动态系统建模仿真-实验报告
车辆动态仿真技术及其应用试验报告
车辆动态仿真技术及其应用试验报告班级：车辆动态仿真技术及其应用专业：学号：姓名：2017年12月试验一：连杆机构的建模与仿真●试验目的通过对曲柄摇杆机构的运动和动力分析，掌握应用Adams软件创建机构虚拟样机模型，对模型的仿真分析及结果后处理。
●试验工具笔记本电脑，Adams2013软件●试验内容创建如图所示曲柄摇杆机构的虚拟样机模型并分析摇杆3的运动，其中曲柄1匀速转动，数据如下。
（l1=120mm,l2=250mm,l3=260mm,l4=300mm,ω1=1rad/s）●试验步骤1.启动adams软件2.创建模型名称及工作环境3.创建曲柄摇杆机构并建立约束4.施加运动，根据ω1=1rad/s的要求，给曲柄施加一个motion，在Rot.Speed 文本框里输入180/PI。
5.保存模型并进行仿真测试，设置End Time为6.283，设置Step为100，运行。
6.模型测试，在大地（350，0，0）位置建立一个Maker点，作为测量摇杆角位移的标记点。
在操作区按照Build,Measure,Angle顺序操作，并逐步拾取Maker点，单击OK按钮，系统将生成三个点测量摇杆角位移曲线，其中曲线的横坐标轴为时间轴，单位是秒，纵坐标轴为角位移轴，单位是°。
相同方法可获得角位移测量结果。
7.角速度和角加速度的测量右键单机摇杆，弹出的快捷菜单中选择Part：Rocker，Measure。
在弹出的对话框中单击Characteristic，在下拉列表中选择CM angular velocity，在Component中选择Z，单击OK。
结果如下图，相同方法测得曲柄角速度。
试验结论通过仿真模拟计算生成摇杆角位移曲线，曲柄角位移曲线如下图所示：摇杆角位移曲线曲柄角位移曲线后处理角位移图后处理摇杆角位移图摇杆角加速度曲线摇杆角速度曲线试验二：麦弗逊式前悬架建模与仿真●试验目的使用ADAMS/CAR的模板界面建立简化的麦弗逊式前悬架模板来熟悉模板的基本使用方法，然后再与标准悬架试验台总成在一起进行仿真。
仿真实验报告模板
AGV任务分配与充电配置选择模型1、作业流程描述在集装箱码头的AGV作业流程：首先系统根据当前作业情况进行判断，若此时无运输任务，AGV进入休息区等待；若存在运输任务，则判断当前处于工作状态的AGV数量是否足够；若不足，则将非工作AGV组中的AGV分配至工作组。
当AGV完成一次运输作业后会对自身电量进行判断，若此时电量高于30%，则继续进行运输作业；若此时电量低于30%，则前往充电桩充电。
确立仿真参数的输入，确立任务数，AGV数量，自动充电桩数量，充电桩充电速度，AGV最低充电阈值（30%），AGV电量充足阈值（80%）。
2、仿真目标设置本文的仿真目标是设计和实施一个集装箱自动化码头作业流程的仿真模型，并评估其中的AGV充电任务调度策略。
具体而言，仿真目标包括以下几个方面：首先，模拟进口箱作业流程：建立一个真实的模拟环境，包括岸桥提取进出口箱、AGV小车水平运输等环节，以准确模拟进口箱的作业流程。
其次，实现AGV充电任务调度：开发一个高效的AGV充电任务调度算法，考虑到AGV的电池寿命和电量状态，以最小化充电任务的时间和成本。
该算法将基于实时的作业需求和AGV的可用状态进行智能调度，以保证作业流程的平稳运行。
再次，评估作业效率和成本：通过仿真模型，分析和比较不同的AGV充电任务调度策略对作业效率和成本的影响。
