制造系统的建模方法汇总
基于工业工程的智能制造系统建模与仿真
基于工业工程的智能制造系统建模与仿真智能制造系统是当今工业领域的热门话题，其通过应用先进的技术，如物联网、人工智能、机器学习等，实现了工业生产的自动化、智能化和高效性。
在实际应用中，建模与仿真是智能制造系统设计与优化的重要手段。
本文将探讨基于工业工程的智能制造系统建模与仿真方法，旨在提供一种全面且深入的分析。
一、智能制造系统建模智能制造系统建模是对实际生产过程进行抽象和描述的过程，目的是为了理解和优化生产系统的运作。
在工业工程领域中，有许多建模方法可供选择，如离散事件建模、连续系统建模、面向代理的建模等。
根据具体情况，可以选择合适的建模方法。
1. 离散事件建模离散事件建模是将生产系统中的事件抽象成离散的状态转换，通过事件的顺序和时间推进来描述系统的运作。
这种建模方法适用于具有离散事件和决策的系统，如流水线生产、物流运输等。
通过离散事件建模，可以定量评估系统的性能指标，如生产能力、等待时间、工作效率等。
2. 连续系统建模连续系统建模是将生产系统中的参数和变量表示为连续的函数或方程，通过数学模型来描述系统的行为。
这种建模方法适用于涉及连续过程和物流的系统，如化工生产、供应链等。
通过连续系统建模，可以优化系统的参数配置，提高生产效率和资源利用率。
3. 面向代理的建模面向代理的建模是将生产系统中的各个组成部分抽象成独立的代理，通过模拟代理之间的互动来描述整个系统的行为。
这种建模方法适用于多智能体系统中的智能制造系统，如机器人协作、自动化装配等。
通过面向代理的建模，可以研究不同代理的行为和决策对整个系统性能的影响。
二、智能制造系统仿真智能制造系统仿真是通过建模方法来模拟和观察系统的运作，以评估不同策略和决策对系统性能的影响。
仿真可以帮助工程师和决策者更好地理解和改进生产系统，减少风险和成本。
1. 离散事件仿真离散事件仿真是通过运行离散事件模型来模拟生产系统中的事件和决策。
仿真过程中，可以观察系统的各种指标，如生产率、生产能力、资源利用率等。
生产计划与控制--制造系统的建模方法
▪ 容量函数K表示库所的容量。有时，允许某些库所的容量为无 穷，表示这些库所的容量不会对系统的行为构成限制。
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4.4.2 Petri的基本概念
▪ 权函数W规定每个变迁发生一次引起的相关资源数量的变化。 一般地，对于任何（x，y）∈F，0<W<∞。
T={t1，t2，…，tn}为变迁（transition）的集合； F =（P×T）∪（T×P）为输入函数和输出函数集，称为
流关系。
▪ 三元组N=（P，T；F）构成网（net）的充分必要条件：
① P∩T=ф，规定了库所和变迁是两类不同的元素；
② P∪T≠ф，表示网中至少有一个元素；
③ F=（P×T）∪(T×P)，建立了从库所到变迁、从变迁到库所
p)
M ( p)
若p* t t *
若p t * *t 若p* t t * 若p* t *
M’为M之后继（successor）的事实记作M[t>M’。
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4.4.3 Petri网的运行规则
下图是一个petri网系统中变迁t激发前和激发后的标识。
例：根据Petri网的运行规则，按照t1t2t3t4的顺序，依次 对图1中变迁发生进行检查。
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4.4.2 Petri的基本概念
（2）定义2：库所/变迁网系统
六组元∑=（P，T；F，K，W，M0 ）构成库所/变迁网系统 （place/transition system，P/T_系统）的条件是：
① N=（P，T；F）是构成∑的基网； ② K，W，M0分别为N上的容量函数、权函数和初始标识。
制造系统建模与仿真知识点
知识点21. 结合具体制造系统或服务系统，分析离散事件动态系统的基本特征。
2. 什么叫“状态空间爆炸”？产生状态空间爆炸的原因是什么？它给系统性能分析带来哪些挑战？3. 常用的离散事件系统建模方法有哪些，它们是如何分类的？4. 什么是马尔可夫特性？它在离散事件系统建模与分析中有什么作用？5. 根据功能不同，仿真模型（程序）可以分为哪三个层次？分析三个层次之间的关系。
6. 分析事件调度法、活动循环法、进程交互法和消息驱动法等仿真调度方法的特点，在分析每种调度方法基本原理的基础上，阐述几种仿真调度方法之间的区别与联系，并绘制每种仿真调度方法的流程图。
7. 结合具体的离散事件系统，如银行、理发店、餐厅、超市、医院、作业车间等，采用事件调度法、活动循环法或进程交互法分析建立此类系统的仿真模型，试分析仿真模型中的建模元素以及仿真调度流程。
