系统工程系统模型与仿真
基于人工智能的机械系统建模与仿真
基于人工智能的机械系统建模与仿真在当今科技飞速发展的时代，机械系统的设计和优化变得越来越复杂，而人工智能（AI）的出现为机械系统的建模与仿真带来了全新的思路和方法。
机械系统建模与仿真旨在通过数学模型和计算机模拟来预测机械系统的性能、行为和响应，从而帮助工程师在设计阶段就能够发现潜在的问题，并进行优化和改进。
机械系统通常由多个部件组成，这些部件之间相互作用，共同实现特定的功能。
例如，汽车发动机就是一个复杂的机械系统，其中包括气缸、活塞、曲轴、连杆等部件，它们的运动和相互关系决定了发动机的性能。
传统的机械系统建模方法往往基于物理定律和数学方程，通过手工推导和计算来建立模型。
这种方法虽然在一定程度上能够准确地描述机械系统的行为，但对于复杂的系统，建模过程往往非常繁琐，而且计算量巨大。
人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新的途径。
AI 可以通过学习大量的数据来自动发现机械系统中的规律和模式，从而建立更加准确和高效的模型。
例如，利用机器学习算法可以对机械系统的运行数据进行分析，预测系统的故障和维护需求；通过深度学习算法可以对机械系统的图像或视频数据进行处理，实现对系统状态的实时监测和诊断。
在机械系统建模方面，人工智能技术可以用于建立系统的动态模型。
传统的动态建模方法通常基于牛顿定律、拉格朗日方程等，需要对系统的物理结构和力学特性有深入的了解。
而利用AI 技术，如神经网络，可以直接从系统的输入输出数据中学习系统的动态特性，无需对系统的物理原理进行详细的分析。
这种基于数据驱动的建模方法在处理复杂的非线性系统时具有很大的优势。
此外，AI 还可以用于机械系统的参数优化。
在机械设计中，往往需要确定一系列的参数，如零件的尺寸、材料的性能等，以实现系统的最优性能。
通过建立优化模型，并利用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，可以在庞大的参数空间中快速找到最优的参数组合。
为了更好地理解基于人工智能的机械系统建模与仿真，我们以一个简单的机械系统为例。
系统建模与仿真
先验 知识
先验 知识
演绎分析
演绎分析 目 标 协 调 归 纳 程 序
目的 目 标 协 调
框架定义 归 纳 程 序 试验 数据
目的
模型构造
试验 数据
结构特征化
参数估计
可信性分析
可信性分析
最终模型
最终模型
建模过程总框图
建模过程的框架表示
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1.5 系统仿真
1.5.1 仿真的依据 1.5.2 仿真的定义 1.5.3 系统仿真的必要性 1.5.4 系统仿真技术的发展 1.5.5 系统仿真的分类 1.5.6 仿真的一般步骤 1.5.7 仿真技术的应用 1.5.8 仿真的特点
2. 系统仿真三要素和3项基本活动
系统仿真体系
√
面向过程仿真 连续系统仿真 采样控制系统仿真
√
定量仿真
离散事件系统仿真 面向对象仿真 数学仿真 面向对象建模与仿真
系 统 仿 真 数学物理仿真
定性仿真
定性仿真
半实物仿真 分布交互仿真
物理仿真
仿真置信水平评估
课程主要内容
第1章 绪论
第2章 系统的数学描述
第3章 连续系统的建模与仿真
第4章 采样控制系统的建模与仿真 第5章 基于系统辨识的建模方法
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1.5.2 仿真的定义
1. 仿真二字，顾名思义，是指模仿真实事物的意 义。 比较有代表性的定义有如下几个：
