仿真结果分析与模型校验
物流仿真结果分析与模型校验
4 仿真结果分析与模型校验离散事件系统中事件的发生往往带有随机性。
因此, 其结果也是随机的。
由于这种随机性, 系统变量的数值将会随仿真过程波动。
一次仿真的结果, 只能是系统性能的一次抽样分析。
不能完全代表系统“真正”的性能。
这就要求通过多次观察随机变量, 用统计方法对输出结果进行分析，对模型进行校验和改进、完善 [1]。
4.1仿真系统性能测度仿真系统性能测度目的是用适当的统计技术对仿真中产生的数据进行分析，实现对未知参数的估计。
由于仿真输出结果是分布未知的随机变量，每次仿真运行的结果仅是对该随机变量总体的一次抽样，可能与模型对应的真值有较大的误差，因此不能把一次仿真运行所得的结果当成问题的解。
为使仿真结果有意义，必须用适当的统计技术来设计仿真实验和分析仿真结果，这样才能得到一般性的结论。
对系统性能测度的估计一般有点估计和区间估计 [1]。
4.1.1 点估计点估计要解决的是寻找待估参数的估计量(不含未知参数的样本函数)，使其在某种意义上可以作为未知参数的估计。
常用的点估计是样本均值和样本方差。
设仿真输出的样本为12n x x x ，，，它们可能是n 次仿真运行中某一输出随机变量X 的观察值，则样本均值和样本方差为：11i n X X i n ==∑ 2211()1nni n i S X X n ==--∑ 点估计要注意其无偏性与有效性。
当为[]u E x =有限时，样本均值x n 是总体均值u 的无偏估计（假定12n x x x ，，均与X 有相同的分布），即[]E X u =当[]u E x =，2var[]X σ=为有限时，样本方差2n s 是总体方差2σ的无偏估计（假定12n x x x ，，相互独立，均与X 有相同的分布），即22()n E s σ=。
4.1.2 区间估计区间估计可以说明这个结果的误差多大范围内是合理的。
独立同分布的随机变量 12n x x x ，，给出的总体均值的100(1-α)%的置信区间。
机械设计中的仿真与模型验证方法
机械设计中的仿真与模型验证方法机械工程作为一门应用科学，旨在研究和应用物理学、材料科学和工程学原理，设计、制造和维护机械设备。
在机械设计中，仿真与模型验证方法是至关重要的工具，它们可以帮助工程师们预测和评估设计方案的性能，减少试错成本，提高产品质量和生产效率。
仿真是指通过计算机模拟和数值计算方法，对机械系统的运动、力学行为和性能进行预测和分析。
在机械设计中，常用的仿真方法包括有限元分析、计算流体力学、多体动力学等。
有限元分析是一种广泛应用的仿真方法，它将复杂的机械系统分割成有限数量的小元素，通过求解数学方程来模拟系统的行为。
通过有限元分析，工程师可以预测和评估机械系统的应力、变形、振动等性能，从而优化设计和改进产品。
模型验证是指通过实验和测试，验证仿真模型的准确性和可靠性。
在机械设计中，模型验证是非常重要的一步，它可以帮助工程师们验证仿真结果的正确性，并对设计方案进行修正和优化。
常用的模型验证方法包括试验台架测试、原型测试、材料测试等。
试验台架测试是一种常见的模型验证方法，它通过搭建实验平台，对机械系统进行物理测试，比较实验结果和仿真结果的差异，从而验证仿真模型的准确性。
在机械设计中，仿真与模型验证方法的应用可以带来许多好处。
首先，它们可以帮助工程师们更好地理解和分析机械系统的行为和性能，从而提前发现和解决潜在的问题。
其次，它们可以减少试错成本，降低产品开发周期。
通过仿真和模型验证，工程师们可以在实际制造之前，对设计方案进行多次优化和改进，从而降低产品故障率，提高产品质量。
此外，仿真与模型验证方法还可以为机械工程师们提供一种快速、高效的设计和分析工具，帮助他们在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
然而，虽然仿真与模型验证方法在机械设计中具有重要的作用，但它们也存在一些局限性。
首先，仿真模型的准确性和可靠性取决于输入参数的准确性和模型假设的合理性。
如果输入参数不准确或者模型假设不合理，那么仿真结果可能会与实际情况产生偏差。
abaqus模拟仿真验收方法和标准
abaqus模拟仿真验收方法和标准随着科技的不断发展，仿真验证技术在工程领域中扮演着越来越重要的角色。
