系统建模与仿真设计报告一
基于witness的系统建模与仿真实验报告
多路径生产仿真模型S11085240007 物流工程一、实验名称：多路径生产仿真模型二、实验目的1）了解结合路径path的系统设计。
2）熟悉系统元素Part、Machine、Buffer、Variable、Labor、Attribute的用法。
3）深入研究系统元素Machine的用法。
4）研究机器、缓冲区结合路径以及劳动者之间协作所形成系统的运行效率。
三、实验设备仪器计算机、Witness仿真软件四、实验内容1、元素定义（Define）本系统的元素定义如表1所示。
表1 实体元素定义元素名称类型数量说明Back Part 1 部件Seat Part 1 部件Legs Part 1 部件B1buffer 1 缓冲区B2buffer 1 缓冲区B3buffer 1 缓冲区Paint_Q buffer 1 缓冲区Inspection_Q buffer 1 缓冲区Packing_Q buffer 1 缓冲区path1Path 1 路径Path2Path 1 路径Path3Path 1 路径Path4Path 1 路径Path5Path 1 路径Assembly machine 1 组装机器Painting machine 1 染色机器Inspection machine 1 检验机器Packing machine 1 包装机器Inspector labor 1 质检员x variable 1 变量attribute c 1 属性2、元素可视化（Display）设置各个实体元素的显示特征定义设置如下图所示3、元素细节（Detail）设计1对Part各元素细节设计●可视化效果设定●属性定义：seat.Arrival Type＝Activeseat.inter Arrival=2.0back.Arrival Type＝Activeback.inter Arrival=2.0legs.Arrival Type＝Activelegs.inter Arrival=2.0●规则定义：seat’s output Rules：PUSH to B1back’s output Rules：PUSH to B2legs’ output Rules：PUSH to B32对Buffer各元素细节设计display 选项中对话框对buffer icon 、name、part queue属性进行设置；3对Machine各元素的细节设计属性定义：Assembly.Type=AssemblyAssembly.Cycle Time=6.0Assembly. Input Quantity=3；！机器Assembly的输入零部件数量为3个；规则定义：Assembly.Input Rules（From）:MATCH/ANY B1 #(1)B2 #(1)B3 #(1) ！匹配缓冲区B1、B2、B3中的任意类型的part各一个；Assembly.Output Rules（To）:PUSH to Paint_Q Using Path ！通过路径将成品送至缓冲区Paint_Q；活动定义：Assembly.actions on finish：3.1）对machine元素Assembly的详细定义：属性定义：♦Assembly.Type=Assembly♦Assembly.Cycle Time=6.0♦Assembly. Input Quantity=3；！机器Assembly的输入零部件数量为3个；规则定义：Assembly.Input Rules（From）:♦MATCH/ANY B1 #(1)B2 #(1)B3 #(1) ！匹配缓冲区B1、B2、B3中的任意类型的part各一个；Assembly.Output Rules（To）:♦PUSH to Paint_Q Using Path ！通过路径将成品送至缓冲区Paint_Q；活动定义：Assembly.actions on finish：♦ICON = 115！通过变换图标，表示seat、back、legs组装成了一把白色椅子；3.2）对machine元素inspection的详细定义：属性定义：♦inspection.Type=Single♦inspection.Cycle Time=3.0♦bor＝Inspector规则定义：inspection.Input Rules（From）:♦PULL from Inspection_Q ！从缓冲区Inspection_Q中提取零件加工；inspection.Output Rules（To）:♦PERCENT /189 Packing_Q Using Path 90.00 ,Paint_Q With Inspector Using Path 10.00 ！产生随机概率，以90％的概率通过检测，使用路径移向Packing_Q，进行打包；以10％的概率检测出油漆有质量问题，需要人工搬运，通过路径送回缓冲区Paint_Q，排队重新油漆。
生产系统建模与及仿真实验报告
生产系统建模与及仿真实验报告实验一Witness仿真软件认识一、实验目的1、学习、掌握Witness仿真软件的主要功能与使用方法；2、学习生产系统的建模与仿真方法。
二、实验内容学习、掌握Witness仿真软件的主要功能与使用方法三、实验报告要求1、写出实验目的:2、写出简要实验步骤；四、主要仪器、设备1、计算机（满足Witness仿真软件的配置要求）2、Witness工业物流仿真软件。
五、实验计划与安排计划学时4学时六、实验方法及步骤实验目的：1、对Witness的简单操作进行了解、熟悉，能够做到基本的操作，并能够进行简单的基础建模。
2、进一步了解Witness的建模与仿真过程。
实验步骤：Witness仿真软件是由英国lanner公司推出的功能强大的仿真软件系统。
它可以用于离散事件系统的仿真，同时又可以用于连续流体（如液压、化工、水力）系统的仿真。
目前已成功运用于国际数千家知名企业的解决方案项目，有机场设施布局优化、机场物流规划、电气公司的流程改善、化学公司的供应链物流系统规划、工厂布局优化和分销物流系统规划等。
◆Witness的安装与启动：➢安装环境：推荐P4 1.5G以上、内存512MB及以上、独立显卡64M以上显存，Windows98、Windows2000、Windows NT以及Windows XP的操作系统支持。
➢安装步骤：⑴将Witness2004系统光盘放入CD-ROM中，启动安装程序；⑵选择语言（English）；⑶选择Manufacturing或Service；⑷选择授权方式（如加密狗方式）。
➢启动：按一般程序启动方式就可启动Witness2004，启动过程中需要输入许可证号。
◆Witness2004的用户界面：➢系统主界面：正常启动Witness系统后，进入的主界面如下图所示：主界面中的标题栏、菜单栏、工具栏状态栏等的基本操作与一般可视化界面操作大体上一致。
这里重点提示元素选择窗口、用户元素窗口以及系统布局区。
控制工程实训课程学习总结基于MATLAB的系统建模与仿真实验报告
控制工程实训课程学习总结基于MATLAB 的系统建模与仿真实验报告摘要：本报告以控制工程实训课程学习为背景，基于MATLAB软件进行系统建模与仿真实验。
通过对实验过程的总结，详细阐述了系统建模与仿真的步骤及关键技巧，并结合实际案例进行了实验验证。
本次实训课程的学习使我深入理解了控制工程的基础理论，并掌握了利用MATLAB进行系统建模与仿真的方法。
1. 引言控制工程是一门应用广泛的学科，具有重要的理论和实践意义。
在控制工程实训课程中，学生通过实验来加深对控制系统的理解，并运用所学知识进行系统建模与仿真。
本次实训课程主要基于MATLAB软件进行，本文将对实验过程进行总结与报告。
2. 系统建模与仿真步骤2.1 确定系统模型在进行系统建模与仿真实验之前，首先需要确定系统的数学模型。
根据实际问题，可以选择线性或非线性模型，并利用控制理论进行建模。
