运动仿真模型范文

运动仿真模型范文（精选10篇）

运动仿真模型 第1篇

利用UG运动分析模块进行机构的运动仿真分析,能够自动跟踪零件的运动轨迹,通过图表与图形表达从动件的位移、速度、加速度等运动规律, 得到运动规律的数值及特性曲线图,并且通过动画演示偏心机构的实际运动过程,确定整个设计的合理性并进行运动干涉分析。UG的运动分析模块实现机构的运动仿真,为下一步做有限元分析、强度分析、结构分析及优化设计打好了基础。

2. UG运动仿真模块简介

UG的运动仿 真模块是 对机构的 运动轨迹 进行跟踪 ,从而分析机构速度、加速度、位移、作用力及反作用力等。在UG环境下,可以将机构看做是一组连在一起进行运动的连杆的集合,机构进行运动仿真与分析主要分三个阶段:(1)前处理器阶段。这个阶段主要是创建分析方案,将分析方案得到的信息传送到ADAMS解算器;(2)求解阶段。利用ADAMS解算器求解输入数据,将求解结果传送到运动分析模块;(3)后处理阶段。运动分析模块分析求解结果,将其转换成图表及报表文件,并生成动画。ADAMS解算器可以处理相当复杂的运动模型,在整个运动仿真过程中起着非常重要的作用。但是如果有更 复杂的分 析需求时 , 就要生成ADAMS输入文件 ,ADAMS输入文件 的主要作 用是输入 标准的ADAMS软件包 ,后处理阶段读入ADAMS软件, 从而转换成所需要的动画、图表及报表文件。

3.偏心机构的运动仿真

运动分析方案的创建是进行运动仿真的关键。

(1)连杆 (Links)的创建。 将偏心机 构活动构 件建立连 杆 ,底板、滑座和支座设为固定连杆1, 手轮、过 渡轮和连 接轴设为 连杆2,连杆设为连杆3,滑棒设为连杆4,如图1所示。

(2)添加运动 副。运动 副创建之前,机构中的连杆是自由的,没有约束,具有6个自由度,UG分析模块提供12种运动副类型, 共分为两大类: 普通类型 的运动副8种,特殊类型的运动副4种。普通类型的运动副是独特的,只与自身有关。特殊类型的运动副是在两个普通类型的运动副之间定义了特殊关系的运动副, 它允许两个普通类型的运动副一起发挥特定的功能,偏心机构的运动副一共涉及两种,分别是旋转副和滑动副,如图2所示。

(3)定义运动驱动 。偏心机构的运动采用的是匀速驱动。 即将连杆2的旋转副设为主动件,设定初速度为360,如图3所示。

(4)运动仿真 。UG进行运动仿真时, 需要输入时间与步数两个参数, 偏心机构的解算时间设置为10,步数为350,如图4所示。

(5)运动模型 。新建运 动模型 ,需要计算的 是滑棒的 运动模型函数,添加滑动副,如图5所示。可以用电子表格显示结果曲线,如图6所示为滑棒滑动的位移曲线。

(6)运动模型建立后,可以得到运动仿真过程,如图7所示。

4.结语

人员应急疏散仿真模型比较 第2篇

关键词：应急疏散仿真；社会力模型；网络模型；网格模型；元胞自动机

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2016）01-0150-01

公共场所人员密集，突发险情时，人们本能地会尽快离开危险地带，可能导致相互挤压、踩踏，发生群死群伤事故；或者虽无险情，但有人失稳摔倒时，也易造成有序的人流出现紊乱，致使惨剧发生。对此，如何避免，能否事先预估，是学者们多年来研究的方向，并逐渐发展出一套理论。其中，关于人员应急疏散的理论称之为疏散动力学，而人群疏散行为的计算机仿真实现则是疏散动力学研究的一个主要内容，也是目前研究的热门，有多种仿真模型和相关的软件问世，有的已实现商业化。总体来看，人群疏散行为仿真模型可以分为连续型、离散型和复合型。

一、连续型疏散模型

主要有磁力模型和社会力模型。磁力模型把人员个体、障碍物、出口等视为磁体，被赋予正负极，同性相斥，异性相吸。社会力模型是目前研究最多的模型，由Dirk Helbing等在Kurt Lewin的研究基础上提出。Kurt Lewin将格式塔心理学的理念扩大到社会情境，提出了著名的行为公式：B=f（PE），表示行为（B）是随人（P）与环境的变化（E）而变化的。基于此，Dirk Helbing等提出的社会力模型[1]给出了个体之间、个体和物体之间相互作用力的计算式和在恐慌时人流的动态特征模型。其他学者又进行了不断完善，如F. Zanlungo等研究了人们为避免碰撞而不断调整自己的运动轨迹[2]。只要考虑足够多的因素，社会力模型就能对人群疏散中个体动力学特征作出近似真实的刻画，据此编写的计算机程序甚至能够模拟出人群运动呈现的复杂自组织现象，但计算的复杂性也是显而易见的。

二、离散型疏散模型

主要采用网络模型和网格模型。网络模型将疏散空间抽象为多个网络节点，如通道、楼梯间、出口等，节点之间连接是既无距离、又无面积的假象空间，人员在各个网络节点的移动按排队模型处理。网格模型则将人员集聚的空间划分为许多网格， 人员的移动以对网格的占据和释放来表示。在模型空间的划分方法上有粗网格和细网格两种，粗网格类根据建筑物的格局进行划分，在同一模型中网格的面积、形状会有所不同，如EVACNET +软件[3]；而细网格类则是用正方形、六边形等网格把整个建筑平面分割成同样形状和面积的网格，如著名的Building EXODUS过程模拟软件。在处理人员特性和行为特征方面，一种是把人群看作均质整体，个体特性相同，采取同样的移动策略；另一种则是考虑了个体差别，不同特质的个体有不同的移动策略。显然，前一种有更快的运算速度，后一种则更为精确。

三、复合型疏散模型

何大治等基于粗糙网络建立了一种基于多层次子空间的人员疏散仿真模型[4]，将整个模型空间划分为多个独立的子空间，按照位置和安全程度的不同子空间被赋予不同的等级，人员疏散就是一个从低等级子空间向高等级子空间移动的过程。这种模型吸收了粗糙网络模型和连续模型的一些优点，具有进一步研究的价值。袁建明等还提出了人员疏散的网络网格复合模型[5]， 将整个模型空间分为网格模拟区域和网络模拟区域，网格模拟区域中的每个单元划分成了许多网格， 每个疏散个体在建筑单元内的位置用平面坐标表示；而网络模拟区域中的每个单元则被划分成一个网络节点；引入特征长度这个概念参数将网络空间和网格空间联系起来。该模型集中了网格方法和网络方法的优势。

四、主要疏散仿真方法

元胞自动机是人群应急疏散仿真的一种重要方法。元胞自动机（CA）由冯诺依曼发明，是时间和空间都离散的动力系统。散布在规则格网中的每一元胞（Cell）取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。Burstedde C等将二维元胞自动机应用于对行人运动状态的模拟，网格中人员向周围移动的概率是动态变化的。Ruggiero Lovreglio等还提出了一种基于似然函数优化的场域元胞自动机模型。鉴于二维的元胞自动机模型无法表现地面高程的变化，国内学者提出一种基于2.5维的元胞自动机的人群疏散模型，可以使用二维平面来描述三维空间状态。

格子气模型基于元胞自动机原理将流体在时间、空间的流动进行离散化处理，使其被考虑成只有质量而没有体积大小的粒子，粒子在各格子之间按预先给定的相互作用规则移动，并符合三大守恒定律。格子气模型具备并行性和时空局部性的优点，可通过一些简单的规则演化出高度复杂的结果。传统的格子气模型中，每个格子的尺寸大小与每个人员的大小相当。在此基础上，发展了非均匀移动的格子气模型，每个人员周围的格子是动态的，和人员的实际运动紧密相关，更加符合高密度人群的疏散。还有学者提出了一种多格子模型，进一步细化了空间网格，行人可同时占据多个网格，以格子的重叠来量化行人间的挤压与受力，当格子无限细化时，行人的移动接近于连续。

五、展望

人员应急疏散仿真是多学科的综合运用，计算机学、社会学、心理学、安全学、行为学和系统学等原理和方法与之深度融合将促其向深度发展，而在更多的具体场景中的应用将促使向广度发展。在具体的模型构建方面，一是从心理学、社会学和行为学等角度进一步探索个体、群体在受限空间内应急条件下的心理状态和行为规律；二是构建更为精确的数学表达式来刻画人的行为和运动过程，由于连续型模型比网格模型更准确地描述了人的行为和运动过程，随着计算机运算速度的提高，基于社会力模型的连续型仿真模型将获得重视；三是研究更为优良的算法，在同样的计算代价情况下考虑更多的影响因素。

参考文献：

[1]D. Helbing and P. Molnár. Social force model for pedestrian dynamics[J].Phys. Rev. E， 51： 4282-4286，1995.

