第01讲 系统建模与仿真概述
模型类型示例
1.2 模型及其分类
• 模型分类及其特性
实物模型
图式模型
模拟模型
数学模型
分析的速度 抽象性 改变和调整的方便程度 +
现实性 费用 调整难度 +
图1.1 各种模型特性比较
Why do we need build these models?
• 在2.2 节介绍的浦丰投针问题就属于静态仿真，其中没有时间要素。 • 而实际系统仿真所模拟的对象多数是动态系统，例如对银行营业厅顾客服务效率
的仿真，顾客的到达是同时间相关的，在不同时刻，顾客到达速率可能不同，队 列队长可能不同，柜台开放数量可能不同等。
2.1 系统仿真分类
• （2）连续和离散：
• 提纲
一、系统模型
➢ 1.1 系统 ➢ 1.2 模型及其分类 ➢ 1.3 系统模型的性质 ➢ 1.4 建立模真
➢2.1 系统仿真 ➢2.2 如何实施仿真 ➢2.3 仿真的适用性 ➢2.4 仿真的优缺点 ➢2.5 应用领域 ➢2.6 系统仿真的一般步骤 ➢2.7 系统、模型与仿真的关系
2.1 系统仿真分类
• （3）确定和随机：
• 没有随机输入的模型为确定性模型，严格预约时间与固定服务时间的运作过程即 属此类。
• 在随机模型中，至少存在一部分随机输入，例如在银行中，顾客的到达时间与服 务时间都是随机变化的。
• 一个模型中也可以同时包括确定的和随机的输入成分，哪些属于确定因素、哪些 属于随机因素是建模时要考虑的重要问题。
1.3 系统模型的性质
• 系统模型结构的性质：
• ①相似性
¶模型与所研究系统在属性上具有相似的特性和变化规律，这就是真实系统与 模型之间具有相似的物理属性或数学描述。
• ②简单性
¶从实用的观点来看，由于在模型的建立过程中，忽略了一些次要因素和某些 非可测变量的影响，因此实际的模型已是一个被简化了的近似模型。
• 在连续模型中，系统状态虽时间连续变化，例如水库蓄水量、放水量以及出现降 水和蒸发时水位的变化即属此类。
• 而在离散模型中，系统状态仅在离散的时刻点发生变化，例如在制造系统中，零 件会在特定的时间到达和离开，机器会在特定的时刻出现故障和被修复，工人会 在特定的时间开始休息和复工。
• 在有的模型中，既有连续变化的成分，也有离散变化的因素，这种模型被称为混 合模型（Mixed continuous-discrete model），例如在炼油厂，储油罐中 的压力是连续变化的，但会在离散时间点上发生间歇。
2.3 仿真的适用性—不适应情况
• 第五条和第六条：进行仿真研究的决定性资源是人员和时间。如果没有足够的资 源或时间，就不应使用仿真。有经验的分析师是非常重要的资源，因为他具有判 断模型应该达到的详细程度和怎样去验证和确认模型的能力和经验。如果缺少了 训练有素的模型开发人员，将可能导致开发出错误的模型，以及该错误模型产生 的不可靠结果。另外，时间的分配不能够太少，以至开发人员被迫在设计时，对 模型进行压缩处理。要想获得有意义的结果，时间进度表的安排应该有足够的时 间允许必要改动以及验证和确认活动
针长 0.80 0.60 0.75 0.83
投针次数 5000 3204 1030 3408
相交次数 2532 1218 489 1808
π的估计值 3.15956 3.15665 3.15951
3.14159292
实验动画
2.3 仿真的适用性—适应情况
• 对复杂系统内部的相互作用和复杂系统的子系统内部的相互作用的研究和实验。 • 可以仿真信息、组织及环境的变更，以观察这些改变对模型行为的影响。 • 在仿真模型设计过程中获取的知识可能具有很大的价值，可对被研究系统的改进提出
1.1系统的定义
• 系统仿真的研究对象是具有独立行为规律的系统。
• 系统是指相互联系又相互作用的对象的有机组合。 • 从广义上讲，系统的概念是非常广阔的，大到无穷的宇宙世界，小到分