在这个步骤中，需要深入理解系统的特性与工作原理，并将其用数学方程表示出来。
2.2 参数识别与估计参数识别与估计是系统建模的关键，它的准确性直接影响到后续仿真结果的可靠性。
通过实际实验数据，利用系统辨识方法对系统的未知参数进行估计。
在MATLAB中，可以使用系统辨识工具包来进行参数辨识。
2.3 选择仿真方法系统建模与仿真中，需要选择合适的仿真方法。
在部分情况下，可以使用传统的数值积分方法进行仿真；而在其他复杂的系统中，可以采用基于物理原理的仿真方法，如基于有限元法或多体动力学仿真等。
2.4 仿真结果分析仿真结果的分析能够直观地反映系统的动态响应特性。
在仿真过程中，需对系统的稳态误差、动态响应、鲁棒性等进行综合分析与评价。
通过与理论期望值的比较，可以对系统的性能进行评估，并进行进一步的优化设计。
3. 实验案例及仿真验证以PID控制器为例，说明系统建模与仿真的步骤。
首先，根据PID控制器的原理以及被控对象的特性，建立数学模型。
然后，通过实际实验数据对PID参数进行辨识和估计。
设计报告--005---直接序列扩频系统的SIMULINK建模与仿真
直接序列扩频系统的SIMULINK建模与仿真一．直接扩频发射机系统设数据传输率为100 bps，扩频码片速率为2000chip/s，采用m序列作为扩频序列，以BPSK为调制方式。
试建立扩频系统仿真模型并仿真观察其数据波形、扩频输出波形以及扩频调制输出的频谱。
仿真模型如图5-1所示。
Bernoulli Binary Generator用于产生数据流，其采样时间设置为0.01s，这样输出的数据速率为100bps。
PN Sequence Generator用于产生伪随机扩频序列，其采样时间设置为0.0005s，这样输出的码片速率为2000chip/s。
为了使扩频模块（乘法器）上的数据采样速率相同，需要对数据流进行升速率处理。
Unipolar yo Bipolar Converter用于完成数据和扩频序列的双极性变换。
乘法器输出就是扩频输出，其码速率等于采样速率，即每个采样点代表一个码片。
扩频输出信号以BPSK方式进行调制。
模型中采用了调制的等效低通模型来实现，调制输出信号是复信号，采样率为2000次/s。
调制也可采用通带模型来实现。
为了使频谱观察范围达到4kHz，需要被观察信号的采样率达到8000次/s，为此，以升速率模块配合采样保持模块将调制输出信号采样率提高到8000次/s。
图5-1 直接扩频发射机仿真系统模型仿真执行后，两个频谱仪将分别显示扩频前后的信号频谱，采用BPSK调制的等效低通模型时，调制前后的功率频谱相同，如图5-2所示。
可见，数据信号的带宽约100Hz，其功率峰值约为20dB处，而扩频输出信号带宽展宽了20倍，为2kHz，而功率峰值下降到约7dB处。
仿真输出的时域波形结果如图5-3所示，图中显示了数据流、PN序列以及扩频输出信号的波形，当数据为+1时，扩频输出就是对应的PN序列，当数据为-1时，扩频输出是PN序列的反相结果。
图5-2 直接扩频发射机扩频前后的信号频谱仿真结果分析：图5-2分别为扩频之前与扩频之后的频谱图，由图可知，数据信号的带宽约100Hz，其功率峰值约为20dB处，而扩频输出信号带宽展宽了20倍，为2kHz，而功率峰值下降到约7dB处。
系统建模与仿真实验报告
系统建模与仿真实验报告系统建模与仿真实验报告1. 引言系统建模与仿真是一种重要的工程方法，可以帮助工程师们更好地理解和预测系统的行为。
本实验旨在通过系统建模与仿真的方法，对某个实际系统进行分析和优化。
2. 实验背景本实验选择了一个电梯系统作为研究对象。
电梯系统是现代建筑中必不可少的设备，其运行效率和安全性对于整个建筑物的使用体验至关重要。
通过系统建模与仿真，我们可以探索电梯系统的运行规律，并提出优化方案。
3. 系统建模为了对电梯系统进行建模，我们首先需要确定系统的各个组成部分及其相互关系。
电梯系统通常由电梯、楼层按钮、控制器等组成。
我们可以将电梯系统抽象为一个状态机模型，其中电梯的状态包括运行、停止、开门、关门等，楼层按钮的状态则表示是否有人按下。
4. 仿真实验在建立了电梯系统的模型之后，我们可以通过仿真实验来模拟系统的运行过程。
通过设定不同的参数和初始条件，我们可以观察到系统在不同情况下的行为。
例如，我们可以模拟电梯在高峰期和低峰期的运行情况，并比较它们的效率差异。
5. 仿真结果分析通过对仿真实验结果的分析，我们可以得出一些有价值的结论。
例如，我们可以观察到电梯在高峰期的运行效率较低，这可能是由于大量乘客同时使用电梯导致的。
为了提高电梯系统的运行效率，我们可以考虑增加电梯的数量或者改变乘客的行为规则。
6. 优化方案基于对仿真结果的分析，我们可以提出一些优化方案来改进电梯系统的性能。
例如，我们可以建议在高峰期增加电梯的数量，以减少乘客等待时间。
另外，我们还可以建议在电梯内设置更多的信息显示，以便乘客更好地了解电梯的运行状态。
7. 结论通过本次实验，我们深入了解了系统建模与仿真的方法，并应用于电梯系统的分析和优化。
系统建模与仿真是一种非常有用的工程方法，可以帮助我们更好地理解和改进各种复杂系统。
在未来的工作中，我们可以进一步研究和优化电梯系统，并将系统建模与仿真应用于更多的实际问题中。
8. 致谢在本次实验中，我们受益于老师和同学们的帮助与支持，在此表示诚挚的感谢。
系统建模与仿真上机报告
系统建模与仿真实验报告实验题目：库存系统建模与仿真设计指导老师：学生：时间：系统建模与仿真实验报告一、实验目的：本次实验是在学习完离散事件系统建模与仿真的课堂理论后的实际操作试验，可以很好的运用和巩固学过的知识，同时也是对学习的检验。
希望在试验中了解仿真中相关的随机统计模型；能够运用Witness对运营系统分析、建模、仿真运行、结果分析及提出评价和改善建议。
二、试验环境：本次试验是在充分分析所给出的题目后，对题目的要求建立仿真模型，主要运用witness仿真软件运行所建立的模型并分析所得的结果，然后在修改调整的基础上得到最优化的结果。
三、题目：库存系统建模与仿真设计课题系统描述：顾客进入订货服务台的到达间隔时间服从均值为10分钟的负指数分布，首次到达时刻点为0。
一个工作人员接受并检查顾客的订单、收取费用，总共花费时间为UNIFORM (8, 10)分钟。
完成这个步骤后，订单被随机送给两个仓库人员之一(每个仓库人员都有50%的概率得到一个顾客的订单)，仓库人员帮顾客找到订购的货物，花费的时间为UNIFORM (16, 20)分钟。
每个仓库人员只为持有分配给他的订单的顾客提供服务。
顾客拿到货物之后离开系统。
对此系统建立仿真模型，并运行5 000分钟，观察顾客的平均系统逗留时间和最大系统逗留时间等。
一位聪明、年轻的工程师建议，不要为仓库人员指派其服务的顾客，而是让两位仓库人员按照“先到先服务”的原则直接为任意一位前来的顾客服务。
对此系统建立仿真模型，也运行5000分钟，将结果与前面的进行比较。
四、建模与仿真步骤如下：1.元素定义：分别对顾客、工作人员、仓库人员的类型、数量定义，完成仿真模型如下图：2.元素可视化的设置：2.1对顾客进行设置如下图：（顾客进入订货服务台的到达间隔时间服从均值为10分钟的负指数分布）2.2对工作人员进行设置如下图：2.2.1对50%的概率设置：2.2.2仓库工作人员花费时间分布设置：（仓库人员帮顾客找到订购的货物，花费的时间为UNIFORM (16, 20)分钟）2.2.3对仓库人员进行设置如下图：对仓库人员1设置：2.2.4对仓库人员2设置：3.运行结果如下图：五、运行结果分析：通过对以上的运行结果观察可以发现，检查人员的使用效率是49.32%，仓库取货员1的使用效率是45.96%，仓库取货员2 的使用效率是52.20%，可以发现在这种随即分配顾客的模式下，造成顾客有很多的等待和人员效率的分配不合理，就是在随机分配下，可能会由于某个取货人员在某个时间分得了较多的顾客而又在花费较多的时间寻找货物，此时就会造成后面的顾客排队等候，使交货期明显延长，交货效率低下。
