优化是仿真的本质
数字孪生本质及落地
数字孪生本质及落地毋庸置疑，数字孪生是当今智能制造领域最热的话题之一，Gartner自2016年连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。
近期埃森哲对全球6,200多位业务和信息技术高层管理者进行了调查，其中包括250名中国企业高管，有88%中国高管预计所在企业未来三年内将加大数字孪生领域的投资力度。
数字孪生已经成为众多企业数字化转型的重要抓手。
但在这个过程中，有些企业过于追求外在“形似”，甚至做成了3D动画的形式，笔者认为，这种做法只是关注了数字孪生的表象和形式，忽视了其内涵与本质，没有充分体现出数字孪生应有的价值。
一，映射是表象，内涵是仿真彭慧研究员曾发表了《数字孪生的前世今生》一文，作者认为是谁最早提出数字孪生概念存在争议，有些人认为是密歇根大学Michael Grieves教授2002年提出，也有些人认为是NASA（美国宇航局）最先提出。
本文对此不做定论，但这两个流派对数字孪生的认知很有代表性。
‘’1，Grieves教授强调了映射2002年，Michael Grieves教授首次提出了PLM以及现实空间、虚拟空间等概念，该概念模型具备了数字孪生的基本要素，Michael Grieves在后来的著作中称之为信息镜像模型（Mirrored Spaces Model），并在2011年的书中引入了术语“数字孪生”。
Michael Grieves 教授是站在IT视角，认为数字孪生是通过虚拟空间与现实空间中的通讯与信息交换，在虚拟空间实现对物理空间的映射/镜像。
图1 Michael Grieves PLM概念模型2，NASA聚焦于仿真NASA于2010年提出了数字孪生概念，并定义为：“一个数字孪生，是一种集成化了的多种物理量、多种空间尺度的运载工具或系统的仿真，该仿真使用了当前最为有效的物理模型、传感器数据的更新、飞行的历史等等，来镜像出其对应的飞行当中孪生对象的生存状态。
”在当时NASA阿波罗计划中，数字孪生最初的目的就是在地面仿真太空中的状况进行训练使用，并在后面演进到以计算机等技术在虚拟空间实现对物理空间的仿真。
制造业生产流水线仿真与优化
内容摘要本文提出的基于Flexsim的生产线仿真与优化，是根据我国现行制造业生产流水的发展需求，通过仿真软件模拟得出具体的应用数据。
参考已有的各种生产线优化技术，通过分析模拟得出数据,对生产线进行优化。
本文重点针对仿真技术在生产线上的应用，从生产线问题研究、仿真技术研究和生产线的优化三大块内容入手；通过分析生产线、收集生产线数据和生产产品的步骤，为仿真建模做好准备。
仿真技术的研究，制定出仿真的方法和步骤，通过收集的数据，建模仿真得出仿真的结果；再针对仿真所得的结果，采用现有的优化方法对生产线进行优化；最后，通过对瓶装生产流水线实例的flexsim仿真和优化，对以上三大块内容进行分析与实践，得出有效的结论。
关键词：生产线、仿真、优化、flexsimABSTRACTThis paper put forward by Flexsim based on simulation and optimization of the production line, according to existing manufacturing production lines in China's development needs, through the simulation of the simulation software that specific application data. And refer to a variety of existing technologies to optimize production line, through the analysis of simulated data to optimize production lines. This chapter focusing on technology in the production line, from the production line of