使用实际数据和性能指标，如作业时间、能源消耗和人力成本等，对各种策略进行定量评估，并找到最佳的调度策略。
最后，提出优化建议，在自动化集装箱码头作业流程中，合理的充电桩布局可以显著提升AGV充电任务的效率和整体作业流程的顺畅性。
分析作业热点区域：通过对集装箱作业流程中的瓶颈区域和高频度作业区域进行分析，确定作业热点区域。
这些区域通常是集装箱堆场附近、码头入口/出口以及岸桥与AGV交接点等位置。
准确定位热点区域可以帮助本文合理布置充电桩，以满足高负荷作业需求。
考虑AGV行驶距离和电池寿命：根据AGV的行驶距离和电池寿命特性，合理分析AGV的电池续航能力。
仿真实验室实训报告
一、实训背景随着科技的不断发展，仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高学生的实践能力和创新能力，我校设立了仿真实验室，旨在为学生提供真实的实验环境和实践操作机会。
本次实训，我选择了“物流仿真模拟实习”作为实训项目，通过学习仿真软件Flexsim的操作和应用，掌握物流仿真建模的基本方法。
二、实训目的1. 掌握仿真软件Flexsim的操作和应用，熟悉通过软件进行物流仿真建模。
2. 记录Flexsim软件仿真模拟的过程，得出仿真的结果。
3. 总结Flexsim仿真软件学习过程中的感受和收获。
三、实训设备PC机，Windows XP，Flexsim教学版四、实训步骤1. 实验一（1）从库里拖出一个发生器放到正投影视图中，如图1所示：图1（2）把其余的实体拖到正投影视图视窗中，如图2所示：图2（3）连接端口连接过程是：按住“A”键，然后用鼠标左键点击发生器并拖曳到暂存区，再释放鼠标键。
拖曳时你将看到一条黄线，释放时变为黑线。
图3（4）根据对实体行为特性的要求改变不同实体的参数。
我们首先从发生器开始设置，最后到吸收器结束。
指定到达速率、设定临时实体类型和颜色、设定暂存区容量、为暂存区指定临时实体流选项、为处理器指定操作时间（5）重置，编译，运行得到如下图所示：（6）保存模型。
2. 实验二（1）装载模型1并编译（2）向模型中添加一个分配器和两个操作员五、实训结果与分析通过本次实训，我掌握了Flexsim软件的基本操作，并成功完成了物流仿真模拟实习。
以下是对实训结果的分析：1. 仿真模型能够较好地反映实际物流系统，为物流优化提供了有力支持。
2. 通过调整模型参数，可以分析不同物流方案对系统性能的影响，为决策提供依据。
3. 实训过程中，我学会了如何利用Flexsim软件进行物流仿真建模，为今后从事相关领域工作奠定了基础。
六、实训感受与收获1. 通过本次实训，我深刻体会到仿真技术在物流领域的应用价值，为今后的学习和工作提供了新的思路。
Matlab simulink 上机实验报告 简单版
201006113 11002 Matlab上机实验报告
◆实验一: Smulink动态仿真集成环境
➢ 1.目的要求
➢熟悉simulink环境, 掌握simulink的仿真方法。
➢ 2.掌握要点
➢熟悉simulink环境, 掌握simulink的仿真方法。
➢ 3.实验内容
➢熟悉simulink环境；
➢熟悉基本的模块库以及功能模块
➢搭建简单的电路进行仿真；
➢对分析参数对结果的影响；
1.建立如图所示的仿真系统.
完成过程:
********* ***** 结果如下:
◆ 2.建立如图所示的仿真系统.