a. 1961 年 ， 摩 根 扎 特 （ Morgenthater ） 首 次 对 “仿真”进行了技术性定义：即“在实际系统 尚不存在的情况下对系统或活动本质的实现”。 b. 1984年，奥伦（Oren）在给出了仿真的基本概 念框架“建模－实验－分析”的基础上，提出 了“仿真是一种基于模型的活动”的定义，被 认为是现代仿真技术的一个重要概念。
基于模型的系统工程概述
二、模型系统工程方法研究现状
近年来，模型系统工程方法的研究取得了显著的进展。以下是一些主要的研 究成果：
1、模型验证与确认（V&V）
模型验证与确认是模型系统工程方法中的重要环节，旨在确保模型的准确性 和可靠性。近年来，研究者们在V&V方面进行了大量的研究，提出了多种有效的 技术和方法，包括形式验证、模拟验证和统计验证等。
二、需求分析
需求分析是系统工程的重要环节，旨在明确系统的目标和要求，为后续的系 统设计提供指导。基于模型的系统工程在需求分析阶段，利用模型将用户需求转 化为明确的系统需求。例如，在航空航天领域，通过建立飞行器动力学模型，可 以分析飞行器的性能、重量、稳定性等方面的需求，为设计提供依据。
三、系统建模
一、背景
基于模型的系统工程是一种利用模型来描述、分析和优化系统的工程技术。 在传统的系统工程方法中，文档和绘图工具常常用来描述系统的行为和功能。然 而，随着系统复杂性的增加，这种方法往往显得力不从心。基于模型的系统工程 通过使用数学模型和仿真技术，可以更加有效地处理系统的复杂性，提高系统的 质量和效率。
基于模型的系统工程概述
01 一、背景
目录02 二、需求分析03 三、系统建模04 四、系统仿真
05 五、总结与建议
06 参考内容
随着技术的快速发展，基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）正逐渐成为一种越来越重要的工程方法。本次演示将概述 基于模型的系统工程的相关概念、优点、不足以及在实践中的应用。
参考内容
随着科技的快速发展，模型系统工程方法在许多领域中发挥着越来越重要的 作用。本次演示旨在探讨模型系统工程方法的研究现状及其未来发展趋势。
系统工程第三章系统建模方法
聚集性
节点倾向于形成紧密的集群或 社区。
鲁棒性与脆弱性
网络对随机攻击具有鲁棒性， 但对针对性攻击表现出脆弱性。
复杂网络的建模过程
确定网络节点与边 构建网络拓扑结构
分析网络特性 建立网络动态模型
识别系统中的实体作为节点，确定实体间的相互作用或关系作 为边。
根据节点和边的定义，构建网络的拓扑结构，包括节点的连接 关系和边的权重等。
目的
系统建模的主要目的是为了更好地理 解和分析系统的结构和行为，预测系 统的性能，以及为系统的优化设计和 控制提供决策支持。
系统建模的基本原则
准确性原则
模型应能准确地反映实际系统的本质特征和 主要行为。
可操作性原则
模型应具有可操作性和可计算性，以便进行 数值仿真和实验验证。
简明性原则
模型应尽可能地简单明了，避免不必要的复 杂性和冗余信息。
数据流图
使用数据流图描述系统中数据的流动和处理过程， 清晰地表达系统功能和数据之间的关系。
3
数据字典
对数据流图中的每个元素进行详细定义和描述， 形成数据字典，为系统分析和设计提供准确的数 据基础。
结构化设计方法
模块化设计
01
将系统划分为若干个功能模块，每个模块完成特定的功能，模
块之间通过接口进行通信。
多态是指允许使用父类类 型的指针或引用来引用子 类的对象，并可以在运行 时确定实际调用的子类对 象的方法。
面向对象的建模过程
识别对象
从问题领域中识别出实体和概念，将它们抽 象为对象。
定义类
根据对象的共同特征定义类，包括类的属性 和方法。
建立类之间的关系
通过继承、关联、聚合等方式建立类之间的 关系，形成类的层次结构。
AMESim系统建模和仿真―从入门到精通第1章 引言.