[2]F. Zanlungo， T. Ikeda and T. Kanda. Social force model with explicit collision prediction[J]. EPL， 93 （2011） 68005.

[3] Kisko T M ， Francis R L.EVACNET +：A Computer Pr og ram to Determine Optimal Evacuation Plans [ J ] .FireSafe ty Journal， 1985 （9）：211-222.

[4]何大治，谢步瀛. 基于子空间网络的人员疏散模型[J]. 工程图学学报， 2009年第2期：96-100

运动仿真模型 第3篇

1 AGV车体运动模型

1.1 车体运动建模

本文研究的AGV采用三轮结构形式, 即两后轮分别由独立电机差速驱动, 前轮为万向轮。

AGV车体部分的受力如图1所示。A为前轮与车架的连接点, L、R为左右后轮与车架的连接点, C为车架的质心, 通过质心C建立瞬时惯性坐标系O—XYZ。

可根据达郎贝尔原理列[3]出车体动力学平衡方程:

式中, m C—车体质量;v X, v Y—车体C点沿X, Y方向加速度;FAX, FAY—车体A点沿X, Y方向受力;FLX, FLY—车体L点沿X, Y方向受力;FRX, FRY—车体R点沿X, Y方向受力;JC—车体质心C绕Z轴转动惯量;ω—车体质心C绕Z轴角加速度;MAZ, MLZ, MRZ—车体A, L, R点处所受转矩。

车体A, L, R点运动方程如下:

式中, v AX, v AY—车体A点沿X, Y方向速度;v AX, v AY—车体A点沿X, Y方向加速度;v LX, v LY—车体L点沿X, Y方向速度;v RX, v RY—车体R点沿X, Y方向速度;v LX, v LY—车体L点沿X, Y方向加速度;v RX, v RY—车体R点沿X, Y方向加速度。

1.2 车体左右后轮运动建模

车体左后轮的受力如图2所示。图中瞬时惯性坐标系OL—XLYLZL与图1中O—XYZ方向一致。

左后轮运动方程如下:

式中, m L—左后轮质量;RL—左后轮半径;FLX—地面对左后轮侧滑摩擦力;FLY—地面对左后轮滚动摩擦力;MLZ—地面对左后轮扭转摩擦力矩;ωL, ωLZ—左后轮绕XL, ZL轴角加速度;JLX, JLZ—左后轮绕XL, ZL轴的转动惯量;ML—左后轮驱动电机传递给左后轮的转矩;MLS, MLF—左后轮受到轴承的摩擦阻力矩和地面对左后轮的滚动阻力矩。

同理右后轮运动方程如下:

式中, m R—右后轮质量;RR—右后轮半径;FRX—地面对右后轮侧滑摩擦力;FRY—地面对右后轮滚动摩擦力;MRZ—地面对右后轮扭转摩擦力矩;ωR, ωRZ—右后轮绕XL, ZL轴角加速度;JRX, JRZ—右后轮绕XL, ZL轴的转动惯量;MR—右后轮驱动电机传递给右后轮的转矩;MRS, MRF—右后轮受到轴承的摩擦阻力矩和地面对右后轮的滚动阻力矩。

在实际工业应用中, AGV侧向滑动很小, 即可假设:v LX=v RX=0 (24) 。这样车体将以位于左右轮轴线上的某一点O'为瞬时速度中心以角速度ω转动, 如图3所示。

由上述式可得:

1.3 车体前轮运动建模

车体前轮的受力如图4所示。图中瞬时惯性坐标系OF—XFYFZF与图1中O—XYZ方向一致。

左前轮运动方程如下:

式中, FFX, FFY—前轮连接点F沿XF, YF方向受力;m F—左前轮质量;RF—左前轮半径;MFZ―前轮连接点F处沿YF轴所受转矩;FFX—地面对前轮侧滑摩擦力;FFY—地面对前轮滚动摩擦力;MFZ, MFS—地面对前轮扭转摩擦力矩和滚动阻力矩;ωF, ωFZ—左前轮绕XF, ZF轴角加速度;JFX, JFZ—左前轮绕XF, ZF轴的转动惯量。

为求车体整体动力学模型, 可根据实际情况作如下简化:

1.3.1 车体几何尺寸左右对称, 即:RL=RR=R;m L=m R=m。

1.3.2 前轮同车体其他部分相比质量和转动惯量可忽略, 即:m F=0;JFX=JFZ=0。

1.3.3 车体运动时车轮不打滑, 只作纯滚动, 即:

1.4 车体参数设计

根据AGV小车结构尺寸和性能要求, 设计并计算参数:左、右后轮到质心间距d=0.5m;前、后轮到质心间距b=0.6m;车轮半径R=0.1m;车体质量m C=30kg;地面对前轮侧滑摩擦力[4]FFX=f FN=13fm Cg=13×0.8×30×10=80N;右后轮受到轴承的摩擦阻力矩[5]MRS=f FN=13fm Cg=13×0.002×30×10=0.2Nm;地面对右后轮的滚动阻力矩MRF=Nk=13m Cgk=13×30×10×0.01=1Nm;地面对前轮滚动阻力矩MRF=Nk=13m Cgk=13×30×10×0.01=1Nm;地面对左后轮、右后轮和前轮扭转摩擦力矩, Ml Z=MRZ=MFZf FN=13fm Cg=13×0.002×30×10=0.2Nm。

2 车体动力学方程仿真分析

为了研究后轮驱动电机传递给后轮的转矩与左右后轮转速之间的关系, 假设小车平稳运行时左右后轮角加速度可忽略, 即:ωR=ωL=0。

由式 (44) , 式 (45) 和车体参数可得方程:

利用Matlab软件编程对式 (46) , (47) 进行仿真分析[6], 其中设定ωR取值范围为0-10rad/s, ωL取值范围为0-10rad/s, 结果如图5、图6所示。

由图5可得出MR与ωR和ωL之间的关系。当ωL偏小, ωR偏大时, MR的变化起伏较大。当ωL偏大, ωR偏小时, MR的变化趋于平缓。

由图6可得出ML与ωR和ωL之间的关系。当ωL偏大, ωR偏小时, ML的变化起伏较大。当ωL偏小, ωR偏大时, ML的变化趋于平缓。

由图5和图6可以看出MR与ML和ωR与ωL之间的非线性耦合关系, 并可以通过Matlab计算得到ωR与ωL在0—10rad/s转速下所对应MR与ML值, 从而通过控制左右后轮受到的驱动电机输出的转矩得到想要的行走路径。

3结论

AGV的运载车体部分是整个系统的承载基础, 路径控制是实现车体运行的重要途径。本文对两后轮独立驱动差速转向、前轮为万向轮的三轮AGV小车进行了动力学分析, 考虑到车体质量、摩擦阻力的影响, 并建立了动力学方程, 从而给出左右驱动轮的驱动转矩和左右轮转动速度之间的非线性耦合关系。并由此进行Matlab建模仿真分析, 从而验证了动力学方程的合理性和有效性, 对AGV小车的驱动电机选择和控制起步、直线行驶、转弯行驶和停车等情况的参数设计有一定的理论指导意义。

参考文献

[1]张正义.AGV技术发展综述[J].物流技术与应用, 2005 (7) :6-7.

[2]Sudha Arora, A K Raina, A K Mittal.Collision Avoidance among AGVS at Junctions[A].Proceedings of the IEEE intelligent Vehicles Symposim[C].2000 (1) :31-33.

[3]王铎.理论力学 (Ⅰ) [M].6版.北京:高等教育出版社2002:323-325.

[4]Bowden F P, Tabor D.The friction and lubrication of solids[M].Oxford:Clarendon Press, 1954:450.

[5]王文斌.机械设计手册.第1卷[M].3版.北京:机械工业出版社, 2004:1-24.

运动仿真模型 第4篇

关键词 利率期限结构；HullWhite模型；蒙特卡洛

中图分类号 F830.91 文献标识码 A

Abstract This paper used the Vasicek model and the NelsonSiegel model to estimate the parameters of HullWhite model，and simulated the HullWhite term structure model. The theoretical prices of sample bonds were priced through the Monte Carlo simulation methods. We conducted a sensitivity analysis. It is shown that simulation-based method is more precise than the three-tree one to price bonds.

Key words term structure of interest rates； Hullwhite model； Monte Carlo simulation

1 引 言

利率期限结构是某个时点上债券的到期期限与收益率之间的关系.利率期限结构模型是资产定价、衍生品设计和利率风险管理的基础性问题.在利率市场化背景下，对利率期限结构的研究可以为债券的定价提供理论依据，促进债券及其衍生品的发行和交易，并为度量和管理利率风险提供工具和手段.

