计算机仿真的过程与方法
钢铁冶金过程计算机仿真
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1 温度场计算机数值模拟
1.1 传热的基本知识
1.1.1 传热的基本方式
①导热
导热属于接触传热，是连续介质就地传递热量，没有各部部分物质之间宏观 的相对位移。
在不透明固体实体内部，由于各部分物质之间无法作宏观的相对位移，不透 明无法传递辐射能，实体保证接触，所以只能依靠导热方式传递热量。
（1-1-2）
比热流量 q=iqx+jqy+kqz • 导热系数
（ 1-1-3）
物理意义：沿导热方向的单位长度上，温度减低１℃,物质所容许通过 的热流量。
方向性：大多数液体和固体属于各向同性的物质。各向异性材料的导热 系数具有方向性，如石墨。
温度函数：λ值还随温度而变化。大多数金属的导热系数随温度的升高 而降低。大多数液体（水和甘油除外）其导热系数随温度的升高而降低。 气体的导热系数随温度的升高而增加。
• 实际的流体总有粘性，流动时，受粘性和壁面摩擦的影响，在靠近壁面附 近的流体将降低流速，在壁面上完全被滞止不动，即X=0时，Ｖ=0，如图 1-1所示。因此，热量从壁面传给贴壁的那部分流体，将依靠导热。
T(K)
V(m/s)
Tw
qwc
Tf
V
X(m)
δ
图1-1邻近壁面完的整流ppt体课件速度分布和温度分布
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1.1.1 传热的基本方式
②对流
• 对流是流体（气体和液体）中温度不同的各部分相互混合的宏观运动引起 热量传递的现象。
• 工程上最具有实际意义的是：相对运动着的流体与所接触的固体壁面之间 的热量交换过程，一般称为对流换热。
• 工程上在研究固体壁面和流体之间的对流换热时，除了高度稀薄的气体外， 人们不去注意流体的单个质点，而把流体看成是连续介质。
自动化制造系统复习
自动化制造系统复习自动化制造系统复习第一章1、制造（p1）2、制造业（p1）3、系统（p2）4、系统具有的6个性质（p2）5、制造系统（p2）6、制造自动化（p3）7、自动化制造系统的定义（p5）8、自动化制造系统的5个典型的组成部分（p5）9、自动化制造系统的寿命周期（p7）10、自动化制造的意义（p9）11、自动化制造系统的评价指标（18）第二章1、人机一体化制造系统的定义（24）2、人机一体化制造系统定义下的自动化制造系统应在哪3个层面上实现（24）3、自动化制造系统的人机一体化设计方法和主要步骤（26）4、自动化制造系统的人机界面设计有哪些内容（37）5、自动化制造系统的运行机制（42）6、自动化制造系统设计中的人机工程评价的内容（46）第三章1、自动化制造系统的常见类型（49）2、刚性自动线的组成（49）3、柔性制造系统的组成（53）4、自动导向小车的工作原理，调度与控制方法（66）5、对FMS中的数控机床、加工中心和车削中心有哪些要求（59）第四章1、可行性论证的意义（99）2、建设自动化制造系统的目标主要考虑那些因素（100）3、制定自动化制造系统的技术方案主要有那些内容（101）4、自动化制造系统的效益分析主要包括那些内容（102）5、自动化制造系统的可行性分析主要包括那些内容（103）6、确定自动化制造系统类型时应遵循哪些原则（106）7、总体设计有哪些内容（107）8、成组技术（109）9、影响零件族确定的因素（111）１0、选择设备的基本原则有哪些（116）第五章1、自动化制造系统对加工设备的要求有哪些（147）2、加工设备的精度包括哪些内容（149）3、加工设备的规格包括哪些内容（148）4、选择数控系统应遵循什么原则（150）5、检测与监控有哪些内容（169）6、一般数控机床的特点第六章1、仿真:通过对系统模型的实验去研究一个存在或设计中的系统。
2、仿真的意义：可以替代许多难以开展或无法实现的实验。
计算机仿真
模 型 构 造
行模 与型 改的 进运
运行：确定具体的运行方案,如初始条件、 参数、步长、重复次数等,然后输入数据,运 行程序。 改进：将得出的仿真结果与实际系统比较, 进一步分析和改进模型,直到符合实际系统 的要求及精度为止。
出设 设计出结构清晰的仿真结果输出。包括 仿 计 提供文件的清单,记录重要的中间结果等。 真格 结式 输出格式要有利于用户了解整个仿真过 果 输 程 ,分析和使用仿真结果.
计算机仿真举例： (库存问题) 某电动车行的仓库管理人员采取一种简单的订 货策略，当库存量降低到P辆电动车时就向厂家订 货，每次订货Q辆，如果某一天的需求量超过了库 存量，商店就有销售损失和信誉损失，但如果库存 量过多，会导致资金积压和保管费增加。若现在已 有如下表所示的两种库存策略，试比较选择一种策 略以使总费用最少。
重新订货点P辆 方案1 方案2 125 150 重新订货量 Q辆 150 250
这个问题的已知条件是： (1)从发出订货到收到货物需隔3天。 (2)每辆电动车保管费为0.50元/天，每辆电动车的缺货 损失为1.60元/天，每次的订货费为75元。 (3)每天电动车需求量是0到99之间均匀分布的随机数。 (4)原始库存为110辆，并假设第一天没有发出订货。 分析：这一问题用解析法讨论比较麻烦，但用计算 机按天仿真仓库货物的变动情况却很方便。我们以 30天为例，依次对这两种方案进行仿真，最后比较 各方案的总费用，从而就可以做出决策。 计算机仿真时的工作流程是早上到货、全天 销售、晚上订货，以一天为时间步长进行仿真。
事件: 改变系统状态的瞬间变化的事情.