study, simulation technology research and production lines to optimize，start with these three big parts. Analysis production lines to prepare for simulation modeling, data collection and production of production line products step. According to existing simulation technology, work out the steps of the simulation, through the modeling and simulation data simulation results obtained. Based on the simulation results obtained ，using the existing optimization methods to optimize production lines. Finally，through the case about simulation and optimization of production bottle line, the above analysis of three large pieces of content and practice, to draw valid conclusions.KEYWORDS：Production Line，Simulation, Optimization, FlexsimII目录第一章引言 (1)第一节研究的背景与现状 (1)第二节选题的意义 (1)第二章生产线问题研究 (2)第一节生产线的概念 (2)第二节生产线的生产能力指标 (2)第三节生产线的生产能力的计算与确定 (3)一、单台设备及流水线生产能力的计算和确定 (3)二、设备组生产能力的计算 (3)三、工段(车间)生产能力的计算和确定 (3)第三章离散事件仿真研究 (4)第一节离散事件的概念及要素 (4)第二节离散事件的仿真步骤 (5)第三节 F LEXSIM仿真软件介绍 (7)一、flexsim简介 (7)二、flexsim的功能特点 (8)第四章生产线平衡优化研究 (9)第一节生产线平衡优化的相关概念 (9)第二节生产线平义衡优化的意义 (10)第三节生产线平衡优化的方法 (11)第五章基于FLEXSIM的瓶装生产流水线仿真与优化 (13)第一节基于FLEXSIM对生产线仿真优化的步骤 (13)第二节瓶装生产流水线仿真优化 (14)一、瓶装生产线仿真问题描述 (14)二、瓶装生产线资料的收集与分析 (14)三、瓶装生产线仿真模型的建立 (15)四、装生产线仿真模型的运行与数据分析 (16)五、瓶装生产线仿真模型的优化与再运行 (18)六、瓶装生产线优化后仿真结果分析 (20)第六章结论 (22)中国最大的论文知识平台参考文献 (23)致谢............................... 错误！未定义书签。
模拟、虚拟、仿真及模拟仿真与虚拟现实的区别
模拟、虚拟、仿真及模拟仿真与虚拟现实的区别作者：曹爽王峰赵峰臣来源：《电脑迷》2013年第07期摘要本文主要针对人们对模拟、虚拟、仿真概念界定不清等情况，详细介绍模拟、虚拟、仿真及模拟仿真与虚拟现实的概念及相互之间的区别。
关键词模拟虚拟仿真模拟仿真虚拟现实中图分类号：TP3 文献标识码：A1 模拟与仿真模拟经常采用虚拟具体假想情形的方法，也经常采用数学建模的抽象方法。
利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统。
这里所指的模型包括物理的和数学的，静态的和动态的，连续的和离散的各种模型。
所指的系统也很广泛，包括电气、机械、化工、水力、热力等系统，也包括社会、经济、生态、管理等系统。
当所研究的系统造价昂贵、实验的危险性大或需要很长的时间才能了解系统参数变化所引起的后果时，一般采用模拟的方式来完成。
仿真是一种特别有效的研究手段。
仿真的重要工具是计算机。