利率期限结构模型可以分为静态模型和动态模型.静态模型考虑某个时点上不同到期期限的债券收益率，应用样条函数拟合整条利率曲线.动态模型应用随机过程刻画利率波动.动态模型根据随机因子的个数可以分为单因子模型、双因子模型和多因子模型.单因子模型应用单因子扩散过程刻画即期利率的动态变化.由于单因子模型的参数估计简单，往往可以求出解析解，应用最为广泛.

Vasicek（1977）[1]应用均值回归的扩散过程描述即期利率的波动，是最早的单因子模型.为了克服Vasicek模型名义利率可能为负的缺点，Cox、Ingersoll & Ross（1985）[2]提出了均值回归的平方根扩散过程CIR模型.后来，Chan et al（1992）[3]将各种形式的单因子模型归纳为CKLS模型.

各种单因子扩散模型在很大程度上揭示了利率波动的水平效应和均值回归特征，但是不能反映初始时期利率曲线的形状对未来即期利率的影响.Hull & White（1990）在Vasicek模型中引入了初始时期的利率曲线，反映了初始时期经济环境对未来即期利率的影响[4].

由于HullWhite模型的参数包含初始时期的利率曲线，数值模拟的难度较大，相关研究成果较少.已有文献主要应用三叉树方法对HullWhite模型进行离散化处理，并对债券及其衍生品进行定价分析.Hull & White（1994，1996）提出了分解HullWhite模型的三叉树方法[5，6].宋逢明和石峰（2006）应用三叉树方法模拟了银行间债券市场的利率波动[7].石峰（2008）应用三叉树方法对信用衍生品进行定价分析[8].

已有文献主要采用三叉树方法分解Hull-White模型，缺乏应用蒙特卡洛方法的研究成果.本文首先估计HullWhite模型的参数，然后应用蒙特卡洛方法模拟Hull-White模型下的利率波动，并根据利率路径估计无风险债券价格，最后进行了敏感性分析.

5 参数估计和债券估值

5.1 HullWhite模型参数估计结果

选取期限为1个月的上海银行间同业拆借利率估计Vasicek模型的参数.样本期间从2008年1月至2013年11月，共71个月度数据.由于均值回归过程属于平稳过程，先检验样本数据的平稳性.ADF检验结果显示样本数据为平稳过程，再依据式（3）进行回归分析.回归结果如表1所示.

应用NS模型拟合2013年11月1日的交易所的国债利率曲线.搜集了2013年11月1日有交易价格的14只样本债券，应用高斯牛顿迭代法估计NS模型，最小化样本债券的理论价格与市场价格的差额的平方和.NS模型的参数估计结果如表2所示.

5.2 债券估值结果与敏感性分析

我们选取2013年11月1月在上海证券交易所流通的八只附息票国债作为研究对象，债券代码分别为019307、010501、010603、019315、010512、010107、010303、010706.用蒙特卡洛方法模拟利率路径，再用利率路径对债券的现金流进行贴现，并将债券的估计价格和当天的实际收盘价进行比较.利率模拟的次数为1 000次.8只债券的估值结果如表3所示.

从总体上看，HullWhite利率模型对8只债券的估值结果较为精确，特别是到期期限较短的债券，理论价格与实际价格误差不超过0.9%.究其原因，债券的到期期限越短，交易越活跃，债券的流动性越好，实际价格的波动越小.与三叉树方法相比，蒙特卡洛方法具有实现过程简单和运算速度快的特点，并且不存在模型偏误.

选取代码为010603的债券分析估值结果对参数k和σ的敏感性.从总体上看，债券价格与参数k和σ的变动方向符合预期，但是债券价格对参数变动不敏感.首先，当均值回归速度k上升时，债券的价格上涨.当k增长时，即期利率向较高的远期利率的收敛速度加快，导致即期利率水平上升，债券的价值趋向于下降.同时，当k增长时，在其他参数不变的情况下，即期利率的波动方差上升，由于债券价格是即期利率波动方差的增函数，债券的价值趋向于上升.由于两种作用相互抵消，导致债券价值对k的变动不敏感.其次，当即期利率的波动标准差σ上升时，债券的价格上升.由于债券价格是即期利率的凸函数，因此，即期利率的波动越大，债券的价格越高.

nlc202309051120

6 结 论

分别应用Vasicek模型和NS模型估计HullWhite利率模型的参数，再对即期利率进行变量变换，并运用蒙特卡洛方法模拟利率路径，最后应用利率路径贴现债券的现金流，并分析债券估值对HullWhite模型参数的敏感性.结果表明，运用蒙特卡洛方法模拟HullWhite利率模型，具有计算简单和运算速度快的特点，且债券估值的结果较为精确.由于HullWhite模型既考虑利率波动的特征，又反映初始时期利率曲线的影响，该方法可广泛地应用于债券及其衍生品的定价分析.

参考文献

[1] O VASICEK. An equilibrium characterization of the term structure[J]. Journal of Financial Economics， 1977，5 （2）： 177-188.

[2] J C COX， J E INGERSOLL， S A ROSS. A theory of the term structure of interest rates[J]. Econometrica， 1985， 53（2）： 385-407.

[3] K C CHAN， G A KAROLY， F A LONGSTAF， et al. An empirical comparison of alternative models of the short term interest rate[J]. Journal of Finance， 1992， 47（3）： 423-455.

[4] J HULL， A WHITE. Pricing interest rate derivative securities[J]. Review of Financial Studies， 1990， 3（4）： 573-592.

[5] J HULL， A WHITE. Numerical procedures for implementing term structure models： singlefactor models[J]. Journal of derivatives， 1994 （1）： 7-16.

[6] J HULL， A WHITE. Using hullwhite interest rate trees[J]. Journal of Derivatives， 1996， 3（3）： 26-36.

[7] 宋逢明，石峰.基于HullWhite模型的债券市场利率期限结构研究[J].运筹与管理，2006（3）：34-36.

[8] 石峰.HullWhite模型在次级债定价中的应用研究[J].运筹与管理，2008（5）：108-122.

跑道容量仿真模型分析 第5篇

自20世纪40年代末开始,发达国家就开始了对飞行区容量(主要是跑道系统容量)的研究,在20世纪70、80年代出现了大量的文献和程序,至今仍在不断的完善和修改,广泛地应用于各大机场的总体规划和政府报告中;国内这方面的研究随着航空运输业的发展在20世纪80年代也开始不断出现,提出了一些切合我国实际的理论和方法,已经对一些机场进行了容量分析和优化研究。

1 跑道容量概述

跑道是机场飞行区内部供飞机起飞、着陆使用的场地,跑道的容量反映了机场空侧设施服务能力。影响跑道容量的因素有很多,可以分为2类:一类是机场及跑道本身的性质,例如跑道的数目和几何构型、风向和风速、ATM系统的状态和性能等;一类是机场交通流的性质,例如交通需求量、机队的机型组合、到达/离场比例等[1]。

通常所说的跑道容量实际上特指估计容量。与跑道实际的流量相对,估计容量是使用各种方法分析、总结、计算得到的容量。估计容量可能大于也可能小于实际流量,取决于所采用的方法。另一个与容量有密切关系的参数是延误,同样反映了设施的服务水平,与航空公司和乘客密切相关。研究跑道容量的目的,无论是早期还是现在,很大程度上就是为了减少空中和地面的延误。

从长远观点看,跑道的容量(包括到达容量和出发容量)是一个概率数量,是一个随机变量,这是由系统的复杂性和各因素本身的随机性共同决定的。所以在估计容量时有价值的是一定时间段上飞机架次数的平均值或者说单位时间内的期望值。

基于不同的方法和目的,跑道容量有不同的形式,有与服务水平无关的容量和与服务水平有关的容量。前一种称作极限容量或者最大吞吐量,后一种称作实际容量。跑道的极限容量是在假设连续的服务需求条件下,一定时间内跑道所能服务的飞机的最大数量。实际容量是规定平均延误水平条件下系统所能服务的飞机架次数。平均延误水平是机场设施服务水平的体现,有多种划分标准,一般使用到达/离场平均延误4 min对应的容量作为实际容量。根据经验,跑道系统的实际小时容量大约是极限小时容量的80%～90%[2]。

2 跑道容量计算模型

跑道容量算法或者说容量模型,自20世纪40年代末以来,经历了多年的发展,主要有4种容量预估的计算模型:经验模型、排队模型、分析模型和仿真模型。

经验模型是解决跑道容量计算问题最直观的方法,通过对各型机场日常运行情况的观测,可以总结出机场跑道容量变化的统计规律。例如FAA早期的容量手册,基于对现有机场的大量的交通量调查绘制出统计图表,反映了跑道的容量特性。Eugene P. Gilbo(1993)研究了使用统计资料绘制容量包络图的方法,使用容量包络图表达不同条件下的容量,比较容量优化方案的作用和效果[3]。