事件表: 事件表一般是一个有序的记录列，每个记 录包括事件发生时间、事件类型等一些内容．
状态: 系统的状态是指在某一时刻实体及其属性 值的集合．
仿真工艺流程技术要求
仿真工艺流程技术要求仿真工艺流程是指通过计算机仿真技术对工艺流程进行模拟和优化的过程。
在现代制造业中，仿真工艺流程技术已经得到广泛应用，可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量。
下面将介绍一下仿真工艺流程技术的一些要求。
首先，仿真工艺流程技术要求具备较高的精度和可靠性。
模拟的工艺流程必须能够真实地反映实际工艺流程的各个环节，包括材料的变形、加工工艺的变化、工具的磨损等。
只有具备较高的精度和可靠性，才能保证模拟结果的准确性，为企业提供有效的决策依据。
其次，仿真工艺流程技术要求具备较快的计算速度。
在实际生产中，时间是非常宝贵的资源，企业需要快速地获得模拟结果以便进行决策。
因此，仿真工艺流程技术需要具备较快的计算能力，以保证模拟过程的高效率。
此外，仿真工艺流程技术还要求能够适应多种工艺流程和材料。
在不同行业、不同企业中，工艺流程和材料各不相同，因此仿真工艺流程技术需要具备较高的灵活性和适应性，能够应用于不同的场景。
另外，仿真工艺流程技术还需要具备可视化的功能。
通过可视化的展示，企业管理者能够更直观地了解工艺流程的情况，并根据模拟结果进行优化决策。
仿真工艺流程技术可提供各种图表、曲线和动画等形式的展示，帮助企业管理者更好地理解和分析模拟结果。
此外，仿真工艺流程技术还需要具备较高的用户友好性。
作为企业的辅助工具，仿真工艺流程技术应该易于操作和理解，无论是企业的技术人员还是非技术人员都能够方便地使用。
同时，仿真工艺流程技术也应该提供详细的使用说明和技术支持，以帮助用户解决问题。
总之，仿真工艺流程技术要求具备较高的精度和可靠性、较快的计算速度、较高的适应性、可视化的功能和良好的用户友好性。
只有具备这些要求，仿真工艺流程技术才能够真正帮助企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量。
运筹学中的排队网络模型-教案
运筹学中的排队网络模型-教案一、引言1.1排队现象的普遍性1.1.1生活中的排队：超市结账、银行柜台1.1.2工业中的排队：机器维修、订单处理1.1.3交通中的排队：车辆排队、信号灯控制1.1.4计算机网络中的排队：数据包传输、服务器响应1.2排队网络模型的重要性1.2.1提高服务效率：通过模型优化减少等待时间1.2.2资源合理分配：平衡服务点的工作负载1.2.3预测系统性能：评估不同场景下的系统表现1.2.4支持决策制定：为服务设施设计和管理提供依据1.3教学目标和结构安排1.3.1理论与实践结合：理解排队理论及其应用1.3.2分析与建模能力：学会构建和解决排队网络模型1.3.3综合案例分析：通过实例深化理解1.3.4教学方法：讲授、讨论、练习和项目作业相结合二、知识点讲解2.1排队论基础2.1.1排队系统的基本组成：顾客源、队列和服务设施2.1.2排队系统的性能指标：队长、等待时间、服务利用率2.1.3排队论的典型模型：M/M/1、M/M/c、M/G/12.1.4排队论的数学工具：概率论、随机过程2.2排队网络模型2.2.1单节点排队网络：单个服务设施2.2.2多节点排队网络：多个服务设施串联或并联2.2.3开放排队网络：顾客可以加入或离开系统2.2.4封闭排队网络：顾客总数固定2.3排队网络的分析方法2.3.1平衡方程法：求解稳态概率分布2.3.2矩阵几何法：适用于多节点网络2.3.3计算机仿真法：模拟排队过程2.3.4最优化方法：优化网络设计和服务策略三、教学内容3.1排队网络模型的构建3.1.1确定模型类型：根据实际情况选择单节点或多节点模型3.1.2参数估计：利用历史数据估计到达率、服务率等参数3.1.3模型验证：通过与实际数据对比验证模型的准确性3.1.4模型简化：在保持精度的前提下简化模型以提高计算效率3.2排队网络模型的求解3.2.1稳态分析：求解稳态概率分布和性能指标3.2.2瞬态分析：研究系统随时间的动态变化3.2.3灵敏度分析：评估参数变化对系统性能的影响3.2.4启发式算法：在复杂模型中寻找近似解3.3排队网络模型的应用3.3.1服务业中的应用：银行、医院、呼叫中心3.3.2制造业中的应用：生产线的优化、设备维护3.3.3交通运输中的应用：机场登机、交通信号控制3.3.4计算机网络中的应用：数据中心的设计、网络协议的优化四、教学目标4.1知识与技能目标4.1.1理解排队论的基本概念和组成4.1.2掌握单节点和多节点排队网络的特点4.1.3学会构建和求解排队网络模型4.1.4能够运用排队网络模型解决实际问题4.2过程与方法目标4.2.1培养学生的逻辑思维和抽象思维能力4.2.2提高学生的数据分析能力和数学建模能力4.2.3增强学生的计算机操作能力和软件应用能力4.2.4锻炼学生的团队合作能力和沟通协调能力4.3情感态度与价值观目标4.3.1培养学生对运筹学的兴趣和热情4.3.2增强学生对科学方法的认识和理解4.3.3提高学生的创新意识和解决问题的能力4.3.4培养学生的社会责任感和职业道德五、教学难点与重点5.1教学难点5.1.1排队网络模型的构建：确定模型类型和参数估计5.1.2排队网络模型的求解：稳态分析和瞬态分析5.1.3排队网络模型的应用：实际问题的解决和优化5.2教学重点5.2.1排队论的基本概念和性能指标5.2.2单节点和多节点排队网络的特点和区别5.2.3排队网络模型的求解方法和应用领域5.3教学难点与重点的关系5.3.1教学难点是学生在学习过程中可能遇到的困难和挑战5.3.2教学重点是学生需要掌握的核心知识和技能5.3.3教学难点和重点相互关联，解决难点有助于掌握重点5.3.4教学难点和重点的突破需要教师的有效引导和学生的积极参与六、教具与学具准备6.1教具准备6.1.1投影仪和电脑：用于展示教学课件和实例分析6.1.2白板和马克笔：用于讲解和演示排队网络模型6.1.3教学软件：用于模拟和求解排队网络模型6.1.4实际案例资料：用于分析和讨论排队网络模型的应用6.2学具准备6.2.1笔记本和教材：用于记录和复习排队网络模型的知识点6.2.2计算器：用于计算和求解排队网络模型的性能指标6.2.3计算机软件：用于构建和求解排队网络模型6.2.4实际案例数据：用于分析和解决实际问题6.3教具与学具的使用6.3.1教具的使用：教师应根据教学内容和目标选择合适的教具6.3.2学具的使用：学生应根据学习任务和目标选择合适的学具6.3.3教具与学具的结合使用：教师和学生应共同参与教学活动，促进互动和合作6.3.4教具与学具的评价：教师和学生应定期评估教具和学具的效果和适用性七、教学过程7.1导入新课7.1.1引入排队现象和排队网络模型的概念7.1.2提出问题：如何优化排队网络和提高服务效率7.1.3引发学生的兴趣和思考7.1.4导入新课的教学目标和内容7.2课堂讲解7.2.1讲解排队论的基本概念和组成7.2.2介绍单节点和多节点排队网络的特点和区别7.2.3讲解排队网络模型的构建和求解方法7.2.4通过实例分析和讨论排队网络模型的应用7.3课堂练习与讨论7.3.1布置课堂练习：构建和求解排队网络模型7.3.2分组讨论：分析和解决实际问题7.3.3教师指导和解惑：解答学生的疑问和困惑7.3.4学生展示和分享：展示练