建模与仿真
生产系统建模与仿真概述
生产系统建模与仿真概述1. 引言在现代制造业中，生产系统的建模和仿真是一个重要的工具。
通过建立准确的生产系统模型和进行有效的仿真分析，可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
本文将对生产系统建模和仿真的概念、方法和应用进行概述。
2. 生产系统建模的概念生产系统建模是将实际的生产系统抽象成一种可供计算机处理的模型，以实现对生产系统进行分析和优化的目的。
生产系统建模可以基于不同的层次和粒度，从整体到局部进行建模，从宏观到微观进行分析。
生产系统建模的主要目标包括：•分析生产系统的结构和运行特性•预测生产系统的性能指标•评估生产系统的灵活性和鲁棒性•优化生产系统的配置和资源分配•支持决策和规划过程3. 生产系统建模方法生产系统建模的方法包括基于统计学的方法、基于物理建模的方法和基于仿真的方法。
下面分别对这些方法进行介绍。
3.1 基于统计学的方法基于统计学的方法是通过统计数据和概率模型来描述和分析生产系统的行为。
这种方法适用于大规模复杂的生产系统，在建模过程中需要考虑到各种不确定性因素。
常用的统计分析方法包括排队论、蒙特卡洛模拟和回归分析等。
3.2 基于物理建模的方法基于物理建模的方法是通过建立物理模型来描述生产系统的结构和运行机理。
这种方法适用于对生产系统的细节进行建模和分析，可以更加真实地模拟系统的行为。
常用的建模方法包括Petri网、离散事件系统和系统动力学等。
3.3 基于仿真的方法基于仿真的方法是通过建立仿真模型来模拟生产系统的运行过程。
仿真模型可以在计算机上进行运行，模拟真实的生产系统在不同条件下的表现和性能。
基于仿真的方法可以提供对生产系统的详细和动态的分析。
常用的仿真软件包括Arena、AnyLogic和FlexSim等。
4. 生产系统仿真的应用生产系统仿真广泛应用于制造业的各个领域和环节，包括生产计划与调度、供应链管理、物流和运输等。
以下列举几个常见的应用场景。
4.1 生产计划与调度生产计划与调度是生产系统管理的核心环节，通过仿真模型可以评估不同的排程策略和调度算法，并选择最优的方案。
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引言建模与仿真是一种常用的方法，用于研究和分析复杂系统的行为。
通过建立数学模型并进行仿真实验，我们可以更好地理解系统的运行机制，预测其未来的发展趋势，并为决策提供依据。
本实验报告将介绍我所进行的建模与仿真实验，以及所得到的结果和结论。
1. 实验目标本次实验的目标是研究一个电动汽车的充电过程，并通过建模与仿真来模拟和分析其充电时间和电池寿命。
2. 实验步骤2.1 建立数学模型首先，我们需要建立一个数学模型来描述电动汽车充电过程。
根据电动汽车的充电特性和电池的充电曲线，我们选择了一个二阶指数函数来表示充电速度和电池容量之间的关系。
通过对历史充电数据的分析，我们确定了模型的参数，并进行了合理的调整和验证。
2.2 仿真实验基于建立的数学模型，我们使用MATLAB软件进行了仿真实验。
通过输入不同的充电时间和初始电池容量，我们可以获得充电过程中电池容量的变化情况，并进一步分析充电时间与电池寿命之间的关系。
3. 实验结果通过多次仿真实验，我们得到了一系列充电时间和电池寿命的数据。
根据这些数据，我们可以绘制出充电时间与电池寿命的关系曲线。
实验结果表明，充电时间与电池寿命呈现出一种非线性的关系，即充电时间的增加并不总是能够延长电池的使用寿命。
4. 结果分析通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：4.1 充电时间的增加并不总是能够延长电池的使用寿命。
虽然在一定范围内增加充电时间可以提高电池的容量，但过长的充电时间会导致电池内部产生过多的热量，从而缩短电池的寿命。
4.2 充电速度对电池寿命的影响较大。
较快的充电速度会增加电池的热量产生，从而缩短电池的寿命；而较慢的充电速度则可以减少电池的热量产生，延长电池的寿命。
4.3 充电时间和电池寿命之间的关系受到电池类型和充电方式等因素的影响。
不同类型的电池在充电过程中表现出不同的特性，因此在实际应用中需要根据具体情况进行充电策略的选择。
系统建模与仿真及其方法
系统建模与仿真及其方法1 什么是建模与仿真模型（model）：对系统、实体、现象、过程的数学、物理或逻辑的描述。
建模（modeling）:建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。
仿真（simulation）：通过研究一个能代表所研究对象的模型来代替对实际对象的研究。
计算机仿真就是在计算机上用数字形式表达实际系统的运动规律。
2十种建模与仿真的方法：2.1智能仿真是以知识为核心和人类思维行为做背景的智能技术，引入整个建模与仿真过程，构造各处基本知识的仿真系统，即智能仿真平台。
智能仿真技术的开发途径是人工智能（如专家系统、知识工程、模式识别、神经网络等）与仿真技术（仿真模型、仿真算法、仿真软件等）的集成化。
2.2多媒体仿真[1]它是在可视化仿真的基础上再加入声音，从而得到视觉和听觉媒体组合的多媒体仿真。
多媒体仿真是对传统意义上数字仿真概念内涵的扩展，它利用系统分析的原理与信息技术，以更加接近自然的多媒体形式建立描述系统内在变化规律的模型，并在计算机上以多媒体的形式再现系统动态演变过程，从而获得有关系统的感性和理性认识。
2.3频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G(s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G(z)，从而导出其差分模型。
2.4模糊仿真方法[2]基于模糊数学，在建立模型框架的基础上，对于观测数据的不确定性，采用模糊数学的方法进行处理。
2.5蒙特卡罗仿真方法当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型，或者模型太复杂而不便应用则可用随机模拟法近似计算出出系统可靠性的预计值。