8. 从系统描述、建模要点、仿真时钟推进机制等层面，比较事件调度法、活动循环法和进程交互法的异同之处。
9. 什么叫仿真时钟，它在系统仿真中有什么作用？什么叫仿真时钟推进机制？常用的仿真时钟推进机制有哪些？它们的主要特点是什么，分别适合于怎样的系统？10.结合具体的离散事件系统，分析若采用固定步长时间推进机制、下次事件时间推进机制或混合时间推进机制时，分别具有哪些优点和缺点，以图形或文字等形式分析时钟推进流程。
11.什么叫仿真效率？什么叫仿真精度？分析影响仿真效率和仿真精度的因素？12.从仿真效率和仿真精度的角度，分析和比较三种仿真时钟推进机制的特点，并分析三种仿真时钟推进机制分别适合于什么样的系统？13. 什么是蒲丰投针试验？绘制蒲丰投针试验原理图，通过推导蒲丰投针试验中针与任一直线相交的概率，分析采用随机投针试验方法来确定圆周率π的原理。
14. 按照蒲丰投针试验的条件和要求，完成投针试验，在统计投针次数、针与直线的相交次数的基础上，求解π的估计值，并以报表或图形等形式表达试验结果。
华中科技大学 生产系统建模仿真 复习要点(知识点)
1、什么是仿真？什么是离散系统的仿真？仿真（Simulation），即使用项目模型将特定于某一具体层次的不确定性转化为它们对目标的影响，该影响是在项目仿真项目整体的层次上表示的。
项目仿真利用计算机模型和某一具体层次的风险估计，一般采用蒙特卡洛法进行仿真。
系统的状态只在离散时间点上发生变化，而离散时间点一般是不确定的、随机的。
对这种系统的仿真就是离散系统的仿真。
2、为什么需要做仿真？人们对复杂事物和复杂系统建立数学模型并进行求解的能力有限。
计算机仿真技术可以可以预演或再现系统的运动规律或运动过程，利用它可以对无法直接进行实验的系统进行仿真试验研究，从而节省大量的能源和费用。
3、仿真要做那些准备工作？1．阻抗控制2．分配器件模型系统的输入：边界以外对系统的作用系统的输出：系统对边界以外的环境的作用。
系统“三要素”：实体Entity：组成系统的具体对象。
确定系统的构成；属性property （描述变量）：描述每一实体的特征，指实体所具有的每一项有效特性。
活动Activity：指随着时间的推移，在系统内部由于各种原因而发生的变化过程。
试验的方法：真实系统法－构造模型法（物理－沙盘模型、数学模型）为什么采用构造模型法：真实系统尚未建立。
破坏和故障、风险。
试验条件的同一性。
时间和费用问题。
模型是系统的代表，同时也是对系统的简化。
系统模型的性质：相似性、简单性、多面性建立模型的原则：清晰性、相关性、准确性、可辨识性、集合性仿真基于模型系统、模型与仿真三者之间的关系：系统是研究对象。
模型是系统特性的描述。
仿真则包含建立模型及对模型进行试验两个过程。
仿真的要素和活动：仿真的依据：相似原理、系统仿真系统仿真：以计算机和其它专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假想的系统进行试验，并借助于专家经验知识、统计数据和信息资料对试验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合性和试验性学科。
仿真的分类：【物理仿真、数学仿真/计算机仿真、物理－数学仿真（半实物仿真）】或【实时仿真、亚实时仿真、超实时仿真】或【连续系统仿真、离散事件系统仿真】系统仿真的步骤：系统建模与形式化仿真建模程序设计仿真输出分析概率论（Probability Theory）概率与统计（Probability and Statistics）频率（frequency）确定事件(certain event)随机事件(stochastic event)随机变量(random variable)概率（Probability）离散型随机变量(discrete random variable)连续型随机变量(continuous random variable)数学期望Expected value方差：Variance泊松分布（Poisson distribution）均匀分布（Uniform）指数分布(exponential)正态分布(Normal)标准正态分布(standard normal distribution)贝塔分布（Beta）三角分布（triangular）爱尔朗分布（Erlang）离散型随机变量、连续型随机变量分布假设检验：第一类错误（弃真）、第二类错误（存伪）离散事件系统仿真随机数的特性：均匀性、独立性伪随机数：运用某种算法产生的随机数可能会破坏随机的基本性质。
基于仿真的单元化制造系统层次建模技术研究