第一章引言本章将介绍AMESim 家族产品和AMESim 4.2的新特征。
AMESim 是什么? AMESim 怎么用? 如何使用文件组？在线帮助的组织结构。
AMESim 4 软件包。
AMESim 4.2的新特征1.1 AMESim是什么?AMESim 表示工程系统仿真高级建模环境（A dvanced M odeling E nvironment for performing Sim ulations of engineering systems）. 基于直接图形接口，在整个仿真过程中系统可以显示在环境中。
AMESim 使用图标符号代表各种系统的元件，这些图标符号要么是国际标准组织如工程领域的ISO 为液压元部件确定的标准符号，或为控制系统确定的方块图符号，或者当不存在这样的标准符号时可以为该系统给出一个容易接受的非标准图形特征。
.Figure 1.1: AMESim 中使用符号Figure 1.1 所示为使用标准液压，机械和控制符号表达的一个工程系统。
Figure 1.2所示为使用了非标准图形特征的汽车制动系统。
Figure 1.2: 汽车制动系统的符号1.2 如何使用AMESim?使用AMESim 你可以通过在绘图区添加符号或图标搭建工程系统草图，搭建完草图后，可按如步骤进行系统仿真：• 图标元件的数学描述• 设定元件的特征• 初始化仿真运行• 绘图显示系统运行状况Figure 1.3 所示为从HCD 符号构建的一个三柱塞径向液压泵详细模型。
箭头用来表示液流方向。
Figure 1.3: 从HCD 符号构建的一个三柱塞径向液压泵大多数自动化系统都可按上述步骤执行，在每一步都可以看到系统草图。
接口现在的联系是为了提供软件间的接口使它们能够联合工作，以便你能够获得每个软件的最佳特征。
标准AMESim 软件包提供了与MATLAB . 的接口。
这使你有权使用控制器设计，优化工具和功率谱分析等。
还有其它一些接口可用，AMESim 最新接口信息请参见1.6.6节接口。
非线性系统建模与仿真分析
非线性系统建模与仿真分析随着科学技术的不断发展，非线性系统已经成为了一种非常重要的研究对象，其在各种工程领域中都扮演了不可或缺的角色。
想要对这类系统进行深入的研究，就必须建立相应的数学模型并进行仿真分析。
本文将从非线性系统建模和仿真分析两方面进行探讨。
一、非线性系统建模1. 什么是非线性系统？非线性系统是指系统的输出与输入不成比例的一种系统。
这种系统具有许多特有的性质，如复杂性、不可预测性、多稳定性等。
与线性系统相比，非线性系统具有更为复杂的动态行为，因此非常具有研究价值。
2. 常见的非线性系统模型为了方便建模与仿真，有许多已有的非线性系统模型可供选择。
其中比较常见的模型有以下几种：(1) Van der Pol模型Van der Pol模型是一种具有极限环的非线性系统模型，通常用来描述具有自激振荡行为的系统。
该模型的数学表达式为：$$\ddot{x} - \mu(1-x^2)\dot{x} + x = 0$$其中，$x$为系统的输出，$\mu$为系统的参数。
(2) Lotka-Volterra模型Lotka-Volterra模型是一种典型的非线性系统模型，它被广泛应用于各种生物学领域中，如食物链模型、掠食者-猎物模型等。
该模型的数学表达式为：$$\begin{aligned} \frac{dx}{dt} &= \alpha x - \beta xy \\ \frac{dy}{dt} &= \delta xy - \gamma y\end{aligned}$$其中，$x$和$y$分别代表两个生物群体的数量，$\alpha$、$\beta$、$\gamma$和$\delta$则为模型的参数。
(3) Lorenz方程Lorenz方程是一种非常经典的混沌系统模型，可以用来描述大气中的对流现象。
该模型的数学表达式为：$$\begin{aligned} \frac{dx}{dt} &= \sigma(y-x) \\ \frac{dy}{dt} &= x(\rho-z)-y \\\frac{dz}{dt} &= xy-\beta z\end{aligned}$$其中，$x$、$y$和$z$为系统的三个输出，$\sigma$、$\rho$和$\beta$则为模型的参数。