仿真与数值计算、求解方法的区别在于它首先是一种实验技术。
仿真的过程包括建立仿真模型和进行仿真实验两个主要步骤。
仿真技术的实质也就是进行建模、实验。
现代仿真技术的发展是与控制工程、系统工程及计算机技术的发展密切相关联的。
控制工程和系统工程的发展促进了仿真技术的广泛应用，而计算机出现及计算技术的迅猛发展，则为仿真提供了强有力的手段和工具。
因此，计算机仿真在仿真中占有越来越重要的地位。
一般认为，建立模型是仿真的第一步，也是十分重要的一步。
仿真基本上是一种通过实验来求解的技术。
通过仿真实验要了解系统中各变量之间的关系，要观察系统模型变量变化的全过程，此外，为了对仿真模型进行深入研究和结果优化，还必须进行多次运行，系统优化等工作，因此，良好的人机交互性是系统仿真的一个重要特性。
模拟侧重于软件，强调过程。
仿真则侧重于硬件，仿真的重要工具是计算机、模拟器。
无论模拟还是仿真都与实验相关，整个实验叫仿真，而实验过程应该叫模拟，所以模拟仿真不可分割，发展到今天统称为模拟仿真。
网络数据传递的优化与仿真
为了解决传输速度 的问题 ， 本文 提出一种基 于优化通信
法大 幅提 高了网络数据传递的速度 ， 得了很好的效果 。 取
路径 的网络数据传递算法 ， 该方法能够把路径 是否通常 的情
况 ， 为道路选择 的一个关 键系数因子反馈给后 期的计算机 作 制， 保证路径 一直保持 在最优 的选择 状态 ， 保证 路径 的优化
１从 传递起始路 由发送多个通信探测 包 ， 过探测包 的 ） 通
传递 了解 了全 网络 中多路 径 的所 有信 息及 全 网络 的各路径 初始情况 ；
在网络中 ， 以把 工作 任务分 配给 网络 资源之 前 ， 可 必须
对网格系统中各资源节点的信息素进行初 始化 。假设 ， 信息
素算法选用资源所包含 的处理器个数为 ｒ ｔ 。处理能力表示为 Ｐ ｍｐ ）通 信能力以及节点的可信 度 作 为资源 的初 始信 （ｉ 、 ｓ 息素， ： 如
这种权值 的计算并不 能反 映路径 在数据 传递 时的实 时状 态
变化情况 ， 当用户通信 的信 息量很 大时 ， 最优 路径 的使用 次
数变多 ， 造成信道路径 数据 负载 的大幅增 加 ， 但是这 种实 时 的变化不能体现在式 （ ） ， １ 中 路径 的负载 情况不能 迅速 的通 知数据发送方 ， 导致发送方还会继续给负载过 大的数据发送 数据 ， 加了路径的负 载值。 由式 （ ） 增 ３ 可知 ， 载增多 ， 降 负 会 低式 （ ） ３ 中分子 的单 位时 间内传输 的数据量 ， 使数 据传输速
（ ｈ ｕｕ ｂｉ Ｃ ｌ ｇ ｎｔｕｅｏ ｄ ， ｕｕ ｂｉ Ｎ ｉ ｅ ｇｕ０ １０ ， ｈ ａ Ｔ ｅＨ ｌ ｕｒ ｏ ｅｅＩｓｔｔ ｆ ｎ ｌ ｉ Ｍｅｉ Ｈ ｌｎ ｕｒ ｅ ｎｇ ２０ ８ Ｃ ｉ ） ａ ｍ ｎ
系统的模型、仿真与优化三者之间的关系
系统的模型、仿真与优化三者之间的关系宇宙间任何复杂的事物都是由系统构成的，简单的、复杂的；单一的、交织的等。
人类社会文明的进步必然要跟世间的万物发生关系，这也就表明人们会不可避免的跟万物间的系统发生干涉，包括对系统的认识、了解、改造等。
当然，想要改造系统，或者创造一个新生的系统，很多时候并不能理想的去直接与所要干涉的系统工程发生关系，因为有时候所涉及的系统往往过于复杂或者抽象。
因此，通过建立一个可以直观感知，甚至是触碰的系统模型，并在对模型的研究中得出一些对原始系统的结论似乎是一种更为行之有效的办法。
对系统改造的最终目的是为了实现系统的最优化，从而输出最优解。
由于系统的某些实际原因使得不能对系统直接进行研究，因此需要建立系统模型，并通过对模型系统的仿真，从而得出实际系统的最优解。
由此看来：建立合理的系统模型是一切系统活动的前提；对模型系统的仿真是系统研究的手段；而使系统最优化并得出系统的最优解则是这一系列系统活动的最终目的。
系统模型是指以某种确定的形式（如文字、符号、图表、实物、数学公式等），对系统某一方面本质属性的描述。
对系统模型而言：一方面，根据不同的研究目的，可对同一系统可建立不同的系统模型，另一方面，同一系统模型也可代表不同的系统。