习成果和讨论结果7.4课堂小结与作业布置7.4.2强调学生的掌握程度和存在的问题7.4.3布置课后作业：巩固和拓展排队网络模型的知识7.4.4提醒学生下节课的教学内容和预习要求八、板书设计8.1排队网络模型的基本概念8.1.1排队系统的基本组成8.1.2排队系统的性能指标8.1.3排队论的典型模型8.1.4排队论的数学工具8.2排队网络模型的构建与求解8.2.1单节点排队网络8.2.2多节点排队网络8.2.3开放排队网络8.2.4封闭排队网络8.3排队网络模型的应用8.3.1服务业中的应用8.3.2制造业中的应用8.3.3交通运输中的应用8.3.4计算机网络中的应用九、作业设计9.1基础练习题9.1.1排队网络模型的基本概念和性能指标9.1.2单节点和多节点排队网络的特点和区别9.1.3排队网络模型的构建和求解方法9.2实际案例分析题9.2.1分析和解决实际问题9.2.2建构和求解实际排队网络模型9.2.3评估排队网络模型的性能和优化效果9.3探究性课题9.3.1研究排队网络模型的扩展和应用9.3.2探讨排队网络模型在其他领域的应用9.3.3创新排队网络模型的理论和方法十、课后反思及拓展延伸10.1教学反思10.1.1教学内容的深度和广度10.1.2教学方法和手段的有效性10.1.3学生的参与度和理解程度10.1.4教学目标达成情况的评估10.2拓展延伸10.2.1排队网络模型在其他领域的应用10.2.2排队网络模型的最新研究和发展10.2.3排队网络模型与其他运筹学方法的结合10.2.4排队网络模型在实际问题中的应用案例重点关注环节的补充和说明：1.教学内容的深度和广度：在讲解排队网络模型时，应注重理论与实践相结合，通过实际案例分析加深学生对理论的理解和应用能力。
Simulink仿真教程(共77张)
仿真技术
第8页，共77页。
第九章 Simulink动态仿真
指令窗
该窗是进行各种 MATLAB 操作的最主要窗口。在该窗内，可键入各种送给(sònɡ ɡěi)MATLAB 运作的指令、函数、表达式；显示除图形外的所有运算结果；运行错误时，给出相关的出错提示。
仿真技术
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第九章 Simulink动态仿真
仿真技术
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第九章 Simulink动态仿真
5、 Simulink与建模仿真 （1） Simulink
Simulink是一种用来实现计算机仿真的软件工具。它是MATLAB 的 一个(yī ɡè)附加组件，可用于实现各种动态系统（包括连续系统、 离散系统和混合系统）的建模、分析和仿真。
第九章 Simulink动态仿真
Simulink动态(dòngtài)仿真
1 Simulink 基本操作 利用Simulink进行系统仿真的步骤是： ① 启动Simulink，打开Simulink模块库 ② 打开空白模型窗口； ③ 建立Smulink仿真模型； ④ 设置仿真参数，进行仿真； ⑤ 输出仿真结果。
仿真技术
第5页，共77页。
4、 仿真的三要素
第九章 Simulink动态仿真
计算机仿真的三个基本要素是系统、模型和计算机，联系着它 们的三项基本活动是模型建立、仿真模型建立（又称二次建模 ）和仿真试验。
数学仿真采用数学模型，用数学语言(yǔyán)对系统的特性进行描述， 其工作过程是：
1、建立系统的数学模型； 2、建立系统仿真模型，即设计算法，并转化为计算机程序，使 系统的数学模型能为计算机所接受并能在计算机上运行； 3、运行仿真模型，进行仿真试验，再根据仿真试验的结果进一 步修正系统的数学模型和仿真模型。
计算机仿真与模拟实验
计算机仿真与模拟实验计算机仿真与模拟实验是一种通过计算机技术来模拟真实世界中的现象和过程的方法。
它利用计算机软件和硬件资源，通过对现实世界中的数据、模型和算法进行处理，模拟出真实世界中的实验过程，从而达到研究、分析和解决问题的目的。
一、计算机仿真的概念计算机仿真是指利用计算机技术对真实世界中的系统或过程进行模拟和再现的过程。
它通过对系统的行为、性能和特点进行建模和模拟，以预测系统在特定条件下的运行情况，或者验证某种理论的正确性和有效性。
二、计算机模拟实验的特点1.虚拟性：计算机模拟实验是在虚拟环境中进行的，不需要真实的实验设备和资源，可以在计算机上模拟出真实实验的整个过程。
2.可重复性：计算机模拟实验可以重复进行多次，通过多次实验可以得到更加准确和可靠的结果。
3.灵活性：计算机模拟实验可以方便地对实验条件和参数进行调整，可以模拟出不同情况下的实验结果。
4.经济性：计算机模拟实验可以节省实验设备和资源的使用，降低实验成本。
5.安全性：计算机模拟实验可以在安全的虚拟环境中进行，避免了真实实验中可能出现的风险和危险。
三、计算机模拟实验的应用领域1.自然科学：计算机模拟实验在物理学、化学、生物学等领域中有着广泛的应用，可以模拟出自然界中的各种现象和过程。
2.工程技术：计算机模拟实验在机械、电子、建筑、航空航天等领域中有着重要的应用，可以用于产品设计和性能测试。
3.社会科学：计算机模拟实验在经济学、政治学、社会学等领域中也有着广泛的应用，可以模拟出社会系统中的各种现象和过程。
4.医学与生物学：计算机模拟实验可以用于模拟人体生理和病理过程，用于新药研发和疾病治疗研究。
5.环境科学：计算机模拟实验可以用于模拟环境污染和生态系统的变化，用于环境保护和资源管理研究。
四、计算机仿真与模拟实验的方法和技术1.建模方法：计算机仿真与模拟实验首先需要建立数学模型，通过数学语言描述系统的行为和性能。
2.数值计算方法：计算机仿真与模拟实验需要运用数值计算方法对模型进行求解，得到系统的运行结果。
计算机仿真和模拟的方法和工具
计算机仿真和模拟的方法和工具计算机仿真和模拟是指利用计算机软件和硬件来模拟和重现现实世界的某种情境或系统的过程。
它是一种强有力的工具，广泛应用于各个领域，如工程、科学、医药、经济等。
本文将介绍计算机仿真和模拟的方法和工具。
一、数学建模数学建模是计算机仿真和模拟的基础，通过对现实问题进行抽象和理论化，将其转化为数学方程和模型。
数学建模能够对现实问题进行描述和分析，并为计算机仿真提供了数学基础。
1. 线性模型线性模型是一种简单而常用的数学模型，它基于线性关系进行建模。
线性模型可以用于描述各种线性系统，如电路系统、运输系统等。
在计算机仿真中，线性模型可以通过编写线性方程组来实现。
2. 非线性模型非线性模型是指不能用一个简单的线性关系来表示的模型。
非线性模型在实际问题中更为常见，如生态系统、气候系统等。
计算机仿真中，非线性模型需要使用数值计算方法（如迭代法）来求解。
3. 统计模型统计模型是通过对数据的统计分析建立的模型，用于预测和分析未知的现象。
统计模型常用于金融市场预测、医学研究等领域。
计算机仿真中，可以通过随机数生成和概率分布函数模拟统计模型。
二、仿真软件计算机仿真和模拟需要借助各种专业的仿真软件来实现。
下面介绍几种常用的仿真软件。
1. MatlabMatlab是一种数学计算和仿真软件，被广泛用于科学计算和工程仿真。
它具有强大的数学建模能力和丰富的函数库，可以用于线性和非线性模型的建模与仿真。
2. SimulinkSimulink是Matlab的一个附加模块，用于建立和仿真动态系统模型。