而在工程仿真分析领域，abaqus作为目前广泛应用的有限元分析软件，在工程设计、材料性能分析、结构完整性评定等方面得到了广泛的应用。
然而，abaqus模拟仿真的结果对于工程设计的影响极大，因此对abaqus模拟的验收方法和标准建立具有重要意义。
1. 仿真验证的基本原则仿真验证是通过仿真模型与实际物理系统的对比来检验模型对实际系统的逼真程度。
在abaqus模拟仿真验收中，首先要确定仿真验证的基本原则。
这些原则包括：1.1 逼真性原则：仿真模型应尽可能接近实际物理系统，以保证仿真结果的可信度。
1.2 可复现性原则：仿真结果应具有可重复性，对相同条件下的仿真分析结果应该是一致的。
1.3 可验证性原则：仿真结果应能够与实验结果或者文献数据等进行验证，以确保仿真的准确性和可信度。
1.4 确定性原则：仿真结果应该能够清晰地揭示出仿真模型的输入与输出之间的确定关系。
1.5 合理性原则：仿真模型的建立和结果的解释应基于合理的理论和假设。
2. 验收方法在abaqus模拟仿真中，验收方法是对仿真结果进行评价和判断的途径，它应具有科学性、全面性和实用性。
常用的abaqus模拟仿真验收方法包括：2.1 结果对比法：将仿真结果与实验结果或者文献数据进行对比，评估仿真模型的准确性。
2.2 灵敏度分析法：通过对模型中参数的变化进行仿真分析，评估参数变化对结果的影响程度，验证模型的可信度。
2.3 模型验收标准法：根据实际工程需求和业界标准，制定针对性的模型验收标准，对仿真结果进行评价和判断。
2.4 非线性效应分析法：针对非线性问题，采用适当的非线性效应分析方法，如屈曲、屈服等进行验收。
3. 验收标准abaqus模拟仿真验收标准是对仿真结果进行定性和定量评价的依据，其制定应遵循科学性、可行性和工程实用性的原则。
abaqus模拟仿真验收标准需要考虑以下几个方面：3.1 几何精度：仿真模型与实际物理系统的几何形状差异应符合工程设计要求。
基于模型的仿真测试流程
基于模型的仿真测试流程
基于模型的仿真测试是一种利用软件模型对系统行为进行预测和验证的方法，其流程大致如下：
1. 模型构建：根据系统设计或需求规格书创建数学模型或逻辑模型，描述系统各部分的功能和交互。
2. 模型校验与确认：对构建的模型进行理论验证和实验验证，确保模型准确反映真实系统特性。
3. 仿真环境配置：设定仿真参数，包括初始条件、边界条件、输入信号等，搭建虚拟仿真环境。
4. 执行仿真：运行模型，观察和记录系统在各种工况下的输出响应和内部状态变化。
5. 结果分析：对比仿真结果与预期性能指标，分析系统性能、鲁棒性、可靠性等特性，找出潜在问题或优化空间。
6. 模型优化与迭代：基于仿真结果反馈优化模型，循环执行以上步骤直至达到设计目标。
通过此流程，基于模型的仿真测试能有效降低实物原型测试的成本和风险，提升系统设计质量和效率。
第7章 仿真模型的校核、验证与确认
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的过程 3.数据的校核与验证 数据校核的主要目的是保证对仿真应用而 言，所选择的数据确实是最合适的，数据 验证则主要是为了保证数据确实能够比较 精确地反映真实系统某些方面的特性。 主要内容应包括:①元数据的精度校核;②各 阶段数据转化方式的校核;③概念模型、编 码模型和集成模型的输入数据校核及输出 数据验证;④输出数据的有效性校核等。
引 言
仿真系统是否具有设计系统的特点,能否反应实际系统 的真实的特征,必须经过一定的置信度确认。VV&A技 术是保证仿真置信度的保证。
校核 Verification 验证 Validation 确认 Accreditation 简记为VV&A。
7. 1 VV&A概述
为了保证应用上的有效性(Validity)和可信度（ Credibility)，通仿真模型必须满足下列三个条件: ①仿真模型与系统原型之间具有一定程度上的相 似关系，以保证两者之间的可类比性。这是仿真 模型能够得以存在的基础。 ②仿真模型在一定程度上应该能够代替系统原型 ，即具有代表性。这是能够利用仿真模型来进行 实验研究，也是仿真过程能够得以进行的前提条 件。 ③通过对仿真模型的研究，能够得到关于系统原 型的一些准确信息，即仿真模型具有外推性。这 是仿真技术要实现的目标。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 4. 动态方法 动态方法是一类在实际中相对较为有效的 方法，主要应用于校核和验证建模与仿真 的动态方面。 常用的动态方法:自顶向下、自底向上、黑 盒法、白盒法、执行追踪、执行接受测试 、回归测试、统计技术和图形比较等。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