排队论的应用借鉴了道路容量评估的方法,把到达和起飞的飞机看作泊松流。排队论模型认为飞机的到达虽然是根据日程表进行的,但是飞机的实际到达时间总存在偏差,长期观察的结论是这个过程更具随机性而不是规则的。如果假设到达飞机的最小时间间隔是一个定值(如2 min),也就是假定一个稳定、均匀的到达流,则实际的到达时间就可以认为很好地符合排队论,属于单服务台、泊松到达、服务时间分布确定的所谓M/D/1系统[4]。E.G.Bowen和T. Pearcey(1948)首次提出了到达飞机的泊松流模型,并使用这种模型来计算到达延误。

分析模型出现在20世纪60年代,伴随着极限容量概念的应用。分析模型在到达/出发概率分布的基础上,引入了飞机机型、进近段长度、天气、管制策略等因素对到达容量、出发容量和混合容量进行分析。无论是作为分析模型本身还是作为仿真模型的核心,分析模型是目前最主要的容量模型。分析模型计算跑道上连续两架飞机运行(连续起飞、连续降落或者交替起降)所使用的最小时间间隔,更进一步说是计算最小时间间隔的数学期望,而跑道容量则被定义为这个时间间隔的倒数。Alfred Blumstein(1959、1960)首先提出了极限容量的概念和IFR条件下单供着陆使用时跑道的极限容量。

仿真模型是随着计算机技术的发展在分析模型的基础上产生的,是现行最先进的跑道容量计算方法。20世纪80年代以来,国外出现了大批的机场仿真模型和相应的计算机软件,大部分模型和软件都着眼于机场整体的交通流仿真,估计容量已经不是最主要的目的。仿真模型是通过模拟机场整体的运行过程来计算容量,通过参数的设置和变化可以反映交通流及机场管制策略的差异,得到广泛使用的机场仿真软件是SIMMOD和TAAM[5]。本文使用SIMMOD PLUS!建立虚拟机场并模拟机场运行,以单跑道为例计算仪表飞行规则时跑道的容量和相应的延误,绘制容量-延误曲线。

3 仿真模型应用实例

3.1 SIMMOD简介

SIMMOD是一个动态、离散事件机场仿真模型,自20世纪80年代以来在美国和欧洲得到了广泛的应用。SIMMOD 既可用于飞行区和航站空域的仿真,也可用于地区范围内航路空域的仿真。它可以模拟一个完全独立的飞行区(包括跑道、滑行道和停机坪等)以及与之相连的航站空域、一个地区的机场系统及与之相连的空域,甚至一个地区的整个空域[6]。

SIMMOD使用二维点线结构建立虚拟的机场和空域,飞机在这些点和线上模拟实际的运行,包括正常飞行、减速飞行、盘旋等待、起降滑行以及在机坪的操作等;使用参数设置体现不同管制、运行策略,参数包括常量和随机变量;使用事件推动仿真时钟步进,内部事件控制飞机和设施的运行,外部事件控制对象追踪、数据采集和仿真的进程。

3.2 机场模型

单跑道机场,跑道长度3 600 m,设置3条高速出口滑行道;2条全长平行滑行道,平行滑行道中线与跑道中线间距200 m,平行滑行道间中线间距100 m;机坪设置30个近机位,线型布局,机位的容量无限制,服务时间均为0。

公共进近段长度12 km,离港航路长度8 km。

3.3 仿真参数

到达、离港飞机比例为1∶1。

到达、离港飞机的机型组合为轻型、中型和重型飞机各占20%、60%和20%,其中飞机的分类参考了飞机的尾流特征[7],如表1所示。

各型飞机的尾流间隔,如表2所示。

各型飞机的平均进近、离场速度,如表3所示。

各型飞机的平均起飞、着陆滑行距离,如表4所示。

飞机在地面滑行速度,如表5所示。

出发飞机进入跑道时,其后的进近飞机距跑道入口的间距大于3.7 km;出发飞机离开跑道之后,其后的进近飞机才进入跑道入口。前一架出发飞机脱离离场航路之后,后一架出发飞机才可以进入跑道。前机为到达飞机,后机为出发飞机,只有在前机脱离跑道之后,后机才能开始起飞滑行。连续起飞的飞机时间间隔至少1 min。

3.4 仿真计算

使用SIMMOD中的到达、离港事件模拟到达、离港飞机。输入机流即交通需求量从10架次/h开始,以10为步长,增加到100架次/h。运行仿真程序后,在输出的日程及延误表中截取1 h内的航班,得到各级交通需求量相应的容量和平均延误,为了提高仿真结果的精确度,每个需求等级运行20次仿真取平均值。按照上节参数仿真得到的容量—延误散点图和容量—延误曲线图如图1所示。

在容量—延误曲线上可以看到,平均延误随着容量的增加而增大,当容量增大到一定数量时,延误近似直线上升,此时的容量就是极限容量,也就是不考虑延误时的最大容量,在54架次/h附近;平均延误4 min时的容量为实际容量,在48架次/h附近。

4 结 论

1)跑道容量作为机场使用性能的重要表征,是机场服务能力的度量。研究跑道的容量是提高机场运行效率和服务水平的基础。机场仿真是解决跑道容量预估问题的有效方法,使用此方法可以得到跑道的极限小时容量和实际小时容量。在本文研究的基础上,改变机场模型和仿真参数,可以计算并绘制各种条件下不同跑道构型的容量—延误曲线。

2)机场仿真软件作为跑道容量仿真模型的基础,决定了仿真结果的准确性和合理性。本文中使用的软件SIMMOD基于美国联邦航空局的跑道容量模型,该模型对我国机场的适应性仍值得进一步研究,同时有必要以我国机场的运行规则为基础编制拥有自主知识产权的、适合我国机场情况的仿真程序。

摘要：跑道容量是指在一定的运行条件下,跑道在特定时段内所能服务的起降飞机的最大架次数,对正确地估计跑道容量,减少机场延误有重要作用。在回顾以往的跑道容量计算模型的基础上,使用仿真软件建立单跑道机场的仿真模型,计算仪表飞行条件下单条跑道的容量和延误,并绘制出相应的容量-延误曲线。

关键词：跑道容量,延误,机场仿真,SIMMOD

参考文献

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[4]G.F.Newell.Airport Capacity and Delays.Transportation Science[J].1979,13(3):201-241.

运动仿真模型 第6篇

随着Internet的迅猛发展,在网络中某些链路上会出现严重的拥塞现象。拥塞的出现会导致网络性能下降,主要表现在数据包端到端的延时变长、丢包率提高、抖动加大、稳定性变差。因此,合适的拥塞控制机制是提高网络服务质量的重要保证。目前Internet中端到端的流量控制采用的是基于窗口的TCP拥塞控制机制。随着网络规模的扩大,端节点提供的拥塞控制机制已不能满足网络的Qo S要求,于是网络的中间节点便参与到拥塞控制中来,这就是基于路由器的拥塞控制机制,也叫队列管理机制。队列管理机制一般有两种:被动式队列管理和主动式队列管理。被动式队列管理以包为单位对每个队列设置一个最大值,队列溢出时通过“被动”丢包反映网络拥塞,常用的算法是去尾(Drop Tail)算法。该算法最大的优点就是简单,但易引起队列延时变长;主动式队列管理则在队列溢出之前“主动”而有选择地丢包,从而便于端节点对拥塞作出反应,常用到的算法是随机早期检测(RED)算法。与传统的去尾算法相比,RED算法可以及时调整窗口大小,使缓冲队列保持比较短的长度,降低数据包端到端的传输延时。

目前网络拥塞的研究主要集中于TCP/RED网络,即端到端的拥塞控制机制采用TCP协议的拥塞控制算法,路由上的拥塞控制机制采用RED队列管理算法。

网络仿真软件NS2是UC Berkeley大学研制开发的基于事件驱动的网络仿真器,支持TCP、UDP、RTP等网络协议,具有Drop Tail,、RED等几种路由器队列管理机制以及Dijkstra、动态路由、静态路由、组播路由等路由算法,能近乎真实地模拟网络环境,应用十分广泛。

本文介绍了NS2的网络仿真实现过程,研究了TCP/RED网络模型,给出了TCP拥塞控制机制和RED算法的实现过程,最后将仿真软件用于TCP/RED网络拥塞控制的研究中,取得了较好的控制效果。

1 NS2网络仿真软件

NS2采用C++和Otcl两种语言共同编写而成,具有编译和解释两级体系结构。基本网络组件和事件调度器是用C++语言编写并编译的,称为编译层;解释层位于NS2前端,是一个Otcl解释器。编译层和解释层具有相似的层次结构,并通过tclcl建立一一对应的关系。

