动力学、离散事件、代理模型等。
系统动力学是一种基于系统结构和变量间的相互关系建立数学模型的方法，适用于非线性且高度相互依赖的系统。
离散事件建模主要关注事件的发生和处理顺序，适用于需要考虑事件的影响和交互的系统。
代理模型是一种通过建立不同角色的代理来模拟系统行为的方法，适用于多层次、多个参与者的系统。
仿真工具包括专业的仿真软件和编程语言等，如Simulink、Arena、AnyLogic等。
在仿真分析中，需要进行实验设计和参数优化。
实验设计包括确定仿真的目标、选择输入参数和输出指标、设计实验方案等。
仿真概念归纳总结
仿真概念归纳总结简介仿真是一种通过模拟真实系统的运行，通过模型来预测系统的行为和性能的方法。
它广泛应用于各个领域，例如物理、工程、计算机科学等。
本文将对仿真的概念进行归纳总结，包括仿真的定义、分类、应用和优势等方面。
1. 仿真的定义仿真是通过创建一个模型来模拟现实系统的行为和性能。
这个模型可以是一个数学模型、物理模型或计算机模型。
仿真通过表达模型中的各个元素之间的关系和规则来模拟系统的运行。
与现实系统相比，仿真可以为我们提供更多的机会来观察、分析和预测系统的行为。
2. 仿真的分类根据仿真系统的类型和目标，仿真可以分为以下几类：2.1 连续仿真连续仿真是指模拟连续系统的行为和性能，其中系统的状态随时间的变化而连续变化。
连续仿真通常使用微分方程来描述系统的动态变化。
2.2 离散仿真离散仿真是指模拟离散系统的行为和性能，其中系统的状态在一系列离散的时间点上发生变化。
离散仿真通常使用差分方程或状态转移图来描述系统的行为。
2.3 混合仿真混合仿真是指同时模拟连续和离散系统的行为和性能。
混合仿真通常使用混合系统理论来描述系统的动态变化。
3. 仿真的应用仿真在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的仿真应用示例：3.1 物理仿真物理仿真用于模拟物理系统的行为和性能。
例如，通过模拟重力、摩擦等物理规律，可以预测物体的运动轨迹和碰撞结果。
3.2 工程仿真工程仿真用于模拟工程系统的行为和性能。
例如，在设计一座桥梁时，可以使用仿真来测试桥梁的耐久性、承重能力等。
3.3 计算机仿真计算机仿真用于模拟计算机系统的行为和性能。
例如，在开发软件时，可以使用仿真来测试软件的性能、稳定性等。
3.4 生物仿真生物仿真用于模拟生物系统的行为和性能。
例如，通过模拟人体器官的功能和相互作用，可以预测药物的副作用和疾病的发展趋势。
4. 仿真的优势仿真作为一种研究和预测系统行为的方法，具有以下几个优势：4.1 降低成本和风险通过仿真，可以在现实系统投入大量时间和资源之前，预测系统的性能、问题和风险。
定性仿真的发展及应用
能理论与仿 真技术交叉 产生的新领 域 ， 对于传 统 相
０ 引 言
仿真技术是一 门迅 速发 展 的高新技 术 ， 由于它 具有经济 、 靠 、 全 、 活 、 可 安 灵 可多 次重 复使 用 等优 点， 已成为许 多复 杂 系统 分析 、 计 、 设 试验 、 评估 等
不 可 缺 少 的 重 要 手 段 。 仿 真 技 术 按 仿 真 模 型 求 解 的要 求 可 分 为 定 量 仿 真 与 定 性 仿 真 。 定 量 仿 真 （ ｕｎｔｉ ｉｕ ｔ ｎ 首 先 要 建 立 数 学 模 型 ， 系 Ｑ ａｔａｖ Ｓ ｌｉ ） ｉｔｅ ｍ ａ ｏ 将
ｍｏ ｅｉ ｇ ｅ ａ ｉｒ ｎ ｙ ｉ ｎ ｕｐ ｔ ｎ ｅ ｕｔ ．Ｔ ｅ ｄ ｓ ｒ ｔ ｎ ｏ ｕ ｌｔｔ ｅ ｂ ｈ ｖｏ ｓｃ ｌ ｂ ｅ ｅ ａｅ ｙ ｑ ａｉ ｄ ｌ ，ｂ ｈ ｖｏ ｓａ ａ ｓｓａ ｄ ｏ ｔ ｕｔ ｇｒ ｓ ｓ ｈ ｅ ｅｉ ｉ ｆｑ ａ ａｉ ｅ ａ ｉｒ ａ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｂ ｕ ｌ ｎ ｌ ｉ ｌ ｐｏ ｉ ｖ ｌ ｄ —
文章编号 ：０ ８ ２ ５ ２０ ）４ ０ １ ０ １０ —８４ （０ ７ ０ — ０ ６— ３
定性仿真 的发展及应 用
刘天印 黄 婷
（ 黄石理工学院计算机学院， 湖北 黄石 ４５０ ） ３０３
摘 要 ： 定性仿真是以非数字手段处理信息输入、 建模、 行为分析和结果输出等仿真环节， 通过定性模型推导系
统的结构与 行为表 示 成 以微 分方 程 为主 的一 系列 数学方程 ， 后通 过解 方 程组 之类 的数学 变换 ， 然 导