弹性力学仿真与系列模型统计结果检验
弹性力学仿真与系列模型统计结果检验弹性力学是研究物体在外力作用下发生形变和恢复的科学。
通过仿真模拟和模型统计分析，我们可以得出对应的结果并进行检验。
本文将围绕弹性力学的仿真和模型统计结果的检验展开阐述。
一、弹性力学仿真弹性力学仿真是通过计算机模拟来模拟物体在外力作用下的变形和恢复过程。
仿真方法可以帮助我们更好地理解物体的力学行为，减少实验成本，节约时间。
1. 弹性体模型在弹性力学仿真中，我们通常使用弹性体模型来描述物体的力学性质。
弹性体模型是通过数学公式和参数来表示物体的变形和恢复过程。
常见的弹性体模型有胡克定律模型、线性弹性模型、非线性弹性模型等。
每个模型都有其特定的适用范围和参数，根据具体情况选择合适的弹性体模型进行仿真。
2. 仿真工具在进行弹性力学仿真时，我们需要借助专门的仿真工具。
目前市面上有许多强大的仿真软件可供选择，如ABAQUS、ANSYS、COMSOL等。
这些软件提供了丰富的功能和工具，能够帮助我们建模、求解和分析复杂的弹性力学问题。
二、系列模型统计结果检验在进行弹性力学仿真后，我们会得到一系列的模型统计结果。
为了确保结果的准确性和可靠性，需要进行结果的检验。
1. 数据分析首先，我们需要对仿真结果进行数据分析。
这包括数据的整理、统计以及可视化显示。
通过数据分析，我们可以直观地了解仿真结果的分布、趋势和关联性。
2. 假设检验为了验证仿真结果的可靠性，我们需要进行假设检验。
假设检验是一种数理统计方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。
我们可以根据具体问题设立合适的假设，并使用统计学方法进行检验。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
根据具体情况选择合适的方法来检验模型统计结果的可靠性。
3. 置信区间估计除了假设检验，我们还可以使用置信区间估计来评估仿真结果的置信程度。
置信区间估计是一种统计方法，可以用来估计总体参数的区间范围。
通过计算置信区间，我们可以得到一个包含真实参数的区间范围。
生物仿真分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验名称生物仿真分析实验二、实验目的1. 了解生物仿真的基本概念和原理。
2. 掌握使用仿真软件进行生物系统建模和模拟的方法。
3. 分析仿真结果，验证生物系统的行为和机制。
三、实验原理生物仿真是指利用计算机技术对生物系统进行建模和模拟的过程。
通过构建数学模型，模拟生物体的生理、生化过程，分析其行为和机制。
本实验采用仿真软件对某一生物系统进行建模和模拟，通过调整模型参数，观察系统行为的变化。
四、实验设备1. 仿真软件：如MATLAB、Simulink等。
2. 生物数据：实验所需的相关生物数据。
3. 计算机：运行仿真软件的计算机。
五、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的生物数据，包括生理参数、生化参数等。
2. 模型构建：利用仿真软件，根据实验数据构建生物系统的数学模型。
3. 模型验证：通过调整模型参数，验证模型在特定条件下的准确性和可靠性。
4. 模拟实验：在验证模型的基础上，进行模拟实验，观察系统行为的变化。
5. 结果分析：分析仿真结果，验证生物系统的行为和机制。
六、实验结果1. 模型构建：根据实验数据，成功构建了某一生物系统的数学模型。
2. 模型验证：通过调整模型参数，验证了模型在特定条件下的准确性和可靠性。
3. 模拟实验：在模型验证的基础上，进行了模拟实验，观察到了系统行为的变化。
4. 结果分析：通过分析仿真结果，验证了生物系统的行为和机制。