Simulink使用图形化界面来进行建模和仿真，使得模型的构建更加直观和方便。
3. ANSYSANSYS是一种通用的有限元分析软件，可以用于工程结构和流体等领域的仿真。
它提供了强大的建模和分析功能，可以模拟各种复杂的物理现象。
4. COMSOL MultiphysicsCOMSOL Multiphysics是一种多物理场有限元分析软件，广泛应用于科学和工程领域。
计算机仿真
计算机仿真 在研究系统过程中，根据相似原理，利用计算机来 逼真模仿研究对象。研究对象可以是真实的系统， 也可以是设想中的系统。 计算机仿真是将研究对象进行数学描述，建模编程， 且在计算机中运行实现．它不怕破坏、易修改、可 重用。 计算机仿真可以用于研制产品或设计系统的全过程 中，包括方案论证、技术指标确定、设计分析、生 产制造、试验测试、维护训练、故障处理等各个阶 段。 仿真算法 仿真算法是将系统模型转换成仿真模型 的一类算法，在数字仿真模型中起核心和关键作用。
1 )系统分析 )系统分析 实体1 实体1：自行车 属性：保管费，缺货费，库存量，需求量 活动：进货，销售 实体2 实体2：订单 属性：从发出订货单到收到货物间隔, 属性：从发出订货单到收到货物间隔,订货费 活动：发出订单，收到订货 这是一个随机离散系统的仿真问题。
②分析系统的状态更新规则 系统的状态用 VT， ST，SR 表示 VT， ST， 当前时刻t 当前时刻t 水的体积 VT 水的含盐量 ST 水的含盐率 SR 下一时刻 t + △t 水的体积: 水的体积: VT + 6 △t 水的含盐量: 水的含盐量: ST + 3 - 4× SR × △t 水的含盐率 :水的含盐量/水的体积 水的含盐量/
结束
3) 运行与改进 在这个问题中，系统的状态随时间连续变化， 系统离散化后，仿真结果与离散化的时间间隔 即仿真时钟步长有关，显然步长越小，结果越 精确。但步长越小，计算量越大。 本例中可取 △t = 5 min △t = 1 min △t = 0.1 min 等进行计算，并与解析结果比较。
4) 设计格式，输出仿真结果 △t = 1 min的结果 min的结果
1.3 仿真 物理仿真：在没有计算机以前，仿真都是利用实物 物理仿真 或者它的模型来进行研究的，又称物理仿真。 优点：直接、形象、易信． 缺点：模型受限、易破坏、难以重用。 数学仿真：对实际系统进行抽象，并将其特性用数 数学仿真： 学关系加以描述而得到系统的数学模型，对数学模 型进行实验的过程称为数学仿真。 优点：方便、灵活、经济 缺点：受限于系统建模技术，即系统数学模型不易 建立。 计算机技术的发展为数学仿真创造了环境。
数学建模-计算机仿真分析
我缉私雷达发现前方（南）c km处有一艘走私船正 以速度a沿直线向东匀速行驶，缉私艇立即以最大速度b 追赶，若用雷达进行跟踪，缉私艇的瞬时速度方向始终 指向走私船，是求缉私艇追逐路线和追赶上的时间。
分析 此问题可以建立微分方程模型，这里我们建立差分方 程模型，用仿真的方法求解。
取时间步长为h，在第i 步时的时间即t=hi，走私船的位
（1）从发出订货到收到货物需隔三天； （2）每辆自行车保管费为0.75元/天，每辆自行车的缺货损
失为1.8元/天，每次的订货费为75元； （3）每天自行车的需求量服从0到99之间的均匀分布； （4）原始库存为115辆，并假设第一天没有发出订货。 若现在已有如下表所示的五种库存策略，请选择一种总费用
求解方法： 1、高数中的方法
f(x0,
x0
y0)
n
i1
Qi(xi x0)
0
((xi x0)2 (yi y0)2
f(x0,
y0
y0)
n
i1
Qi(yi x0)
0
((xi x0)2 (yi y0)2
2、数值计算方法
3、计算机仿真： 离散化，遍历！
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计算机仿真案例2
例2 （赶火车过程仿真）一列火车从A站经过B站开 往C站，某人每天赶往B站乘这趟火车。已知火车从 A站到B站的运行时间是均值为30min、标准差为 2min的正态随机变量。火车大约在下午1点离开Ａ 站。火车离开时刻的频率分布和这个人到达Ｂ站时
产生一个均值为 ，方差为 的正态分布的随机数： normrnd ( , )
•当研究对象视为大量相互独立的随机变量之和，且其中每 一种变量对总和的影响都很小时，可以认为该对象服从正态 分布．
•机械加工得到的零件尺寸的偏差、射击命中点与目标的偏差、 各种测量误差、人的身高、体重等，都可近似看成服从正态 分布．
汽车安全气囊工作过程计算机仿真理论与试验验证技术研究
汽车安全气囊工作过程计算机仿真理论与试验验证技术研究一、研究背景和意义随着汽车工业的快速发展，汽车安全气囊作为一项重要的主动安全技术，已经在全球范围内得到广泛应用。
汽车安全气囊在车辆碰撞时能够迅速充气，保护驾驶员和乘客免受严重伤害。
然而由于气囊系统的设计、制造和安装涉及到多个领域的知识，如材料科学、力学、电子工程等，因此对汽车安全气囊的工作过程进行深入研究具有重要意义。
近年来随着计算机仿真技术的不断发展，计算机仿真已经成为研究汽车安全气囊工作过程的重要手段。
通过计算机仿真技术，可以对气囊系统的各个部件进行详细的分析和优化设计，从而提高气囊系统的性能和安全性。
同时计算机仿真还可以帮助工程师们更好地了解气囊系统在实际碰撞中的表现，为产品的研发和改进提供有力支持。
目前国内外已经有很多关于汽车安全气囊工作过程的计算机仿真研究取得了一定的成果。
然而这些研究大多集中在理论层面，对于气囊系统的实际应用和验证仍存在一定的局限性。
因此开展汽车安全气囊工作过程计算机仿真理论与试验验证技术研究具有重要的理论和实际意义。
首先通过对汽车安全气囊工作过程的计算机仿真研究，可以进一步完善气囊系统的设计理论，提高气囊系统的性能和安全性。
这将有助于降低气囊系统的重量、成本和能耗，从而提高整车的竞争力。
其次计算机仿真技术可以为气囊系统的试验验证提供有效的手段。
通过模拟实际碰撞场景，可以对气囊系统在不同工况下的性能进行评估，为产品的改进和优化提供有力支持。
同时计算机仿真还可以辅助工程师们进行气囊系统的耐久性和可靠性试验，确保产品的质量和安全性。
汽车安全气囊工作过程计算机仿真理论与试验验证技术研究可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。
通过将计算机仿真技术与实际应用相结合，可以推动整个行业的发展和技术进步。
1.1 汽车安全气囊的工作原理和发展历程汽车安全气囊作为一种被动式安全保护装置，其主要功能是在车辆发生碰撞时迅速充气，形成一个保护性屏障，有效地减轻乘员在碰撞过程中受到的伤害。
通信原理基于matlab的计算机仿真