利用NS2进行网络仿真时,如果其内部的网络元素满足要求,只需编写Otcl脚本;如果没有所需的网络元素,则需对其功能进行扩展,即增加新的C++类和Otcl类,然后再编写Otcl脚本。仿真过程如图1所示[1]。

2 TCP/RED网络拥塞控制系统

2.1 TCP拥塞控制机制

TCP拥塞控制算法一般有四个过程:慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复。文献[2]指出:单一瓶颈链路网络中,可以认为TCP拥塞控制绝大部分都处于拥塞避免状态。在这种情况下,源端窗口的管理采用的是和式递增积式递减(AIMD)算法[3],即一个往返传输时间R(t)内,TCP拥塞窗口CWND增加一个报文段大小,一旦检测到拥塞,CWND便减小为原来的一半。若忽略TCP的传输超时,并假设其丢包事件服从泊松分布,则TCP拥塞控制机制可用微分方程[4]表示为:

式中,W(t)表示t时刻TCP拥塞窗口大小;p(t)表示t时刻的丢包概率;q(t)表示t时刻路由器的瞬时队列长度;N(t)表示t时刻TCP的连接数目,C为链路容量。

(1)式描述的是AIMD算法,右边第一项表示拥塞窗口CWND以1/R(t)的速率和式增加,第二项表示收到一个丢包信息后,拥塞窗口CWND减半。(2)式反映了路由器中队列长度变化的动态信息。对(1)式和(2)式进行线性化处理和拉普拉斯变换后,可得到其传递函数。

2.2 RED算法

随机早期检测RED(Random Early Detection)算法[5]是Sally Floyd和Van Jacobson于1993年提出的,它利用路由器输出端口数据包的平均队列长度监测网络是否将要出现拥塞,一旦发现,便随机选择连接通知发送端,通过减小数据包的发送窗口、降低发送速率,达到缓解网络拥塞的目的[6]。

RED算法中的平均队列长度avg采用的是指数加权移动平均算法(EWMA),计算公式为:

式中,wq是计算平均队列长度的权值,取值范围是[0,1];avg'是前一时刻的平均队列;q为当前时刻实际队列长度。

然后将计算出的平均队列长度与预先设定的两个阈值参数——最小门限minth和最大门限maxth相比较,得到丢弃概率:

其中,maxp是最大丢包概率。考虑到两次丢包之间的分组数不能太长,因此(4)式应修正为:

式中,count表示从上次丢包开始到目前为止进入到队列的分组数目。随着count的增大,丢弃概率p缓慢增加,丢弃的可能性也随之增加。

2.3 TCP/RED网络拥塞控制系统结构模型

路由器的拥塞控制机制采用RED算法,可根据瞬时队列的变化,在队列溢出前以概率p(t)丢包,源端经过一段延迟时间后检测到该数据包,由此判断网络所处的状态,并及时调整CWND的大小,从而实现对缓存队列长度的控制[7]。TCP/RED网络拥塞控制系统的动态结构图如图2所示。

其中,为往返传输时间R0引起的延迟因子;为TCP拥塞窗口AIMD策略的传递函数;为路由器队列特性的传递函数。

3 仿真实例

考虑图3所示的单一瓶颈链路网络。其中,R1和R2之间为瓶颈链路,带宽为0.7Mbps,延迟为20ms,缓冲队列大小为100个分组,每个分组大小为552bytes;S1、S2、S3为发送节点,它们与R1之间的链路带宽均为10Mbps,传输延迟为1ms,3个TCP连接均采用长效FTP业务源。R1的队列管理采用RED算法,参数分别设置为:权值wq=0.001,最大门限maxth=80,最小门限minth=50,最大丢包概率maxp为0.1;其余队列管理算法均采用Drop Tail算法。仿真结果如图4和图5所示。

为了与被动式队列管理算法相比较,将R1的队列管理设为Drop Tail算法,则仿真结果如图6和图7所示。

对比两种算法中三个TCP数据源窗口的变化曲线(图4和图6),可以看出,RED算法会提前检测到网络拥塞,数据源丢包是根据计算出的阈值参数判定的,并非等到队列满之后才进行,因此三个TCP数据源的窗口变化不存在同步性,从而可以减小网络拥塞。而Drop Tail算法则在队列满后才丢包,三个TCP数据源的窗口变化是同步的,因此会加重某段时间网络的拥塞程度。

从图5和图7两种算法瓶颈链路队列变化曲线可以看出,RED算法中平均队列长度维持在最小阈值和最大阈值之间,大约为55个包,平均传输延迟为372.11ms;Drop Tail算法中平均队列长度大约为75个包,平均传输延迟为507.42ms。这说明RED算法可以很好地控制路由器缓冲队列的长度,减小数据包的排队时间和传输延迟[8],提高Qo S。

4 结束语

本文介绍了网络仿真软件NS2的仿真实现过程,在对TCP/RED网络模型及随机早期检测RED算法进行研究和探讨的基础上,将仿真软件NS2用于TCP/RED网络拥塞控制的研究中,仿真结果表明,与Drop Tail算法相比,只要RED算法参数选择合适,就可以有效地控制平均队列的长度,提前检测到网络拥塞,减小丢包率和传输延迟时间,提高网络服务质量,实现网络拥塞控制。

但是RED算法的参数选择基本上还是依靠经验,不同的参数会导致该算法的性能出现很大波动;另外,它还不能有效地解决TCP流和UDP流公平竞争网络资源问题。如何整定RED的参数、实现不同数据流合理共享网络资源将是下一步的研究热点。

摘要：针对日益严重的网络拥塞现象,研究和探讨了TCP/RED网络拥塞控制系统的结构模型,给出了TCP拥塞控制机制的微分方程和RED算法的实现,并将仿真软件NS2用于TCP/RED网络拥塞控制的研究中。通过与去尾算法进行仿真对比,结果表明,随机早期检测算法可以有效地控制平均队列的长度,减小丢包率和传输延迟时间,提高网络服务质量,实现网络拥塞控制。

关键词：网络拥塞,随机早期检测,拥塞控制,仿真,去尾

参考文献

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[2]张天魁,郭彩丽,曾志民,等.基于Simulink的TCP/IP模型仿真研究[J].系统仿真学报,2006,18(12):3554-3556.

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[7]陈尚兵,赵均,钱积新.IP网络中积极队列管理综述[J].信息与控制,2003,32(1):51-55.

公路仿真教学模型研究 第7篇

关键词：ANSYS教学模型库,公路,桥梁

模拟仿真技术是指用模型 (物理模型或数字模型) 来模拟仿真实际系统, 代替实际系统进行实验和研究, 是产品设计和制造中的常用技术手段。该技术近年来得到了快速的发展, 在公路桥梁设计施工中应用广泛。若该技术应用于公路桥梁的教学、实际企业员工培训、建造师考试培训中, 将有效提升教学效果。而且实现公路任课教师在多媒体教室教学中, 不再带笨重的模型进教室的愿望, 同时也为学习者创造更加优越的学习环境, 为使公路桥专业的学生达到职业岗位和职业能力培养的要求, 本文采用ANSYS建立的仿真模型贴近公路建设的实际情况, 使抽象的理论转变为图形、动画、录像。呈现结构物的基本形态, 解决传统公路桥梁教学中存在的不足。

在公路桥梁教学中, 《工程力学》、《桥梁工程》、《结构设计原理》、《公路工程概论》等课程是主干专业基础课或专业课。在《工程力学》中, 学生需掌握内力计算;在《桥梁工程》课程中, 学生要学习常见的桥梁构造、桥梁各部件的受力性能。在《结构设计原理》课程中, 受弯构件正截面受力的全过程和破坏特征是课程的主要内容。在《公路概论》课程中, 需学习公路的平面、纵断面竖曲线、横断面土石方调配。上述这些知识是课程的难点和重点, 由于学生普遍缺少感性认识, 仅根据教材图例和图片信息, 学生难以理解这些内容, 教师授课难度较大, 教学中存在较大的困难。建立土木工程专业模型后, 学生可以通过观察实物模型和虚拟节点模型, 增强感性认识, 较好地掌握这些知识, 建立起理论知识和工程原型之间的联系, 有利于学生树立工程概念, 这符合我校培养工程应用型人才的教育模式, 因此建立土木工程专业模型对改善教育教学效果、提高人才教育质量有重要意义。

对于用模拟仿真技术建立教学模型方面已有以下研究:建立超高过渡段模型;在沥青计量教学中应用三维模型。同济大学曾经研发了桥梁三维教学模型, 研究都颇有收获。本文在上述研究的基础上, 采用路桥专业软件建立大型桥梁的教学模型, 建立能模拟构件内部受力情况的模型。填补基于模拟仿真的公路桥梁教学模型的研究空白。