系统模型的特征有以下三个：（1）它是现实系统的抽象或模仿；（2）它是由反映系统本质或特征的主要因素构成的；（3）它集中体现了这些主要因素之间的关系。
因此，要想更贴近实际的对一个系统进行研究就必须建立一个合理的系统模型。
系统仿真，就是根据系统分析的目的，在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型，据此进行试验或定量分析，以获得正确决策所需的各种信息。
其利用计算机来运行仿真模型，模拟系统的运行状态及其变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特性，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。
汽车零部件cae仿真本构方程
汽车零部件cae仿真本构方程
汽车零部件的CAE仿真是现代汽车工程设计中不可或缺的一部分。
它通过建立汽车零部件的本构方程，模拟和预测汽车零部件在各种工况下的力学性能和疲劳寿命，从而指导汽车设计和优化。
在进行CAE仿真之前，首先需要获取汽车零部件的几何尺寸和材料性能等信息。
然后，根据材料的力学性质和应力状态，建立汽车零部件的本构方程。
本构方程描述了材料的应力-应变关系，通过它可以计算出汽车零部件在不同工况下的应力和变形。
本构方程的建立需要考虑材料的非线性、各向异性和温度效应等因素。
对于弹性材料，本构方程通常采用线性弹性模型，即应力与应变之间的关系服从胡克定律。
对于塑性材料，本构方程则采用塑性本构模型，如屈服准则和硬化准则等。
此外，对于复杂的材料行为，如粘弹性和超弹性材料，还需要采用相应的本构模型。
通过建立汽车零部件的本构方程，可以进行各种CAE仿真分析。
例如，通过有限元分析，可以计算汽车零部件在不同载荷下的应力和变形，并对其结构进行优化。
通过疲劳分析，可以评估汽车零部件在长期使用中的寿命和可靠性，从而预测其故障和失效。
此外，还可以进行碰撞仿真、振动分析等，以评估汽车零部件在各种工况下的性能。
CAE仿真的本质是通过数值计算和模拟来预测汽车零部件的力学行
为，从而指导汽车设计和优化。
它减少了实际试验的成本和时间，提高了设计的效率和可靠性。
通过建立汽车零部件的本构方程，CAE仿真成为现代汽车工程设计的重要工具，为汽车行业的发展和进步做出了重要贡献。
数字化仿真与优化技术
1. 数字化仿真技术概述
软件名称
PAM-SAFE PAM-CRASH PAM-FORM MATLAB VisSim ProModel Z-MOLD 美国MathWorks Inc. 美国Visual Solutions Inc. 法国ESI Group
(B) 等式
g j (X ) 0
hj ( X ) 0
2. 产品的优化设计技术
(2) 按约束条件的功能可分为
(A) 边界约束: 对设计变量取值范围界限的限制 (区域约束) (B) 性能约束: 对设计变量的取值要满足某些性能要求
(3) 按约束条件的形式可分为
(A) 显式约束: 直接对若干设计变量加以限制 (区域约束) (B) 隐式约束: 间接对若干设计变量加以限制
x x1
满足
x2
... xn
T
gi ( X ) 0 hj ( X ) 0
2. 产品的优化设计技术
2.2.2 优化问题的分类
优化问题也称为规划问题，根据数学形式可分为
1)线性规划 目标函数和约束方程均为设计变量的线 性函数。
2)非线性规划 若目标函数和约束方程中至少有一个 与设计变量存在非线性关系。 3)动态规划 设计变量是成序列、多阶段的决策过程 机械产品的优化设计问题属于多维、有约束的非 线性规划。
2. 产品的优化设计技术
2.2.3 优化设计的步骤
1)确定设计要求及规模 分析设计要求，合理确定优 化的范围和目标。 2)分析优化对象 全面分析、主次分明，建立数学模型 3)选择合适的优化方法 根据数学模型的规模和类型选 择合适的优化方法求解。 4)建立仿真模型
基于相似理论的系统仿真方法