例1-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例 1-2利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例1-3%信号的能量计算或功率计算,sig_pow.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-5*t).*cos(20*pi*t);s2 = cos(20*pi*t);E1 = sum(s1.*s1)*dt; %s1(t)的信号能量P2 = sum(s2.*s2)*dt/(length(t)*dt); %s2(t)的信号功率s[f1 s1f]= T2F(t,s1);[f2 s2f]= T2F(t,s2);df = f1(2)-f1(1);E1_f = sum(abs(s1f).^2)*df; %s1(t)的能量,用频域方式计算df = f2(2)-f2(1);T = t(end);P2_f = sum(abs(s2f).^2)*df/T; %s2(t)的功率，用频域方式计算figure(1)subplot(211)plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)');subplot(212)plot(t,s2)xlabel('t'); ylabel('s2(t)');例1-4%方波的傅氏变换，sig_band.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=1/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2) -ones(1,N_sample/2)];df=0.1/T;Fx = 1/dt;f=-Fx:df:Fx-df;%根据傅氏变换计算得到的信号频谱sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')axis([-10 10 0 1]);hold on;sf_max = max(abs(sff));line([f(1) f(end)],[sf_max sf_max]);line([f(1) f(end)],[sf_max/sqrt(2) sf_max/sqrt(2)]); %交点处为信号功率下降3dB处Bw_eq = sum(abs(sff).^2)*df/T/sf_max.^2; %信号的等效带宽例 1-5%带通信号经过带通系统的等效基带表示，sig_bandpass.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-t).*cos(20*pi*t); %输入信号[f1 s1f]= T2F(t,s1); %输入信号的频谱s1_lowpass = hilbert(s1).*exp(-j*2*pi*10*t); %输入信号的等效基带信号[f2 s2f]=T2F(t,s1_lowpass); %输入等效基带信号的频谱h2f = zeros(1,length(s2f));[a b]=find( abs(s1f)==max(abs(s1f)) ); %找到带通信号的中心频率h2f( 201-25:201+25 )= 1;h2f( 301-25:301+25) = 1;h2f = h2f.*exp(-j*2*pi*f2); %加入线性相位，[t1 h1] = F2T(f2,h2f); %带通系统的冲激响应h1_lowpass = hilbert(h1).*exp(-j*2*pi*10*t1); %等效基带系统的冲激响应figure(1)subplot(521);plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)'); title('带通信号');subplot(523);plot(f1,abs(s1f));xlabel('f'); ylabel('|S1(f)|'); title('带通信号幅度谱');subplot(522)plot(t,real(s1_lowpass));xlabel('t');ylabel('Re[s_l(t)]');title('等效基带信号的实部');subplot(524)plot(f2,abs(s2f));xlabel('f');ylabel('|S_l(f)|');title('等效基带信号的幅度谱');%画带通系统及其等效基带的图subplot(525)plot(f2,abs(h2f));xlabel('f');ylabel('|H(f)|');title('带通系统的传输响应幅度谱'); subplot(527)plot(t1,h1);xlabel('t');ylabel('h(t)');title('带通系统的冲激响应');subplot(526)[f3 hlf]=T2F(t1,h1_lowpass);plot(f3,abs(hlf));xlabel('f');ylabel('|H_l(f)|');title('带通系统的等效基带幅度谱');subplot(528)plot(t1,h1_lowpass);xlabel('t');ylabel('h_l(t)');title('带通系统的等效基带冲激响应');%画出带通信号经过带通系统的响应及等效基带信号经过等效基带系统的响应tt = 0:dt:t1(end)+t(end);yt = conv(s1,h1);subplot(529)plot(tt,yt);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('带通信号与带通系统响应的卷积')ytl = conv(s1_lowpass,h1_lowpass).*exp(j*2*pi*10*tt);subplot(5,2,10)plot(tt,real(yt));xlabel('t');ylabel('y_l(t)cos(20*pi*t');title('等效基带与等效基带系统响应的卷积×中心频率载波')例 1-6%例：窄带高斯过程，文件 zdpw.mclear all; close all;N0=1; %双边功率谱密度fc=10; %中心频率B=1; %带宽dt=0.01;T=100;t=0:dt:T-dt;%产生功率为N0*B的高斯白噪声P = N0*B;st = sqrt(P)*randn(1,length(t));%将上述白噪声经过窄带带通系统，[f,sf] = T2F(t,st); %高斯信号频谱figure(1)plot(f,abs(sf)); %高斯信号的幅频特性[tt gt]=bpf(f,sf,fc-B/2,fc+B/2); %高斯信号经过带通系统glt = hilbert(real(gt)); %窄带信号的解析信号，调用hilbert函数得到解析信号glt = glt.*exp(-j*2*pi*fc*tt);[ff,glf]=T2F( tt, glt );figure(2)plot(ff,abs(glf));xlabel('频率(Hz)'); ylabel('窄带高斯过程样本的幅频特性')figure(3)subplot(411);plot(tt,real(gt));title('窄带高斯过程样本')subplot(412)plot(tt,real(glt).*cos(2*pi*fc*tt)-imag(glt).*sin(2*pi*fc*tt))title('由等效基带重构的窄带高斯过程样本')subplot(413)plot(tt,real(glt));title('窄带高斯过程样本的同相分量')subplot(414)plot(tt,imag(glt));xlabel('时间t(秒)'); title('窄带高斯过程样本的正交分量')%求窄带高斯信号功率;注：由于样本的功率近似等于随机过程的功率，因此可能出现一些偏差P_gt=sum(real(gt).