学习计算机仿真和建模的基本原理
学习计算机仿真和建模的基本原理在现代科学和工程领域中，计算机仿真和建模是一种十分重要的技术手段。
它可以用于模拟和预测各种实际系统和过程的行为，从而为我们提供了一种便捷且经济高效的研究和分析工具。
本文将介绍计算机仿真和建模的基本原理，包括仿真和建模的定义、流程以及常用的建模方法。
一、仿真和建模的定义仿真(Simulation)，是指通过建立模型来还原某个系统、业务或者过程，并通过代入不同参数来模拟出各种情况下的系统行为。
仿真通常通过计算机程序来实现。
建模(Modeling)，是指对某个实际系统或过程进行描述的抽象和简化，利用符号、图表或数学方程等来表示系统的各个元素以及它们之间的关系。
建模是进行仿真的前提，它为仿真提供了具体的操作对象。
二、仿真和建模的流程仿真和建模的过程可以分为以下几个步骤：1. 确定目标：首先，需要明确仿真和建模的目的和需求，明确要研究和探索的问题是什么。
2. 收集数据：收集与问题相关的数据，包括实验数据、文献资料、观测数据等。
3. 建立模型：根据目标和收集到的数据，建立数学模型或者计算机模型，描述系统的各个组成元素以及它们之间的关系。
4. 确定参数：确定模型的参数，即系统中可变的量，这些参数可以在仿真过程中进行调整。
5. 运行仿真：将模型输入计算机程序中，通过计算机程序模拟系统的行为，运行仿真实验。
6. 分析结果：对仿真结果进行分析、统计和可视化，得出有关系统行为和特性的结论。
7. 优化改进：根据仿真结果和分析，对模型进行调整和优化，进一步提升仿真的准确性和可靠性。
三、常用的建模方法在计算机仿真和建模中，常用的建模方法包括物理模型、统计模型和计算机模型等。
1. 物理模型：物理模型是通过对系统进行观测、实验和测量得到的数学描述。
它可以基于物理定律和原理，用数学方程或者图形来表示系统的行为。
2. 统计模型：统计模型是通过对系统的统计数据进行分析和建模得到的。
它可以通过概率分布、回归分析等方法来描述系统的概率特性和随机行为。
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。
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解：根据牛顿第二定律有
M y F (t) K y N y
F(t)
M
O
整理得：
K
M y N y K y F (t)
N
y
如果记
X
x1
x2
y y
则有：
X
x1 x2
y y
即
x1 x2
Hale Waihona Puke x2K Mx1N M
x2
F M
如果记
0 1
0
AM K M N
B1 M
则有
X AX BF
（4）规范化：尽量采用现有的标准形式，或对于标准形式的模型加以某 些修改，使之适合新的系统。
模型的作用不在于、也不可能表达系统的一切特征，而是表达它的主要 特征，特别是表达最需要知道的那些特征。所以建立模型需要在真实性 和简明性之间权衡。
模型的完整性主要体现在建立一个系统的需要和可能两个方面，而规范 化则是强调对已有模型的使用，且隐含着综合就是创造的理念。
三 系统模型的分类
分类方法一
物理模型
数学模型
实比模 体例拟 模模模 型型型
概
解 逻 网 图 数信
念
析 辑 络 象 字息
模
模 模 模 与 化网
型
型 型 型 表 模络
格 型与
研究的速度、修改的方便性
现实感、费用
系统模型分类与特征比较
分类方法二
模型分类
按相似程度分
同构模型 同态模型
形象模型 模拟模型
按结构特性分
• MIT斯隆管理学院的福瑞斯特在其创立的系统动力学中提出了一种系统 仿真方法，在社会经济系统研究中得到了比较广泛的应用。
About Vensim
Vensim is a visual modeling tool that allows you to conceptualize, document, simulate, analyze, and optimize models of dynamic systems. Vensim provides a simple and flexible way of building simulation models from causal loop or stock and flow diagrams.