七、讨论和分析1. 模型构建：在构建生物系统模型时，充分考虑了实验数据的准确性和可靠性。
通过调整模型参数，验证了模型的准确性和可靠性。
2. 模拟实验：通过模拟实验，观察到了系统行为的变化，进一步验证了生物系统的行为和机制。
3. 结果分析：仿真结果与实验数据基本一致，验证了生物系统的行为和机制。
八、注意事项1. 数据收集：在收集实验数据时，应注意数据的准确性和可靠性。
2. 模型构建：在构建生物系统模型时，应充分考虑生物系统的复杂性和动态性。
3. 模拟实验：在模拟实验过程中，应注意调整模型参数，以观察系统行为的变化。
第8章_仿真模型的检验和验证
观测到的平均延迟μ0=4.3分钟
进行原假设统计检验：
H0 : Y 4.3分钟 H1 : Y 4.3分钟
统计术语
建模术语 相关风险
拒绝
类型Ⅰ：当H0为真时拒绝H0 有效模型
α
不拒绝
类型Ⅱ：当H1为真时不拒绝H0 无效模型
β
选择置信水平α=0.05和样本量n=6
计算
t0
Y S
0
/n
2.51 4.3 0.82 / 6
灵敏度分析也可以用来检查模型的表 面效度。
在进行灵敏度分析时，要注意选择最 关键的输入变量进行检验。
§8.3.2模型假设的验证 模型的假设一般分为两类：结构假设
和数据假设。 结构假设包括系统如何运行的问题，
通常涉及实际系统的简化和抽象。 数据假设应该以可靠数据的采集和对
数据正确的统计分析为基础。
§8.3.3输入—输出变换的验证 模型在验证阶段可视为一个输入—输
另一个对模型检验有帮助的重要方 法是文档说明。
更为复杂的有助于模型检验的方法 是跟踪。
§8.3 模型的校验和验证
校验和验证尽管在概念上有区别， 但建模者通常同时进行两方面的工作。
验证是模型及其特性与现实系统及 其特性进行比较的全过程。
校验是一个迭代过程，即把模型和 现实系统进行比较、调整，再比较、再 调整……
1.66
选择置信水平α=0.05和样本量n=6 计算
t0
Y S
0
/n
4.78 4.3 1.66 / 6
0.710
查表得tα/2,n-1=2.571，因此不能拒绝H0。 不拒绝H0必须被认为是弱结论。
§8.3.4利用历史输入数据 使用历史数据进行模型验证时，这些
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的点估计定义为：
1 T
ˆ 称为Y(t)在〔0，T〕上的时间平均值。 式中 T是仿真的运行长度，
Y t dt
0
T
是 的无偏估计。 称为连续仿真系统性能的平均测度。
E
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4.2 区间估计和置信区间 区间估计 首先，确定在无偏估计下，估计点估计 （或 ）的方差。 令 2 var 表示点估计的 真实方差 令 表示基于数据 Y1,Y2 ,
2
, Yn 的方差 2
的估计值。
假设
2 E B 2
B称为在方差估计中的偏差系数。
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4.2 区间估计和置信区间 区间估计 如果 是近似无偏的（B≈1.0），那么取统计量，根据数理统计的定理 ，可知，统计量
1 2
, Yn
的 的点估计定义为
1 n
n i 1
Yi
ˆ 是基于样本量n的样本均值。如果 ˆ 的数学期望是θ，即 式中
E
则 是 的无偏估计。 称为离散仿真系统性能的平均测度。
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4.2 区间估计和置信区间 点估计 基于数据Y t ,0 t T 的
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4.1 仿真结果的瞬态与稳态特征 根据仿真模型进行实验的基本方法和统计分析方法的不同，仿真运行 可分为终态仿真（又称暂态仿真）和稳态仿真两大类。
终态仿真是指仿真实验在某个持续时间段 T , T 上运行，这里 Ts 表示 仿真开始的时刻，TE 表示仿真结束的时刻。在终态仿真中，系统的初始状 态必须明确指定，同时必须指定 Ts 或给出停止事件E 的定义。终态仿真的 结果对初始状态有明显的依赖性。
t 2, f