子原子，都称之为系统。 • 从仿真角度来说：使用仿真软件构件的实际运作对象。
• 系统的划分：
• 非工程系统是指自然和社会在发展过程中形成的，被人们在长期的生产 劳动和社会实践中逐渐认识的系统。
的准确性 • ④可辨识性：模型结构必须具有可辨识的形式。所谓可辨识性是指系统
的模型必须有确定的描述或表示方式，而在这种描述方式下与系统性质 相关的参数必须有唯一确定的解。 • ⑤集合性：是能够把一些个别的实体组成更大实体的程度，即模型的集 合性。
二、 系统仿真
2.1 系统仿真的定义
• 系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机初等理 论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模 型对真实或假设的系统进行试验，并借助于专家的经验知识、统计数据 和信息资料对实验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合的实验 性学科。
pP(Xl
sin)
2lsin 2dxd2l
2
0 0 a
a
2l ap
若我们独立重复地作 n 次投针试验，记 n ( A) 为 A 发生的次数。 fn ( A) 为 A
在 n 次中出现的频率。假如我们取 fn ( A) 作为 p P(A) 的估计，即 pˆ fn ( A) 。
然后取 ˆ
2l afn ( A)
编著
• 网络资料：
• 冬季仿真会议网站： • witness网站：
课程目的
1. 掌握随机数及随机变量的产生和检验方法 2. 掌握离散事件系统建模的三种方法的应用 3. 能够使用事件调度法编制简单的系统仿真模型 4. 掌握系统建模与仿真工具WITNESS的应用 5. 能够对仿真结果进行统计分析
第01讲 系统建模与仿真概述
1.4 建立模型时应遵循的基本原则
• 建立模型时应遵循的基本原则
• ①清晰性：一个复杂的系统是由许多子系统组成的，对应的系统模型也 是由许多子模型构成的。在子模型之间除了研究目的所必需的信息联系 外，相互辐合要尽可能少，结构要尽可能清晰。
• ②相关性：模型中应该只包括系统中与研究目的有关的那些信息。 • ③准确性：建立系统模型时，应该考虑所收集的、用以建立模型的信息
2.2 如何实施仿真
• 手工进行仿真
• 蒲丰实验
• 用通用语言编程进行仿真
• 利用通用程序语言（Fortran，C）来编写计算机程序用以对复杂的系统进行仿真。还开发出 了各种支撑软件包用于帮助完成各种例行程序，例如表处理、模拟时间的跟踪以及统计记录等。
• 优点：具有很高的灵活性，易于定制功能，不论是模型结构还是仿真运行操作方面。 • 缺点：由于每次建模时都要编写大量代码，因此极为枯燥和痛苦，而且容易出错；而且即使需
相互作用。
2.3 仿真的适用性—不适应情况
• 第一：当问题可通过普通方法解决时，就不应使用仿真。举个例子，一个自动打 标签设备为以100人/小时的速率随机抵达的客户服务，该设备的服务速度是平 均12人/小时。为决定最少所需的服务器数份，并不需要用仿真。只需计算 100/12 =8.33,就表明需要9台或更多的服务器。
• 第七条：仿真需要数据，有时需要大量的数据。如果无数据可用，甚至数据都无 法估计，则不建议使用仿真。
• 第八条：如果负责人有不合理的预期，如果他要求过多过快，或者如果仿真的能 力被过高估计，则仿真也是不适合的。
¶一般来说，在实用的前提下，模型越简单越好。
• ③多面性
¶对于由许多实体组成的系统来说，由于其研究目的不同，就决定了所要收集 的与系统有关的信息也是不同的，所以用来表示系统的模型并不是唯一的。