基本思想：当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。
建模与仿真分析
建模与仿真分析在科学研究和工程应用中，建模与仿真是非常重要的工具。
它们可以帮助我们更好地理解现象和系统，并通过模拟来预测实际的行为和结果。
本文将探讨建模与仿真的定义、应用领域以及常用的方法和技术。
一、建模与仿真的定义建模是将一个复杂的实际系统或过程用适当的数学符号、图形、图像或其他形式进行简化和抽象的过程。
它可以将现实世界的复杂性转化为可以处理的数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的行为，并能通过数学方法进行分析和预测。
仿真是在计算机或其他设备上根据建立的模型进行计算、模拟和实验的过程。
它可以通过对模型进行操作和观察，模拟真实系统的行为和性能。
仿真的目的是为了对系统进行测试、优化和决策支持。
二、建模与仿真的应用领域建模与仿真广泛应用于各个领域，包括工程、物理、生物、经济等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程领域：建模与仿真可用于设计和优化机械、电子、航空航天等系统。
它可以模拟系统的运行情况，帮助工程师进行系统设计和性能评估。
2. 生物医学领域：建模与仿真可用于模拟生物过程、疾病传播和药物作用等。
它可以帮助医生和研究人员理解生物系统的行为，提高疾病诊断和治疗的效果。
3. 物理科学：建模与仿真可用于分子动力学、量子力学和天体物理等领域。
它可以帮助科学家研究物质的性质和宇宙的演化。
4. 经济和金融：建模与仿真可用于预测市场行为、风险评估和投资策略等。
它可以帮助经济学家和投资者做出有效的决策。
三、建模与仿真的方法和技术建模与仿真的方法和技术有很多，下面介绍几种常用的方法：1. 数学建模：将现实系统用数学方程或算法进行描述和表示。
常用的数学方法包括微分方程、线性规划和随机过程等。
2. 计算机建模：利用计算机软件进行系统建模和仿真。
常用的建模软件包括MATLAB、Simulink、ANSYS等。
3. 三维建模：使用三维图形软件创建系统的虚拟模型。
它可以模拟系统的外观、结构和运动。
4. 离散事件仿真：将系统的行为分解为一系列离散的事件，通过模拟这些事件的发生来推断整体系统的行为。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真1. 介绍机器人建模与仿真是现代机器人技术领域中的重要研究方向，通过模拟机器人的行为和性能，可以在设计和开发阶段对机器人进行评估和优化。
本文将深入探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解和参考。
2. 机器人建模2.1 机器人建模概述在进行仿真之前，首先需要对机器人进行建模。
机器人建模是将实际物理系统转化为数学或计算机可处理的形式。
常见的方法包括几何、动力学、力学、控制等方面的建模。
2.2 几何建模几何建模是将实际物体转化为几何形状的过程。
在机器人领域中，常用的几何表示方法包括点云、CAD等。
点云是通过激光雷达等传感技术获取到物体表面上一系列点的坐标信息，并通过算法处理得到物体表面形状。
2.3 动力学建模动力学建模是描述物体运动过程中受到外力作用下运动状态变化规律的数学描述。
在机器人领域中，常见的动力学建模方法包括欧拉-拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法等。
通过动力学建模，可以准确描述机器人在不同环境下的运动行为。
2.4 力学建模力学建模主要研究机器人在受力作用下的变形和应变。
通过材料力学和结构力学的理论，可以对机器人进行强度和刚度等方面的分析。
在机器人设计中，合理的力学建模可以提高机器人系统的稳定性和可靠性。
2.5 控制建模控制建模是描述机器人系统控制过程中输入输出关系的数学描述。
常见的控制方法包括PID控制、状态空间法等。
通过对控制系统进行建模，可以设计出合适的控制策略来实现期望的运动和行为。
3. 仿真技术3.1 仿真技术概述仿真技术是指通过计算机对实际物理系统进行虚拟仿真实验，以验证、评估和优化设计方案。
在机器人领域中，仿真技术广泛应用于算法验证、行为规划、路径规划等方面。
3.2 基于物理引擎的仿真基于物理引擎的仿真是通过模拟物理规律来模拟机器人的行为。
常见的物理引擎包括ODE、Bullet、PhysX等。
通过物理引擎，可以模拟机器人在不同环境中的运动、碰撞等行为，为机器人设计和控制提供仿真环境。
建模与仿真
1.仿真是基于模型进行的，仿真是对真实世界的模拟。
2.仿真技术：对模型进行试验以便评价、分析和优化系统的技术。
3.物理仿真:是按照实际系统的物理性质构造系统的物理模型，并在物理描写模型上进行实验的过程；4.数学仿真:是在对系统进行抽象，并将其特性用数学关系式加以描述得到系统的数学模型的基础上，对数学模型进行实验的过程；5.半实物仿真:是数学仿真与物理仿真的结合甚至实物联合起来进行实验的过程。
6.数学仿真也称为计算机仿真7.电子计算机的诞生与发展对其起了巨大的推动作用（利用计算机实现仿真）。
8.仿真软件的基本功能：包括模型描述与处理、仿真实验的执行与控制、仿真结果的表达与分析。
9.仿真技术已成为战略研究、系统分析、运筹规划、预测决策、宏观及微观管理等领域的有效工具10.阻碍生产系统仿真技术应用的原因：1建模难度大：某些系统如对于大比例系统模型，建模十分复杂 2机时需求大：仿真需要大量的计算机机时 3数据要求高：仿真需要大量实际的、准确的数据，这是一般企业所难以提供的，因此对仿真结果的准确性带来了影响，导致了人们对仿真能力的怀疑。
11.总体而言，计算机仿真技术正朝一体化建模与仿真环境的方向发展，其主要热点为：面向对象仿真、定性仿真、智能仿真、智能仿真、可视化仿真、多媒体仿真、虚拟现实仿真、网上仿真12.系统：由诸多相互作用、相互依存的要素按照一定规律构成的集合体，它们共同组成具有特定结构和功能的整体。
它具有以下特点：①由两个或两个以上要素组成。
②构成系统的要素之间具有一定的联系，并在系统内部形成特定的结构。