层和设备层 ， 降低 了模 型 的 复 杂性 ． 立 了基 于 Ｐ ｔｉ 的 层 建 ｅｒ 网 次模 型 ， 其 转 化 为 ｅ Ｐａｔ 真 模 型 ， 高 了模 型 的 重 用 将 Ｍ— ｌｎ 仿 提 性 ． 某 生产 车 间 ， 立 了层 次化 的仿 真模 型 ， 用不 同 的 调 对 建 使 度 策 略 进 行 仿 真 ， 验 证 明 了模 型 的 高效 性 和 合 理 性 ． 试 关 键 词 ： 单 元 化 制 造 系 统 ； 真 ； 层 建 模 ； ｅｒ 仿 分 Ｐ ｔ ｉ
收 稿 日期 ： Ｏ ０ ｊ ２ ２ 作 者简 介 ：Ｋ 彦 （（ ｌ ） 舅 ． 手伦 １８ 一 ＿ 汀 人 ， ｉ研 究 牛 ， 要 从 事 元 ］ 顾 ： 主 化、 制造 执 行 系 统 、 真心 度 等的 椰 究 ． 仿 ｆ
各层 模 型都 可 以看 作 由一 个 输 入 、 个 完工 输 一
文献标识码 ： Ａ
立 单元 化 制造 系统 的仿真 模 型． 目前 ， 元化 制 造 系 统 的规 划 设计 和 运 行控 制 单
面临着许 多 的问题 ， 系 统 的 复 杂性 使 得 在 规 划设 如 计 时难 以准确和 全 面地 评 估 系 统 的性 能 ； 设计 与运 １ １ Ｐ ｔｉ 的层次 化建模 ． ｅ 网 ｒ 美 国 国 家 标 准 局 （ Ｓ Ｎａｉｎ ｌｂ ｒａ ｆ ＮＢ ， ｔ ａ ｕ ｅｕ ｏ ｏ
１ 单 元 化 制 造 系统 的 层 次 化 建 模
行 的脱节 使得制 造 系统难 以适应 由多变 的市场 需求
所 引发 的频 繁重 构 ； 统 运 行 的 复杂 性 和 多 变 性使 系 得 生产计 划 和 调 度 难 以做 到 真 正 的合 理 和 优 化 等
等… ．
快速成形网络化制造系统的IDEFO建模
基于IDEF0的快速成形系统功能建模ID EF方法是一套对复杂系统进行建模分析和设计的系统方法，它是在结构化分析方法的基础上发展起来的，其含义是集成计算机辅助制造(Integrated Computer Aided Manufacturing ,ICAM)，IDEF是ICAM DEFinition Method 的缩写，后来称为Integration DEFinition Method[1]。
创建之初，开发3种DEF方法分别是：功能建模（IDEF0）、信息建模（IDEF1）、动态建模（IDEF2）[2]。
后来，又在此基础上开发了一系列的IDEF方法[3]。
IDEF0是IDEF方法之一,用于描述系统的功能及其相互关系的结构分析，它能清楚地表达系统的活动、数据流以及它们之间的关系，建立系统的功能模型[4]。
快速成形网络制造系统的功能活动复杂，信息之间联系密切，传递频繁[5]。
为了有效地实现功能与信息的集成，在系统的开发阶段，需要准确把握组成系统的功能活动及相互关系，理清复杂的信息活动及信息联系，因此建立系统的功能模型既十分必要，又至关重要[6]。
1. 用IDEFO建立快速成形网络化制造系统模型(1)IDEF0方法 IDEF0的基本思想是结构化分析方法，来源于SADT方法。
它具有以下一组基本特色：①全面地描述系统，通过建立模型来理解一个系统一般地说，一个系统可以被认为是由对象物体（用数据表示）和活动（由人、机器和软件来执行）以及它们之间的联系组成。
数据流图只反映了一个侧面，很难说明系统的全貌。
IDEF0能同时表达系统的活动（用盒子表示）和数据流（用箭头表示）以及它们之间的联系。
所以IDEF0模型能使人们全面描述系统。
②目的与观点目的是指建模的意义，为什么要建立模型。
观点是指从哪个角度去反映问题或者站在什么人的立场上来分析问题。
功能模型是为了要进一步做好需求分析，要实现预定的技术要求（不论是对已有系统的改造还是新建系统），所以要明确是对功能活动进行分析（逐步分解），而不是对组织机构的分解。
柔性制造系统的建模设计
根据实际生产情况和突发状况，实时调整生产计划和调度安排。
调度系统开发
利用信息技术和自动化技术，开发高效、智能的生产调度系统。
06 柔性制造系统的未来发展 与挑战
未来发展趋势
智能化
绿色环保
随着人工智能和机器学习技术的不断 发展，柔性制造系统将更加智能化， 能够自主完成更复杂的生产任务。
生产过程优化
通过柔性制造系统实现对 生产过程的优化，提高生 产效率和产品质量。
03 柔性制造系统的建模方法
建模的基本原则
完整性
模型应完整地反映柔性制造系统的所 有相关要素，包括硬件、软件、人员 和环境等。
准确性
模型应准确地描述柔性制造系统的运 行状态和性能，以便进行有效的分析 和优化。
可扩展性
模型应具备可扩展性，以便适应未来 柔性制造系统的发展和变化。
通过合理安排设备和工位的相对位置，减 少物料搬运距离和时间。
设备布局再设计
设备布局仿真与优化
通过重新设计设备布局，实现紧凑、有序 和高效的生产环境。
利用计算机仿真技术对调整后的设备布局 进行模拟和优化。
生产调度优化
生产计划制定