出基 于 函数 解 的 系 统 行 为 轨 迹 。
性仿真 问题 的专辑 。此后 定性 问题 的 研究成 为人
仿真概述论述
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仿真技术
第1讲 仿真技术综述
1.1 科研工作的基本方法
3. 仿真实验法
在模型上（物理的/数学的）所进行的系统性能分析与研究方法。
虚拟模型
仿真技术
第1讲 仿真技术综述
1.1 科研工作的基本方法
3. 仿真实验法
在模型上（物理的/数学的）所进行的系统性能分析与研究方法。
实物模 型
第1讲 仿真技术综述
X1 m1
Ks
u
u
b
m2
X2
Kt W
汽车主动悬架理论模型
m1X1 Ks ( X 2 X1) b( X 2 X1) u
m2
X2
Ks
(X
2
X1)
b( X
2
X 1 )
u
Kt
(W
X2)
汽车主动悬架实验模型
仿真技术
1.1 科研工作的基本方法
第1讲 仿真技术综述
5. 猜想法
又称为“假想法”，通过人们对所研究问题的“直觉”，提出 “可能的”结果/结论，利用“反演/推理/证明”的方法进行“创 造性”的研究和发现。
第1讲 仿真技术综述
第1讲 仿真技术综述
本章主要内容如下： 1.1 科研工作的基本方法 1.2 模型及其建立 1.3 仿真技术及其重要性
仿真技术
第1讲 仿真技术综述
1.1 科研工作的基本方法
1. 解析法 运用已掌握的理论知识，对所研究的对象进行理论方面的 分析、计算及综合。 工程最优问题
最佳路径问题
第1讲 仿真技术综述
2. 建模三要素：目的，方法，验证 方法要恰当
✓ 逻辑推理方法：归纳、推演、类比、移植 ✓ 机理建模法:白箱问题 ✓ 实验建模法：黑箱问题 ✓ 综合建模法：机理+实验
定性仿真方法发展与应用研究
Ａ ｓｒｃ ：Ｑ ａ ｔｔ ｅｓ ｌ ｉｎｉ ａ ｆ ｃ ｖ ｔｏ ｒｃ ｓ ｎ ｅｆｃ ｉｆｒ ｔ ｎ Ｗｉ ｅｓ ｄ ｂ ｔ ｔ ｕｌａ ｖ ｉ ａ ｏ ｎｅ ｅｔ ｅｍｅｈ ｄｐｏ ｅｓ ｇｉ ｒ ｔ ｎｏｍａ ｏ ． ｔ ｔ ｔ ｙ ａ ｉ ｉ ｍｕ ｔ ｓ ｆ ｉ ｉ ｍｐ ｅ ｉ ｈｈ ｕ
Ｍｅ ｈ ｄ ｏ ａｉ ｔ ｅ Ｓｉ ｌｔ ｎ ｔ ｏ ｆＱｕ ｌａ ｉ ｍｕａｉ ｔ ｖ ｏ
ｎ ｉ ｗｅ
（ ｈｎ ｏｔ ｙｔｍ Ｅ ｇｎｅｉｇＩｓｔｔ， ｅ ｉｇ１０ ８ ，Ｃ ｉａ Ｃ ｉａＮ ｒ Ｓｓｅ ｎｉｅｒ ｎｔｕｅ Ｂ ｉｎ ０ ０ ９ ｈｎ ） ｈ ｎ ｉ ｊ
ｌ ｏ ｎ ｏ ｔ ｕｔ ｒ ｈａ ｕ ｌｔｔｖ ｉ ｌ ｔ ｎ ｄｅ ｅ ｏ ｓ ｏ ｋｓｉ ｔ ｈｅ ｆ ｕ ｔ ｔｑ ａ ｉａ ｅ ｓｍｕ ａ ｏ ｖ ｌ ｐ ． ｅ ｉ ｉ
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ：ｑ ａｉ ｔ ｅ ｓｍｕ ａｉ ｎ；ｑ ａｉ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｎ ；ｑ ａｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｏ ｉ ｇ ｅ ｒ ｓ ｕ ｌ ａ ｖ ｉ ｌｔ ｔｉ ｏ ｕ ｌ ａ ｉ ｄ ｆ ｇ ｕ ｌ ａ ｖ ｅ ｓ ｎ ｎ ｔ ｖ ｉ ｔｉ
ｏ ｈ ｅｄ ｔｒｓ ｌｔ ｒ ａ ｄ ｍ ｏｓｌ ｉ ｉｅ ｉ ｉ ｈ ｈ ｏ ｙ， ｅ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｓ ｌｓ ａ ｅ ａ ｐｌ ｄ ｎ ｔ ｅ ｆ ｌ ｓａ ｔ ａｅ ， ｉ ｎ ｔ ｌｍ ｔｄ ｗ ｔ ｎ ｔ ｅ ｔ ｅ ｒ ｗｈ ｒ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｅ ｕ ｔ ｐ ｉ ｙ ｈ ｒ ｒ ｅ
初步模仿人类思维方式 ， 人机界 面更符合人的思维
１ 定 性 仿 真 的 产 生 与 发 展 现 状
定性仿真 （ ｕｌ ｔｅｓ ｕ ｔ ｎ Ｑ ） 以非 数 ｑａｔ ｉ ｉ ｌｉ ， Ｓ 是 ｉ ｖ ｍ ａｏ ａ 字手段处理信息输入 、 建模 、 行为分析和结果输 出等 仿真环节 ， 通过定性建模推导系统 的定性行为描述。 Ｑ 是系统仿真的一个分支 ， Ｓ 是系统仿真与人工智能
仿真项目知识点归纳总结