③具有边界（boundary）,进行仿真时必须划清边界。
④系统具有特定的功能，具有存在的价值和作用，并且系统功能受到系统结构和环境的影响13.系统环境：能对系统产生影响且属于系统之外的元素集14.系统分类：①连续系统:指系统状态随时间发生连续性变化的系统。
连续系统的数学模型有常微分方程、偏微分方程、状态空间方程以及脉冲响应函数等形式。
机器人建模与仿真算法
机器人建模与仿真算法引言机器人建模与仿真是现代机器人技术中的核心内容之一。
借助建模与仿真技术，可以实现对机器人的动力学、运动控制、感知系统等进行全面的分析与验证，从而为机器人的开发与应用奠定坚实的基础。
本文将从机器人建模与仿真的基本原理开始，介绍常用的机器人建模方法和仿真算法，并讨论目前该领域中的研究进展和应用前景。
一、机器人建模方法1. 几何建模法几何建模法是机器人建模中最基础的方法之一。
该方法通过对机器人的几何结构进行建模，来描述机器人在空间中的位置、姿态等信息。
常用的几何建模方法有欧拉角表示法、四元数表示法和转移矩阵表示法等。
这些方法主要应用于描述机器人的位姿和运动学关系。
2. 动力学建模法动力学建模法是机器人建模中的另一重要方法。
该方法通过运动学和动力学的方程来描述机器人的运动和力学行为。
机器人的运动学可以通过关节坐标和连接关系来描述，而动力学则进一步研究机器人的力学特性和运动学关系之间的关系。
常用的动力学建模方法有拉格朗日方程法、牛顿-欧拉方程法等。
3. 变分原理建模法变分原理建模法是机器人建模中较为复杂的方法之一，也是研究机器人动力学的重要手段。
该方法利用变分原理，将机器人的动力学方程转化为能量最小化的问题，从而求解出机器人的轨迹和运动规律。
常用的变分原理建模方法有哈密顿原理、哈密顿-雅可比原理等。
二、机器人仿真算法1. 刚体仿真算法刚体仿真算法是机器人建模与仿真中常用的算法之一。
该算法基于刚体动力学理论，通过对机器人的质量、转动惯量等物理特性进行建模，模拟机器人在力和力矩作用下的运动行为。
常用的刚体仿真算法有欧拉方法、中点法、龙格-库塔方法等。
2. 运动学仿真算法运动学仿真算法是机器人建模与仿真中的另一重要算法。
该算法基于机器人的运动学方程，模拟机器人的运动轨迹和关节角度等运动特性。
常用的运动学仿真算法有正向运动学算法、逆向运动学算法等。
3. 动力学仿真算法动力学仿真算法是机器人建模与仿真中复杂但重要的算法之一。
建模与仿真
建模与仿真建模与仿真技术是建模技术与仿真技术的统称，而建模技术是结合了多方面的学科知识，然后再利用计算机等方面的技术对研究对象进行模型建立，反映对象的特点，比如我们所说的数学模型，生物模型、物理模型等等都属于建模。
而在智能制造工程中建模技术的作用就是应用机械，物理，数学等学科的知识对工厂制造中所用的机器载体，制造出来的产品或制造的过程等等一切可以被研究的东西行建立模型分析让产品载体等更加的清晰明了。
而仿真技术就是在模型建立之后结合计算机、大数据、图形等科学手段对这个所建立的模型进行图像化、数据化，这样就可以将这个模型利用数据清晰地表达出来。
借助这些仿真建模技术，我们甚至可以对加工过程中看不见的一些过程，比如化学反应物理变化过程进行数据分析，将那些看不到摸不着的过程、事物转化为可见、可测量的数据。
建模仿真技术是智能制造工程中很重要的一部分，一般来说建模和仿真在智能制造工程中是介于产品创造和生产之间的一个部分，他在新产品新系统生产创造之前在计算机上进行需求的确定、设计与运行，对所生产的产品进行计算运算，看是否符合用户要求。
建模与仿真技术在智能制造中的典型应用案例汽车设计在这个案例之中，建模与仿真技术在汽车设计系统中主要作用于对汽车性能进行预测评估后，根据仿真结果对整车的设计参数进行优化。
仿真技术能够使所设计的车型在不制造出样车，不进行试验的情况下，完成对新型车性能的预测和整个车辆设计参数的优化与传统的汽车设计过程相比较仿真技术的应用缩短了车型的设计时间，节约了车型设计的成本，而且还能对新车型的性能质量进行提高。
而其中用到的建模与仿真技术有很多，就比如建模仿真支撑环境，仿真资源库等，而仿真资源库是仿真技术比较重要的一部分，因为仿真系统的运行要用到大量的模型和数据，这就需要仿真资源库里的一些模型数据比如一些产品性能的模型和数据，仿真资源库越丰富仿真的效果就越好。
在这个案例中，首先得从仿真资源库中提取大量的汽车运行模型数据和汽车产品性能的模型数据，对这些数据进行分析，从而才能开发出质量更高，性能更优的产品，除此之外，还有建模仿真支撑环境技术，它是建模与仿真的基础性技术，能对研发的产品和其基本环境进行仿真，作出其模型，所以能在不制造出样车的情况下，能对新车进行预测。
建模与仿真(petri网部分)案例分析
建模与仿真(petri网部分)案例分析建模与仿真是一种将现实世界的系统抽象成数学模型，并通过计算机模拟来分析系统行为和性能的方法。
Petri网是一种常用的建模工具，它能够描述并发系统的行为和状态变化。
以下是一个关于银行取款系统的Petri网建模与仿真案例分析： 1. 系统描述：假设有一个银行取款系统，包括一个ATM机和多个用户。
ATM机有两个状态：空闲和忙碌。
用户可以进行取款操作，当ATM机空闲时可以直接进行取款，当ATM机忙碌时需要等待。
2. 建模：首先，我们需要定义Petri网的元素。
在这个案例中，我们有以下元素：- 位置（Place）：ATM空闲、ATM忙碌、用户等待队列- 变迁（Transition）：用户取款、ATM机空闲、ATM机忙碌、用户离开然后，我们需要定义这些元素之间的关系。
在这个案例中，我们有以下关系：- 用户取款前需要ATM机空闲- 用户取款后ATM机变为忙碌状态- 用户等待队列中有用户时，ATM机空闲时用户可以取款- 用户取款后可以选择离开或继续等待3. 仿真：通过定义好Petri网的元素和关系，我们可以使用仿真工具来模拟系统的行为和性能。
在仿真过程中，我们可以调整系统参数（如用户到达速率、ATM机服务时间等）来观察系统的响应和效果。
例如，我们可以通过仿真来回答以下问题：- 用户平均等待时间是多少？- ATM机的利用率是多少？- 用户离开的平均时间是多少？通过不断调整参数和观察仿真结果，我们可以优化系统设计，提高系统的性能和效率。