^2)/T;P_glt_real = sum(real(glt).^2)/T;P_glt_imag = sum(imag(glt).^2)/T;%验证窄带高斯过程的同相分量、正交分量的正交性a = real(glt)*(imag(glt))'/T;用到的子函数function [t,st]=bpf(f,sf,B1,B2)%This function filter an input at frequency domain by an ideal bandpass filter %Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: bandpass's lower frequency% B2: bandpass's higher frequency%Outputs:% t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [floor( B1/df ): floor( B2/df )] ;bf1 = floor( length(f)/2 ) + bf;bf2 = floor( length(f)/2 ) - bf;hf(bf1)=1/sqrt(2*(B2-B1));hf(bf2)=1/sqrt(2*(B2-B1));yf=hf.*sf.*exp(-j*2*pi*f*0.1*T);[t,st]=F2T(f,yf);例 1-7%显示模拟调制的波形及解调方法DSB，文件mdsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_dsb=s_dsb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('DSB调制信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('DSB信号功率谱');xlabel('f');function [t st]=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpass's bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 ); hf(bf)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例1-8%显示模拟调制的波形及解调方法AM,文件mam.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm; %带通滤波器带宽%noise = noise_nb(fc,B,N0,t); %窄带高斯噪声产生%s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_am);hold on; %画出AM信号波形plot(t,A+mt,'r--'); %标示AM的包络title('AM调制信号及其包络');xlabel('t');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t); %相干解调rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm); %低通滤波subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_am);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('AM信号功率谱');xlabel('f');例 1-9%显示模拟调制的波形及解调方法SSB，文件mssb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_ssb);hold on; %画出SSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('SSB调制信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_ssb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('SSB信号功率谱');xlabel('f');例 2-0%显示模拟调制的波形及解调方法VSB，文件mvsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=5; %信源最高频率fc=20; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*( cos(2*pi*fm*t)+sin(2*pi*0.5*fm*t) ); %信源%VSB modulations_vsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=1.2*fm;[f,sf] = T2F(t,s_vsb);[t,s_vsb] = vsbpf(f,sf,0.2*fm,1.2*fm,fc);figure(1)subplot(311)plot(t,s_vsb);hold on; %画出VSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('VSB调制信号');xlabel('t');%VSB demodulation[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_vsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('VSB信号功率谱');xlabel('f');function [t,st]=vsbpf(f,sf,B1,B2,fc)%This function filter an input by an residual bandpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: residual bandwidth% B2: highest freq of the basedband signal%Outputs: t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf1 = [floor( (fc-B1)/df ): floor( (fc+B1)/df )] ;bf2 = [floor( (fc+B1)/df )+1: floor( (fc+B2)/df )];f1 = bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f2 = bf2 + floor( length(f)/2 ) ;stepf = 1/length(f1);hf(f1)=0:stepf:1-stepf;hf(f2)=1;f3 = -bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f4 = -bf2 + floor( length(f)/2) ;hf(f3)=0:stepf:(1-stepf);hf(f4)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例 2-1%显示模拟调制的波形及解调方法AM、DSB、SSB,%信源close all;clear all;dt = 0.001;fm=1;fc=10;t = 0:dt:5;N0 = 0.1;%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t); s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(321)plot(t,s_am);hold on;plot(t,A+mt,'r--');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);。