本文采用工程上较为先进的ansys分析软件, 在收集大量图纸资料、工程量数据、工程细部尺寸的基础上, 制作路桥多媒体模型, 具体制作内容分为13个部分, 包括公路平面模型、纵断面模型、横断面模型、超高模型、加宽防护模型、排水工程模型、路面工程模型、混凝土配筋模型、箱形梁桥模型、钢管拱桥模型、斜拉桥模型。

其中公路平面模型包含直线、圆曲线的公路模型。公路横断面模型为双向两车道的城市道路, 3米人行道+4.5米机动车道, 每隔25米布置路灯。简支梁桥的特征横断面类型有T梁和箱梁。模型均录制模型构造录像, 全方位学习公路桥梁的基本构造, 通过颜色, 材质体现模型的真实性。

本文以公路路面为案例, 讲解开发出符合公路桥梁课程需要的基于ANSYS的桥梁模型的基本方法。

1.路面模型参数。本案例为双向两车道的城市道路, 3米人行道+4.5米机动车道, 每隔25米布置路灯。本文采用ANSYS软件模拟路面结构, ANSYS软件具有很强模拟能力, 是融结构、流体、电场、磁场、声场分析于一体的大型通用有限元分析软件, 对于公路和桥梁的模型的制作是完全可行的。ANSYS直观性教学可以加深学生对知识的理解, 激发学生学习兴趣。同时, 加强了特殊实验的实验效果, 节约了资源。在教学中应用ANSYS, 可以提高学生运用所学知识解决实际问题的能力, 培养学生善于探索的素养。模拟混凝土是一种弹塑性材料, 采用非线性应力—应变本构模型, 并结合五参数强度准则, 混凝土选用SOLID65单元模拟, 混凝土材料的基本参数采用:轴心抗压强度设计值fcd=20.5MPa;轴心抗拉强度设计值ftd=1.74MPa;弹性模量Ex=3.5×104MPa;泊松比V=0.1667。

2.建立路面构造模型。采用ANSYS的APDL命令流功能, 成功模拟路面构造;模型体现路面结构包括面层、基层、垫层。将模型应用于教学, 增强学生的感性认识, 以便较好地掌握这些知识, 建立起理论知识和工程原型之间的联系, 促进学生树立工程概念。

3.模拟仿真技术应用于路桥教学模型研究的优势。通过建立“公路桥梁教学模型”, 丰富了教学素材, 从根本上改善了学生的学习现状, 提高了学生的绘图、看图及空间想象能力, 从视听效果和理解能力方面着手, 制作了含三维模型动画的多媒体辅助教学素材。教学模型的开发在于提高高职教育水平, 教学模型开发也在于加深课本理论文字的学习, 并增加立体的教学模型, 通过不同的教学方式, 达到更好的教学效果。

在教学工作中, 使用了节点多媒体模型、构件拉、压、剪、弯曲变形多媒体模型、结构破坏教学试验录像等课题建设成果, 取得了良好的效果。结构整体稳定破坏都是在瞬时发生的, 没有实验和工程实例可以让学生了解失稳发生的过程, 从模型和动画两个方面入手, 制作了多种模型, 不借用复杂的实验设备就可以直观形象地展示构件整体失稳的现象, 通过分析, 提出提高整体稳定性的方法和措施, 进而理解和掌握设计原理和规范, 改变原来的纯粹的理论公式推导的教学模式, 逐步开展研讨式的教学改革, 使学生的学习兴趣和效率大大提高。

此模型在教学中的应用可以提高学生的实践能力, 激发学生的求知欲, 因此将模型在教学中应用很必要。将模型的建设与大学生学科竞赛、开放性实验等教学环节结合起来, 将研究成果直接应用于学科竞赛和开放性实验等教学环节中, 充分发挥了成果的作用。

参考文献

[1]王新敏.ANSYS工程结构数值分析[M].北京:人民交通出版社, 2007.

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炼钢物流调度仿真模型分析 第8篇

关键词：炼钢,调度,面向对象,仿真

1 钢铁生产工艺流程介绍及分析

现代钢铁生产流程较为复杂, 涉及的工序很多, 一个典型钢铁企业的生产流程可以分为三大部分:炼铁 (Iron Making) 区域、主炼钢 (Primary Steelmaking) 区域和精整加工 (Finishing) 区域, 其中主炼钢区域包括炼钢、连铸、热轧等工序, 精整加工区域包括冷轧、镀涂等工序

2 炼钢生产系统结构分析

2.1 系统静态结构

图1表现的系统结构模型通过类与类之间的关系反映出系统的基本框架。图1中, 我们根据炼钢车间生产调度系统作用和其外部环境的特点, 抽象出作业计划、生产调度和物料跟踪3个核心类。

(1) 作业计划类接受生产订单并将其分解为任务单元、平衡设备能力、指派加工设备、编制浇次计划和炉次计划。与其相关联的实体有工具、原料、设备、工艺路线以及匹配规则等。

(2) 生产调度类解决设备资源占用冲突, 确保物流状况符合作业计划的要求, 根据生产实绩数据及时更新相关状态。它包括资源协调、设备匹配和问题识别等3个子类, 分别对应于生产调度系统中的资源状况竹理、炉次设备指派、动态调整等3个方面的功能。

(3) 物料跟踪类从过程控制系统或人机交互系统采集生产实绩数据, 进行显示和分析整理, 并向生产调度模块提供所需的生产实绩数据。

2.2 系统动态结构

上述结构模型给出了系统中的类以及类之间的关系, 定义了系统的静态结构。以下针对炼钢车间生产过程的特点, 进一步分析系统的动态特性。图2是炼钢车间调度系统动态行为模型, 它描述了系统功能实现时所涉及到的公司级计划管理、车间计划与调度、工艺数据库、匹配规则和生产任务下达等5个对象之间的交互情景。

(1) 接受公司计划管理模块发布的生产订单信息。

(2) 向工艺数据库查询工艺路线和资源数据。

(3) 在工艺路线和资源可行的情况下, 向匹配规则对象查询生产订单分解、组炉组浇的各种规则和约束。例如, 产品与连铸机相对应、标准浇次和标准炉次的钢水重量、钢水到钢坯的损耗以及关于客户、交货期等方面的匹配规则。

(4) 在得到匹配规则信息后, 由内置的组浇功能将生产订单分解为各个连铸机上的浇次任务, 根据浇次内各个炉次的生产任务编制作业计划。

(5) 向生产任务下达对象提供作业计划 (浇次计划和炉次计划) 。

(6) 在生产的过程中, 接受来自生产任务下达对象的有关作业计划的调整信息和关于无法解决的问题的上报。

(7) 生产完成时, 向公司计划管理对象报告生产订单的完成情况。

3 炼钢生产调度系统建模分析

根据前面对炼钢生产过程的详细分析, 采用一种生产工序为中心的建模思路。在模型中各生产工序相互独立, 钢包对象将各工序连接, 记录钢包的冶炼信息;并将实现生产功能的“调度对象”与其相连, 记录生产现场的生产调度信息。

由于整个计划、生产和调度以及涉及的物流平衡等问题都是围绕上述对象展开的。因此应该将对象模型转化成数据库模型, 以保障数据存取和信息流通的高效性。E-R图则为数据库的实现提供了良好的蓝图。根据前面的分析, 炼钢生产调度系统的E-R模型如图3所示。

在E-R模型中, “钢包作业状态”对于实时记录活动钢包的作业情况, 因为此表涉及的动作较多、信息量较大, 因此表的长度维持在1000条以内。各钢包在各工序的作业信息或其他特征信息, 均以工序的方式存储在“转炉实绩信息”、"LF实绩信息”、“RH实绩信息”、“连铸实绩信息”对象内。通过熔炼号将各工序的作业实绩关联起来, 形成“钢包作业实绩”对象记录钢包在各个工序的作业开始和结束时间, 并与由“包次计划”制定的“生产计划”进行比较。

参考文献

[1]毕英杰.MES的整体架构及在钢铁行业的应用[J].控制工程, 2005.

[2]江彦.MES创造效益的管理体系[J].中国制造业信息化, 2005.

[3]何霆.MES的计划、调度集成问题研究[J].制造业自动化, 2003.