◆将红色区域部分创建并封装装成子系统
完成过程:
没有设置子系统时:
没有设置子系统时的结果如下:
以下开始设置子系统并封装: 修改变量后:
最终如下图所示:
开始封装设置过程: 设置子系统各个参数
设置完成后如下图所示:
双击设置好的封装并分别输入与变量对应的参数如下:
运行结果如下:。
动态系统建模仿真
动态系统建模与仿真实验报告学生姓名：杨康学号：ZY1203226实验一 直流电动机建模及仿真实验一、实验目的（1）了解直流电动机的工作原理； （2）了解直流电动机的技术指标； （3）掌握直流电动机的建模及分析方法；（4）学习计算直流电动机频率特性及时域响应的方法。
二、实验设备（1）系统实验平台：建模仿真实验平台。
（2）PC 机：P4 2.4G ，内存512M ，硬盘120G 。
（3）IBM 服务器。
（4）网络交换机、集线器。
（5）工具软件：操作系统：Windows2000以上；软件工具：MATLAB 。
三、实验原理及实验要求实验原理：直流电机电枢回路的电路方程是：dt diLiRa E u a +=- (3.1)其中，a u 是加到电机两端的电压，E 是电机反电势，i 是电枢电流, Ra 是电枢回路总电阻， L 是电枢回路总电感, l LaT Ra=称为电枢回路电磁时间常数。
并且反电动势E 与电机角速度m ω成正比：me m e k k E θω == (3.2)其中e k 称为反电势系数，m θ为电机轴的转角。
对于电机而言,其转动轴上的力矩方程为：mm m m l m J J M i k θω ==- (3.3)其中m k 是电机的力矩系数, l M 是负载力矩, J 是电机电枢的转动惯量。
进行拉式变换得到：⎪⎩⎪⎨⎧=-=+=-s s J M s I k s k s E s s I T s I Ra s E s Ua m m l m m e l )()()()())()(()()(θθ(3.4)由此方程组可以得到相应的电动机数学模型的结构框图：图3.1直流电动机数学模型结构框图实验要求：（1）根据电机的工作原理（电压平衡方程、力矩平衡方程）建立从电枢电压a u 到转速m θ⋅的传递函数模型，并根据表1所给电机参数求其频率特性。
表1共给出了两个电机的参数，其中A 为大功率电机，B 为小电机。
动态模拟实验室实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，模拟实验在各个学科领域中的应用越来越广泛。
为了更好地了解动态模拟实验室的运作原理，提高自己的实践能力，我于近期参加了为期两周的动态模拟实验室实习。
本次实习旨在通过实际操作，加深对动态模拟实验的理解，掌握实验方法，提高解决实际问题的能力。
二、实习目的1. 了解动态模拟实验室的基本构成和运作原理；2. 掌握动态模拟实验的基本操作技能；3. 通过实验，提高解决实际问题的能力；4. 培养团队合作精神和创新意识。
三、实习内容1. 实验室环境及设备认知实习期间，我们首先参观了动态模拟实验室，了解了实验室的布局、设备种类及功能。
实验室主要包括模拟系统、数据采集系统、控制单元、显示单元等部分。
通过参观，我们对实验室的整体结构有了初步的认识。
2. 动态模拟实验操作（1）实验一：模拟交通信号灯控制系统本次实验旨在了解交通信号灯控制系统的原理，并掌握实验操作方法。
实验过程中，我们首先学习了交通信号灯控制系统的基本组成和原理，然后根据实验指导书，进行系统搭建、编程和调试。
通过实验，我们掌握了交通信号灯控制系统的设计方法，并能够根据实际需求进行调整。
（2）实验二：模拟水资源调度系统水资源调度系统实验旨在了解水资源调度的基本原理，并掌握实验操作方法。
实验过程中，我们学习了水资源调度系统的基本组成和原理，然后根据实验指导书，进行系统搭建、编程和调试。
通过实验，我们掌握了水资源调度系统的设计方法，并能够根据实际需求进行调整。
3. 数据采集与分析实习期间，我们学习了如何使用数据采集系统采集实验数据，并对采集到的数据进行处理和分析。
通过实验，我们掌握了数据采集与分析的基本方法，为后续的实验研究奠定了基础。
四、实习成果1. 理论知识方面：通过对动态模拟实验室的参观和学习，我对动态模拟实验的基本原理和操作方法有了更深入的了解。