总结：建模与仿真是一种重要的系统分析方法，可以帮助我们理解系统的行为和性能。
Petri网是一种常用的建模工具，可以描述并发系统的行为和状态变化。
通过定义Petri网的元素和关系，并使用仿真工具进行模拟，我们可以分析系统的行为和性能，并优化系统设计。
建模与仿真的发展
建模与仿真的发展
摘要
本文从建模与仿真的概念、发展和应用三个方面，阐述建模与仿真的
发展情况。
在概念上，建模是指建立用来描述实际系统的结构和行为的数
学模型，仿真是利用建模的结果检验系统的性能、探索系统潜在的变化及
其可能的后果，从而把握系统的发展趋势。
建模与仿真技术在最近十年取
得了很大进步，应用于多个学科和领域，将理论研究的重要组成部分。
总
结而言，随着计算机技术的发展，建模与仿真已经发展为一门多学科的分支，在工程设计、控制、通信、生物学和管理等多个领域都有广泛的应用。
本文重点讨论了建模与仿真的发展情况，以及它在不同领域的应用，并对
未来发展提出了展望。
关键词：建模与仿真；发展；应用
1. Introduction
建模与仿真是一种使用计算机技术对实际系统进行模拟以及可能的变
化进行评估和分析的过程。
它使用模型来理解系统的特性，分析系统行为
和决策的结果，并促进科学研究和工程应用。
建模与仿真技术用于许多学
科的研究，包括动力学系统，热力学系统，流体动力学系统，经济系统，
社会系统，生物系统等。
计算机建模与仿真
计算机建模与仿真在当今科技飞速发展的时代，计算机建模与仿真已经成为了众多领域中不可或缺的重要工具。
从工程设计到科学研究，从医疗保健到娱乐产业，它的应用无处不在，为我们解决问题、优化方案、预测未来提供了强大的支持。
那么，什么是计算机建模与仿真呢？简单来说，计算机建模就是利用计算机软件和数学方法，对现实世界中的系统、过程或现象进行抽象和表示，建立起一个数字化的模型。
而仿真是在这个模型的基础上，通过设定各种参数和条件，运行模型来模拟真实世界中的情况，观察其输出结果，从而分析和研究相关问题。
比如说，在汽车制造领域，工程师们可以通过计算机建模来创建汽车的虚拟模型，包括车身结构、发动机性能、悬挂系统等各个方面。
然后，利用仿真技术，模拟汽车在不同路况下的行驶情况，如高速行驶、急转弯、爬坡等，从而提前发现潜在的设计问题，优化汽车的性能和安全性，减少实际试验的次数和成本。
在航空航天领域，计算机建模与仿真更是发挥着至关重要的作用。
飞机的设计和飞行过程都极其复杂，通过建立飞机的气动模型、结构模型和控制系统模型等，进行仿真飞行，可以评估飞机的飞行性能、稳定性和操纵性，为飞机的研发和改进提供有力依据。
而且，在飞行员的培训中，仿真模拟器也能够提供逼真的飞行环境，让飞行员在安全的情况下积累经验，提高应对各种突发情况的能力。
科学研究中，计算机建模与仿真同样有着广泛的应用。
例如，在气候研究中，科学家们利用全球气候模型来模拟地球的气候系统，预测未来气候变化的趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。
在生物学中，通过建立细胞模型和生物分子模型，可以研究生物体内的化学反应和生理过程，推动新药的研发和疾病的治疗。
在医疗保健领域，计算机建模与仿真为疾病的诊断和治疗提供了新的途径。
医生可以利用患者的医学影像数据，如 CT、MRI 等，建立患者器官的三维模型，进行手术规划和模拟，提高手术的成功率和安全性。
此外，在药物研发中，通过仿真药物在体内的代谢过程和作用机制，可以加快药物研发的进程，降低研发成本。
系统建模与仿真的基本原理
系统建模与仿真的基本原理1.系统建模系统建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。
通过对系统的功能、结构和行为进行描述，将复杂的系统问题转化为可计算的数学关系。
常用的系统建模方法有结构建模和行为建模。
结构建模主要利用图论、数据流图等方法表达系统内部组成和连接关系；行为建模则主要利用差分方程、状态方程等方法描述系统的运行规律和动态特性。
系统建模的目标是简化和抽象，将系统的本质特征提取出来，为进一步仿真和分析提供基础。
2.仿真实验设计仿真实验设计是制定仿真实验方案的过程。
在具体仿真问题中，根据问题的性质和要求，选择合适的仿真方法和实验设计策略。
仿真实验设计包括仿真实验的目标确定、输入输出变量的定义、仿真参数的设置等。
对于复杂系统，可以通过分层设计、正交试验设计等方法来降低仿真实验的复杂度和耗时。
仿真实验设计是进行仿真的基础，其设计好与否直接影响到仿真结果的准确性和可靠性。
3.仿真运行与分析仿真运行与分析是通过计算机执行仿真模型，模拟系统的运行过程，并对仿真结果进行评价和分析。
仿真运行过程中，需要根据实验设计设置的输入条件，对模型进行参数初始化，并模拟系统的行为和性能变化。
仿真运行的核心是利用计算机处理模型的数学关系和逻辑关系，计算系统的状态和输出结果。
仿真过程的准确性和效率与模型的构建和算法选择密切相关。
4.模型验证与参数优化模型验证与参数优化是根据仿真结果的准确性和实际需求，对系统模型进行验证和优化的过程。
模型验证是通过与实际观测数据比较，评价模型对真实系统行为的描述能力。
模型验证的方法包括定性验证和定量验证。
参数优化是通过对模型参数进行调整，使得模型与实际系统更加一致。
参数优化常用的方法有优化算法、参数拟合和灵敏度分析等。
模型验证和参数优化是迭代和不断改进的过程，通过不断优化模型，提高模型的可信度和预测能力。
总之，系统建模与仿真是系统工程中用于分析和优化系统性能的重要手段。
通过建立数学模型，仿真模拟系统行为和性能变化，可以帮助我们深入理解系统的本质特征，预测系统未来的行为，并评估不同决策对系统性能的影响。
建模与仿真技术
建模与仿真技术一、建模技术建模技术是指将一个复杂的系统或过程抽象成简单的数学模型，以便进行仿真和分析。
常用的建模技术包括：1.1 系统动力学建模系统动力学是一种描述和分析复杂系统行为的方法，它通过构建系统结构和动态方程来描述系统的行为。
系统动力学建模适用于研究对时间、空间、结构等因素敏感的复杂系统。
1.2 离散事件建模离散事件建模是一种基于事件驱动的方法，它将系统抽象成一个由离散事件组成的序列，并通过定义事件之间的关系来描述系统的行为。