生产物流系统建模仿真实验报告
系统建模仿真实验报告一、实验目的 (1)二、实验内容及要求 (2)三、实验内容与步骤 (2)生产制造系统建模与仿真基础知识研究： (2)建立实验模型： (2)系统建模及初步的仿真运行调试： (3)四、系统仿真与分析 (5)五、实验心得 (11)一、实验目的本实验围绕生产物流实验系统展开，进行制造系统的建模、仿真分析与设计优化研究实践。
重点研究运用仿真软件Flexsim，对生产物流实验系统的生产运行过程进行建模、仿真和分析，并进行系统改造的方案论证。
二、实验内容及要求对照实验系统，参考有关系统资料及参考案例，在对系统的基本布局、工作特点、工作流程、及实验生产设备等进行详细研究的基础上，运用Flexsim工具进行建模，并对其生产过程进行仿真。
通过仿真分析了解有关生产实验系统方案是否满足预期运行目标的需要，并且针对仿真生产过程中所表现出来的缺陷与瓶颈问题，提出改进方案。
最终完成对于该生产系统的整体产能及物流运作分析，为系统改造决策提供参考依据。
三、实验内容与步骤生产制造系统建模与仿真基础知识研究：结合有关实验系统的生产运作原型，深入研究制造系统的运作控制，及其系统建模与仿真相关知识；熟悉掌握Flexsim建模仿真工具及其安装运行环境，为具体的实验与分析应用做好前期的理论与技术知识准备。
建立实验模型：本实验所涉及的是一个柔性制造系统的生产线（如图1-1所示），它主要有四条流水线组成，同时加工两种不同原材料（以下称原材料a和原材料b），最后把加工后的两种半成品和另一种原材料（以下称原材料c）装配起来，成为成品d。
在模型中，设有存放原材料a、b和成品d的组合式货架，存放原材料c的货栈，它们分别通过堆垛机和AGV小车与生产线相联通，组成系统。
具体物流过程简述如下：(1) 组合式货架用来存放待加工的原材料和成品，货架配备堆垛机，用于从货架上取下原材料，并运到生产线上进行加工。
货架上混合存放a、b两种货物，堆垛机随机取出货物，放入出货台。
仿真软件操作实验报告(3篇)
第1篇实验名称：仿真软件操作实验实验目的：1. 熟悉仿真软件的基本操作和界面布局。
2. 掌握仿真软件的基本功能，如建模、仿真、分析等。
3. 学会使用仿真软件解决实际问题。
实验时间：2023年X月X日实验地点：计算机实验室实验器材：1. 仿真软件：XXX2. 计算机一台3. 实验指导书实验内容：一、仿真软件基本操作1. 打开软件，熟悉界面布局。
2. 学习软件菜单栏、工具栏、状态栏等各个部分的功能。
3. 掌握文件操作，如新建、打开、保存、关闭等。
4. 熟悉软件的基本参数设置。
二、建模操作1. 学习如何创建仿真模型，包括实体、连接器、传感器等。
2. 掌握模型的修改、删除、复制等操作。
3. 学会使用软件提供的建模工具，如拉伸、旋转、镜像等。
三、仿真操作1. 设置仿真参数，如时间、步长、迭代次数等。
2. 学习如何进行仿真，包括启动、暂停、继续、终止等操作。
3. 观察仿真结果，包括数据、曲线、图表等。
四、分析操作1. 学习如何对仿真结果进行分析，包括数据统计、曲线拟合、图表绘制等。
2. 掌握仿真软件提供的分析工具，如方差分析、回归分析等。
3. 将仿真结果与实际数据或理论进行对比，验证仿真模型的准确性。
实验步骤：1. 打开仿真软件，创建一个新项目。
2. 在建模界面，根据实验需求创建仿真模型。
3. 设置仿真参数，启动仿真。
4. 观察仿真结果，进行数据分析。
5. 将仿真结果与实际数据或理论进行对比，验证仿真模型的准确性。
6. 完成实验报告。
实验结果与分析：1. 通过本次实验，掌握了仿真软件的基本操作，包括建模、仿真、分析等。
2. 在建模过程中，学会了创建实体、连接器、传感器等，并能够进行模型的修改、删除、复制等操作。
3. 在仿真过程中，成功设置了仿真参数，启动了仿真，并观察到了仿真结果。
4. 在分析过程中，运用了仿真软件提供的分析工具，对仿真结果进行了数据分析，并与实际数据或理论进行了对比，验证了仿真模型的准确性。
系统设计与仿真课程设计报告范文
系统设计与仿真课程设计报告范文下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!一、引言本报告旨在介绍系统设计与仿真课程的设计理念、课程内容、教学方法及评价体系，以期为相关教学工作提供参考和借鉴。
(完整版)系统建模与仿真实验报告
实验1 Witness仿真软件认识一、实验目的熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。
二、实验内容1、运行witness软件，了解软件界面及组成；2、以一个简单流水线实例进行操作。
小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。
执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。
小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。
三、实验步骤仿真实例操作:模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方；操作步骤：1：将所需元素布置在界面：2：更改各元素名称：如;3:编辑各个元素的输入输出规则：4:运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。
5:仿真结果及分析：Widget：各机器工作状态统计表：分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。
6：实验小结：通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。
实验2 单品种流水线生产计划设计一、实验目的1.理解系统元素route的用法。
2.了解优化器optimization的用法。
3.了解单品种流水线生产计划的设计。
4.找出高生产效率、低临时库存的方案。
二、实验内容某一个车间有5台不同机器，加工一种产品。
该种产品都要求完成7道工序，而每道工序必须在指定的机器上按照事先规定好的工艺顺序进行。
物流系统建模与仿真实验报告
缓存区的下一级必须是对应组别的每一台机器，以便于存在缓存区的产品在本组处理器有空闲时能继续加工。
四、实验中存在的问题、解决方法及进一步的想法等
存在问题：在本次建模中，我遇到的最大的问题就是发生器的实体属性触发器中没有设置颜色，造成产品通过处理器的时候都是一样的，不能区别每个产品。
相关数据如下：
发生器到达速率：normal(20,2)秒；
暂存区最大容量：25个临时实体；
检验时间：exponential(0,30)秒；
传送带速度：1米/秒；
2.创建实体。
先将各部分原件实体找出并拖拽到工作区并放在恰当的位置上，构成基本框架。
3.端口连接。
将各部分原件实体重新编号，按住键盘上的“A”键并同时根据题目要求，用鼠标点击左键，按方向依次将实体连接起来。
由于缓存区默认值为先进先出处理器1处理器2处理器规则的队列排序所以此项不需修改缓存区的最大容量为25在实际运行中绝对不能满足大多用户需缓存区的下一级必须是对应组别的每一台机器以便于存在缓存区的产品在本组精品欢迎下载10处理器有空闲时能继续加工
实验报告
课程名称：物流系统建模与仿真
系部名称：xxxxxxxxxxxxxx学院
4.设置各个固定资源类实体的属性。
（1）、发生器
（2）、暂存区
（3）、处理器1,2,3
（4）、传送带1,2 3
5.运行模型。
6.找出模型瓶颈之处，提出解决方案。
一种原料达到车间时，发现该组机器全部处于工作状态，该原料就在该组机器处服从先进先出处理器1、处理器2、处理器3规则的队列排序，大大降低了处理器工作效率。