根据市场需求、产品特性和生产能力制定合理的生产计划。
调度算法选择
选择适合生产环境和需求的调度算法，如遗传算法、模拟退火算法等。
通过实验和仿真，优化工艺参数以提 高生产效率。
设计步骤与流程
选择合适的设备
根据工艺流程和生产需求，选择合适的制造设备和检测设备。
布局规划
合理规划设备布局，确保生产流畅，提高工作效率。
设计步骤与流程
选择控制系统
根据系统需求，选择合适的控制系统，如PLC、工业PC等。
【系统】生产系统建模与仿真
【关键字】系统《建模与仿真》课程教学大纲(Modeling and Simulation)课程编码：学分：2.5总学时：40适用专业：工业工程先修课程：生产计划与控制、工程统计学、工程数学、运筹学、计算机编程技术一、课程的性质、目的和任务《建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程，是工业工程系的主导课程之一。
学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题，并通过改进措施的实现，提高生产能力和生产效率。
本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练，能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。
并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能。
使学生了解计算机仿真的基本步骤。
结合本课程的特点，使学生掌握或提高系统化分析问题和解决问题的能力,为系统化管理生产打下根底。
二、教学基本要求具体在教学过程中要求学生应该达到：1.全面了解本课程的性质与任务、框架内容以及理论和方法；2.掌握仿真的概率统计根底知识。
3.掌握供理论模型建模方法。
4.掌握仿真模型的设计与实现方法。
5.熟练应用建模理论,对排队系统、库存系统、加工制造系统进行建模仿真。
三、教学内容与学时分配离散事件系统仿真是仿真技术的重要领域，在规划论证、方案评估、计划调度、加工制造、产品试验、生产培训、训练模拟、管理决策等方面得到广泛应用。
本课程深入地介绍了离散事件系统建模仿真的理论、方法和技术，突出对理论建模方法和计算机实现技术的讲解，对离散事件系统建模仿真的发展和应用情况做了比较详尽的介绍。
具体教学内容如下：第一章绪论 4学时本章分析了系统和制造系统定义、组成与特点，介绍了系统建模与仿真的基本概念和使用步骤，并给出应用案例。
本章教学目标：本章教学基本要求：了解常用术语及常用的仿真软件，了解仿真技术的的发展状况及应用。
理解系统与制造系统的定义及系统建模与仿真的概念及系统、模型与仿真之间的关系。
掌握制造系统建模与仿真的基本概念及基本步骤。
生产系统建模与仿真
1.4 系统性质
• 自然 vs. 人造系统 (Natural vs. Man-made ) • 静态 vs. 动态系统 (Static vs. Dynamic) • 物理系统 vs. 抽象系统 （physics vs. Abstract) • 开环 vs. 闭环系统 （open vs. Closed)
课程登记
办公室 17413 办公室 17411 办公室 17409
100.00 76.00 60.00
100.00
40.00 使用欧元
FK1,I1 当地货币
存储 17113
办公室 17117
销售 PK,FK2,I2 PK,FK1,I1 PK PK 产品编号 国家/地区名称 年号 季度号 nr销售单位 建筑物职能 PK,FK1,I2,I1 PK
D
PK U1 U1 FK1,I1,U1
产品编号 人员 ID
C
立方体立方体立方体 17468 17467 17465 立方体立方体立方体 17460 17461 17463
考试 PK 考试 ID 证书级别
人员 ID 公司名
PK
办公室 17403
申请状态 状态代码 状态名
存储
申请 PK 证书级别 PK,FK1,I2,I1 人员 ID PK,FK3,I4 产品编号
货币 PK U1 货币代码 货币名称
课程登记1
H
人员 ID 课程会话 ID 注册日期 完成标记 确认日期 货币转换 转换至 转换源 转换日期 速率 PK U1
办公室 17202 办公室 17204 办公室 17206
F
G
立方体立方体立方体 17498 17497 17495
邮区 PK,FK1,I1 PK 国家/地区 邮政编码 州/省代码 城市名
机械工程中的机械系统建模与仿真技术研究
机械工程中的机械系统建模与仿真技术研究机械工程作为工程学科的重要分支之一，致力于研究机械设备的设计、制造、运行和维护等方面的问题。
在机械工程的实践中，机械系统建模与仿真技术起着关键的作用。