离散事件建模适用于研究对时间、空间、结构等因素不敏感但具有随机性质的系统。
1.3 代数式建模代数式建模是一种基于代数方程组求解方法来描述和分析复杂问题的方法。
它将问题抽象成一个由未知量和方程组成的代数结构，并通过求解方程组来得到问题解决方案。
二、仿真技术仿真技术是指利用计算机或其他设备对实际对象或过程进行虚拟重现，以便进行分析和预测。
常用的仿真技术包括：2.1 连续系统仿真连续系统仿真是指利用数学模型和计算机程序对连续时间下的物理、化学或其他过程进行模拟。
常用的连续系统仿真软件包括MATLAB、Simulink等。
2.2 离散事件仿真离散事件仿真是指利用离散事件建模方法对离散时间下的系统进行模拟，以便研究系统中各个事件之间的关系和影响。
常用的离散事件仿真软件包括Arena、AnyLogic等。
2.3 人工智能仿真人工智能仿真是指利用人工智能技术对复杂问题进行建模和求解，以便进行分析和预测。
常用的人工智能仿真方法包括神经网络、遗传算法、粒子群算法等。
三、应用案例3.1 交通流量预测交通流量预测是城市规划中重要的问题之一，它涉及到交通流量分布、道路容量规划等方面。
利用连续系统仿真方法可以对城市道路网络进行建模，并通过数据挖掘技术对历史数据进行分析，从而预测未来的交通流量。
3.2 生产线优化生产线优化是制造业中的重要问题之一，它涉及到生产效率、成本控制等方面。
利用离散事件仿真方法可以对生产线进行建模，并通过模拟不同的生产策略来寻找最优解。
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。
建模与仿真课程设计总结
建模与仿真课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握建模与仿真的基本概念，理解其在工程与科学领域中的应用。
2. 引导学生学会运用数学知识构建简单的数学模型，并能够运用相关软件进行仿真实验。
3. 帮助学生理解模型参数对仿真结果的影响，提高数据分析与处理能力。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件进行建模与仿真的实际操作能力。
2. 培养学生独立思考、解决问题的能力，以及团队协作的能力。
3. 提高学生将理论知识应用于实际问题的能力，培养创新思维。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对建模与仿真技术的兴趣，激发学生的学习热情和探究精神。
2. 引导学生认识到建模与仿真技术在国家经济发展和国防建设中的重要作用，增强学生的责任感。
3. 培养学生严谨的科学态度，树立正确的价值观，认识到科技发展对社会的贡献。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，旨在提高学生运用数学和计算机技术解决实际问题的能力。
课程目标具体、可衡量，有助于教师进行教学设计和评估，同时促进学生全面、持续的发展。
二、教学内容1. 建模与仿真基本概念：介绍建模与仿真的定义、分类及应用领域，让学生对建模与仿真技术有整体的认识。
相关教材章节：第一章 建模与仿真概述2. 数学建模方法：讲解线性规划、非线性规划、微分方程等数学建模方法，并举例说明。
相关教材章节：第二章 数学建模方法3. 仿真软件介绍：介绍MATLAB、Python等常用仿真软件的使用方法，指导学生进行实际操作。
相关教材章节：第三章 仿真软件及其应用4. 模型参数分析：分析模型参数对仿真结果的影响，引导学生掌握参数调整方法。
相关教材章节：第四章 模型参数分析5. 实践项目：分组进行实践项目，让学生运用所学知识解决实际问题，提高实际操作能力。
相关教材章节：第五章 实践项目6. 数据分析与处理：培养学生分析仿真数据、处理结果的能力，提高学生的数据分析水平。
相关教材章节：第六章 数据分析与处理教学内容按照教学大纲进行安排，确保科学性和系统性。
数学中的数学建模与仿真
数学中的数学建模与仿真数学建模与仿真是数学领域中一种重要的研究方法和技术手段，通过建立数学模型，对现实问题进行抽象和描述，然后运用计算机仿真技术进行模拟和分析，以得出问题的解决方案或预测结果。
本文将介绍数学建模与仿真的概念、应用领域以及在科学研究和工程技术中的重要性。
一、数学建模的概念数学建模是将实际问题用数学语言和符号进行描述和抽象的过程。
它可以将复杂的实际问题简化为数学模型，通过对模型进行数学分析和计算，得出问题的解决方案。
数学建模的核心是建立合适的数学模型，模型的选取要符合实际问题的特点和要求，同时要具备可计算性和可行性。
二、数学建模的应用领域数学建模广泛应用于各个领域，涉及到工程、科学、经济、环境、医学等多个研究领域。
在工程领域，数学建模可以用于设计优化、工艺模拟、性能评估等方面；在科学研究中，数学建模可以帮助理解自然现象、预测实验结果、提出假设等；在经济领域，数学建模可以用于市场分析、风险评估、投资决策等方面；在环境领域，数学建模可以用于气候模拟、环境评估、资源管理等方面；在医学领域，数学建模可以用于疾病传播模拟、药物作用机制研究等方面。
三、数学建模的重要性数学建模在科学研究和工程技术中具有重要的应用价值和意义。
首先，数学建模可以帮助人们更好地理解和解释复杂的现实问题，揭示问题背后的规律和机制。
其次，数学建模可以帮助人们预测和控制系统的行为，了解不同因素之间的相互作用和影响，从而优化系统性能和改进工艺流程。
再次，数学建模可以提高科学研究和工程设计的效率和准确性，减少试验和实践的成本。
最后，数学建模也可以培养人们的抽象思维能力和问题解决能力，促进学科交叉和跨学科的融合。
四、数值仿真的概念与方法数值仿真是利用计算机进行数值计算和模拟，通过数值方法求解数学模型，并得到结果的过程。
数值仿真可以分为离散仿真和连续仿真两种类型。
离散仿真一般采用事件驱动的模拟方式，通过模拟事件的发生和处理来描述系统的行为；连续仿真则采用时间连续的模拟方式，通过对连续函数的逼近来描述系统的行为。
机电产品建模与仿真报告