2. 实践能力方面：通过实际操作，我掌握了动态模拟实验的基本技能，为今后从事相关领域的研究和工作打下了基础。
建模仿真_球杆实验_实验报告
《建模仿真与相似原理》課程实验报告第一章简化模型的建立和稳定性分析一、实验目的1.了解机理法建模的基本步骤；2.会用机理法建立球杆系统的简化数学模型；3.掌握控制系统稳定性分析的基本方法；二、实验要求1.采用机理法建立球杆系统的数学模型；2.分析的稳定性，并在 matlab 中仿真验证；三、实验设备1.球杆系统；2.计算机 matlab 平台；四、实验分析及思考题Simulink模型：Matlab仿真结果：思考题：1.根据建模的过程，总结机理法建模的基本步骤：1)根据系统运动的物理规律建立方程；2)化简为微分方程；3)根据小偏差线性化的理论化简为线性系统的传递函数；2.实验结果分析、讨论和建议。
答：影响系统稳定的因素是闭环系统的极点位置，闭环极点为[i，-i]，在虚轴上，所以其阻尼为0，则系统震荡。
测量系统稳定性的方法之一是加入大小合适的阶跃信号，根据其输出的阶跃响应分析系统的稳定性和其他性能。
第二章仿真及实物模拟仿真实验2.1 PID仿真及实物模拟仿真实验一、实验目的1.会用 PID 法设计球杆系统控制器；2.设计并验证校正环节；二、实验要求1.根据给定的性能指标，采用凑试法设计 PID 校正环节，校正球杆系统，并验证之。
2.设球杆系统的开环传递函数为：设计 PID 校正环节，使系统的性能指标达到： St ≤10s，δ≤30%。
三、实验设备1.球杆系统；2.计算机 matlab 平台；四、实验过程1.未校正系统仿真Simulink模型及仿真结果如第一章所示；2.PID校正法仿真Simulink模型：Matlab仿真结果：参数设定：Kp=10 Ki=0 Kd=103.PID实时控制Simulink模型：实时控制结果：Step参数设定：Step time=1 Final value=0.25PID参数设定：P=3 I=1 D=1.54.实验记录五、实验分析1.怎样确定PID 控制器的参数？答：由于ID 控制器各校正环节的作用如下：比例环节：成比例地反映控制系统的偏差信号e（t）,偏差一旦产生，控制器立即产生作用，以减少偏差；积分环节：主要用于消除稳态误差，提高系统的型别。
动态系统建模实验报告
动态系统建模实验报告
一、实验目的
本次实验旨在通过动态系统建模，探究系统内部的运行规律及其变化关系，从而对系统进行深入分析和优化。
二、实验过程
1. 系统建模：根据实际系统的情况，确定系统的输入、输出、内部因素及其关系，建立相应的数学模型。
2. 数据采集：利用实验仪器对系统输入、输出数据进行采集，获取系统在不同时间点的状态值。
3. 模型求解：根据建立的数学模型，利用适当的计算方法对系统进行求解，得到系统运行的动态过程和规律。
4. 结果分析：对求解结果进行分析，比较模型预测值与实际数据的差异，进一步优化建模过程。
三、实验结果
通过对系统建模与求解的过程，我们得到了系统的动态过程图和规律性变化曲线，进一步揭示了系统内部的运行机制：
1. 系统动态响应：系统在受到外部激励后，出现一定的时间延迟和振荡现象，逐渐趋于稳定状态。
2. 系统稳定性：分析系统的稳定性，得到系统在不同条件下的临界点和稳定区域。
3. 系统优化：根据模型分析结果，对系统进行优化调整，提高系统的运行效率和稳定性。
四、实验总结
通过本次动态系统建模实验，我们深入了解了系统内部的运行规律和变化关系，掌握了系统建模与分析的方法和技巧。
通过实验过程的探究和实践，我们不仅提高了对系统运行的认识，也为今后的工程实践和科研工作积累了宝贵的经验。
希望通过不断的学习和实践，能够进一步完善自己的动态系统建模能力，为未来的科学研究和工程应用做出更大的贡献。
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1实验目的
（1）了解位置伺服系统的组成及工作原理； （2）了解不同控制策略对系统性能的影响。
2实验设备
（1）硬件：PC 机。
（2）工具软件：操作系统：Windows 7；软件工具：MATLAB R2014a 及simulink 。
3工作原理及实验要求
3.1实验原理