仿真项目知识点归纳总结一、引言仿真项目是制定计划、从事实践、执行计划、观察结果以及对未来做出调整的过程。
仿真项目作为一种重要的管理工具，在不同领域具有广泛的应用，包括工程建设、生产制造、物流运输、市场营销等。
通过仿真技术，可以模拟现实环境，预测结果，提高决策水平，降低管理风险，提高生产效率，降低成本开支。
本文将对仿真项目的相关知识点进行归纳总结，包括仿真项目的定义、分类、流程、工具、应用等内容，帮助读者深入理解仿真项目的重要性和实施方法。
二、仿真项目的定义1. 什么是仿真项目？仿真项目是指使用计算机生成的模型对真实世界中的系统进行模拟，以便分析、评估和改进系统的性能和行为的过程。
仿真项目是一种通过事先设计的模型，对系统的运行进行模拟，以便预测系统的行为和结果的过程。
2. 仿真项目的特点（1）模拟性：仿真项目是通过建立模型对系统进行模拟，以便观察系统在不同情况下的运行情况。
（2）实验性：仿真项目是一种探索性、试验性的活动，可以对系统的不同因素进行试验和分析。
（3）动态性：仿真项目可以模拟系统在时间和空间上的变化，观察系统行为的动态过程。
（4）多样性：仿真项目可以模拟多种系统，包括物流系统、生产系统、交通系统等。
三、仿真项目的分类1. 根据仿真对象不同，仿真项目可以分为：（1）连续系统仿真项目：对连续变量的系统进行模拟，如物流系统、交通系统等。
（2）离散系统仿真项目：对离散变量的系统进行模拟，如生产制造系统、客户服务系统等。
2. 根据仿真目的不同，仿真项目可以分为：（1）分析型仿真项目：对系统的特定问题进行定量分析，如生产效率、运输成本等。
（2）决策支持型仿真项目：为管理者提供预测结果，帮助决策制定，如投资决策、生产计划等。
3. 根据仿真方法不同，仿真项目可以分为：（1）基于计算机仿真项目：使用计算机软件对系统进行建模和模拟。
（2）实物仿真项目：通过制作实物模型对系统进行模拟。
四、仿真项目的流程1. 仿真项目的准备阶段（1）明确仿真项目的目标和范围。
各种仿真分析的定义与理解
各种仿真分析的定义与理解4.1 直流分析非线性直流分析功能简称直流分析。
它是计算直流电压源或直流电流源作用于电路时电路的工作状态。
对电路进行的直流分析主要包括直流工作点分析、直流扫描分析和转移函数分析。
直流工作点是电路正常工作的基础。
通过对电路进行直流工作点的分析，可以知道电路中各元件的电压和电流，从而知道电路是否正常工作以及工作的状态。
一般在对电路进行仿真的过程中，首先要对电路的静态工作点进行分析和计算。
直流扫描分析主要是将电路中的直流电源、工作温度、元件参数作为扫描变量，让这些参量以特定的规律进行扫描，从而获取这些参量变化对电路各种性能参数的影响。
直流扫描分析主要是为了获得直流大信号暂态特性。
与直流扫描分析相类似的还有温度分析。
在这种分析过程中，将电路的温度作为扫描变量进行分析。
因为电路的主要器件的特性都是与温度有关的，所以这就为分析电路在环境变化是的工作情况提供了一种非常有用的工具。
特别重要的是，通过这种分析，我们可以预测电路在某些特殊环境如极端温度条件或极端电源电压条件或元件开路短路条件下电路的工作情况，从而在进行电路设计时采取必要的预防措施。
4.2 暂态分析非线性暂态分析简称为暂态分析。
暂态分析计算电路中电压和电流随时间的变化，即电路的时域分析。
这种分析在输入信号为时变信号时显得尤为重要。
时域分析是指在某一函数激励下电路的时域响应特性。
通过时域分析，设计者可以清楚地了解到电路中各点的电压和电流波形以及它们的相位关系，从而知道电路在交流信号作用下的工作状况，检查它们是否满足电路设计的要求。
4.3 交流分析线性小信号交流分析简称为交流分析。
它是SPICE 程序的主要分析功能。
它是在交流小信号的条件下，对电路的非线性元件选择合适的线性模型将电路在直流工作点附近线性化，然后在用户指定的范围内对电路输入一个扫频信号，从而计算出电路的幅频特性、相频特性、输入电阻、输出电阻等。
这种分析等效于电路的正弦稳态分析即频域分析。
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定性仿真综述1 定性仿真的产生与理论现状定性仿真(Qualitative Simulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。