机电产品建模与仿真报告引言机电产品建模与仿真是一种将现实世界中的机电产品通过数学模型和计算机仿真技术来进行分析和优化的方法。
通过建模和仿真，可以帮助工程师们更好地理解机电产品的性能和工作原理，并进一步提升产品的设计和制造质量。
本报告将介绍机电产品建模与仿真的基本原理和应用，并结合一个具体的案例进行分析和讨论。
机电产品建模与仿真的原理和方法机电产品建模与仿真一般分为以下几个步骤：1. 建立数学模型：通过对机电产品进行理论分析和实验测试，获得其工作原理和性能数据，并将其转化为数学方程或函数。
常用的建模方法包括物理模型、基于市场数据的统计模型和机器学习模型等。
2. 进行仿真计算：利用计算机软件或编程语言，将前一步中所得到的数学模型转化为计算机可执行的代码，并进行仿真计算。
这些代码可以利用数值方法和数学算法对模型进行求解和优化。
3. 验证和验证模型：将仿真计算的结果与实测数据进行对比，以验证模型的准确性和可靠性。
如果模型与实际数据吻合度高，则可将其用于进一步优化产品设计或进行性能预测。
4. 进行参数优化和设计改进：通过改变模型中的参数和变量，比如材料选取、结构设计等，来寻求最优的产品性能和工作条件。
这可以通过将优化问题转化为某种目标函数，并利用现代优化方法进行求解。
案例分析：电动汽车驱动系统仿真模型为了更好地解释机电产品建模与仿真的过程和效果，我们以电动汽车驱动系统为例进行分析。
1. 数学模型的建立：我们首先需要对电动汽车驱动系统进行分析和实验测试，并获得其关键性能参数，比如电池容量、驱动电机的转矩输出曲线等。
然后，我们可以利用这些数据建立电池的电化学模型和驱动电机的动力学模型。
2. 仿真计算的进行：利用电化学模型和动力学模型，我们可以编写计算机代码进行仿真计算。
这些代码可以根据电池的电量和驱动轮的负载情况，计算出电动汽车的续航里程和动力性能等。
同时，我们还可以通过仿真计算来评估不同的驱动系统设计方案，并比较其性能差异。
建模与仿真 分类
建模与仿真分类建模与仿真是一种用于模拟和分析系统行为的方法。
它通过创建模型来描述系统的各个方面，并使用仿真技术来模拟系统的运行过程。
建模与仿真广泛应用于各个领域，如工程、物流、生物、经济等。
本文将介绍建模与仿真的分类及其应用。
建模与仿真可以分为静态建模和动态建模两种类型。
静态建模主要用于描述系统的结构和组成部分，通过建立系统的元素和它们之间的关系来表示系统的静态特性。
静态建模常用的方法包括层次分析法、UML建模等。
例如，在软件开发中，可以使用UML建模来描述软件的结构、组件和类之间的关系，以便更好地理解和设计软件系统。
动态建模则用于描述系统的行为和演化过程。
它将系统看作是由一系列状态和事件组成的，通过模拟系统的状态转换和事件触发来分析系统的动态特性。
动态建模常用的方法包括离散事件仿真、系统动力学等。
例如，在生产调度中，可以使用离散事件仿真来模拟生产过程中的各个环节，以评估不同调度策略的效果。
除了静态建模和动态建模，建模与仿真还可以根据所模拟的系统的特性进行分类。
常见的分类包括连续系统建模和离散系统建模。
连续系统建模用于描述连续变化的系统，如物理系统、化学反应等。
它通常使用微分方程来描述系统的动态行为，并通过数值方法进行仿真。
离散系统建模则用于描述离散事件的系统，如机器人控制、交通流等。
它通常使用状态机、Petri网等方法来描述系统的行为，并通过离散事件仿真进行模拟。
建模与仿真在实际应用中具有广泛的价值。
首先，它可以帮助理解和分析复杂系统的行为。
通过建立系统模型，可以清晰地描述系统的各个组成部分和它们之间的关系，从而更好地理解系统的整体特性。
其次，建模与仿真可以用于优化系统设计和决策。
通过模拟不同方案的执行过程，可以评估其性能和效果，从而指导系统的设计和决策。
再次，建模与仿真可以用于预测系统的未来行为。
通过模拟系统的演化过程，可以预测系统在不同条件下的行为，并做出相应的决策。
建模与仿真是一种重要的分析工具，可以帮助我们更好地理解和优化系统的行为。
建模与仿真的方法
建模建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化,就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模,所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的.仿真利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟.即模型随时间变化的实现方法。
这里所指的模型包括物理的和数学的,静态的和动态的，连续的和离散的各种模型.广义而言, 仿真是采用建模和物理的方法对客观事物进行抽象、映射、描述和复现。
建模与仿真的方法：1时间序列预测法时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。
2定性仿真方法基于建立模型框架，对于参数采取定性处理（从一定性的约束集和一个初始状态出发预测系统未来行为）的方法.3归纳推理方法基于黑箱概念，假设对系统结构一无所知，只从系统的行为一级进行建模与仿真,根据系统观测数据，生成系统定性行为模型,用于预测系统行为.4系统动力学方法基于信息反馈及系统稳定性的概念，认为物理系统中的动力学性质及反馈控制过程在复杂系统中同样存在。
系统动力学仿真的主要目的是研究系统的变化趋势，而不注重数据的精确性.5频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G（s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G（z)，从而导出其差分模型。
6图解建模图解建模法是一种采用点和线组成的、用以描述系统的图形或称图的建模方法。
图模型属于结构模型，可以用于描述自然界和人类社会中的大量事物和事物之间的关系。
在建模中采用图论作为工具。
按图的性质进行分析，为研究各种系统特别是复杂系统提供了一种有效的方法。
控制系统建模与仿真方法
控制系统建模与仿真方法控制系统建模与仿真方法是现代控制系统设计和开发的基础。
通过建立准确的控制系统模型，并用仿真方法验证其性能，能够帮助工程师和设计师有效地进行控制系统的设计、调试和优化。