2001年2月系统工程理论与实践第2期 文章编号:100026788(2001)022*******基于相似理论的系统仿真方法徐 迪(厦门大学自动化系,福建厦门361005)摘要: 应用相似理论的基本原理研究系统仿真的过程,提出了基于相似理论的系统仿真的基本方法和步骤Λ关键词: 相似理论;系统仿真中图分类号: T P391.9 αP rocedu re of System Si m u lati onBased on Si m ilarity T heo ryXU D i(D epartm en t of A u tom ati on,X iam en U n iversity,X iam en361005)Abstract Based on the p rinci p les of si m ilarity theo ry,th is paper discu sses the p rocessof system si m u lati on and develop s the basic p rocedu re of system si m u lati on.Keywords si m ilarity theo ry;system si m u lati on1 引言系统仿真是用模型化和试验的方法研究系统的方法和技术Λ对于特定领域的仿真问题已经有许多成熟的仿真方法和技术,从这些方法和技术中不断地总结出共性的内容,使系统仿真得以发展并逐步形成一门独立的学科Λ人们之所以能对实际系统进行仿真,是基于客观世界本身所固有的相似性以及人们对客观世界认识过程的相似性,这是系统仿真学科生存和发展的客观基础[1]Λ研究自然界一切相似现象和相似规律的相似理论作为系统仿真的基础理论已经为人们所认识[2]Λ相似规律作为自在之物在人们认识到它之前就已经在系统仿真中起作用,人们在仿真实践中自觉或不自觉地应用了相似原理Λ但是,把这个自在之物转化为自为之物的实践意义对于系统仿真来说是至关重要的Λ这个自为之物就是系统仿真中的相似方法和相似技术,它们应是在相似理论的指导下被有意识地创造出来的某种规范或可操作的工程化的技术,可以应用于不同领域的仿真活动中,使系统仿真更加高效、精确和可信Λ本文就是在相似理论的指导下,综合各种仿真问题,提出基于相似理论的系统仿真的基本方法和步骤Λ2 基于相似理论的系统仿真的基本原理相似理论的基本原理包括同序结构原理、信息原理和支配原理等[3]Λ这些原理反映了相似系统的形成和演变规律Λ系统仿真本质上就是依据相似规律人为地建立某种形式的相似模型去模拟实际系统,因此在仿真过程中应自觉地应用这些相似理论的基本原理Λ2.1 同序结构原理相似理论的同序结构原理认为,任何系统都有一定的序结构,序结构的规律性形成有序结构,其中包括空间有序、时间有序和功能有序Λ系统的序结构决定了系统的整体特性Λ当系统序结构存在共同性时,系统之间存在相似性,其相似程度的大小取决于系统序结构的共同性程度的大小Λ基于系统相似性的仿真模α411系统工程理论与实践2001年2月型应以某种形式、在某种程度上反映实际系统的空间序结构、时间序结构和功能序结构的规律性Λ具体来说,空间有序表征系统组成要素的空间排列、组合和联系方式的规律性Λ时间有序表征系统要素随时间变化的运动规律Λ功能有序表征系统要素在相互作用过程中所表现出的各种功能发挥秩序的规律性Λ例如,对于随机服务系统,顾客、队列和服务台等系统要素及其相互关系形成了系统的空间结构Λ顾客到达时间、排队等待时间和服务时间等形成了系统的时间序结构Λ系统的功能,包括排队、对顾客的选择服务等,形成了系统的功能序结构Λ仿真就是首先用数学语言,然后用计算机程序语言描述该系统的序结构,由此形成的仿真模型应反映相似的同序结构原理,仿真模型与实际系统就具备了序结构上的相似性Λ2.2 信息原理相似理论的信息原理认为,系统的序结构的形成和演化与系统的信息作用相关Λ不同系统间的信息作用存在共同性时,系统间形成相似性Λ信息作用的内容、形式和信息场强度及其分布规律越接近,系统间的特性越相似Λ基于系统相似性的仿真模型应反映系统的信息作用规律,包括信息作用的内容、形式和信息场强度及其分布规律Λ例如,上述随机服务系统中,顾客到达的时间间隔的概率分布可以看成是系统的信息之一,对应不同的分布规律产生不同的时间序结构Λ如果要对一个温度控制系统进行仿真,就必须把实际温度作为反馈信息与规定温度进行比较产生偏差信息,并转换成某种形式的控制信息,从而反映实际系统的功能序结构Λ多媒体仿真一般应具有听觉和视觉功能Λ因此必须考虑音响信息和图象信息的产生、传递和相互作用关系Λ相应地应设计音响和图象发生系统Λ其仿真系统的空间序结构和功能序结构较一般仿真而言就有所不同,且与实际系统具有不同性质和不同层次的相似性Λ2.3 