simulink仿真实验报告
simulink仿真实验报告Simulink 仿真实验报告引言：Simulink 是一种常用的建模和仿真工具，它可以帮助工程师们在设计和开发过程中进行系统级建模和仿真。
本文将通过一个实际的仿真实验来展示 Simulink 的应用。
一、实验背景在现代工程领域中，系统的建模和仿真是非常重要的一步。
通过仿真实验，我们可以在实际制造之前对系统进行测试和优化，节省了时间和成本。
本实验的目标是使用 Simulink 对一个电机驱动系统进行建模和仿真，以验证其性能和稳定性。
二、实验步骤1. 系统建模在 Simulink 中，我们首先需要将电机驱动系统进行建模。
我们可以使用Simulink 提供的各种组件来构建系统模型，例如传感器、控制器、电机等。
在本实验中，我们将使用 PID 控制器来控制电机的转速。
2. 参数设置在建模过程中，我们需要设置各个组件的参数。
例如，我们需要设置 PID 控制器的比例、积分和微分系数，以及电机的转动惯量和阻尼系数等。
这些参数的设置将直接影响系统的性能。
3. 仿真运行在模型建立和参数设置完成后，我们可以进行仿真运行。
通过设置仿真时间和输入信号，我们可以观察系统在不同条件下的响应情况。
例如，我们可以通过改变输入信号的频率和幅度来测试系统的稳定性和鲁棒性。
4. 结果分析仿真运行完成后，我们可以分析仿真结果。
通过观察输出信号的波形和频谱，我们可以评估系统的性能和稳定性。
例如，我们可以计算系统的响应时间、超调量和稳态误差等指标，以评估系统的控制效果。
三、实验结果在本实验中，我们成功建立了一个电机驱动系统的 Simulink 模型，并进行了仿真运行。
通过观察仿真结果，我们发现系统在不同输入信号条件下的响应情况。
在一些情况下，系统的响应时间较短，稳态误差较小，表现出良好的控制效果。
然而，在一些极端情况下，系统可能出现超调或不稳定的现象，需要进一步优化参数和控制策略。
四、实验总结通过本次仿真实验，我们深入了解了 Simulink 的应用和优势。
仿真实验报告范文
仿真实验报告范文《仿真实验报告》摘要：本次实验主要通过使用仿真软件（如MATLAB、PSpice等），对特定的系统进行建模与仿真，以验证其是否符合我们的设计要求。
本文将从实验的背景、实验目的、实验原理与方法、仿真结果与分析以及结论等方面，对本次实验进行详细的说明和总结。
一、实验背景随着科学技术的飞速发展，虚拟现实（VR）技术已经成为当前热门话题。
虚拟现实技术可以通过模拟环境创造出与现实世界相似的感觉和体验，广泛应用于游戏、教育、医疗等领域。
为了实现更好的虚拟现实的效果，我们需要对特定系统进行建模与仿真，以验证是否符合设计要求。
二、实验目的本次实验的主要目的是通过仿真软件对特定系统进行建模与仿真，验证其在虚拟现实场景下的表现。
通过对仿真结果的分析，我们可以了解系统工作的稳定性、性能指标等，并做出有针对性的优化措施。
三、实验原理与方法1.建立系统模型根据实验设定的需求，我们需要建立特定系统的数学模型。
根据系统的输入输出关系，可以选择合适的数学模型，如线性模型、非线性模型等。
同时，我们需要合理地选择系统的参数，以保证仿真过程的准确性。
2.仿真软件选取根据实验要求，选择合适的仿真软件进行仿真。
常见的仿真软件有MATLAB、PSpice等，根据实际需要选择最适合的仿真软件。
3.参数设置在仿真软件中，我们需要设置系统的输入信号、初始条件等参数。
通过合理的参数设置，可以得到更准确的仿真结果。
4.运行仿真在仿真软件中运行仿真模型，得到仿真结果。
同时，仿真软件还可以提供一些分析工具，如频谱分析、时域分析等，对仿真结果进行进一步分析。
四、仿真结果与分析根据实验设定，我们得到了系统的仿真结果。
通过对仿真结果进行分析，我们可以得到系统的稳态响应、动态响应以及稳定性等性能指标。
同时，我们还可以通过对仿真结果进行优化，得到更好的系统性能。
五、结论通过本次实验，我们成功地建立了特定系统的仿真模型，并通过仿真软件进行了仿真分析。
生产系统建模与仿真实验报告
学生实验报告实验项目：生产线物流路径系统及物流成本分析班级：学号：姓名：成绩：指导教师：年月日一、实验描述及目的物流路径在实际生产中有着非常高的利用率。
物流路径的合理选择对物流成本以及生产线的运行效益有着重要的影响。
路径是一个单元，部件和劳动力（或其他资源）能沿着它从一个单元但另一个单元。
在模型中它用来表示真实世界种路径的长度和物理性质。
当两个操作的时间间隔相当重要时，路径的增加模型的准确度上是十分有用的。
在这个模型中。
椅子由靠背back，坐垫seat,椅腿leg组装完成之后，沿着一个路径被送到喷漆部门，喷成红色，绿色或者黄色，然后送去检查，有部分由于喷漆不合格，被送回重新喷漆，其他的被送去包装，相同颜色的4把椅子打成一包，然后被运走。
仿真目的：1）了解生产线物流路径系统设计2）学会使用Match命令和Perent命令3）分析物流成本的构成及其应影响因素二、实验步骤1.定义元素通过菜单项window/control...修改布局窗口的名称为paths。
通过在系统布局窗口单击鼠标右键，将弹出元素定义窗口，由此定义下列元素：●Part:back,seat,legs●Buffer:b1,b2,b3,paint_Q,inspection_Q,packing_Q●Path:path1,path2,path3,path4,path5●Machine:assembly,painting,inspection,packing●Labor:inspector●Variable:X (type:integer)●Attribute:C(type:string,group number:1)得到如下截图：定义效果截图2.元素可视化（display）的设置模型的可视化效果如下图：生产线物流路径系统可视化效果①.绘制成品椅子图根据教材提示得到如下：图标编辑窗口②.part和buffter元素可视化的设置：Display对话框Display Part Queue 对话框③.machine元素可视化设置根据提示得到如下：可随状态改变颜色的Icon设置④.path元素可视化设置根据提示得到如下：Display Path 对话框3.各个元素细节（detail）设计①.对part元素细节设计属性定义：●Seat. Arrival Type=Active●......●...得到如下截图：Detail part对话框②.对machine元素assembly细节设计Detail Machine assembly 对话框Detail path对话框④.对machine元素painting细节设计⑤.对path元素path3细节设计⑥.对machine元素inspection细节设计⑦.对path元素path4细节设计⑨.对machine元素packing细节设计⑩.对path元素path5细节设计11.对buffer元素packing_Q细节定义三、数据运行、处理及分析仿真运行该模型机器工作状态统计表路径工作状态统计表劳动者工作状态统计表缓冲区工作状态统计表通过这些报表可以看出，流水线上的机器利用率越来越低，劳动者的劳动时间比例比较高，从path1,path2,path3,path4次序看，路径上的零部件通过量也是逐步减少，这是因为零部件的加工时间和在路径上的行进时间较长造成的结果。
系统建模与仿真课程设计报告