图3.1是一个以直流电机为驱动元件的位置伺服系统的方块图，Gc （s ）为控制器，u f 为与作用于转动轴上的摩擦力矩相对应的电压值。
对于位置伺服控制系统，控制器的输出并不是直接驱动电机，而是经过D/A 转换及功率放大后驱动电机带动负载运动。
控制的目标，是使由位置传感器及测量装置给出位置反馈信号跟踪指令信号。
实际的控制对象中包含D/A 、功率放大器、电机、负载、位置传感器及测量装置等环节，在本实验项目中，将各环节的模型适当简化，得到广义被控对象为如下形式：
Bs
Js G P +=
2
1
(1.1)
其中J 为等效转动惯量，B 为等效阻尼系数。
图3.1位置伺服系统方块图
3.2实验要求
（1）采用PID 控制器对系统进行仿真，求出负载转角的响应曲线。
要求考虑摩
擦力矩、控制器输出饱和等非线性因素的影响。
（2）采用模糊控制算法对系统进行仿真，求出求出负载转角的响应曲线，并与
PID 控制的响应曲线进行比较。
仿真时要求考虑摩擦力矩、控制器输出饱
和等非线性因素的影响。
4实验内容及步骤
4.1PD 控制位置伺服系统仿真 （1）定义参数：
系统仿真图为图4.1，信号发生器选择幅值为5频率1的正弦信号，在本次实验中Bs
Js G P +=
2
1
，参数J 取0.05，参数B 取0.5。
摩擦力矩•
-=θJ u u f ,u 为控制输出，J 为等效转动惯量，•
θ转速。
非线性饱和器上下限非别为10~-10。
图4.1 PD 控制位置伺服系统
（2）PD 参数整定
本次仿真采用试凑法确定PID 控制器参数，试凑法就是根据控制器各
参数对系统性能的影响程度,边观察系统的运行,边修改参数,直到满意为止。
一般情况下,增大比例系数KP 会加快系统的响应速度,有利于减少静差。
但过大的比例系数会使系统有较大的超调,并产生振荡使稳定性变差。
减小积分系数KI 将减少积分作用,有利于减少超调使系统稳定,但系统消除静差的速度慢。
增加微分系数KD 有利于加快系统的响应,是超调减少,稳定性增加,但对干扰的抑制能力会减弱。
在试凑时,一般可根据以上参数
对控制过程的影响趋势,对参数实行先比例、后积分、再微分的步骤进行整定。
本次实验中比例系数Kp 取35,Kv 取9. (3)仿真结果
Simulink 仿真结果如图4.2，将仿真图导入matlab 工作空间，在命令窗口
作出仿真结果图，如图4.3。
通过仿真图可以看出PD 控制器控制效果比较明显，实际转速能较好的的跟踪输入曲线，但是跟踪时间有滞后。
图4.3 PD 控制转速响应曲线
图4.4 PD 控制转速响应曲线跟踪
4.2模糊控制位置伺服系统仿真
-5-4-3-2-1012345仿真时间（s ）
PD 控制转速跟踪曲线
（1）模糊控制器设计
根据系统需要确定模糊控制器输入变量为偏差E和偏差变量EC，输出变量为U。
E和U的论域为[-10，10]，EC的论域为[-1，1],隶属度函数均为高斯函数，设计分别如图4.5，4.6,4.7。
图4.5 输入变量E
图4.6 输入变量EC
图4.7 输出变量U
通过模糊规则编辑器设计模糊规则，如图4.8.利用面积质心法去模糊化编辑好模糊控制器（FUZZY.fis）导入MATLAB工作空间。
图4.8模糊规则编辑器
（2）模糊控制位置伺服系统
该节对象参数与上节参数一致，利用simulink画出仿真图，如图4.9，通过试凑法得出量化因子为60，0.1,2。
图4.9模糊控制位置伺服系统
（3）仿真结果
Simulink仿真结果如图4.10，matlab仿真结果如图4.11，从图4.11中可看出模糊控制转速曲线几乎与输入曲线一致，拟合效果非常好。
图4.10simulin 仿真结果图
图4.11模糊控制转速跟踪曲线
5.实验结果分析
本实验主要实现对位置控制问题，首先使用常规的PD 控制，PD
控制算法
2
4
6
8101214
16
18
20-5-4-3-2-1012345仿真时间（s ）
模糊控制转速跟踪曲线
简单，可靠性高，容易实现，有效的解决由于负载等外部干扰带来的扰动误差。
由于PD控制的精度有时不能满足实际要求，因此采用更加先进的控制算法，本次实验采用模糊控制算法，模糊算法不但简单，而且易用于实际工程。
从实验仿真结果可以看出，误差跟随精度相比PD控制大大减小。