2
2, f
值
2
根据
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t
2
4.3 终止型仿真结果分析 终态（terminating）仿真是指，在模型中明确地规定了仿真开始和结 束条件的仿真。这些条件是目标系统实际运行模式的反映，即仿真模型可 在某个定义好的规则或是条件下终止。 在进行终态仿真时，如果需要通过仿真来估计参数的值，此时一般采 用独立重复法，通过仿真模型做独立重复实验。
仿真的数据也有两种： 离散性仿真：仿真输出数据具有离散形式 Y1,Y2 , ,Yn ，用来估计 。 连续性仿真：仿真输出数据具有连续形式 Y t ,0 t T ，用来估计 。
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4.2 区间估计和置信区间 点估计 基于数据 Y ,Y ,
2
t
2
当B=1， 为点估计方差 的一个无偏估计。
2
t分布
为了使 达到近似的 100 1 % 置信区间，必须满足
P t t 2, f 1
f=n-1为 t检验的自由度数。n为样本数。
通过 t分布的标准统计表，可以查得自由度为f，满足置信区间的 t
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4.3 终止型仿真结果分析 序贯程序法
2 S n 实践表明，随着n的加大，认为
保持不变的条件过于苛刻，从而按上式 计算得到的 n 、 n 偏大，因而往往用序贯程序法，步骤如下：
重复运行法所得到的置信区间长度不但与 X i 的方差有关，而且与仿真 运行次数有关，在这种方法中， X i 的方差主要决定于仿真模型，而仿真运行 次数则是由用户规定的，为了减少置信区间的长度，显然需要加大n，区间 长度与 成反比。根据这一点，我们可以得到规定精度的置信区间，这就 是基于重复运行法的序贯程序法。
s E
稳态仿真是通过系统仿真实验，希望得到一些系统性能测度指标在系 统达到稳态时的估计值，因而它常常需要很长一段时间的运行，结束条件 一般是充分长的仿真实验时间（针对仿真时钟而言），或充分多的观测样 本，或某些系统稳态判据为真等。稳态仿真实验结果一般应与初始状态无 关。
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4.2 区间估计和置信区间 由于仿真输出结果是分布未知的随机变量，每次仿真运行的结果仅是 对该随机变量总体的一次抽样，可能与模型对应的真值有较大的误差，因 此不能把一次仿真运行所得到结果当成问题的解。为使仿真结果有意义， 必须用适当的统计技术来设计仿真实验和分析仿真结果，这样才能得到一 般性的结论。 可以运用参数的估计方法：既要得到这个值—点估计，又要得到这个 值的精度范围—区间估计。区间估计的范围（或长度）是点估计准确度的 一个测度。
物流系统仿真 ——从理论到实践
仿真结果分析与模型校验
刘亮
4.1 仿真结果的瞬态与稳态特征 4.2 区间估计和置信区间
– 4.2.1 点估计
4.4 非终止型仿真结果分析
– 4.4.1 批平均值法 – 4.4.2 稳态序贯法 – 4.4.3 再生法
– 4.2.2 区间估计
4.3 终止型仿真结果分析
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4.3 终止型仿真结果分析 重复运行法 重复运行法得到的估计值依赖于 X i 是正态随机变量这一假设。根据中 心极限定理，若产生 X i 的样本点数越多，即每次仿真运行的长度越长，则 越接近正态分布。因此，在终止型仿真中，每次仿真运行的长度不能太短 ，否则 X i 的分布可能由于不对称而造成歪斜，有 X i 建立的置信区间覆盖 真值的程度将会降低。
– 4.3.1 重复运行法 – 4.3.2 序贯程序法 – 4.3.3 稳态仿真中初始条件所引起的 偏差 – 4.3.4 稳态仿真重复运行方法
4.5 仿真模型的确认、校验和认定
– 4.5.1 模型的可信性 – 4.5.2 模型校验管理方法 – 4.5.3 模型验证方法 – 4.5.4 模型确认方法 – 4.5.5 灵敏度分析方法 – 4.5.6 模型校验文本化方法 – 4.5.7 VV&A方法