¶由于不同的分析者所关心的是系统的不同方面，或者由于同一分析者要了解 系统的各种变化关系，对同一个系统可以产生相应于不同层次的多种模型。
• 第二：当问题可以通过解析解决时，就不应使用仿真。 • 第三：如果直接进行实验更为简便，则不应使用仿真。例如，对一个可以免下车
的路边快餐店，接收订单的人员配备手持终端及语音通信设备，为确定再增加一 个订单接收站对客户等待时间的影响，实验的开销更低一些。 • 第四：如果成本超过仿真节省的开销，则不使用仿真。完成一个仿真需要很多步 骤.正如将在2.8节所讨论的那样，这些步骤必须深入地完成。如果仿真成本估计 为20000美元，而仿真只节省10 000美元，则建议不要将资金投入到仿真系统 中。
建议。 • 改变仿真的输入并观察产生的输出，可以使我们深入了解哪些变量是最重要的，以及
了解变量间是如何相互作用的。 • 仿真可以作为教学设备来增强解析求解方法学的能力。 • 仿真可以用于在新设计或策略实施前进行实验，以便为可能发生的事情做好准备。 • 仿真可以用于验证解析解。 • 对机器的不同能力进行仿真有助于确定其需求。 • 设计用于训练的仿真模型使得学习成为可能，无需费用及现场指导。 • 动画显示仿真运行中的系统，从而使计划具有可视性。 • 现代系统(工厂、晶圆生产厂、服务组织等)非常复杂，只能通过仿真来处理其内部的
要对模型进行一点变动，也会花费相当多的时间重新建模。
• 仿真语言
• 专用的仿真语言，如GPSS、Simscript、SLAM以及SIMAN，它们为大多数人使用的各 类仿真提供了一个更好的框架。然而，人们还需要花费相当多的时间来学习这些仿真语言的特 征及如何有效的使用它们，而且，使用者还必须面对其苛刻、严格的语法要求。
• The dynamic representation of a real system by a model which behaves in the same manner as the system itself.
2.1 系统仿真分类
• （1）静态和动态：静态模型与时间没有关系，而在动态模型中时间 却扮演着不可或缺的角色。
• 工程系统是指人们为满足某种需要或实现某个预定的功能，利用某种子 段构造而成的系统。
系统建模和仿真概述
工程系统（物理系统）：为了满足某种需要或实现某 个预定的功能，采用某种手段构造而成的系统，如机 械系统、电气系统等。 非工程系统（非物理系统）：由自然和社会发展过程 中形成的，被人们在长Байду номын сангаас的生产劳动和社会实践中逐 步认识的系统，如社会系统、经济系统、管理系统、 交通系统等。
1.1 系统与模型
3. 系统的分类 按照系统中起主要作用的状态随时间变化分类:
简单系统：组成子系统数量较少，子系统之间的关系 比较简单，或尽管子系统数量较多，但它们之间的关 联关系比较简单。 例如：一台仪器 复杂系统：系统具有众多的状态变量,反馈结构复杂,输 入与输出呈现非线性特征(高阶次、多回路、非线性) 复杂巨系统：子系统数量极大，种类很多，关系复杂 例如：星系系统
连续系统：状态随时间连续变化的系统。 离散事件系统：状态的变化在离散的时间点上发生,且 往往又是随机的系统。 线性系统和非线性系统。 定常系统和时变系统。 集中参数系统和分布参数系统 单输入单输出系统和多输入多输出系统
按照系统物理结构和数学性质分类:
1.1 系统与模型
3. 系统的分类 按照系统内子系统的关联关系分类
系统建模与仿真概述
System Modeling and Simulation
第一章 系统建模与仿真概述
主要内容
• • • • 系统与模型 系统建模 系统仿真 系统建模与仿真技术
1.1 系统与模型