支配原理相似理论的支配原理认为,受相同自然规律支配的系统间存在一定的相似性Λ系统相似程度的大小取决于支配系统的自然规律的接近程度Λ基于系统相似性的仿真模型应能够反映支配实际系统的自然规律Λ因此,应研究这些自然规律,并以某种形式体现在仿真模型中Λ例如,人口增长、种群繁殖及新产品和新技术的推广在一定条件下具有指数增长规律或阻滞增长规律,都可以用相同形式的微分方程模型表示Λ据此建立的仿真模型反映了不同系统的相同的动态变化过程Λ3 基于相似理论的系统仿真方法和步骤系统仿真模型与实际系统应具有某种形式和一定程度的相似性,相似理论的基本原理为相似模型的建立提供了理论基础和思想方法Λ这些原理的应用应贯穿于整个仿真过程中Λ即在建模和仿真的各个阶段始终要进行相似的定性和定量分析Λ在此基础上形成一套可操作的工程化的方法和技术,使系统仿真更加精确、高效和可信Λ以下提出基于相似理论的系统仿真方法和步骤Λ3.1 仿真系统的定义仿真系统的定义是对仿真目的和仿真对象的概念性描述,主要以文字、逻辑关系图和数据表格等形式表述Λ1)明确仿真目的一个特定的系统仿真问题通常有一个有限的目的,因此,所建立的仿真模型仅仅是实际系统的一个有限的映象,其所具有的相似特征是有限的,只能是在某种程度和某种形式上的相似Λ明确仿真目的有助于把握仿真过程中可能要用到的相似形式和相似方法以及仿真可信性评价的标准Λ总的来说,仿真目的将规定建模和仿真活动的方向Λ具体来说,如果仿真的目的是要在计算机上再现实际系统的行为,就要根据行为相似的原理,用数学相似的方法进行仿真Λ如果仿真的目的是要在仿真系统上实现实际系统的某些功能,就要考虑用功能相似的原理,用数学相似和物理相似的方法建立数学模型和物理效应模型去模拟实际系统的功能Λ另一方面,根据问题的重要性和实现的可能性,确定一定的评价标准,有助于把握仿真的复杂性和精确性要求,并作为衡量仿真是否达到目的的定性或定量指标Λ2)仿真对象的描述根据仿真目的,用系统的观点,确定仿真对象的组成要素和系统边界,确定系统环境Λ应尽可能多地收集与仿真对象有关的概念、原理和模型Λ以此作为先验知识Λ尽可能多地收集对仿真对象进行实际观测所得到的试验数据Λ根据相似理论,这些先验知识和试验数据作为信息源在建模者大脑中形成相似元,为其后的相似分析和推理奠定基础,并且可能作为仿真可信性评价的标准之一Λ3.2 进行相似分析所谓相似分析就是根据仿真目的和仿真对象,确定为实现仿真目的仿真系统应具有的相似形式,据此确定相似要素,分析仿真系统应具有的相似特性Λ在此基础上研究相似规律和相似性的实现原理、方法和技术Λ1)确定相似形式根据基于相似理论的系统仿真的基本原理,以仿真目的为导向的仿真模型与实际系统具有某种形式的相似性Λ仿真模型的相似形式可分为数学相似、物理相似或数学-物理相似,行为相似或功能相似,状态相似或结构相似,等等Λ一个仿真模型可能兼有几种相似形式Λ此外还应考虑各种相似形式的可实现性Λ2)确定相似要素在确定仿真对象的组成要素及仿真系统应具有的相似形式的基础上,根据同序结构原理,分析并确定仿真系统的相似要素Λ3)确定相似特性各个相似要素具有某些属性和特征,这些属性和特征反映了相似要素所具有的特性,根据相似理论,相似是指系统要素间的特性相似Λ因此,仿真系统应具有与实际系统的要素特性的相似性Λ根据仿真目的、相似形式以及相似要素属性和特征的重要程度,选择适当的属性,并确定其特征,从而构成仿真系统应具有的相似特性Λ4)研究相似规律和相似性实现的原理、方法和技术Λ根据相似理论的信息原理和支配原理,具有相同信息作用规律和自然支配规律的系统间呈现出相似性Λ因此,相似规律包括信息作用规律和自然支配规律Λ应根据仿真目的和仿真对象的先验知识,找出反映系统外部行为特征的内在相似规律Λ在此基础上,根据仿真系统的相似形式以及具体问题领域已有的科学原理、方法和技术,研究相似性实现的原理、方法和技术Λ3.3 