本文将介绍几种常见的控制系统建模与仿真方法，并探讨它们的适用范围和优缺点。
一、传递函数法传递函数法是一种基于线性时不变系统的建模方法。
它通过将控制系统表示为输入输出之间的线性关系来描述系统的动态特性。
传递函数法最适用于单输入单输出系统，并且要求系统是线性时不变的。
传递函数可以通过数学分析或实验测量来确定，其中包括系统的零点、极点和增益。
利用传递函数，可以进行频域和时域分析，评估系统的稳定性和性能，并进行控制器设计和参数调整。
二、状态空间法状态空间法是一种基于系统状态变量的建模方法。
它将系统的状态量表示为时间的函数，通过状态方程和输出方程描述系统的动态行为。
状态空间法适用于多输入多输出系统以及具有非线性和时变特性的系统。
状态空间方法可以更直观地描述系统的动态行为，并方便进行观测器设计和状态反馈控制。
此外，状态空间法还允许将系统的非线性扩展为线性模型，并通过状态反馈控制实现对非线性系统的控制。
三、仿真方法仿真方法是通过计算机模拟来模拟和评估控制系统的性能。
它可以基于建立的模型对系统的行为进行预测，并通过仿真结果来验证系统是否满足设计要求。
常见的仿真工具包括MATLAB/Simulink、LabVIEW、Python等。
这些工具提供了丰富的模型库和仿真环境，支持不同的建模方法和仿真算法。
通过仿真方法，可以进行系统特性分析、参数优化和控制器验证，大大减少了实际系统调试的时间和成本。
四、硬件在环仿真硬件在环仿真是将实际的硬件设备与仿真模型相结合，进行实时的控制系统测试和验证。
它将计算机仿真与实际硬件连接起来，通过数值计算和物理实验相结合的方式，提供了更接近实际运行条件的仿真环境。
硬件在环仿真可以有效地评估控制系统的稳定性、鲁棒性和性能，并进行实际设备的系统集成和调试。
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实验设计（论文）报告课题名称：单一生产线建模与仿真学校：系别：班级：姓名：学号：日期： 2011年 4 月 16 日摘要：针对传统数值方法难以求解复杂排队系统模型的问题,采用新一代面向对象的Simio仿真软件进行建模和仿真分析。
采用Simio 软件构建序列表和运输器的仿真模型,认识关于SOURCE,SERVER,SINK 等对象的更多建模知识，对基于部件类型的处理时间及单个发生器和多种处理类型进行设定，然后对模型进行统计分析,并对系统的方案进行思考和改进。
分析结果表明,利用Simio软件可方便地对各领域的模型及其相关问题进行建模仿真,具有较大的应用潜力。
关键词：实体序列表；运输器；处理时间；发生器目录一.序言1.1 Simio系统仿真背景1.2 系统建模与仿真现状分析1.3 本课题的研究意义二.Simio系统仿真的模型2.1 模型的选择2.2 建立模型2.2.1系统模型2.2.2建立模型的步骤三.仿真的运行与调整3.1 仿真的运行3.2 仿真的调整3.2.1 能力选择调整3.2.2 参数选择的调整四.结论分析五.建议一、序言1.1背景Simio是由一个极富行业经验的团队所创造的。
本软件的缔造者C. Dennis Pegden博士拥有30年以上的仿真经验，是公认的行业领军人物。
当前在仿真软件市场份额上领先的SLAM和Arena就是在他的领导下研发的。
团队的其他成员的背后同样也闪耀着一连串仿真行业突破性进展的光芒。
正是这样一个团队，现在聚集到一起，集中他们的全部智慧以及总计超过100年的仿真经验为你创造出了下一代的仿真工具，也许是最好的仿真工具Simio。
作为仿真工具的革命性进展，Simio完全是从零开始开发的。
它采用了继“面向事件”和“面向过程”之后的“面向对象”的建模方法，并支持这三种建模方法的无缝衔接。
Simio还同时支持离散和连续系统建模，以及基于“智能主体”(Agent-Based)的大规模应用。
这些不同的建模范式可以在同一个模型中自由地揉合。
1.2 Simio系统建模与仿真现状分析当前，仿真技术已经成为分析、研究各种复杂系统的重要工具，它广泛应用于工程领域和非工程领域。
仿真可定义为：在全部时间内，通过对系统的动态模型性能的观测来求解问题的技术。
对复杂物流系统进行仿真，起目的是通过仿真了解物料运输、存储动态过程的各种统计、动态性能。
但由于现代生产物流系统具有突出的离散性、随机性的特点，因此人们希望通过对生产物流系统的计算机辅助设计及仿真的研究，将凭经验的猜测从屋里系统设计中去除，能使物流合理化从而提高企业生产率。
计算机的辅助仿真时在系统结构得到足够的定义，并存在描述系统预期表现的计算方法的情况下，由计算机推演的分析过程。
但传统的计算机仿真技术存在许多不尽人意之处，一是复杂系统的数学模型往往涉及许多领域的专门知识，难以建立;二是对系统各种特性的统计数据，难以理解。
人类对基于图像、声音等感官信息的理解能力远远大于对数据和文字等抽象信息的理解能力。
于是随着计算机硬件技术的发展，人们希望并可以借助二维和三维虚拟仿真软件建立物流系统的系统仿真模型。
下图是Simio主要应用领域生产制造和装配布局规划卫生医疗机场军事补给商业流程战略/策略分析市场动力学呼叫中心经济资产和组合优化运输社会系统分析复杂供应链人口动力学电力系统计算机和电信网络物流系统设计人群和车辆移动应急和疏散规复杂自适应系统划生物和生态现象分析仓储系分拨中心统快速消费品服务系统国防农业系统灾害管理精益、6西格玛1.3本课题的研究意义将一个小型制造单元，有3个工作站构成，4个部件被加工，工作站的布局是单向环形的，用Simio创建系统模型并进行仿真，通过对参数的设定，观察部件不同工作站在什么产量、加工时间、部件类型和人员数量下达到最优。
二、Simio系统仿真的模型2.1模型的选择一个制造单元对不同部件的加工的模型。
2.2 建立模型2.2.1系统模型一个小型的制造单元，由3个工作站组成，有4种部件被加工。
工作站A,B,C的布局是单向环形的，部件的加工按照这种布局流动。
如下图所示：布局：所有的部件从“Parts Arrive ”这个SOURCE 到达，在”Parts Leave ”这个SINK 处离开。
工作站之间的移动速度是每小时2英里的常数。