1.1.1 系统 1. 系统的广义定义： 由相互联系、相互制约、相互依存的若干 组成部分（要素）结合起来在一起形成的 具有特定功能和运动规律的有机整体。 举例： 宇宙世界，原子分子，电炉温度调节系统， 商品销售系统，等等。
系统建模与仿真简述
第1章 概述
• 1 .2 仿真的意义阐释
计算机仿真出现的意义： 计算机仿真之前的科研状态分析： 费时费力费用高，周期长，可靠性高，复杂度高的 问题难以解决，缺乏形象性可视性。 计算机仿真之后的科研状态分析： 省时省力省费用，周期短，可靠性高，复杂度高的 问题也能解决，复杂环境下的问题也能解决，形象直 观，可视性、可操控性强。 例如：航天环境下的计算机仿真，核技术中的仿真等。
4
第1章 概述
当下的意义: 建模、仿真能力对年轻的一代IT技术人才已经 不是特长，而是基本的技能和交流工具。 如，ITU(国际电信联盟）第三代通信系统的标 准讨论规定：技术文本与仿真结果必须同时提交， 并且鼓励对其他公司提交的方案进行仿真验证。 我们学习掌握MATLAB仿真，在某种意义上说 是在科学计算、工程设计和工具应用上与国际接
第1章 概述
1
第1章 概述
• 1 什么是仿真？（仿真的 定义和意义） • 2 数学仿真与MATLAB软件 • 3 电子通信系统的建模与 仿真 • 4 本课程的内容与结构概 观
2
第1章 概述
1 .1 什么是仿真？（仿真的定义）
• 系统仿真(Simulation)技术也称为系统模拟技术，简 称“仿真”。 • 计算机仿真：本课程特指自1970年以来发展起来的 利用现代计算机和仿真软件来进行仿真的计算机仿 真技术。由于计算机仿真具有精度高，通用性强， 重复性好，建模迅速以及成本低廉等许多优点。 • MATLAB仿真：是计算机仿真的一种。近年来在计算 机仿真的基础之上，发展了以MATLAB/Simulink为代 表的多种科学计算和系统仿真系统。它使用起来比 利用传统的Fortran、C/C++语言进行仿真可靠、方便、 快捷。
生产系统建模与仿真课件第1章仿真概述
2018/9/19
20
1.3 系统建模与仿真的发展趋势
3 发展趋势
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：从人类认识世界的模式出发，提供更自然、 更直观、具有可维护性和可重用性的系统仿真框架； 定性仿真：以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和 结构输出,研究系统的定性行为,突破传统定量仿真的局限； 智能仿真：把以知识为核心和人类思维行为为背景的智能技 术，引入建模与仿真过程； 分布式仿真：通过计算机网络将分散在不同地点的仿真设备 互联，构成时间和空间相耦合的虚拟仿真环境；
系统尚不存在的情况下对于系统或活动本质的实现”。
• 1978年Korn在《连续系统仿真》一述中将仿真定义为“用能 代表所研究的系统的模型做实验”。 • 1984年Oren提出“仿真是一种基于模型的活动”，被认为是 现代仿真技术的一个重要概念。
• 基本共同观点是：仿真是基于模型进行的。
• 仿真是对真实世界的模拟。
2018/9/19 15
1.2 流行仿真软件简介
4 RaLC(乐龙)
乐龙软件由日本人工智能服务有限公司开发，完全中文化 界面，点击按钮即可在三维立体画面上显示出的对象物体，通 过对这些对象物体的配置来进行设计，对各个对象物体的形状 和规格，即使在仿真执行中也很容易可设置其属性。可以非常 直观且简单的建模。用户独创性机器设备可以与模型整合。人 工作业功能的作业管理器也可以说是杰作，如，对于“分拣、 验货、包装、搬运” 等一系列作业，用户既可以让多数人来 分担，又可以使工人互相协助;或设定作业优先度等。仅仅选 用内设菜单选项即可简单完成这些复杂的作业运行，不需要任 何复杂编程，且附带有能自动生成最短行进路径的智能化功能。