建立相似模型在相似分析的基础上,建立某种形式的相似模型Λ相似模型的形式根据数学仿真、物理仿真和半实物仿真等不同的仿真类型分为数学相似、物理相似和数学2物理相似Λ数学相似模型本质上是用数学语言,包括数学符号、数学表达式和逻辑关系图,来反映仿真模型与实际系统间信息传递规律的相似性Λ对于连续系统采用微分方程或偏微分方程Λ对于离散事件系统采用概率分布函数及逻辑关系图Λ物理相似模型本质上应反映仿真模型与实际系统间几何和物理性质上的相似性,应反映实际系统的物理效应Λ值得一提的是,对于具体问题所在的科学领域已有许多成熟的理论、方法和技术,相似模型的建立离不开这些理论、方法和技术的指导和应用Λ可以在相似理论的指导下进行综合,并可能创造出新的相似性实现的原理、方法和技术Λ3.4 建立仿真模型仿真模型是针对数学仿真及半实物仿真的数学仿真部分而言的Λ数学仿真模型包括数学模型及对其进行有效求解的计算机Λ因此,要根据数学模型的特点和精度要求,选用适当的计算机系统Λ用计算机程序语言所表达的数学模型及其求解算法,称为仿真模型Λ实际上,系统的数学模型是实际系统的一次近似,仿真模型则是实际系统的二次近似,本质上也是实际系统的相似模型Λ511第2期基于相似理论的系统仿真方法611系统工程理论与实践2001年2月3.5 仿真模型运行仿真本质上是用模型在计算机上进行试验,即在计算机上运行仿真模型Λ模型运行所得的结果即模型行为,包括点行为、轨迹行为和结构行为Λ其中一部分要与实际系统的观测结果进行比较,一部分可能是无法或尚未从实际系统中获得的结果,这也正是之所以要进行仿真的原因之一Λ对于前者,模型行为与实际系统的观测结果虽然不可能完全一致,但应有一定的精度,才能反映出行为相似的特征,这是检验仿真模型和仿真过程是否具有实际系统的相似特征的最终途径Λ根据相似理论的基本原理,系统的序结构和信息作用具有可变性,应根据变动的序结构和信息作用来研究相似性的变化Λ因此,应改变输入信息和模型结构及其参数,对仿真模型进行多次运行Λ多次运行的结果除了用于相似性变化的分析外,还可达到结构和参数优化的目的Λ对于那些包含随机因素的模型,仅仅一次运行所得的行为结果是不充分的,多次运行更有必要Λ4 结束语本文应用相似理论的基本原理提出了系统仿真的基本方法和步骤,其中涉及的具体的相似技术与实际问题所涉及的科学领域的理论、方法和技术有关,有待于进一步总结、归纳和提高Λ其根本目的是要提高仿真的可信性Λ从本质上看,仿真是基于相似模型的试验Λ仿真模型及其试验结果不可能绝对精确地反映实际系统,只能上在一定程度上反映实际系统,因此存在仿真可信性问题Λ对仿真的可信性分析和评估应贯穿于系统仿真的整个过程中Λ对仿真的不同阶段需要用不同的方法和指标来衡量其可信性Λ每一步可信性分析的结果决定了是否能进行下一步的工作Λ一般来说,不能指望一次性地完成每一步骤Λ因此,上述步骤在实际应用中并不是按部就班地进行,而应进行不断的交叉和反馈,具有逐步逼近的性质Λ仿真可信性分析是系统仿真中极其重要而又困难的问题Λ仿真可信性取决于仿真模型的相似性,因此,应用相似理论进行仿真可信性分析是系统仿真过程中的重要内容,有待于进一步研究和发展[1]Λ参考文献:[1] 徐迪.相似理论与模型有效性分析初[A].第二届全国仿真方法与建模学术会议论文集[C].中国系统仿真学会仿真方法与建模专业委员会,1993.[2] 文传源.系统仿真学科与仿真系统技术[J].系统仿真学报,1992,4(3):1～8[3] 周美立,相似学[M].北京:中国科学技术出版社,1993.。
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仿真的本质--优化
今天，大家日常接触的产品大概还没有做到数字化设计的，已经基本没有了。
随着虚拟造型的进程的扩大和深入，数字化仿真模拟变得越来越重要了。
通过仿真，可以更好地评估虚拟造型，在产品开发早期做出正确选择。
通过仿真降低产品开发时间和成本，提高质量的案例举不胜举。
仿真本质是什么呢，鄙人认为仿真说到底是为了优化！随着数字化部署的发展，仿真技术的应用正在改变传统的产品设计流程。
传统的仿真优化通常通过少量几个模拟，评估单一的设计，那是一种简单的，原始的，初级的，作坊式的优化，今天这里一个倒角的修改，明天一个螺栓孔径的扩大，后天结构稍微的调整，大后天新的设计到了，这是一种Case By Case的优化。