本文将探讨机械系统建模与仿真技术的研究现状、应用领域以及未来的发展趋势。
一、机械系统建模与仿真技术的研究现状机械系统建模与仿真技术是利用数学模型和计算方法来描述和分析机械系统行为的方法。
它将复杂的机械系统转化为数学模型，并通过仿真计算来预测系统的动态行为和性能。
近年来，随着计算机技术的快速发展和软件工具的不断推出，机械系统建模与仿真技术得到了广泛的应用和深入的研究。
在机械系统建模方面，常用的方法包括物理模型、数学模型和仿真模型等。
物理模型是通过物理实验和观测来描述系统特性的模型，数学模型是通过数学方程来描述系统特性的模型，仿真模型是通过计算机算法和数值方法来模拟系统特性的模型。
这些模型可以结合使用，以提高对机械系统行为的理解和预测能力。
在机械系统仿真方面，常用的软件工具包括MATLAB、Simulink、ADAMS等。
这些软件提供了丰富的建模和仿真功能，可以方便地搭建机械系统的数学模型，并进行系统行为和性能的仿真计算。
此外，还有一些开源的仿真软件，如OpenModelica、Dymola等，它们提供了更加灵活和可定制的建模和仿真功能，适用于不同类型的机械系统。
二、机械系统建模与仿真技术的应用领域机械系统建模与仿真技术在机械工程领域有广泛的应用。
一方面，它可以用于机械设备的设计和优化。
通过建立机械系统的数学模型，可以评估和比较不同设计方案的性能，找到最佳的设计参数和工艺流程。
另一方面，它还可以用于机械设备的故障诊断和维修。
通过建立机械系统的仿真模型，可以模拟和分析系统的故障行为，找到故障原因并提出修复方案。
除了机械设备的设计和维修，机械系统建模与仿真技术还在其他领域有着重要的应用。
例如，它可以用于工业生产过程的优化和控制。
第三章 生产系统建模方法
3.2Petri网建模方法
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Petri网图形化表示方法 通常，以一个圆圈（）表示库所，一个矩形（ ）或 实线（|）表示变迁，由带箭头的弧（ →）表示有向弧集， 用库所中的黑点表示库所拥有的资源数量。
3.2Petri网建模方法
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定义3-2： 给定一个Petri网N=(P,T,F)及一个顶点 x p T 。x的前置 集或输入集定为 x y X ( y, x) F,后置集或输出集定义 x 为 y X ( x, y) F 。若x是库所（变迁），则其前置集中 的元素是输入变迁（库所），其后置集中的元素是输出 变迁（库所）。 在图3-7所示的Petri网中，变迁t1的前置集是{p1},后置 集是{p2,p3}。变迁t2的前置集是{p2,p3},t2的后置集{p4}； 变迁t3的前置集是{p3,p4},t3的后置集是{p5}。以此类推， 可以找出库所的前置集和后置集。
3.1活动循环图法
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ACD法具有形象直观等优点，但也存在明显的缺点：
①当系统结构复杂，实体数量众多时，ACD模型将十分 的庞大和复杂，给建模与分析带来困难。 ②ACD法只描述系统的稳态，而不研究系统的瞬态（如 动作的开始、结束等）。
③ACD法缺乏定量的分析工具。
3.2Petri网建模方法
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连接库所和变迁的有向弧线表示系统状态与事件之间 的关系。每一条有向弧有一个对应的权值，称为弧权，简 称权。
3.2Petri网建模方法
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除了库所、变迁和有向弧之外，在Petri网中，用令 牌(Token)表示库所中拥有的资源数量，并且以库所中令 牌数量的动态变化表示系统的不同状态。随着事件的发生， 令牌可以按照弧的方向流动到不同的库所，从而动态的描 述了系统的不同状态。
制造系统的建模方法概述
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 7）广义模型运行维护 所建造的广义模型投入试运行，在试运行过程中，进
行模型的校正、增删和更新等维护工作。
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 8）广义模型评价鉴定 根据试运行结果，对广义模型的适用性进行评价和鉴
定
由此可见，广义模型化的步骤是一个具有多重信息反 馈的模型设计、建造调试、运行维护的过程
3.2.2 广义模型的概念
实际工作中，应根据具体任务的需求和环境条件的可 能，灵活的UN用上述三种模型。在知识模型、数学模 型、关系模型相结合的基础上，利用计算机软件进行 集成，建立使用与实际大系统的广义模型