第1章系统建模与仿真技术
生态系统仿真——生物圈 号 生态系统仿真 生物圈2号 生物圈
48
1.4 系统建模与仿真技术的发展趋势 (1)建模方法学 建模方法学(Modeling Methodology, MM)： 建模方法学 ： 研究能够充分利用计算机功能的新的建模方法。 研究能够充分利用计算机功能的新的建模方法。 (2)面向对象仿真 面向对象仿真(Object-Oriented Simulation, 面向对象仿真 OOS)：提供更自然直观且具可维护性和可重用性 ： 的系统仿真框架。 的系统仿真框架。 (3)定性仿真 定性仿真(Qualitative Simulation, QS)：定性 定性仿真 ： 仿真力求非数字化， 仿真力求非数字化，通过定性模型推导系统定性 行为描述。 行为描述。
33
1.3.1.6 复杂系统建模与仿真
对于包含非线性、时变性、不确定性、 对于包含非线性、时变性、不确定性、不稳定性 等的复杂系统目前主要有两类研究： 等的复杂系统目前主要有两类研究： 一是研究演化动力学的机理，如复杂适应系统， 一是研究演化动力学的机理，如复杂适应系统， 人工生命，遗传算法， 人工生命，遗传算法，演化算法和建模等 一是研究具体对象的建模与仿真应用， 一是研究具体对象的建模与仿真应用，对系统的 演化过程则通过人机结合与交互， 演化过程则通过人机结合与交互，实现模型的修 正与演化，如系统动力学、综合集成方法等 。 正与演化，如系统动力学、
系统建模与仿真讲义
通过实验或经验数据，确定数学模 型的参数值。
03
02
建立数学模型
根据系统特性，选择合适的数学模 型描述系统的动态行为。
模型验证与修正
对建立的数学模型进行验证，并根 据实际需求进行必要的修正。
04
仿真实验设计与分析
实验方案设计
根据仿真目标，设计合理的实验方案，包括 实验条件、输入输出等。
概率模型
概率分布
概率分布是描述随机事件发生可能性的数学工具，常见的概率分布有二项分布、 泊松分布、正态分布等。
随机过程
随机过程是描述一系列随机事件随时间变化的模型，例如马尔科夫链和泊松过程 等。
03
系统仿真基础
仿真模型的建立与实现
01
确定系统边界
明确仿真目标，确定系统边界，将 系统划分为可管理的子系统。
系统建模与仿真讲义
汇报人： 日期:
目录
• 系统建模概述 • 数学建模基础 • 系统仿真基础 • 仿真技术的应用 • 系统建模与仿真的挑战与未来
发展
01
系统建模概述
定义与目的
定义
系统建模是对真实系统进行抽象、简 化和描述的过程，通过数学、逻辑和 图形等工具来表示系统的结构、行为 和性能。
目的
系统建模的目的是为了更好地理解、 分析和预测系统的行为，为系统设计 、优化和控制提供依据。
模型改进
根据性能优化需求，对数学模型进行改进，提应用于实际系统设计、分析和优化中，发挥仿真的价值和作用。
04
仿真技术的应用
工业系统仿真
总结词
工业系统仿真通过模拟工业生产过程，帮助企业优化生产流程、提高生产效率和降低成本。
详细描述
工业系统仿真通过对生产线的布局、工艺流程、设备运行等进行模拟，发现潜在的问题和瓶颈，为企 业提供改进方案。同时，仿真技术还可以用于新产品开发和设计阶段，预测产品的性能和可行性。
第一章建模与仿真的基本概念
第 1 章建模与仿真的基本概念1.1 引言1.1.1 建模与仿真的作用和历史发展1、建模：利用数学手段或其他方法对事物或真实世界进行描述。
2、建模与仿真成为当今现代科学技术研究的主要内容，建模与仿真技术也渗透到各个学科和工程技术领域。