生产系统建模与仿真课程设计报告姓 名:李东钦学 号:104814060班 级:10工业A1指导教师：王小刚2013年 11 月 27 日上海第二工业大学目录一、课程设计的基本要求 (3)二、课程设计的硬件需求 (3)三、课题选择 (3)四、系统描述 (3)五、系统分析 (4)六、系统仿真数据分析 (5)1. 设置General Information (5)2. 设置Locations (5)3. 设置Entities (6)4. 设置Arrivals (6)5. 设置Variables (7)6. 设置Processing (7)第1步 (7)第2步 (7)第3步 (7)第4步： (8)第5步： (9)第6步： (9)第7步： (9)第8步 (9)第9步： (9)第10步 (10)七、仿真运行及结果分析 (11)1. 仿真运行设置 (11)2. 仿真结果分析 (12)八、修改模型以及优化方案 (13)制造系统仿真与建模一、课程设计的基本要求通过课程设计的训练，了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理，并熟悉和掌握生产系统仿真软件的基本操作和主要功能。
通过课程设计，使学生能够初步运用仿真技术发现生产系统中的关键问题，并通过改进措施的实现，提高生产系统的生产能力和生产效率。
二、课程设计的硬件需求课程设计地点安排在14号楼305教室，每台计算机客户端部署ProModel4.2和ProModel 6.0学生版进行建模与仿真。
三、课题选择课程设计共设计了两个课题，分别是：课题1自动变速箱换档机构10万套轮番装配车间生产线仿真；课题2生产系统改善仿真；每个学生选择一个课题，在两周时间内，学习使用ProModel仿真软件对实际生产系统进行分析建模，能够利用软件系统发现生产系统中的关键问题或瓶颈问题，并通过分析产生这些问题的原因，给出合理的解决方案或者改进措施，提高生产系统的生产能力和生产效率。
建模与仿真 实验报告
建模与仿真实验报告建模与仿真实验报告一、引言建模与仿真是现代科学研究和工程设计中不可或缺的工具。
通过建立数学模型和进行仿真实验，我们可以更好地理解和预测复杂系统的行为，优化设计方案，降低成本和风险。
本实验旨在通过一个实际案例，介绍建模与仿真的基本原理和应用。
二、案例背景我们选择了一个机械系统的案例，以便更好地说明建模与仿真的过程。
该机械系统是一个简化的汽车悬挂系统，由弹簧和减震器组成。
我们的目标是通过建模和仿真，分析不同参数对系统性能的影响，以优化悬挂系统的设计。
三、建模过程1. 系统分析：首先，我们对悬挂系统进行了详细的分析，了解其工作原理和关键参数。
通过研究相关文献和实际数据，我们确定了弹簧刚度和减震器阻尼系数等参数。
2. 建立数学模型：基于系统分析的结果，我们使用牛顿第二定律建立了数学模型。
假设车辆在垂直方向上的运动可以近似为简谐振动，我们得到了如下的微分方程：m * x''(t) + c * x'(t) + k * x(t) = 0其中，m是车辆的质量，x(t)是车辆在垂直方向上的位移，c是减震器的阻尼系数，k是弹簧的刚度。
3. 参数估计：为了进行仿真实验，我们需要估计模型中的参数值。
通过实验测量和理论计算，我们得到了车辆的质量m，减震器的阻尼系数c和弹簧的刚度k的估计值。
四、仿真实验1. 车辆行驶过程仿真：我们使用Matlab/Simulink软件进行了悬挂系统的仿真实验。
通过设定初始条件和参数值，我们模拟了车辆在不同路况下的行驶过程。
通过分析仿真结果，我们可以得到车辆的位移、速度和加速度等关键性能指标。
2. 参数优化：为了优化悬挂系统的设计，我们进行了参数优化实验。
通过调整减震器的阻尼系数和弹簧的刚度，我们比较了不同参数组合下系统性能的差异。
通过与仿真结果的对比，我们可以选择最佳参数组合，以达到最佳的悬挂系统性能。
五、实验结果与讨论通过仿真实验，我们得到了悬挂系统在不同参数下的性能曲线。
物流系统建模与仿真实验报告
利用计算机模拟技术，对物流系统进 行模拟运行，以便评估和优化系统的 性能。
学习物流系统建模的方法和步骤
方法
包括离散事件仿真、连续仿真、混合仿真等。
步骤
确定研究问题、选择合适的建模方法、建立模型、模型验证与修正、模型应用与优化。
掌握仿真实验的流程和操作
流程
包括问题定义、模型建立、模型验证、仿真运行、结果分析等步骤。
物流系统建模与仿真 实验报告
汇报人： 202X-01-07
目录
• 实验目的 •实验原理 • 实验步骤 • 实验结果与分析 • 结论与展望
CHAPTER 01
实验目的
理解物流系统建模与仿真的基本概念
物流系统建模
通过数学模型或计算机模型对物流系 统进行抽象描述，以便分析和预测系 统的性能和行为。
物流系统仿真的应用场景
物流网络规划
通过仿真实验评估不同规划方案的效果，为 决策者提供参考依据。
物流系统优化
通过仿真实验找到最优的资源配置和调度策 略，提高物流系统的效率。
物流风险管理
通过仿真实验评估潜在风险和不确定性因素 ，制定有效的风险应对措施。
物流服务质量管理
通过仿真实验评估服务质量水平，优化服务 流程和提升客户满意度。
建议一
针对物流系统效率问题，建议采用先进的路径规划算法优化物流路径，同时提高运输工具 的装载率，减少空驶现象。
建议二
为了降低物流成本，可以引入智能调度系统，实现运输资源的合理配置和优化利用。此外 ，加强与供应商的合作，实现信息共享和资源整合也是降低成本的有效途径。
建议三
提高物流系统可靠性需要从多个方面入手。首先，应定期对运输工具进行维护和保养，确 保其正常运行。其次，加强仓储设施的维护和管理，确保货物安全。最后，优化物流信息 管理系统，实现信息的实时更新和共享，提高系统的透明度和可靠性。
系统建模的仿真实验报告
系统建模的仿真实验报告系统建模的仿真实验报告引言在现代科学与工程领域中，系统建模是一项重要的工作。
通过对系统进行建模，可以帮助我们更好地理解系统的运行原理、优化系统性能以及预测系统的行为。
仿真实验是一种常用的方法，通过模拟系统的运行过程，可以得到系统的各种指标，从而评估系统的性能。
本报告将介绍一个系统建模的仿真实验，并分析实验结果。
一、实验目的本次实验的目的是建立一个模型，模拟一个电梯系统的运行过程，并通过仿真实验来评估该电梯系统的性能。
电梯系统是现代建筑中不可或缺的设施，其运行效率和服务质量直接关系到人们的出行体验。
通过建立模型和仿真实验，我们可以优化电梯系统的设计和运行策略，提高其性能。
二、建模过程1. 系统边界的确定首先，我们需要确定电梯系统的边界。
电梯系统通常包括电梯本身、楼层按钮、电梯控制器等组成部分。
在建模过程中，我们将关注电梯的运行过程和楼层按钮的使用情况。
2. 系统的状态和状态转换接下来，我们需要确定电梯系统的状态和状态转换。
电梯系统的状态可以包括电梯的位置、运行方向、开关门状态等。
状态转换可以根据电梯的运行规则和楼层按钮的使用情况确定。
3. 系统参数的确定在建模过程中，我们还需要确定系统的参数。
电梯系统的参数可以包括电梯的运行速度、电梯的载重量、楼层按钮的响应时间等。
这些参数将直接影响到电梯系统的性能。
三、仿真实验设计基于建立的电梯系统模型，我们设计了一系列的仿真实验，以评估电梯系统的性能。
以下是几个典型的实验设计：1. 不同高峰期的电梯系统性能比较我们选择了不同高峰期的时间段，并模拟了电梯系统在这些时间段内的运行情况。
通过比较不同时间段内电梯的等待时间、运行效率等指标，我们可以评估电梯系统在不同高峰期的性能差异。
2. 不同楼层按钮响应时间的影响我们模拟了不同楼层按钮响应时间的情况，并评估了电梯系统的性能。
通过比较不同响应时间下电梯的等待时间和运行效率，我们可以确定最佳的楼层按钮响应时间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
设计一产生十种不同分布的独立的随机数一、设计内容及要求任务：产生十种不同分布的独立的随机数，并进行检验。
要求：对随机数进行的统计性检验包括频率检验、参数检验、独立性检验。
二、设计环境及工具Windows7、MatlabR2010b三、设计思想及方法(1) 在对雷达系统进行仿真时，首当其冲的问题就是对电磁环境的仿、真。
其中无用的电磁信号包括三大类，即杂波、噪声和干扰，在模拟仿真时相比于有用的电磁信号也是不可或缺的。
其所谓的仿真就是在已知随机变量的统计特性及其参数的情况下，研究如何在计算机上产生服从给定统计特性和参数的随机变量。