Flexsimch[]仿真步骤%b%c%d%e%b%bd%d%e
![Flexsimch[]仿真步骤%b%c%d%e%b%bd%d%e](https://img.taocdn.com/s3/m/0da2216af7ec4afe04a1df88.png)
采用统计学方法, 对仿真 结果的可信度和精度进 行分析, 通过多次仿真结 系统方 修改系 仿真结 果的比较和分析对系统 案比较 统参数 果输出 方案进行评价，以达到 优化的目的。
确定系 统方案
仿真 结束 7
二、物流系统仿真步骤
调研 系统 建立系 统模型 确定仿 真算法 建立仿 真模型 运行仿 真模型
物流系统建模与仿真
1
第四章
• • • • • •
物流系统仿真步骤
物流系统仿真的步骤一般分为：
调研系统 建立系统模型 确定仿真算法 建立仿真模型 运行仿真模型 仿真结果分析
• • • • •
仿真结果输出 修改系统参数 系统方案比较 确定系统方案 仿真结束
2
一、物流系统仿真步骤
调研 系统 建立系 统模型 确定仿 真算法 建立仿 真模型 运行仿 真模型
• 仿真算法是控制仿真钟推 进的方法，是系统仿真的 仿真结 修改系 仿真结 核心 。 果分析 统参数 果输出 • 多数仿真软件是在事件调 度法、进程交互法和活动 扫描法的基础上编写的。
系统方 案比较
确定系 统方案
仿真 结束 5
二、物流系统仿真步骤
调研 系统 建立系 统模型 确定仿 真算法 建立仿 真模型 运行仿 真模型
仿真结 果分析
• 系统模型是对系统的组成、主 要流程和规则等主要特征进行 系统方 修改系 仿真结 描述。 统参数 案比较 果输出 • 建立系统模型首先要根据需要 和要求确定仿真目标, 然后建立 模型并设定模型的有关参数。
确定系 统方案
仿真 结束 4
二、物流系统仿真步骤
调研 系统 建立系 统模型 确定仿 真算法 建立仿 真模型 运行仿 真模型
仿真结 果分析
数字样机与数字仿真
1.4 达索讲的电子样机
• 法国达索系统公司的数字样机概念则强化了对产品的详细 设计、三维可视化、制造过程仿真、工程分析实现集成应 用。 • 它的电子样机DMU 是达索系统公司的得意之作。 • “DMU为一实用的对整个产品或产品的部分进行计算机电 子模拟的技术。它需具有完整的功能，包括：集成的造型， 可视化，功能性检测，产品结构和配置管理等功能，为数 据管理， 信息转递和决策过程三大领域提供方案。最终 能更快，更好地以最低成本开发和生产汽车和其它产 品。”
数字样机与数字仿真
—不可抗拒的产品研发新潮
目录
• 1 何谓数字样机和技术 • 1.1 数字样机概念 • 1.2 欧特克讲的数字样 机和数字化样机 • 1.3 西门子讲的数字样 机 • 1.4 达索讲的电子样机 • 1.5 PTC公司讲的数字样 机 • 1.6 中国航空制造业对 数字样机的描述 • 1.7 数字样机的技术特 点 • 1.8 数字样机的应用实 例和效益 • 1.9 飞机数字样机的分 类 • 1.10 数字样机的发展阶 段 • 1.11 数字样机研发软件 选用 • 2 何谓数字仿真 • 3 现代先进的产品研发 理念 • 4 我们的教育应符合时 代潮流 • 展示部分自做作品
1.8 数字样机应用实例和效益
• 实例1：歼轰-7“飞豹”战机的无图纸设计（数字 样机）。（2003年，用CATIA） • 效益：由于采用了数字样机技术，才取得了改进 的成功。 • 实例2：波音777的无图纸设计（数字样机）。
（上世纪90年代，用CATIA）
• 效益：开发费用和时间节约50%；设计更改、返工 率减少93%以上；出现问题比传统制造减少50%～ 80%。
• Autodesk Vault系列：是管理整个数字样 机流程的工作组级数据管理系统，现推出 全新视觉体验，用户可将Vault信息以图形 方式直接映射到Autode和 决策过程，加快模型选择及互动的速度。
结构优化设计与仿真分析
结构优化设计与仿真分析结构优化设计与仿真分析是一种基于计算机仿真和数值优化方法的设计方法。
它可以帮助工程师在设计过程中快速评估不同设计方案的性能，同步进行设计优化，并提供设计优化建议。
本文将介绍结构优化设计与仿真分析的基本原理和应用案例。
一、结构优化设计与仿真分析的基本原理1.数值优化方法：数值优化方法是结构优化设计与仿真分析的核心技术之一、它是通过数学模型和计算机仿真来找到系统设计的最优解。
常用的数值优化方法包括遗传算法、粒子群优化、神经网络等。
这些方法可以将设计空间中的设计变量与性能指标建立数学模型，通过不断迭代计算，找到最优解。
2.计算机仿真技术：计算机仿真技术是结构优化设计与仿真分析的基础技术之一、它通过建立结构系统的数学模型，并通过数值方法求解模型，来模拟和分析结构的行为。
常用的计算机仿真技术包括有限元分析、计算流体力学、多体动力学等。
这些技术可以快速、准确地模拟结构在不同工况下的物理行为，为优化设计提供基础数据。
二、结构优化设计与仿真分析的应用案例1.低碳建筑结构设计：结构优化设计与仿真分析可以用于低碳建筑结构设计中。
通过数值仿真，可以分析建筑结构在不同工况下的能耗、热环境等性能指标，然后利用数值优化方法找到最优的结构方案，以降低能耗、提高舒适度。
2.汽车车身优化设计：结构优化设计与仿真分析可以用于汽车车身优化设计中。
通过有限元分析，可以模拟汽车车身在不同工况下的应力、振动等物理效应，然后利用数值优化方法优化设计变量，如材料厚度、材料种类等，以提高车身的强度、稳定性。
3.桥梁结构设计：结构优化设计与仿真分析可以用于桥梁结构设计中。
通过计算流体力学仿真，可以模拟桥梁结构在不同风速下的风载荷作用，然后利用数值优化方法优化设计变量，如支撑结构形状、横断面参数等，以提高桥梁的抗风能力。
4.飞行器设计：结构优化设计与仿真分析可以用于飞行器设计中。
通过多体动力学仿真，可以模拟飞行器在不同飞行状态下的运动特性，然后利用数值优化方法优化设计变量，如机翼形状、机身尺寸等，以提高飞行器的操控性能。
计算机仿真
第1章
绪论
3.按偏差调节的闭环控制（反馈控制）
系统输出量反馈到输入端产生偏差后对输出量再进行控制的
系统叫做闭环控制系统。 反馈是把系统输出量全部或一部分回送到输入端以增强或减 弱输入信号的效应。起增强效应时为正反馈，起减弱效应时为负 反馈。正反馈会使系统的偏差越来越大；只有负反馈控制才能完 成自动控制的任务。 闭环控制的原理就是通过传感器测量出系统的实际输出值， 反馈到输入端与系统的给定值比较产生偏差，再按照偏差的大小 自动地加以修正。
28
第1章
绪论
干扰 给定值 控制器 执行机构 被控对象