1.1.2 建模活动建模活动是具有特殊形式的人与外界的相互作用，它是有两个不同的步骤组成：1、模型的建立或形式化，产生出一个现实世界系统的模型，它是人类通过一种抽象的表示方法以获得对自然现象的充分理解；2、对形式化模型进行分析与利用，以便掌握如何按照人类的意志对现实系统进行控制。
1.1.3计算机仿真1、复杂模型的求解。
2、优越性：（1 ）可以求解许多复杂而无法用数学手段解析求解的问题；（2 ）可以预演或再现系统的运动规律或运动过程；（3 ）可以对无法直接进行实验的系统进行仿真试验研究，从而节省大量的资源和费用。
1.2建模与仿真的基本概念1.2.1建模与仿真的定义建模与仿真是构成现实世界实际系统的模型和在计算机上进行仿真的有关复杂活动。
它主要包括实际系统、模型和计算机三个部分。
实际系统模型仿真计算机图1.1建模与仿真的基本组成与两个关系建模关系主要研究实际系统与模型之间的关系；仿真关系主要研究计算机的程序实现与模型之间的关系。
1.2.2 实际系统包括三要素：实体、属性和活动。
1.2.3模型与建模关系1、模型：是对相应的真实对象和真实关系中那些有用的和令人感兴趣的特性的抽象，是对系统某些本质方面的描述，它以各种可用的形式提供被研究系统的描述信息。
2、系统模型的结构性质：（1）相似形。
模型与真实系统间在属性上具有相似的特性和变化规律。
（2）简单性。
实用的前提下，模型越简单越好。
（3）多面性。
由许多实体组成的系统来说，由于其研究的目的不同，就决定了所要收集的与系统有关的信息也是不同的。
所以用来表示系统的模型并不是唯一的，对同一个系统可以产生相应于不同层次的多种模型。
3、模型的有效性（1）复制有效：在输入输出数据是相匹配的，就认为模型是复制有效。
系统建模与仿真学习概述
系统建模与仿真学习概述1 系统建模方法1.1机理模型法采用由一般到特殊的推理演绎方法，对已知结构，参数的物理系统运用相应的物理定律或定理，经过合理分析简化而建立起来的描述系统各物理量动、静态变化性能的数学模型。
使用该方法的前提是对系统的运行机理完全清楚。
建模步骤如下：1) 分析系统功能、原理，对系统作出与建模目标相关的描述；2) 找出系统的输入变量和输出变量；3) 按照系统（部件、元件）遵循的物化（或生态、经济）规律列写出各部分的微分方程或传递函数等；4) 消除中间变量，得到初步数学模型；5) 进行模型标准化；6) 进行验模（必要时需要修改模型）。
1.2实验建模法采用由特殊到一般的逻辑、归纳方法，根据一定数量的在系统运行过程中实测、观察的物理数据，运用统计规律、系统辨识等理论合理估计出反应实际系统各物理量相互制约关系的数学模型。
实验统计建模方法使用的前提是必须有足够正确的数据，所建的模型也只能保证在这个范围内有效。
足够的数据不仅仅指数据量多，而且数据的内容要丰富（频带要宽），能够充分激励要建模系统的特性（1）频率特性法通过实验方法测得某系统的开环频率响应，来建立该系统的开环传递函数模型（2） 系统辨识法a. 就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。
“数据、假设模型、准则”是系统辨识建模过程中的“三要素”b. 实验数据的平滑处理—插值与逼近所谓“插值”，就是求取两测量点之间“函数值”的计算方法，常用的有“线性插值”和“三次样条插值”。
c. 实验数据的统计处理—最小二乘法要求是某给定函数类H 中的一个函数，并要求 能使 与的差的平方和相对于同一函数类中的其他函数而言是最小的。
1.3综合建模法当对控制的内部结构和特性有部分了解，但又难以完全用机理模型的方法表述出来，这是需要结合一定的实验方法确定另外一部分不甚了解的结构特性，或是通过实际测定来求取模型参数。
这种方法是机理模型法和统计模型法的结合，故称为混合模型法。
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。