但是在CAE技术发展迅猛的今天，仿真技术应该能够发挥更大作用。
在产品设计的每个阶段，从概念设计，到系统需求，到高级设计，到细节设计，我们能应该能够应用CAE设计。
目前的仿真优化分为两种
1、结构拓扑优化
拓扑优化可以说是对设计流程的一次变革，如下图所示，某个零件设计流程通常分为以下几种。
红色：没有任何分析技术。
直接设计，加工，然后测试。
这种设计流程在目前中小企业占据很大的分量，因为他们没有任何创新设计，很多设计知识对成熟产品的一点修改罢了。
但是如果是新产品，那就麻烦了。
一旦出现了问题，那么必须的重头开始，很多时候你可能都不知道设计的问题在哪儿，那这种设计方式的设计周期和设计更改费用是最大的。
绿色：采用了分析技术。
通过设计人员设计后，交给仿真分析人员分析，零件是否在强度和刚度上是否合适，不行的话，很快可以找到原因，再设计，再分析，经过几轮后，直到CAE工程师的许可后，出图加工，上市，这种设计流程相对来说设计周期和费用可以得到控制，但是这种设计得到的并不是产品最优化的结果。
蓝色：采用拓扑优化设计技术。
在产品的初级设计阶段，通过优化分析，直接给出产品外形，然后给设计人员设计，通过优化分析人员和设计组的来回沟通后，找到产品最佳外形，出图，加工。
典型的采用拓扑结构优化设计的流程如下图
在未知最有结构之前，只需要给定结构的外形，这个外形和结构本身在整个机构的空间位置和运动性能相关。
通过划分网格，可以给定一个优化模型，即经过拓扑迭代优化，能够给定一个相对来说比较优化的结果，将结果的几何外形输出，然后设计工程师可以根据优化后几何外形，重新设计结构，在这个基础上，做一些细节上的具体的细节修改后，找到最终的几何构型。
而这个几何外形绝对是最节省材料，而且满足结构要求的。
1、仿真是手段，优化是目的。
理想情况下，任何面世的产品都应该是最优化的，结构尺寸最合理，同时也是最节省的。
说来简单，如何实现确实一个单问题。
最简单的例子，比如现在需要设计一个桌子，桌子的长宽高是规定尺寸，桌子必须满足能够承载100公斤的压力载荷，那现在可以对桌子面板的厚度做一个优化设计了。
厚了的话，浪费材料，薄了的话，不够出厂要求。
现在问题就是一个大家最熟悉的优化问题了：
→设计变量：桌子厚度
→定义约束：满足结构强度
→定义目标：最省料，也就是在满足强度的情况下，厚度最薄
按照传统Case By Case的设计，只能是先给桌子1CM，计算，是否满足要求，不满足？加厚到2CM，满足强度，但是好像又有余量，那就用1.5CM试下把，满足强度，大概差不多了，好吧，那就1.5CM的厚度吧。
这样做存在一个大问题，首先，1.5CM是否最好的结果不得而知，其次，现在只是优化了一个厚度，就要做好几轮的分析了，通常，一个产品可不仅仅只有一个变量，比如现在如果桌子高度也是一个变量的话，假设高度有3个变量可以选择，根据排列组合的算法，那么需要计算的次数就有3×3=9个可选的方案去比较。
如果变量更多呢？是否每个组合都需要计算一次，如果不是，该如何选择计算参数？是否可以找到哪个参数对结构的影响最大？
好在在过去的20年计算机硬件性能发展迅猛。
在2010年，天河还能以2.57PFLOPS 排名世界第一，仅仅两年过去了，IBM最新的系统浮点运算能力已经达到了16.32PFLOPS，整整是天河的6倍多。
同时仿真软件厂商在高性能计算上也不落人后，在并行计算核数扩大的同时，有些一线CAE厂商也增加了GPU计算的功能，关于高性能计算请参考以前博文。
硬件和软件的发展，大大缩短了每个case的技术时间了，使得基于设计变量（例如几何形状，材料，和拓扑）仿真分析的优化设计成为可能。
此外，基于统计学方法的鲁棒设计还可以考虑制造工艺、材料性能以及其他变量带来的影响。
目前这套技术已经广泛的使用在航空航天和汽车行业中。
比如在整车开发过程中，无论是前期架构还是在子系统开发中，应用优化设计来提高开发质量和缩短开发周期都是必不可少的一个环节。
但面对复杂的优化设计过程，如何合理的定义多目标优化设计问题，之后又如何通过合理的手段完成优化设计并给出工程指导方向，是每个工程师非常关心的话题。
基于这套流程下，整个设计的流程应该如下：。