从广义模型的概念可知，广义模型可以全面的（定性、 定量、静态、动态）描述实际系统的结构、参数、功 能和特性
3.2.2 广义模型的概念
1 知识模型 KM 运用人工智能和知识工程的方法和技术 如知识表达方法、知识获取技术所建立的知识模型
主要用于表达人们关于事物的定性知识和经验知识， 以便利用知识进行定性分析和逻辑推理，求解有关问 题
3.2.2 广义模型的概念
2 数学模型 MM 运用控制理论、系统辨识或运筹学及其他数学的方法
制对象数学模型-控制理论系统辨识方法等。
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 5）广义模型技术支持 采用计算机辅助建模技术，进行计算机仿真，建立模
型库等。
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 6）广义模型建造调试 应用“分解-联合”，“演绎-归纳”、“人机结合”
方法，以及有关具体建模方法。技术支持手段和设备， 建造广义模型的各子模型、关系模型、并构成总模型， 在计算机上联调
3.2.3 广义模型化方法
制造系统建模与仿真复习重点
1、系统“三要素”：实体、属性、活动①实体：确定了系统的构成，也就确定了系统的边界；②属性：也称为描述变量，描述每一实体的特征；③活动：定义了系统内部实体之间的相互作用，从而确定了系统内部发生变化的过程。
2、系统的分类（1）静态系统& 动态系统——时域状态（按系统状态是否变化）确定系统& 随机系统——存在随机变量（按有无随机过程）单变量系统& 多变量系统——自由度数量连续系统& 离散随机事件系统——按系统状态的变化与时间的关系（2）根据系统状态是否随时间连续变化，可以将系统分为：连续系统、离散事件系统①连续系统是指系统状态随时间发生连续性变化的系统。
②离散事件系统是指只有当在某个时间点上有事件发生时，系统状态才会发生改变的系统。
由于事件的发生具有随机性，使得离散事件系统的状态具有随机和动态特征，此类系统也常被称为离散事件动态系统（DEDS）。
3、机械制造系统是复杂的离散事件动态系统，它的输入为各种制造资源（如毛坯、半产品、能源、人力等），输出为零件、部件或产品。
机械制造系统的运行过程始终伴随着物料流、能量流和信息流，也称为“三流合一”。
4、系统模型分类①物理模型：采用特定的材料和工艺，根据相似性准则按一定比例制作的系统模型，以便通过试验对系统的某些方面性能作出评估。
②数学模型：采用符号、数学方程、数学函数或数据表格等方法定义系统各元素之间的关系和内在规律，再利用对数学模型的试验以获得现实系统的性能特征和规律。
③物理-数学模型（也称为半物理模型）：一种混合模型，结合了物理模型和数学模型的优点。
5、系统、模型与仿真的关系：系统、模型与仿真三者之间有着密切的联系。
其中，系统是要研究的对象，模型是系统在某种程度和层次上的抽象，而仿真是通过对模型的试验以便分析、评价和优化系统。
6、仿真时钟的推进机制：固定步长时间推进机制、下次事件时间推进机制、混合时间推进机制注：仿真时钟是指所模拟的实际系统运行所需的时间，而不是指计算机执行仿真程序所需的时间。
基于AMEsim的液压系统建模与仿真
基于AMEsim的液压系统建模与仿真一、引言液压系统是利用液体传递能量，控制方向和力的一种传动方式。
液压系统在工业生产和机械设备中得到了广泛应用，包括汽车制造、航空航天、冶金、建筑、工程机械等领域。
而建立精准的液压系统模型并进行仿真分析对于系统设计和性能优化具有重要意义。
AMESim是一款专业的多物理领域仿真软件，具有稳定、可靠的仿真算法，能够对液压系统进行精确的建模和仿真分析。
本文将介绍基于AMESim的液压系统建模与仿真的方法，通过具体案例来展示其应用价值。
二、液压系统建模方法1. 液压元件建模在AMESim中，液压系统的建模是基于液压元件的模型。
液压元件可以分为液压源、执行元件、控制元件和辅助元件四类。
液压泵、液压缸、换向阀、节流阀等都可以在AMESim 中进行建模。
建模液压元件时，需要考虑其物理特性和动态行为，并根据实际工况和使用要求设置其参数。
在液压泵的建模中，需要考虑其排量、转速对流量和压力的影响；在液压缸的建模中，需要考虑其面积、摩擦和密封对其运动过程的影响。
液压管路在液压系统中起着传输液体、传递动力和信号的作用。
在建模时，需要考虑管路的长度、直径、摩擦、弯头、阀门等因素对液压性能的影响。
在AMESim中，可以通过设置管路的几何参数、流体介质和流动特性等来建立液压管路的模型。
通过对管路压力、流量、温度等参数的仿真分析，可以评估管路的性能和系统的稳定性。
3. 控制系统建模三、液压系统仿真分析基于AMESim的液压系统建模完成后，可以进行仿真分析以评估系统性能和优化设计。