系统建模与仿真学习概述
系统建模与仿真学习概述1 系统建模方法1.1机理模型法采用由一般到特殊的推理演绎方法，对已知结构，参数的物理系统运用相应的物理定律或定理，经过合理分析简化而建立起来的描述系统各物理量动、静态变化性能的数学模型。
使用该方法的前提是对系统的运行机理完全清楚。
建模步骤如下：1) 分析系统功能、原理，对系统作出与建模目标相关的描述；2) 找出系统的输入变量和输出变量；3) 按照系统（部件、元件）遵循的物化（或生态、经济）规律列写出各部分的微分方程或传递函数等；4) 消除中间变量，得到初步数学模型；5) 进行模型标准化；6) 进行验模（必要时需要修改模型）。
1.2实验建模法采用由特殊到一般的逻辑、归纳方法，根据一定数量的在系统运行过程中实测、观察的物理数据，运用统计规律、系统辨识等理论合理估计出反应实际系统各物理量相互制约关系的数学模型。
实验统计建模方法使用的前提是必须有足够正确的数据，所建的模型也只能保证在这个范围内有效。
足够的数据不仅仅指数据量多，而且数据的内容要丰富（频带要宽），能够充分激励要建模系统的特性（1）频率特性法通过实验方法测得某系统的开环频率响应，来建立该系统的开环传递函数模型（2） 系统辨识法a. 就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。
“数据、假设模型、准则”是系统辨识建模过程中的“三要素”b. 实验数据的平滑处理—插值与逼近所谓“插值”，就是求取两测量点之间“函数值”的计算方法，常用的有“线性插值”和“三次样条插值”。
c. 实验数据的统计处理—最小二乘法要求是某给定函数类H 中的一个函数，并要求 能使 与的差的平方和相对于同一函数类中的其他函数而言是最小的。
1.3综合建模法当对控制的内部结构和特性有部分了解，但又难以完全用机理模型的方法表述出来，这是需要结合一定的实验方法确定另外一部分不甚了解的结构特性，或是通过实际测定来求取模型参数。
这种方法是机理模型法和统计模型法的结合，故称为混合模型法。
机电系统建模与仿真-1概述讲解
原计划发 仿真后实
射
发
爱国者 141
101
罗兰特 224
95
尾刺
185
114
节省导弹
40 129 71
节省费用（单位：千万美 元）
8．0 4．2 2．5
例4 世贸大厦倒塌的结构问题
例5 ADAMS/CAR中建立的整车模型
• 仿真的类型： 物理仿真——基于物理模型的仿真 数学仿真——基于数学模型的仿真 半物理仿真——一部分数学模型、一部分物理模型
系统开发的需要； 经济上的考虑； 安全上的考虑； 时间上的考虑； 仿真模型具有易操作、易理解的特点， 使用它便于多方案分析比较。
例1 电视机抗跌落分析
MATLAB的计算结果
为设计工程师提供结构改 进及包装设计的理论依据
• 例2、气囊弹射速度确定 （1997年，美国）原来220英里/小时，在加拿大一年统
复合结构级 系统一般由若干个分系统组成，对每个分系统都给出行为级描 述，被视为系统的一个“部件”。这些部件有其本身的输入、输出 变量，以及部件间的连接关系和接口。据此可建立系统在复合结构 级（分解结构级）上的数学模型。灰箱 这种复合结构级描述是复杂系统和大系统建模的基础。 5.1 数理方法 分析系统结构原理，定义系统变量→将物理定律应用于系统各 组成元件，并进行综合得到描述输入-输出关系的（微分）方程式 →模型验证（实验验证）。
4.2 仿真在机电系统设计中的作用
• 仿真的定义 仿真是指对现实系统某一层次抽象属性的模仿。其基本思
想是利用物理的或数学的模型来类比模仿现实过程，以寻求 对真实过程的认识。它所遵循的基本原则是相似性原理。
计算机仿真是基于所建立的系统仿真模型，利用计算机 对系统进行分析与研究的方法。