(2) 在雷达、导航、声呐、通信和电子对抗等系统中，应用最多的概率统计模型还是正态分布或高斯分布、指数分布、瑞利分布、莱斯分布或广义瑞利分布、韦尔分布、对数-正态分布、m分布、拉普拉斯分布、复合k分布等。
(3) 在这些随机总体中畸形随机抽样，实际上都是以[0,1]区间上的均匀分布随机总体为基础的。
原则上讲，只要已知[0,1]区间上的均匀分布随机数序列，总可以通过某种方法(数学方法)来获得某已知分布的简单子样。
只要给定的均匀分布随机数列满足均匀且相互独立打的要求，经过严格的数学变换或者严格的数学方法，所产生的任何分布的简单子样都会满足具有相同总体分布和相互独立的要求。
四、设计过程及结果本次设计的十种随机数包括均匀分布、高斯分布、指数分布、广义指数分布、瑞利分布、广义瑞利分布、韦尔分布、拉普拉斯分布、柯西分布和2χ分布，使用Matlab 完成设计并给出具体的参数，代码附在最后。
1．均匀分布已知随机变量ε在[0,1]区间上服从均匀分布，则有概率密度函数 1,01()0,x f x ≤≤⎧=⎨⎩其他 其分布函数为0,0F(),01x x x x x <⎧⎪=≤≤⎨⎪≥⎩1,1在计算机上利用数学方法产生随机数的方法有平方取中法、移位寄存器法和各种同余法等，这里我们采用剩同余法产生均匀随机序列，其递推公式为1(mod )n n x x M λ+=通常取2k M =，k 为计算机的尾数字长021b x =+，b 为正整数，x 初始值须为奇数323a λ=±，a 为正整数(1) 所谓频率检验就是检验随机数序列的观测频数与理论频数的差异是否显著。
详细的论述见教材P24，只要给定一个显著水平α，就可以确定二者之间的差异程度，α一般取值为0.05或0.01。
为了有效的进行统计检验，N 值最好大于100，在雷达仿真中，通常1024N ≥。
(2) 随机数的参数检验是随机数分布的各个参数的观测值与理论值的差异是否显著，本设计的检验只包括一二阶矩和方差的检验。
详细的论述见教材P25。
(3) 独立性检验就是检验随机数序列中前后各数的统计相关性是否异常，通常包括相关系数检验，联列表检验和连检验等，我们这里只进行相关系数的检验。
详细的论述见教材P26，需要注意的是通常取50N j ->，这样就可以根据给定的显著水平α及正态分布表查处临界值了。
(4) 如此根据上述，本次设计的均匀分布的参数分布为：显著水平α取0.05，相应的频率检验中区间分为50k =组，取2χ分布的自由度为39(参考)时的临界值为254.572χ=；参数检验时相应的正态分布显著水平为0.05时的临界值为 1.96z α=；独立性检验时N 取值为100000点，取10050N j -=>，满足条件。
用Matlab 实现上述的100000点的均匀分布随机数的仿真并实现三种统计检验，结果如下图所示：图1. 100000点均匀分布直方图相应的检验结果为：从上述检验结果可以看出，本设计产生的[0,1]区间上的均匀分布的随机数序列通过了各项检验。
由于均匀分布是以下9种其他分布的基础，即可以用均匀分布序列通过一定的数学变换得到，若均匀分布通过检验，则基于此产生的其他分布也必定能通过相关的检验，故下述的分布均是由通过检验的均匀分布变换得到，本身就不再进行检验了。
2．高斯分布高斯分布即正态分布，其概率密度函数为221()()exp()22x f x μσπσ-=-(1) 本次设计中的高斯分布是通过近似抽样法产生，即假设有N 个相互独立的随机变量12,,...,N u u u ，它们有相同的分布，其均值()i E u m =，方差2()i D u σ=，根据中心极限定理，这N 个随机变量之和服从高斯分布，详细论述见教材P81。
(2) 这里我们取独立的随机变量i u 为均匀分布，通常其数目N 至少要大于8，这里我们将N 取为12，则高斯随机变量为121(6)j i i y u u σ==-+∑为简便起见，其中u 取0，σ取1，仿真结果如下图所示图2. 100000点高斯分布直方图其中共检验了32组参数相同且相互独立的均匀分布，取其中符合要求的12组仿真生成高斯变量。
3．指数分布指数分布的概率密度函数为 1,0()0,0x e x f x x λλ-⎧≥⎪=⎨⎪<⎩(1) 指数分布的仿真采用直接抽样法，详细论述见教材P74，即知道某一分布的概率密度函数，就可以由其积分形式构成[0,1]区间上的均匀分布从而得到其随机变量。
(2) 由均匀分布得到的指数的随机变量的表达式为1ln i i y u λ=- 其中i u 即为均匀分布随机变量，参数λ取8。
仿真结果如下图所示：图3. 100000点高斯分布直方图高斯分布的检验包括之后的7个检验与第一个均匀分布完全相同不再赘述。
4．广义指数分布广义指数分布的概率密度函数为0()exp[()]f x x s I =-+式中s 是信噪比，由教材P95-96的论述可以得到最终的广义指数分布的的随机变量抽样表达式为12ln )i i i x u u s π=-++其中s 是输入信噪比，1i u 、2i u 均为[0,1]区间上的均匀分布，仿真时取信噪比为2，方针的结果如下图所示图4. 100000点广义指数分布直方图5．瑞利分布瑞利分布的概率密度函数为222()exp(),02xx f x x σσ=-≥ 式中，σ是瑞利分布的参量，但不是其均方根值。
利用直接抽样法得到瑞利分布的随机变量，具体的公式变换详见P77-78，最后得到瑞利分布直接抽样公式为2ln i i u ξσ=-其中σ是瑞利分布的参量，取1/2 ，i u 为[0,1]区间上的均匀分布，仿真结果如下图所示图5. 100000点瑞利分布直方图6．广义瑞利分布广义瑞利信号就是所谓的莱斯信号，它是将一个恒值信号叠加在两个相互独立正交的高斯随机变量值上，并取其矢量和而构成的。
其概率密度函数为220222()exp()()2rr a ar f x I σσσ+=- σ为随机变量r 的分布参数，a 为常数(1) 因此，只要在正态分布总体中抽取两个相互独立的均值为0的正态分布随机数，再在其中一个加上个常数a ，便可获得广义瑞利分布的随机数。
由P94论述得到其分布的表达式为22()i i i r x a y =++式中i x 、i y 均为正态分布，且相互独立，a 为常数值(2) 仿真时，取a 为2，结果如下图所示图6. 100000点广义瑞利分布直方图7．韦尔分布服从三参量的韦尔分布的概率密度函数为1()()exp(())0,0,0a a n n a x x x x f x a b x b b b---=->>≤<∞ 式中，n x 、a 、b 是韦尔分布的位置参量、形状参量和标度参量。
利用直接抽样法得到韦尔分布的随机变量，具体的公式变换详见P77-78，最后得到韦尔分布直接抽样公式为ln a i n i x b u ξ=+-其中公式中位置参数n x 取3，形状参量a 取3，标度参量b 取2， i u 为[0,1]区间上的均匀分布，仿真结果如下图所示图7. 100000点韦尔分布直方图8．拉普拉斯分布拉普拉斯分布的概率密度函数为|)|exp(2)(m x a a x f la --=式中m 为均值，a 为形状参数。
为简便起见这里只考虑m 为0，a 为1的情况，即|)|exp(21)(x x f -= 可以看出，该分布为双指数分布，则得出有两个相同指数分布随机变量之差服从拉普拉斯分布的结论，最后有)ln(21ii i u u =ξ 式中1,2i i u u 为 [0,1]区间的均匀分布随机数。
仿真时，直接调用产生两个均匀分布随机序列即可，结果如下图所示图8. 100000点拉普拉斯分布直方图9．柯西分布柯西分布有概率密度函数 21()(1)cau f x x π=+其中均值()0E x =，方差不存在。
随机数产生公式 a u b i i +-=)]21(tan[πξ式中：i u 为[0,1]区间的均匀分布随机数。