注意SIMIO 中实体默认速度是英里/秒。
每个工作站之间的距离（码）如下表所示：工作站路径距离（码） Parts Arrive工作站A25 工作站A 工作站B 35 工作B Parts Leave 20 Parts Leave工作站C30 工作站C Part Arrive40部件：每种部件到达如下：·部件1随即到达，时间间隔平均15分钟。
Station A Station BParts LeaveStation CParts Arrive移动方向·部件2到达间隔平均为17分钟，标准差为3分钟。
·部件3到达时间间隔是14-18分钟的任意值。
·每1小时10分钟到达，每次到达批量为5个。
每种部件（实体）类型在工作站时间的序列（路线）是不同的，实际上，并不是每个部件都经过所有的设备。
见下表给定的顺序：服务器的属性：·工作站A有一台设备，加工时间为2-8分钟，最可能时间是5分钟。
·工作站B有二台设备，每台加工时间5-11分钟，最可能时间9分钟。
·工作站C有二台设备，在每天的前4小时内运行，1台设备在每天的最后4小时运行，每个设备的加工时间2-11分钟，可能值是6分钟。
2.2.2 系统模型建立的步骤一、建立模型步骤1：首先用3个SOURCE和4个实体建立这个SIMIO模型（拖动4个MODELENTITIES到建设区），因为每个产品的到达过程都不同，必须用4个SOURCE，我们还需要三个服务器（代表每一个工作站）和1个SINK，并给每个对象取名，包括实体，以方便后面识别。
步骤2：也许模拟环状路线的最佳方法是在每个站点的入口和出口处，使用BASICNODE。
这使实体能够按照序列移动而不用进入不必要的工序。
步骤3：用连线（CONNECTORS）和路径（PATHS）把所有的对象连起来，在环形的行路和服务器对象之间是0距离的，我们用连线。
工作站之间的距离将使用5条PATH来计算，它们连接每个入口和出口节点。
如图2.1图2.1步骤4：修改每个实体的属性，现在它们以每小时2英里的理想速度（Desired Speed）移动。
步骤5：修改每个SOURCE对象的属性，使它们对应正确的部件，使它们对应正确的部件，具有期望到达间隔和到达批量。
对于部件1.2.3，我们分别选择了指数分布，正态分布，和均匀分布作为到达间隔的分布函数。
开始了相应的参数。
对于部件4，我们选择了到达时间间隔为常数70分钟，Entities Pert Arrival属性为5.（以部件2为例，如图2.2）步骤6：给5条路径设定距离，使它们对应于工作站之间的距离。
你必须把Drawn To Scale属性改成“False”并定义路径的逻辑长度。
（图2.2）（图2.3）步骤7：使用Pert分布设定每台设备加工时间，通常我们更喜欢用Pert分布代替三教分布。
Pert分布和三角分布类似（最小值，最可能值，最大值），但是它的尾巴更“窄“。
二．设定能力步骤1：设定工作站A和B的能力分别为1和2,。
对于工作站C，我们需要增加计划表体现能力方面的变化。
:步骤2：在“Data”标签页左手的面板上选择“Scheduals”,选择”Add Schedual”,修改工作计划表的名称为SchedualForC,Starting Date属性默认值，和仿真运行设置保持一致，我们需要把Days in Work Pattern属性为1，并在高亮选中“Work Cycle”中从12am开始的前4个小时，右键单击添加一个周期项目（Cycle Item）.对话框中设定项目为“On Shift”,值为2，并点击OK，现在选中后面4个小时，添加周期项目，修改项目设为“On Shift”,值为1.（如图2.4所示）图 2.4步骤3：回到“Facility”视图，设置工作站C的Capacity Type属性为“WorkSchedual”，添加你的工作计划SchedualForC. （如图2.5）图 2.5三.增加序列步骤1：点击“Add Sequence Table”按钮，重命名为SequencePart1,代表部件1的序列。
采用同样的方法，增加其余3种实体的序列表。
如图2.6步骤2：下面增加部件1要访问的节点序列。
只需要添加部件1访问的工作节点以及最终的出口。
当实体序列设定好以后，实体永远会按照最短路径到达列表中的第一个节点。
部件1的正确序列如图2.7图2.6 图2.7步骤3：同样为另外3个实体设定序列表。
如果你的工作站采用不同的命名方式，那么序列表中显示的名字也会不同。
步骤4：回到“Facility”视图，选中Part1实体，设定IntialSequence属性为“SequencePart1”.同样，为其他实体选择相应的序列表。
步骤5：模型中7个TRANSFERNODE（SOURCE和SERVER的输出节点），将它们的Entity Destination Type属性改成“By Sequence”。
如图2.8下所示图2.8四.修饰：推车运输步骤1：删除Sink对象和前面BASICNODE之间连线，接着，在两者之间插入一个TransferNode,命名为TransferCart。
用Path连接BASICNODE和这个转移节点，将它的长度设成10码。
用Path连接TRANSFERNODE和Sink（确保路径是双向的，小车能来回移动），路径长度设为300码。
步骤2：在Facility视图中，从标准库中拖1个Vechile对象到工作区，步骤3：将转移节点的Ride On Transporter属性改成“True”,选择“True”，选择“Cart”作为运输器的名字。
如图2.9所示图2.9步骤4：设定Cart的Intial Desired Speed属性为每秒4英尺，搭载能力（Ride Capacity）设定为3，并保证Intial Node（Home）为新增加的TransferCart节点，该节点是小车的初始节点。
现在把Cart的Idle Action属性设为“Park At Home”。
如图2.10所示图2.10步骤5：点击TransferCart节点，从”Appearance”菜单下选择“Draw Quene”.选中ParkingStation.Contents,在Facility视图出现一个十字光标，在画布上从左至右画一条队列线，结束时点击鼠标。