定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。
相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。
定性仿真的研究中，美国学者起步较早。
70年代后期，美国XEROX实验室的John de Kleer 和Seely Brown 在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。
很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。
1983年，John de Kleer 和Seely Brown发表了有关定性仿真的第一篇论文A Qualitative Physics Based On Confluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。
美国麻省理工学院的Kenneth D. Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的Benjamin Kuipers在 Qualitative Simulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。
1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。
此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。
1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。
90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。
国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。
定性仿真产生之后，在理论上出现了百家争鸣的局面，研究者们根据自己的见解提出了各自的建模和仿真理论。
目前，基本可分为三个理论派别，即模糊仿真方法、基于归纳学习的方法和朴素物理学方法。
模糊数学方法可以解决模型信息与测量数据的不确定性，所以在定性理论中一般用来作为一种描述手段。
最初，系统的定性值是采用区间模糊数的行为来描述的，英国的Qiang Shen进一步将其发展到用凸模糊数来描述定性值[4]，在数据表示上前进了一大步。
此后，又有人在其基础上引入了概率论，来度量生成的多个行为的可信度。
当前的模糊定性理论，在模糊数表示方面都存在一大弱点，那就是系统真实值与模糊量空间的映射问题，即如何确定描述系统的模糊量。
归纳推理法是定性仿真的一个新方向，它起源于通用系统理论，主要利用其中的通用系统问题求解（General System Problem Solve）技术。
输入尽可能多的行为，通过归纳学习的方式，构造系统的定性模型，进行仿真研究。
归纳推理法最突出的优势在于它完全不需要对象系统的结构信息，不需要预先提供任何模型。
但是，这种方法需要采集大量的数据并处理和维护；而且，由于现实条件的限制，不能保证归纳的完备性。
朴素物理方法在理论和应用上发展得最为成熟，它兴起于一些人工智能专家对朴素物理系统的定性推理研究。
根据建立系统定性模型的方法，又可分为很多派别，比较有影响的有：Seely Brown和John de Kleer提出的基于摿鲾的概念的理论，K. D. Forbus 的定性过程理论，B.J.Kuipers基于约束的用定性微分方程描述的定性仿真理论等。
2 定性仿真的应用现在，定性仿真技术与物理、化工、生态、生物、社会等学科相互渗透、结合，在系统监测、故障诊断、系统行为分析、解释以及预测等方面发挥着越来越大的作用。
国外文献报导较多而且应用取得成效比较明显的应用领域主要有：工程和工业过程；电子电路分析和故障诊断；医药和医疗诊断；社会经济领域。
下面有选择地按照应用领域介绍其中比较典型的项目。
2.1 工程和工业过程这里工程指传统的工程领域及一些工程设备，如蒸馏塔、高压锅炉、汽轮机等人造设备；工业过程指一些连续系统，如机械制造、发酵、化工过程和电站等。
这方面的应用项目比较多见。
ARTIST是欧洲的ESPRIT 计划中的一个项目[5]，项目领导者是苏格兰的Heriot-Watt大学的Leitch.R，完成于1993年7月。