运动仿真模型 第9篇

仿真模型环境专业创新教学方法一、教学中引入仿真模型的必要性

环境专业是实践性与操作性很强的专业，专业实践能力是衡量学生质量的重要标准，也是学校培养学生的定向目标。如何深入浅出，透彻地学好环境类相关课程，各个高校都花了很大的功夫，并相应地提供各种参观与学习机会，但由于实训条件的限制，无法全面、高质量地完成对学生实践能力的培养，致使学生专业实践能力相对缺失，课堂教学效果也并不是很好。课堂上，学生只是单纯地被动接受知识，对处理原理与所涉及的设计要求往往只是一知半解。学生处于被动地位，积极性不高，教学效果不好。如何从基础出发，更清楚地表明水处理构筑物与水处理原理、水处理工艺设计与水处理效果之间的关系，是广大环境专业教师在教学过程中遇到的难题之一，在教学中引入水处理仿真模型能较好地弥补这一不足。水处理仿真模型与实际水处理设备相似，是实际构筑物的缩小版，其构造、水流特征和处理效果如同在工艺现场看到的一样，具有强大的仿真能力。仿真模型引入到环境专业教学课堂中后，学生可以逐个选择水处理工艺所需管道配件和水处理构筑物，并完成整个水处理工艺系统的连接与仿真，根据需要改变参数和装置，进行探究式学习，有助于提高学习兴趣，开阔思路，加强对水处理工艺的理解。利用仿真模型可以使学生快速了解水处理原理与水处理构筑物构造，并掌握水处理工艺基本设计方法，还可以弥补污水处理厂只能走马观花式的表面参观，无法实际操作的不足。此外，仿真模型还可以验证学生水处理工艺设计是否合理，并可对工艺流程进行改造，同时进行仿真训练可以训练学生的动手能力和解决问题的能力。因此，水处理仿真模型可应用于水处理工艺设计、水污染控制、水处理原理与技术等多门环境专业课程的教学中。

二、在教学中引入仿真模型的优点

1.有助于学生思维、创新能力的培养

教学中水处理仿真模型的应用改变了以往单一的被动听讲形式，使学生既掌握了一种新型的学习方法，又可以自己展开实验设计，大大提高了学生的学习兴趣。尤其在仿真模型操作过程中，学生不再是被动地重复教师的操作，而是主动地去探求解决问题的方法，同样的处理要求可以有不同的实现方法、不同的工艺程序，这能充分发挥学生的主观能动性和创造性，培养他们运用所学知识分析问题和解决实际问题的能力。仿真模型教学富含趣味性、可操作性强，仿真模型设计具有科学性、逼真性，使用具有可重复性和可视性，趣味性及可操作性强。将构筑物仿真模型应用于环境专业实践教学中，能启发学生去观察、去思考、去操作、去分析、去解决。在仿真模型上，同样的場景可以重复去设计并进行相应的修改。仿真模型的引入，创造了一个模拟的训练平台，提供了全新的实践体验，巩固了理论知识。

2.使学生由被动接受变为主动探索

水处理仿真模型在环境专业课堂上的引入，使得学生完全可以自己利用所学知识结合教材，进行分析、实验操作、提交结果分析报告等。教师在整个教学过程中是学生引路人的角色，为学生获得知识提供情景、引导学生自己去学习、设计实验并验证实验结果。

3.突破教学过程中的空间和时间的限制

水处理仿真模型有助于改进教学效果和解决学校离污水厂远，交通不便的问题。仿真模型在课堂中的引入突破了空间的限制，学生不必拘泥于处理现场，可以回到学校继续进行研究，这样就可对水处理的原理、方法有较明确的认识，对实践中的难点也有了准备，当他真正走出学校时，能做到心中有数，减少了操作的盲目性，改善了教学效果。

4.提高了教学质量

传统教学模式以教师口授为主，多采用多媒体加黑板的方法，一些机理较为抽象，教师讲授困难，学生理解困难，影响了教学效果。在教学中引入仿真模型能较好解决这一问题，使枯燥干瘪的内容生动起来，知识点更直观，更容易被学生接受。因此，在课堂教学中引入仿真模型能明显提高教学质量。

三、结束语

综上所述，水处理仿真模型可以为学生提供发挥主观能动性、主动展开学习的模拟实践环境，能极大地调动学生的积极性。将水处理仿真模型引入环境专业教学过程中后，学生们培养锻炼了自己解决实际问题所必须的各种技能，了解、掌握了所采用的测量方法和仪器设备的性能，为以后的课程学习及参与科研课题打下了良好的基础。另一方面，学生在仿真实践的过程中逐渐提高了兴趣，不断地投入，并尝试各种变化，达到了我们追求的：以教为主的教学模式转变为以学为主的教学模式。在实践环节的教学上，重视发挥学生的主动性和创造性，在教学中取得了明显的效果，学生在整个学习过程中处理问题的能力与过去相比得到了较大的提高，对教学质量的提高和应用型人才的培养非常有益，得到了学生的好评。可以预见，引入仿真模型辅助环境类课程教学，是教学发展的必然趋势。仿真模型会不断发展，不断推进教学方法的改进。

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北京技术转移系统仿真模型研究 第10篇

关键词：技术转移,系统动力学,技术市场成交额,预测

技术转移泛指一种新研发的技术在国家之间、 地区之间和行业之间实现的传递,它是联系科学研究与生产制造的重要纽带。如今越来越多的学者意识到技术转移可以推动科技的进步、促进经济的发展,利用技术转移能够实现经济效益及社会效益的最大化。

我国学术界目前在技术转移领域的研究十分活跃,许多学者和专家结合国情对技术转移进行了多维度、多层次研究。例如: 魏永莲等[1]从技术市场角度探讨了北京高校与技术转移之间的关系; 孙颖[2]分析了北京市技术转移的现状、面临机遇与挑战。吴其伟等[3]在分析北京市资源、环境、人口等方面现状的基础上,探讨了通过技术引进实现北京可持续发展的策略; 张芳等[4]研究通过国际技术转移来对我国风电制造产业的现状及存在问题进行分析,并提出相关的解决对策和方案。

利用技术转移促进各行各业发展逐步成为人们的共识。本文在相关文献研究的基础上,重点研究技术转移要素、探讨技术转移系统结构、构建北京技术转移系统动力学模型,为进一步科学管理技术转移、高效实施技术转移探索重要的参考依据。

1系统动力学方法

系统动力学 ( Dynamic System,简称SD ) 在1956年由美国MIT学院Forrester教授所提出,它是一种研究复杂系统的计算实验仿真方法,具有处理非线性、多变量、信息反馈、时变动态性的能力[5], 适用于研究复杂系统的结构、功能与行为间动态的辩证对立统一的关系。这种方法被应用于研究环境可持续性问题、区域可持续发展问题、水资源规划问题以及社会生态仿真等领域[6]。

技术转移是复杂社会经济系统的重要组成部分, 具有社会经济系统的众多属性。利用系统动力学理论研究技术转移系统动力学模型,研究结果对丰富技术转移研究内容、拓展技术转移研究范围具有十分重要的理论意义和实践意义。

2技术转移系统

在技术转移实践中,涉及技术转移活动的主要方面有技术提供方、技术接收方以及技术市场成交额。技术提供方拥有技术转让权,在技术转移过程当中,技术提供方通常处于技术支配的地位,直接对技术转移能否实现及其实际效果产生重要影响[7]。 技术提供方既可以是个人,亦可以是各类组织机构如高等院校、科研机构或内资企业。

技术接收方特指技术转移活动中技术的吸纳方或引进方。为了便于研究,本文探讨的技术接收方为内资企业。

在技术转移过程中,技术作为特定的商品或产品,由技术提供方和技术接收方商谈并进行技术交易。达成技术交易的重要标志是确定并实现技术交易成交额。一方面,单项技术的交易额体现了技术提供方和技术接受方共同认可的技术价值; 另一方面,总体技术交易成交额构成了区域 ( 地区) 技术市场成交额。技术市场成交额是判断和评价区域 ( 地区) 技术市场活跃程度的重要指标。

技术转移系统由技术提供方、技术接收方、技术市场以及技术市场交易额所组成,其系统体系结构如图1所示。

3技术转移系统动力学模型

3. 1技术转移系统因果分析

技术转移系统的各个要素之间存在着重要的因果关系及正负反馈关系。在技术转移实施过程中, 技术交易数量、技术交易额与技术提供方和技术接受方的人力、财力与物力具有十分密切的因果关系和 ( 或) 正负反馈关系。

在图1中,技术提供方的研发项目、研发人员数量、研发设备数量、研发项目与技术市场成交额之间存在着正反馈关系。以高等院校为例,当增加研发人员数量和研发设备数量,则使得技术提供方人员经费和设备经费上升,此举可以缩短高校研发技术的周期,提高技术研发项目产出率,促进高校与技术接收方之间的技术交易; 另一方面,随着技术提供方人员经费和设备经费的增加,将造成技术提供方技术研发成本的上升,若技术提供方的研发成本增加速度高于技术成交额的增长速度时,不仅使得技术的投入产出比效用下降,形成负反馈,同时也会影响高等院校的研发项目以及与接收方之间的技术交易。