运仓库，要使运输的总费用最小。问这个仓库应设何处？
S1 W1 S2 W2
Sn Wn S
S1
Sn
S2
S
S3
S3 W3
w3
wn
w2
w1
n
C m(ix n ,y) W i (xxi)2(yyi)2 i 1
（2）电路系统与机械系统的相似性 例7-5：设有质量-阻尼-弹簧系统（MNK）如下图所示，试建立其微分方程
符号模型 数学模型 启发式模型
按对对象的了解程度分
白箱模型 灰箱模型 黑箱模型
模型库与模型体系
四 系统模型的构建
• 直接分析法 • 数据分析法（横断面数据） • 情景分析法
• 专家法（如Delphi technique）
1. 数学模型的构建（一般步骤） （1）明确目标 （2）找出主要因素，确定主要变量 （3）找出各种关系 （4）明确系统的资源和约束条件
（5）用数学符号、公式表达各种关系和条件 （6）代入数据进行计算，检查模型是否反映所研究的问题 （7）简化和规范模型的表达形式
对模型进行修正与简化的方法： （1）去除一些变量 （2）合并一些变量 （3）改变变量的性质 （4）改变变量之间的函数关系 （5）改变约束条件
2. 模拟模型的构建
（1）物理模拟模型 例7-4：某公司拥有几个加工厂，它们的位置已知。现公司想建造一个转
一 引言
系统、模型、仿真是一根链条上的三个环节，是一个工作程序的三个步 骤。
研究系统要借助模型，有了模型要进行运作---仿真。根据仿真的结果， 修改模型，再进行仿真……。根据一系列的仿真结果，得出现有系统的 调整、改革方案或新系统的设计、建造方案。
二 系统模型的定义和作用
系统模型是对于系统的描述、模仿和抽象，它反映系统的物理本质与主 要特征。 系统模型高于实际的某一个系统而具有同类系统的共性。 模型方法是系统工程的基本方法。研究系统一般都要通过它的模型来研 究，有些系统只能通过模型来研究。
在系统工程中，模型是系统的代名词。我们说一个模型，就代表着一类 系统，反过来，我们说一个系统，就意味着使用它的一种模型。
构造模型是为了研究系统的原型，因此，对模型一般有如下的要求：
（1）真实性：模型反映系统的物理本质。 （2）简明性：模型反映系统的主要特征，简单明了，易于求解。
（3）完整性：系统模型应该包括目标与约束两个方面。
例7-6：一个由电感、电阻与电容组成的电路（LCR系统 ）。 表7-4：相似系统的对应关系
五 系统仿真
• 系统仿真的概念 • 系统仿真的目的 • 系统仿真的过程：建立模型和对模型进行实验、运行 • 系统仿真的类型：物理仿真、数字仿真、物理-数字仿真
• 圣达菲研究所网址：，该研究所开发了一个名为SWARM软件平台，为 各种模拟工具提供了方便易用的手段和环境。
The Swarm Simulation System: A Toolkit for Building Multi-Agent Simulations
Swarm is a multi-agent software platform for the simulation of complex adaptive systems. In the Swarm system the basic unit of simulation is the “swarm,” a collection of agents executing a schedule of actions. Swarm supports hierarchical modeling approaches whereby agents can be composed of swarms of other agents in nested structures. Swarm provides object-oriented libraries of reusable components for building models and analyzing, displaying, and controlling experiments on those models. Swarm is currently available as a beta version in full, free source code form. It requires the GNU C Compiler, Unix, and X Windows. More information about Swarm can be obtained from our web pages：http:///projects/swarm/