液压系统的仿真分析主要包括以下几个方面：1. 动态特性分析通过仿真分析液压系统的动态特性，可以评估系统的响应速度、稳定性和阻尼特性等。
在动态仿真中，可以模拟系统的启动、运行和停止过程，评估系统对外部扰动的响应和抑制能力。
2. 性能优化分析通过仿真分析液压系统的性能参数，可以评估系统的功率输出、效率、热量损失、工作温度等。
机械工程中的智能制造系统建模与仿真
机械工程中的智能制造系统建模与仿真智能制造系统是近年来在机械工程领域中越来越受关注的热门话题。
随着技术的不断发展，智能制造系统的建模与仿真成为了实现自动化生产和提高生产效率的关键步骤。
本文将介绍机械工程中智能制造系统建模与仿真的理论基础、方法和应用。
一、智能制造系统建模的理论基础智能制造系统建模是指通过数学模型、计算机仿真等手段，对制造系统的各个组成部分进行描述和分析，从而实现对系统运行和性能的预测和优化。
其理论基础主要包括以下几个方面：1. 系统理论：智能制造系统是一个复杂的系统工程，需要运用系统理论中的系统结构、系统行为和系统决策等概念进行建模分析。
2. 控制理论：智能制造系统需要建立相应的控制模型，实现对系统的自动化控制和优化，因此需要借助于控制理论中的控制算法和方法。
3. 计算机科学：智能制造系统的建模与仿真需要运用计算机科学的相关知识，包括计算机编程、数据结构和算法等，以实现对系统的数字化描述和仿真分析。
二、智能制造系统建模与仿真的方法智能制造系统建模与仿真的方法多种多样，可以根据具体的需求和问题选择适合的方法。
以下是几种常用的方法：1. 离散事件仿真：离散事件仿真是一种基于事件触发的仿真方法，将制造系统中的各个组成部分抽象化为离散事件，并模拟其在时间和空间上的变化和相互作用。
2. 连续系统仿真：连续系统仿真是一种基于数学模型的仿真方法，通过建立连续的数学方程，描述制造系统中物理过程的变化和演化。
3. 代理仿真：代理仿真是一种基于代理技术的仿真方法，将智能制造系统中的各个组成部分抽象为代理个体，并模拟其自主决策和相互协作。
4. 混合仿真：混合仿真是一种综合运用离散事件仿真、连续系统仿真和代理仿真等多种方法的仿真方法，以实现对智能制造系统的全面建模。
三、智能制造系统建模与仿真的应用智能制造系统建模与仿真在机械工程领域中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 生产过程优化：通过建立智能制造系统的模型，分析和优化生产过程中的各个环节，实现生产效率的提高和资源的节约。
基于Petri网的多智能体制造系统建模
２ ０ １ ３年 １ ２月
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Ｖｏ １ ． ２ ８ ． Ｎｏ ． ４
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Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｎ ｈ ｕ ｉ Ｐｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
文章 编 号 ： １ ６ ７ ２ — ２ ４ ７ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ ０ ４ ７ — ０ ４
近几 年来 ， 作 为 分布 式人 工智 能领 域 的研究 热 点—— 多智 能体 技术 在制 造领 域 的研 究逐渐 扩 大 ， 涉及 虚 拟企业 、 供 应链 、 全 能制 造 系统 、 机器 人 、 生产 过程 计划 、 工艺 规划 、 调 度与 控制 等方 面． 研 究表 明 ， 引入 智 能体 技术 可 增加 制造 系统 的柔 性 、 智 能性 和可 重 构 性 ． Ｓ ＯＵＳ Ａ Ｐ等 人［ 】 采 用智 能体 技 术 实 现 了从定 购 、
供 的会话 机 制和 通信 机制 实 现信 息 的交互 和协 作 ， 单 个智 能体 脱离 了系 统便 不 具有 ＭＡＳ赋 予 的任 务 ， 不
能 成为 系统 的一员 ， 无 法 和其 他成 员进 行交 互． 同时， ＭＡＳ也 可 以根据 任务 的需求 动 态地调 整智 能体 成 员
摘要： 针 对 多 智 能 体 系 统建 模 困 难 、 不 易 推 广应 用 的 问 题 ， 根据其技 术特点 ， 提 出 了 多 智 能 体 制 造 系 统 体 系 结 构， 并利用 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 理论对 系统进行 了建模分析 ， 不 但 使 制 造 系 统 的智 能 化 模 型 得 以 图形 化 地 体 现 ， 而且降低 了 系统的复杂性 ， 使 系统 的 可 扩 展 性 和 智 能 化 水 平 得 到 了 增 强 ． 关 键 词： 多智 能体 ； Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网； 制 造 系统 ； 建 模 文献 标 识 码 ： Ａ 中图分类号 ： ＴＰ ３ ９ １ ； ＴＨ７ ８