仿真时参数a 、b 分别取,0、1，结果如下图所示图9. 100000点柯西分布直方图10．2χ分布 2χ分布的概率密度函数为21221exp(),02()2()20,0nn x x x n f x p x χ+⎧->⎪⎪=⎨⎪⎪≤⎩ 根据正态分布之平方和为2χ分布这一基本原理，可以直接获得2χ分布随机变量抽样21()nj j n x ξ==∑ 式中j x 是采样间相互独立地均值为0，方差为1的正态分布随机变量：n 是2χ分布的自由度，则可以看出自由度n 是决定该分布的唯一分布参量。
这里为方便起见，取自由度为4，则其为两个指数分布之和的分布，仿真结果为图10. 自由度为4的2 分布直方图五、附录0.均匀分布function u=evenlydis(a,b,m,N) %³ËͬÓà·¨lam=8*a-3;M=pow2(m);x=zeros(1,N);x(1)=pow2(b)+1;for i=2:N;y=lam*x(i-1);x(i)=mod(y,M);endu=x/M;end1.分布检验function result=check(x)%¼ìÑéÏîÄ¿°üÀ¨:ƵÂʼìÑé,Ò»½×¾Ø,¶þ½×¾Ø,·½²î,¶ÀÁ¢ÐÔ; N=length(x);%%%%%%%%%%%%%ƵÂʼìÑé,»ñµÃͳ¼ÆÁ¿A%%%%%%%%%%%%%L=50; %Ö±·½Í¼Éϵļä¸ô´óСA=0;n=zeros(1,L);for i=1:Nfor j=1:Lif(x(i)>=(j-1)*1/L)&&(x(i)<=j*1/L) %Ƶ¶Èͳ¼Æn(j)=n(j)+1;endendendfor i=1:LA=A+((n(i)-N/L)^2)/(N/L); %¶ÔÖ±·½Í¼ÉϵÄÿ¸ö¼ä¸ôÈ¡µÄ´ó·½²î¶øÒÑend%%%%%%%%%%%%%²ÎÊý¼ìÑé,»ñµÃͳ¼ÆÁ¿Z1,Z2,Z%%%%%%%%%%%%% M1=0;M2=0;for i=1:NM1=M1+x(i);M2=M2+x(i)^2;endM1=M1/N;M2=M2/N;S=M2-M1+1/4;Z1=sqrt(12*N)*(M1-1/2);%Ò»½×¾Øͳ¼ÆÁ¿Z2=1/2*sqrt(45*N)*(M2-1/3);%¶þ½×¾Øͳ¼ÆÁ¿Z=(sqrt(180*N))*(S-1/12);%·½²îͳ¼ÆÁ¿%%%%%%%%%%%%%¶ÀÁ¢ÐÔ¼ìÑé,»ñµÃÏà¹ØϵÊýͳ¼ÆÁ¿p%%%%%%%%%% %%%?j=N-100; %ͨ³£È¡N-j>50¼´¿É£¬´Ë´¦È¡100sum=0;for i=1:(N-j)sum=sum+x(i)*x(j+i);endp=(sum/(N-j)-M1*M1)/S*sqrt(N-j); %%%%%%%%%%%%%¸ù¾ÝÒÔÉÏͳ¼ÆÁ¿£¬¼ìÑéËæ»úÐòÁÐxÄÜ·ñͨ¹ý¼ìÑé%%%%%%%%%%%%%ALPHA=0.05; %ÏÔÖøˮƽGuass_Value=1.96; %±ê×¼Õý̬·Ö²¼ÏÔÖøˮƽΪ5%µÄÁÙ½çÖµLamenda_Value=54.572; %×ÔÓɶÈΪ39µÄx^2·Ö²¼ÏÔÖøˮƽΪ5 %µÄÁÙ½çÖµ%%%%%ÏÔʾ½á¹û%%%%%%%if(abs(A)<Lamenda_Value)&&(abs(Z1)<Guass_Value)&&(abs(Z 2)<Guass_Value)&&(abs(Z)<Guass_Value)&&(abs(p)<Guass_ Value)disp('¾ùÔÈ·Ö²¼Í¨¹ý¼ìÑé');result=1;elsedisp('¾ùÔÈ·Ö²¼Î´Í¨¹ý¼ìÑé'); %֮ǰעÊ͵ôµÄÔ-ÒòÊÇʲôresult=0;enddisp('ͨ¹ý¼ÆË㣬½á¹ûÈçÏ£º');disp(' ƵÂʼìÑé Ò»½×¾Ø ¶þ½×¾Ø ·½²îÏà¹ØϵÊý ×ÔÓÉ¶È ÏÔÖøÐÔˮƽ ÁÙ½çÖµ1 ÁÙ½çÖµ2'); disp([A,Z1,Z2,Z,p,39,ALPHA,Guass_Value,Lamenda_Value] );end2.高斯分布function z=guassdis(a,b,m,u,sigma,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉú¸ß˹ÐòÁÐ%º¯Êýµ÷ÓÃÐÎʽΪz=GuassDist(s,u,sigma,N)%sΪ¾ùÓë·Ö²¼µÄa%bΪ¾ùÓë·Ö²¼µÄb%mΪ¾ùÓë·Ö²¼µÄm%uΪ¸ß˹·Ö²¼µÄ¾ùÖµ%sigmaΪ¸ß˹·Ö²¼µÄ·½²îundis=zeros(12,N);i=1;x0=b;z=zeros(1,N);seed=zeros(1,12);%%%%%%%²úÉú12¸ö¶ÀÁ¢µÄͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼ä¾ùÔÈ·Ö²¼µÄËæ»úÐòÁУ¬³¤¶ÈΪN%%%%%%%%%while(i<=12)undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));while(s==0)x0=x0+1;undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));endseed(i)=x0;x0=x0+1;i=i+1;enddisp('¾ùÓë·Ö²¼µÄbµÄֵΪ£º');disp(seed);for i=1:Nfor j=1:12z(i)=z(i)+undis(j,i);endz(i)=z(i)-6;z(i)=z(i)*sigma+u;endend3.指数分布function z=expdis(a,b,lamda,m,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉú²ÎÊýΪlamdaµÄÖ¸Êý·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN? %sΪ¾ùÔÈ·Ö²¼µÄa?%...%lamdaΪָÊý·Ö²¼µÄ²ÎÊýz=zeros(1,N);x0=b;%%%%%%%%%%%%Ê×ÏȲúÉúͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼äµÄ¾ùÔÈ·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN%%%%%%%%%%%%%%?undis=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis);while(s==0)x0=x0+1;undis=evenly(a,x0,m,N);s=check(undis);endfor i=1:Nz(i)=-log(undis(i))/lamda;endend4.广义指数分布function z=eexpdis(a,b,sn,m,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉú²ÎÊýΪsnµÄ¹ãÒåÖ¸Êý·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN %snΪÊäÈëÐÅÔë±È?%aΪ¾ùÓë·Ö²¼µÄ³õʼ²ÎÊý%...undis=zeros(2,N);i=1;x0=b;z=zeros(1,N);%%%%%%%²úÉú2¸ö¶ÀÁ¢µÄͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼ä¾ùÔÈ·Ö²¼µÄËæ»úÐòÁУ¬³¤¶ÈΪN%%%%%%%%%?while(i<=2)undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));while(s==0)x0=x0+1;undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));endx0=x0+1;i=i+1;endfor i=1:Nz(i)=(-log(undis(1,i)))+2*sqrt(-sn*log(undis(1,i)))*c os(2*pi*undis(2,i))+sn;endend5.