此项目建立了定性动态模型，应用于过程监测与故障诊断。
Leitch等人建立了一个基于定性微分方程(QDE)和模糊量空间的定性仿真器： Fusim, 现已应用在输配电网络和化工厂蒸馏塔的过程监控、分析、诊断上。
ESPRIT计划中另一应用定性推理的重要项目是：TIGER工程-汽轮机的监测、诊断系统[6]。
现已应用在Exxon化工厂的大型工业汽轮机以及Dassault航空中心的宇宙飞船辅助动力单元。
系统应用定性仿真来预测汽轮机启动及负载改变时的可能行为。
2.2 电子电路分析和故障诊断定性仿真的一个很重要的应用领域便是电子电路分析和故障诊断。
定性推理的先驱人物de Kleer早在1976年便开发了使用定性知识研究电子线路的系统 LOCAL，即根据电路部件已测知的正常行为和错误行为，分析实际行为和预测行为的不一致之处，然后指出电路的故障点。
这种思想后来发展成了基于模型的故障诊断理论(model-based diagnosis therory)。
时至今日，由于定性推理和仿真技术的不断进步，该应用领域的发展前景更为广阔。
这类项目中，最为典型的是Dague.P等人开发的模拟电路故障诊断工具-DEDALE[7]。
Dague对该系统进行了一系列实验，声称：DEDALE系统能诊断出电路故障的75％，另外的25％故障没有构成对电路性能的显著影响，并且可以通过其他手段检测出。
Electronique Serge Dassault 继续这个领域的研究工作，已推出一个名为“DIAGMASTER”的商业化产品。
2.3 医药和医疗诊断人工智能中的专家系统，尤其是医疗专家系统，为人工智能的振兴起了推波助澜的作用。
而定性仿真在医疗专家系统的应用方面也很活跃。
Bratko.I将定性推理应用在心电图的识别上[8]，目的在于根据心电图辨识心律，判断病症。
定性模型用来产生心脏工作状况，规则归纳系统用于产生诊断规则库。
他给出了心电图诠释系统-KARDIO，澳大利亚的Telectronics公司已将此系统的部分成果应用于他们的心脏病诊治系统Intelligent Pacemaker中。
Kuipers和Kassier给出了QSIM理论的定性推理和模型简化方法[9]，并给出了在医学专家系统中的具体应用过程。
该系统可以对肾脏的水份、盐份平衡过程进行仿真，作为肾炎综合诊治系统的辅助分析工具。
2.4社会经济领域定性推理由于其处理不完全知识及模糊数据的突出能力，一直在社会科学、人文科学、商业流通等领域的研究上占有重要位置。
Daniels.HAM，Feelders.AJ给出了一个商业行为分析定性仿真模型[10]。
作为例子，他们对某个公司的销售量、商品价格、资金状况进行建模，分析其商业行为的变化，如为什么广告量的减少会带来销售量的下降，什么原因导致公司资产减少，是否存在经营危机等。
对于银行贷款之前的商业调查，该模型具有广阔的应用前景，荷兰的AMRO银行正在此基础上进行深入的研究工作。
美国的Farley.A，Lin.KB使用QSIM算法，研究市场预测的定性仿真模型，即当市场需求、供给、价格等诸因素变动时，预测可能引起的市场变化[11]。
3 定性仿真的发展方向定性仿真目前仍然是新兴的研究领域，很多基础性的理论工作尚待完善和突破，因此该领域的发展前景十分广阔。
对于定性仿真理论，概括来说，有以下几个发展方向：（1）采用定量与定性结合的仿真方法由于定性模型中包含系统的不完全知识，定性仿真会产生一些虚假和二义的多余行为，当实际系统很复杂时，定性仿真产生相当数量的多余行为，如何有效地减少定性仿真产生的行为数，成为当今定性推理研究的主题。
很多研究者纷纷采用定量与定性结合的仿真方法。
在定性仿真中加入相当的定量知识，将定量与定性有机地结合起来，将大大减少系统的预测行为数，增强定性仿真的生命力。
（2）采用模型分解方法定性仿真走向应用时，往往涉及到规模较大的系统，即使省略某些细节，模型仍是非常复杂的。
所以，定性理论中，必须有处理这种复杂性的手段。
模型分解方法将系统模型分为若干部分，称为部件(component)，系统的联系紧密的变量将集中在一个部件中，并为部件建立状态，系统的描述将以这种状态为单位，若需要不同部分的变量的事件对应性，可以通过不同部分之间的连接来产生。
并且，仿真算法上也作了相应的变动，以局部的部件描述为基础的仿真取代了以全局状态为基础的定性仿真算法。
大大提高了模型建立工作的效率和准确性，并降低了仿真的时间和空间运行代价。