智能制造中的过程参数模型建立和优化技术设计
智能制造中的过程参数模型建立和优化技术设计智能制造是指借助先进的信息技术手段来实现制造过程的智能化和自动化。
在智能制造中，过程参数模型的建立和优化是至关重要的技术环节。
过程参数模型是描述制造过程中各个环节的关键参数对产品质量、产能和资源消耗等影响的数学模型。
合理地建立和优化过程参数模型可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量和灵活性。
首先，建立过程参数模型需要充分了解制造过程中的各种影响因素。
制造过程中涉及的影响因素众多，包括原材料的物性、设备的状态、操作者的技能水平、环境条件等等。
在建立过程参数模型之前，需要对这些影响因素进行全面的分析和评估。
通过实验和数据收集，可以获得与这些影响因素相关的数据，并进行合理的处理和挖掘。
接下来，建立过程参数模型需要选择合适的建模方法和算法。
在智能制造中，常用的建模方法包括统计建模、机器学习和神经网络等。
统计建模方法可以通过分析历史数据和统计规律来预测未来的制造过程。
机器学习方法则通过训练模型来学习和提取制造过程中的规律和模式。
神经网络方法则借鉴了人脑神经元的工作原理，通过构建多层神经网络来实现复杂的制造过程建模。
在选择建模方法和算法之后，还需要对参数模型进行优化。
优化的目标是最大化制造过程中的效益和产能，同时降低资源消耗和成本。
优化方法主要包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法可以对参数模型进行迭代优化，通过不断调整参数，找到最优的解决方案。
除了建立和优化过程参数模型外，智能制造中的过程参数还需要实时监测和控制。
在制造过程中，因素的变化是不可避免的。
通过实时监测和控制系统，可以快速响应变化并调整参数模型，以实现优化的效果。
例如，可以通过传感器设备采集制造过程中的实时数据，并与参数模型进行对比分析，及时发现和处理异常情况。
在智能制造中，过程参数模型的建立和优化是实现智能化制造的基础和关键。
通过合理地建立和优化过程参数模型，可以实现制造过程的高效率和高质量。
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制造系统的建模方法汇总
制造系统建模是指对制造系统进行各个方面的分析和描述，以便更好
地理解和优化制造系统的运作。
制造系统建模方法的选择和应用对于提高
制造系统的效率和质量非常重要。
下面是几种常见的制造系统建模方法：
1.传统流程建模方法：这种方法主要通过流程图来描述制造系统中各
个环节的流程和协作关系。
常见的传统流程建模方法有程序流程图（PFD）、数据流程图（DFD）等。
这些方法适用于简单的制造系统，但对
于复杂的制造系统来说，往往无法全面地反映系统的运作情况。
2. 离散事件建模方法：离散事件建模方法是指通过建立事件驱动的
模型来描述制造系统中各个事件的发生和相互作用。
常见的离散事件建模
方法有Petri网和时序图等。
这些方法适用于对制造系统的状态和转换进
行详细分析的场景，能够准确地描述系统的行为和动态变化。
3.概率建模方法：概率建模方法是指通过建立概率模型来描述制造系
统中各个环节的随机变化和相互影响。
常见的概率建模方法有马尔可夫链
和排队论等。
这些方法适用于对制造系统的性能和可靠性进行分析的场景，能够帮助评估系统的效率和稳定性。
4. 系统动力学建模方法：系统动力学建模方法是指通过建立动态系
统模型来描述制造系统中各个环节的相互作用和反馈效应。
常见的系统动
力学建模方法有肯尼斯·福斯特的系统动力学模型和斯特拉塞的Viable System Model（VSM）等。
这些方法适用于对制造系统的结构和行为进行
综合分析的场景，能够揭示系统的内在机制和潜在问题。
5.仿真建模方法：仿真建模方法是指通过建立计算机模型来模拟制造
系统的运作情况和效果。
常见的仿真建模方法有离散事件仿真（DES）和
连续系统仿真（CSS）等。
这些方法适用于对制造系统进行定量分析和优化的场景，能够验证系统的设计和改进方案。
综上所述，制造系统建模方法因其适用的场景和目的的不同而有多种选择。
在实际应用中，可以根据系统的特点和需求选择合适的建模方法，以提高制造系统的运作效率和质量。
此外，还可以结合不同的建模方法进行综合分析，以获得更全面和准确的描述和优化结果。