瑞利分布function z=rayleighdis(a,b,m,sigma,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉú²ÎÊýΪsigmaµÄÈðÀû·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN? %aΪ¾ùÔÈ·Ö²¼³õʼ²ÎÊýz=zeros(1,N);x0=b;%%%%%Ê×ÏȲúÉúͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼äµÄ¾ùÔÈ·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN%%%%%undis=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis);while(s==0)x0=x0+1;undis=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis);endfor i=1:Nz(i)=sigma*sqrt((-2)*log(undis(i)));endend6.广义瑞利分布function z=erayleighdis(a,b,m,n,N)%GYRelayDist?²úÉú¹ãÒåÈðÀû·Ö²¼Ëæ»úÊýÐòÁÐundis=zeros(2,N);i=1;x0=b;M1=zeros(1,N);M2=zeros(1,N);z=zeros(1,N);%%%%%%%²úÉú2¸ö¶ÀÁ¢µÄͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼ä¾ùÔÈ·Ö²¼µÄËæ»úÐòÁУ¬³¤¶ÈΪN%%%%%%%while(i<=2)undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));while(s==0)x0=x0+1;undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));endx0=x0+1;i=i+1;endfor i=1:NM1(i)=sqrt(-2*log(undis(1,i))).*cos(2*pi*(undis(2,i)) );M2(i)=sqrt(-2*log(undis(1,i))).*sin(2*pi*(undis(2,i)) );z(i)=sqrt((M1(i)+n)^2+M2(i)^2);end7.韦尔分布function z=vaildis(a,b,m,xn,beta,lamda,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉúΤ¶û·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN%sΪ¾ùÔÈ·Ö²¼µÄa?%...%lamdΪΤ¶û·Ö²¼µÄ²ÎÊýz=zeros(1,N);x0=b;%%%%%%%%%%%%Ê×ÏȲúÉúͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼äµÄ¾ùÔÈ·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN%%%%%%%%%%%%%%?undis=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis);while(s==0)x0=x0+1;undist=evenly(a,x0,m,N);s=check(undist);endfor i=1:Nt=1/lamda;y=-log(undis(i));z(i)=xn+beta*power(y,t);endend8.拉普拉斯分布function z=laplacedis(a,b,m,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉú³¤¶ÈΪNµÄLaplacian·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ?%bΪ³õʼ¾ùÔÈ·Ö²¼µÄ²ÎÊýundis=zeros(2,N);i=1;x0=b;z=zeros(1,N);%%%%%%%²úÉú2¸ö¶ÀÁ¢µÄͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼ä¾ùÔÈ·Ö²¼µÄËæ»úÐòÁУ¬³¤¶ÈΪN%%%%%%%%%?while(i<=2)undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));while(s==0)x0=x0+1;undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));endx0=x0+1;i=i+1;endfor i=1:Nz(i)=log(undis(1,i)/undis(2,i));endend9.柯西分布function z=cauchydis(a,b,m,beta,lamda,N)%¸Ãº¯ÊýÓÃÀ´²úÉú²ÎÊýΪa,bµÄ¿ÂÎ÷·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN?%²ÎÊýaΪλÖòÎÊý;²ÎÊýbΪÐÎ×´²ÎÊý?%µ÷ÓÃÐÎʽΪz=CauchyDist(s,a,b,N)??z=zeros(1,N);x0=b;%%%%%%%%%%%%Ê×ÏȲúÉúͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼äµÄ¾ùÔÈ·Ö²¼Ëæ»úÐòÁÐ,³¤¶ÈΪN%%%%%%%%%%%%%%?undis=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis);while(s==0)x0=x0+1;undis=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis);endfor i=1:Nz(i)=beta*tan(pi*(undis(i)-1/2))+lamda;endend10.2 分布function z=x2dis(a,b,m,n,N)%GYRelayDist?²úÉú¹ãÒåÈðÀû·Ö²¼Ëæ»úÊýÐòÁÐundis=zeros(n+1,N);i=1;x0=b;z=zeros(1,N);%%%%%%%²úÉú2¸ö¶ÀÁ¢µÄͨ¹ý¼ìÑéµÄ[0,1]Çø¼ä¾ùÔÈ·Ö²¼µÄËæ»úÐòÁУ¬³¤¶ÈΪN%%%%%%%while(i<=n+1)undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));while(s==0)x0=x0+1;undis(i,:)=evenlydis(a,x0,m,N);s=check(undis(i,:));endx0=x0+1;i=i+1;endfor i=1:Nfor j=1:nz(i)=z(i)+(sqrt(-2*log(undis(j,i))).*cos(2*pi*undis(j +1,i)))^2;endendend。