被控量
测量
图1-8 按偏差调节的闭环控制
29
第1章
绪论
按偏差调节的闭环控制主要表现在以下两个过程： （1）输入量＋测量反馈＋比较环节→产生测量偏差； （2）放大环节＋执行机构→消除偏差。 闭环控制系统特点： 信号既可单向传递又有反馈传递，形成闭合回路。
为了得到偏差信号必须采用负反馈。
可自动修正输出量的偏差，并对系统内外部干扰进行补偿。 控制精度较高，使用场合比较广。
30
第1章
绪论
3. 开环控制与闭环控制系统的比较 开环控制 系统结构简单、容易实现，成本低，系统调试方便，但抗干 扰能力差，控制精度较低，一般多用于控制过程比较简单、 精度要求不高的场合。 闭环控制 系统具有自动纠正偏差的能力，并可对内、外部干扰信号
21
第1章
绪论
1.1.4 自动控制的基本方式
按照系统输入信号特点和有无测量反馈信号，可将系统控制
方式分为开环控制和闭环控制两大类，开环控制又有按给定值操 纵和按干扰值补偿两种方式。
1.按给定值操纵的开环控制
该方式是按照系统的给定值来控制输出量，两者之间一一对 应。控制过程如图1-5所示。
环境科学中的生态系统模型与仿真
环境科学中的生态系统模型与仿真作为环境科学领域的重要分支，生态系统模型与仿真一直是生态学家和环境科学家们关注的热点问题。
这一研究领域旨在利用数学模型与计算机仿真技术，对生态系统的物质循环、能量流动、生态灾害等过程进行研究，并为保护和恢复生态环境提供科学决策和技术支持。
1. 生态系统模型的基本原理生态系统模型是指用数学方法对生态系统进行描述和预测的模型。
其基本原理是建立起生态系统中所有组成部分之间的联系，形成一个动态的模型，通过对生态系统的物质循环、能量流动、生态灾害等过程的建立和模拟，来推断生态系统的响应和演化。
生态系统模型的建立需要综合考虑环境、生态、生物等多方面的因素，应选择适当的方法和技术，如统计回归分析、神经网络算法、支持向量机、遗传算法等，同时还需要采集大量的实验数据进行验证和比较。
2. 生态系统仿真的过程与方法生态系统仿真是指依靠计算机模拟和计算技术，对生态系统的动态演化进行模拟和预测的过程。
与生态系统模型相比，生态系统仿真更加注重对数值计算方法和模拟技术的研究。
生态系统仿真过程通常是通过多次迭代来模拟生态系统的演化。
生态系统仿真的过程包括以下几个方面：（1）建立数学模型生态系统仿真的基础是建立数学模型。
数学模型需要细致地描述生态系统各个组成部分之间的关系和作用，同时还需要考虑各种环境因素。
（2）参数设定数学模型中需要设定一些变量和参数。
参数设定需要考虑数据的可靠性、合理性等因素，并对参数进行灵敏度分析。
（3）计算与仿真在完成模型构建之后，利用计算机进行仿真。
计算与仿真的过程中需要注意物理、化学、生物、环境等方面的复杂性。
（4）结果分析在进行生态系统仿真的过程中，需要对仿真结果进行分析和解读，判断仿真模型的可靠性、预测效果等。
3. 生态系统模型与仿真的应用生态系统模型与仿真已经广泛应用于环境保护和生态修复等领域。
例如，利用生态系统模型和仿真技术可以对各种自然和人为因素对生物多样性和生态系统平衡的影响进行研究，从而为生物多样性保护和生态系统管理提供科学决策和技术支持。
计算机仿真的过程与方法
计算机仿真的过程与方法计算机仿真是使用计算机模拟实际系统或过程的过程。
它通过在电子计算机中建立数学模型，以及使用适当的算法和技术来模拟实际系统的行为和特性。
计算机仿真在各个领域都有广泛的应用，包括工业制造、物流管理、交通运输、金融行业、医学等等。
本文将介绍计算机仿真的过程和一些常用的方法。
1.定义目标：确定仿真的目标和研究的问题。
例如，模拟一个机器人在不同环境下的运动，可以设定目标为优化机器人的路径规划算法。
2.建立模型：根据仿真的目标和问题，建立数学模型。
模型可以是连续或离散的，可以基于物理方程、统计数据或规则等不同的方法。
例如，机器人运动的模型可以基于运动学和动力学方程。
3.选择仿真工具：根据模型的特点和需求，选择合适的仿真工具和软件平台。
常用的仿真软件包括MATLAB、Simulink、Arena等。
这些软件提供了丰富的仿真功能和工具。
4.参数设定：确定模型的参数值。
这些参数可以是系统的物理参数，也可以是算法中的参数。
例如，机器人模型中的参数包括质量、惯性矩阵、摩擦系数等。
5.设计实验：根据仿真目标和问题，设计合适的实验方案。
实验应涵盖不同的情况、条件和参数值，以获得全面的仿真结果。
例如，在机器人路径规划的实验中，可以设计不同形状的环境和不同起点终点的情况。
6.运行仿真：运行仿真实验，根据设计的实验方案，对模型进行仿真计算。
仿真可以是离线或实时的，可以针对不同的时间段和步长进行计算。
在运行过程中，记录和分析仿真结果。
7.结果分析：根据仿真结果，对模型的行为和性能进行分析。
可以对仿真结果进行统计、可视化和对比等处理。
分析结果可以用来验证模型的准确性和有效性，并得出结论。
常用的计算机仿真方法包括离散事件仿真、连续系统仿真和Monte Carlo仿真等。
离散事件仿真（DES）是一种基于事件驱动的仿真方法，模拟系统中的离散事件和它们之间的相互作用。
系统的状态在不同的事件发生时发生变化，仿真通过模拟事件的发生和处理来模拟整个系统的行为。
计算机仿真
计算机仿真技术✹计算机仿真技术是一门利用计算机软件模拟实际环境进行科学实验的技术。
✹它是以数学理论为基础，以计算机和各种物理设施为设备工具，利用系统模型对实际的或设想的系统进行仿真研究的一门综合技术。
✹本课程主要通过对建模方法与原理、仿真算法分析及具体系统的仿真来介绍计算机仿真技术的有关内容，所针对的系统主要是工程中的自动控制系统。
✹仿真就是用模型（物理模型或数学模型）代替实际系统进行实验和研究。
它所遵循的基本原则是相似原理，即几何相似、环境相似和性能相似等。
✹仿真可以分为物理仿真、数学仿真和混合仿真。
计算机仿真技术✹第一章概论✹第二章系统建模的基本方法与模型处理技术✹第三章连续系统的数字仿真✹第四章离散事件系统仿真✹第五章计算机仿真软件§1.1 计算机仿真的基本概念系统仿真是指通过系统模型的试验去研究一个已经存在的、或者是正在研究设计中的系统的具体过程。
计算机仿真就是以计算机为工具，用仿真理论来研究系统。
一、系统系统是指具有某些特定功能、相互联系、相互作用的元素的集合。
它具有两个基本特征：整体性和相关性。
整体性是指系统作为一个整体存在而表现出某项特定的功能，它是不可分割的。
相关性是指系统的各个部分、元素之间是相互联系的，存在物质、能量与信息的交换。
对于任何系统的研究，都必须从以下三个方面加以考虑：1.实体：组成系统的元素，对象；2.属性：实体的特性（状态和参数）；3.活动：系统由一个状态到另一个状态的变化过程。
以图1.1（P2 图1.1.）为例：①系统的实体为：R,L,C和激励e(t)；②系统的属性为：R,L,C,e(t)及电荷q，电路dq/dt的数值；③系统的活动为：电振荡（随时间变化）。
二、系统分类1.静态系统和动态系统①静态系统：是被视为相对不变的系统。
②动态系统：它的状态是可以改变的2.确定系统和随机系统①确定系统：一个系统的每一个连续状态都是唯一确定的；②随机系统：一个系统在指定的条件和活动下，从一种状态转换另一种状态不是确定的，而是带有一定的随机性，也就是相同的输入经过系统的转化过程会出现不同的输出结果时，该系统为随机系统。