技术提供方与技术接收方之间的技术交易与技术市场成交额具有正相关关系。技术市场成交额的上升能够促进技术供需双方的技术流通。此外,技术提供方的研发投入包括时间成本,以投入 - 产出阶段表示研发技术从投入到产出的耗费时间。增加技术提供方的人员和设备经费投入可以缩短技术研发的投入 - 产出阶段,进而促进技术市场的技术交易,并提升技术市场成交额。

上述因果关系可用图2描述,其中箭尾元素对箭头元素产生影响: 符号 “+ ”表示两个变量具有正相关关系,否则为负相关关系。

3.2技术转移系统流程图分析

北京技术转移SD ( System Dynamics,系统动力学) 流程图具有状态变量、速率变量、辅助变量和表函数,其中: 积累变量 ( Level) 为高等院校、科研院所和内资企业的技术市场成交额; 速率变量 ( Rate) 包括高等院校、科研院所和内资企业的技术市场成交额增加量。此外,流程图中还包括了12个表函数 ( Lookup) ,包括各技术提供方的技术成交额增长率、研发项目单位投入、研发成本投入产出率和研发项目产出率; 辅助变量 ( Auxiliary) 包括提供方研发成本、研发项目、与技术接收方的交易数量等; 剩余为常量 ( Constant) 。

系统主体由技术提供方和技术接收方所组成, 技术提供方分别为高等院校、科研院所和内资企业3个子系统,技术接收方 ( 企业) 作为第4个子系统来表示所接收技术的数量。其中,技术提供方的研发成本取决于人员及设备经费的投入; 技术提供方与技术接收方的技术交易受控于技术提供方的研发项目以及项目输出率; 技术提供方交易项目价值总额由双方的技术交易数量以及交易项目单位价值所决定。

北京技术转移系统SD流程图如图3所示,技术转移系统动力学模型的主要变量及方程如下:

( 1) 高等院校技术成交额 = INTEG ( 高等院校项目成交额增加量,20. 58亿元)

( 2) 科研院所技术市场成交额 = INTEG ( 科研院所项目成交额增加量,50. 27亿元)

( 3) 内资企业技术成交额 = INTEG ( 内资企业项目成交额增加量,2004. 25亿元)

( 4) 技术提供方 ( 高等院校/科研院所/内资企业) 项目成交额增加量 = 技术提供方交易项目价值总额* 技术提供方技术市场成交额增长率

( 5) 技术提供方 ( 高等院校/科研院所/内资企业) 人员经费 = 技术提供方人员数量* 技术提供方单位人员经费

( 6) 技术提供方 ( 高等院校/科研院所/内资企业) 研发成本 = 技术提供方人员经费 + 技术提供方设备经费

( 7) 技术提供方 ( 高等院校/科研院所/内资企业) 研发项目 = 技术提供方研发成本/技术提供方研发项目单位投入

( 8) 技术提供方 ( 高等院校/科研院所/内资企业) 与接收方的技术交易 = 技术提供方研发项目* 技术提供方研发项目输出率

( 9) 技术提供方 ( 高等院校/科研院所/内资企业) 交易项目价值总额 = 技术提供方与接收方的技术交易* 双方交易项目单位价值

4北京技术转移系统动力学模型仿真及结果分析

4. 1仿真工具及数据源

本文采用Vensim PLE作为系统动力学建模工具,以2006—2012年北京市技术市场统计年报和 《北京市2011年度统计年鉴》 作为原始基础数据源[8],通过运行北京技术转移系统动力学模型,分析北京技术转移系统的各个要素及其结构,探索北京技术转移系统的效益与效率,为进一步科学管理北京技术转移提供参考方案。

4.2仿真实验

4.2.1仿真时间参数

本文仿真运行时间起点为2006年,终点为2012年。由于技术转移活动涉及技术提供方的技术研发时间,为了探索技术研发产出效率,在模型中设定仿真模拟时间间隔分别为: 当年期、1年期、2年期、3年期和4年期,即设定仿真模型步长DT为0 ~ 4年。通过对时间步长值的设定,可以自动地对系统流程图中各技术提供方的项目成交额增长率进行改变,从而自动计算出某一个步长时间段内所获得的技术市场成交额。

4.2.2仿真实验数据

表1数据摘自2006—2012 《北京市2011年度统计年鉴》和北京市技术市场统计年报,分别表示三类技术提供方的人员经费投入和设备经费投入。

亿元

如表1中2006—2012年度人员经费和设备经费数据所示,高等院校人员经费和设备经费投入虽然有小幅度波动,但总体上处于上升趋势,其投入经费年均增长率分别为10. 07% 和19. 90% ; 科研院所的人员经费和设备经费的投入呈现波动状态,其中人员经费年平均增长率为11. 18% ,设备经费年平均增长率为6. 37% ; 内资企业的人员经费和设备经费投入的年平均增长率分别为11. 64% 和1. 59% 。在经费投入方面,3类技术提供方中以内资企业的人员经费投入和高等院校设备经费投入年均增长率速度最高。

如表2所示,在2006—2012年期间,北京市技术市场 成交额增 长迅速, 年平均增 长率达到19. 77% ,其中高等院校的年均增长率为18. 69% , 科研院所的年均增长率为15. 6% ,内资企业的年均增长率为25% 。所以,北京内资企业的技术市场成交额年均增长率为最高。

亿元

根据表1和表2的数据,利用北京技术转移SD流程图可分别计算出技术提供方在不同时间步长下的技术市场成交额和技术投入的速率。技术研发投入产出速率是在技术研发过程当中的产出与投入之比,该指标值越大,表示技术研发投入产出速率越高。表3即为在预先设定的时间步长下运行技术转移SD流程图所得出的计算结果。

注:*为技术研发速率峰值; #为技术研发高峰值期平均速率值

根据表3数据结果可知: 3类技术提供方的技术研发速率峰值期具有较大差异。在最高峰值期上, 高等院校、科研院所和内资企业在人员经费投入和设备经费投入分别均为4年、4年和3年; 在平均峰值期上,高等院校、科研院所和内资企业的人员经费投入分别为4年、1年和3年; 而在设备费用投入分别为4年、当年和1年。

4.2.3仿真方案

方案1: 根据3类技术提供方的技术研发投入平均增长率和技术研发最大峰值期及其峰值,分别预测未来10年 ( 2013—2022年) 北京技术市场上高等院校、科研院所和内资企业的技术市场交易成交额所得的发展趋势。

图4分别按照3类技术提供方的技术研发最大峰值预测2013—2022年期间北京市3类技术提供方的技术市场成交额增长趋势,图中曲线反映了北京3类技术市场成交额在未来10年技术保持平稳上升的趋势。其中,在2013—2022年期间,3类技术提供方人员经费和设备经费投入获得的技术市场成交额平均增长率为: 高等院校是22. 34% 和25. 88% ; 科研院所 是36. 65% 和19. 88% ; 内资企业 是11. 80% 和12. 84% 。说明3类技术提供方在人员经费上的投入以科研机构的技术市场成交额发展速度最快; 在设备费用的投入上以高等院校的技术市场成交额发展速度最快。

方案2: 根据技术提供方的技术研发投入平均增长率和技术研发峰值期平均研发峰值期的值分别预测未来10年 ( 2013—2022年) 北京市高等院校、 科研院所和内资企业的技术市场成交额。

由图5可见,在平均增长率和平均研发峰期值条件下,所得到的数据结果显示: 在2013—2022年期间,北京高等院校、科研院所和内资企业按人员经费投入获得的技术市场成交额平均增长率分别为18. 45% 、27. 67% 和8. 85% ; 设备费用投入可获得的技术市场成交额的平均增长率分别为24. 95% 、 16. 03% 和10. 06% 。即在平均研发速率的条件下, 以高等院校在设备费用上和科研机构在人员经费上的投入所取得技术市场成交额的发展速度最快。

5结论与建议

技术转移系统是一个具有复杂因果关系的大系统。本文尝试利用SD模型构建北京技术转移系统动力学模型,通过深入探讨有关变量之间的复杂关系, 以2006—2012年北京市技术市场统计年报和 《北京市2011年度统计年鉴》作为基础数据源,通过运行北京技术转移系统动力学模型,得出主要结论如下:

( 1) 在技术成交额方面,未来10年内,高等院校和内资企业的设备经费投入上的技术市场成交额将高于在人员费用投入上所得到的技术市场成交额; 科研院所在人员费用投入上所得的技术市场成交额要高于在设备费用上的投入。 ( 2) 技术研发速率峰值期方面,北京地区3类技术提供方具有较大差异, 其中以内资企业的技术研发效率最高。 ( 3) 在技术研发速度方面,科研院所的人员经费投入、高等院校的设备费用投入在3类技术提供方的技术市场成交额的预测时间段内发展速度最快。