（3）采用并行定性仿真方法当前定性仿真在减少冗余或虚假行为的研究上取得了很大进展，但同时也带来了一些始料未及的副作用：定性与定量知识的结合，使知识的表示和推理机制复杂化，数据量明显增加；由于信息不完备，系统的搜索空间增大，使得定性仿真在一定的情况下比定量仿真的速度更慢；再者随着定性仿真逐渐走向应用，参数数量的增长使问题的规模成指数增长，仿真的速度也明显下降。
并行定性仿真能较大幅度地提高定性仿真的效率，因此成为一个新兴的发展方向。
鉴于定性仿真技术的诸多优点及巨大的实用价值，许多学者纷纷投入到该领域的研究中，各国政府部门及研究机构在研究经费等方面大力扶助，我们有理由相信在不远的将来定性仿真研究会取得更大的进展。
参考文献de Kleer J,Brown J S.A Qualitative Physics Based On Confluence.Artif Intell ,1983,59:7-15.Forbus K D.Qualitative Process Theory.Artilf Intell,1984,24:85-168.Kuipers B J.Qualitative Simulation.Artilf Intel,1986,29:289-338.Shen,Q.and Leitch,R.Fuzzy Qualitative Simulation.IEEE Trans. on Systems,Man,and Cybernetics23(4),1993,pp.1038-1061.5 Leitch R,Freitag H,Struss P,Tornielle G.ARTIST: A Methodological Approach to Specifying Model Based Diagnostic Systems.Intellegent Automation Laboratory,Heriot-Watt University,Edin-burgh & AdvancedReasoning Methods. Siemens AG,Munich,Germany & Artificial Intelligence Section.CISE S.p.a.,Segrat,Milano,Italy (Milan Applications Conference, October,1991).Milne R.On-Line Diagnostic Expert System For Gas Turbines.Intelligent Applications Ltd,Scotland,4th International Profitbal Condition Monitoring Conference Stratford-upon-Avon,UK,1992.Dague Ph,Raiman O,Deves Ph.Trouble-shooting: When Modeling is the Trouble.IBM ScientificCenter ,Paris ,France & Electronique Serge Dassault,France,1987.8 Bratko I,Mozetic I,Lavrac N.KARDIO:A Study in Deep and Qualitative Knowledge for Expert Systems.MITPress,1989.9 Kuiper B J.Qualitative Reasoning--Modeling & Simulation with Incomplete Knowledge.MIT Press,1994.10 Daniels HAM,Feelders AJ.Model-Based Diagnosis of Business Peformance.TilburgUniversity,Institute forLanguage Technology and AI,Netherlands,1990.11 Farley A,Lin KP.Qualitative Reasoning in Microeconomics: An puter Science Dept, University ofOregon,USA.& Economics Department, Protland State University,Oregon,USA,1991.∙∙。