(00412741)复杂系统仿真及应用
研究生课程教学大纲
课程编号：00412741
课程名称：复杂系统仿真及应用
英文名称：Simulation and Application of Complex System
学时：32
学分：2
适用学科：交通运输规划与管理、交通运输工程
课程性质：选修
先修课程：概率与数理统计、运筹学、统计学、管理信息系统
一、课程的性质及教学目标
1、课程性质：本课程的授课对象是交通运输规划与管理专业硕士研究生，属于
交通运输规划与管理专业的专业选修课程，也可作为其他管理类
专业的选修课程。
2、教学目标：通过对复杂系统仿真基本理论和方法的学习，了解系统仿真在交
通运输领域的应用现状，初步掌握采用仿真作为技术手段进行科
学研究的步骤和方法。
二、课程的教学内容及基本要求
1、复杂系统仿真基本概念
1.1 复杂系统与系统模型
1.2 系统仿真
1.3 复杂系统微观仿真
基本要求：了解系统、复杂系统、系统模型、仿真技术；理解复杂系统微观仿真的适用性、实际应用及存在的问题。
2、元胞自动机
2.1 元胞自动机模型
2.2 元胞自动机仿真技术
2.3 基于元胞自动机的交通系统建模与仿真
基本要求：了解元胞自动机的起源及发展、动力学特征及几类重要的元胞自
动机；理解元胞自动机模型、构建步骤及仿真流程；了解元胞自动机在交通系统中的应用。
3、多主体仿真
3.1 多主体建模与仿真
3.2 多主体仿真模型的实现
3.3 多主体仿真在交通系统中的应用实例
基本要求：理解多主体仿真的概念、建模思想和模型建立过程；了解多主体仿真在交通领域中的应用。
三、课内学时分配
章节内容讲课学时备注1、复杂系统仿真基本概念课堂讲授 6
自学指导 2
学术研讨 2
2、元胞自动机课堂讲授 6
自学指导 2
学术研讨 3
3、多主体仿真课堂讲授 6
自学指导 2
学术研讨 3
合计学时32
四、推荐教材与主要参考书目
[1]宣慧玉,张发. 复杂系统仿真及应用[M]. 北京：清华大学出版社, 2008.
[2]Jerry Banks, Barry L. Nelson等. 离散时间系统仿真[M]. 北京：机械工业出版
社, 2007.
[3]W.David Kelton, Randall P. Sadowski等. 仿真使用Arena软件[M]. 北京：机
械工业出版社, 2007.
[4]肖田元,张燕云,陈加栋. 系统仿真导论[M]. 北京：清华大学出版社, 2004.
[5]陈艳艳,张广厚,史建港. 拥挤行人交通系统规划及仿真[M]. 北京：人民交通
出版社, 2011.
五、教学与考核方式
1、教学方式：启发式课堂讲授、课堂案例教学、研讨式文献阅读、交通系统仿
真应用实例分析。
2、考核方式：总成绩（100%）= 平时作业（20%）+ 课程论文（80%）。
编写人（签字）：李季涛编写时间：2012年6月27日。
改进故障树的monte-carlo数字仿真
改进故障树的monte-carlo数字仿真
罗庆学;孙新利
【期刊名称】《航空兵器》
【年(卷),期】2004(000)006
【摘要】针对传统故障树法可靠性仿真方法进行改进, 提出了一种更加优化、简便的计算算法, 通过编程进行了实例的计算, 效果很好, 实例表明该方法具有很强的实用性和适应性, 对于复杂系统的可靠性问题的仿真, 具有普遍的指导意义.
【总页数】2页(P40-41)
【作者】罗庆学;孙新利
【作者单位】第二炮兵工程学院,陕西西安,710025;第二炮兵工程学院,陕西西安,710025
【正文语种】中文
【中图分类】O213.2
【相关文献】
1.固体火箭发动机结构系统可靠性Monte-Carlo数字仿真
2.改进的故障树monte-carlo数字仿真
3.子母式战术导弹子弹散布场的Monte-Carlo数字仿真
4.轮盘疲劳可靠性分析的Monte-Carlo数字仿真
5.基于故障树的可靠性数字仿真方法研究
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复杂系统与复杂系统仿真研究综述
第20卷第23期系统仿真学报©V ol. 20 No. 23 2008年12月Journal of System Simulation Dec., 2008复杂系统与复杂系统仿真研究综述刘晓平1,2，唐益明1，郑利平1,2(1.合肥工业大学计算机与信息学院, 安徽合肥 230009；2.合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心, 安徽合肥230009)摘要：复杂系统仿真已成为研究复杂系统的最重要手段之一。
首先回顾了复杂系统的发展历程，总结了复杂系统的特点；然后综述了复杂系统仿真的当前发展，分类描述了各种复杂系统建模与仿真方法，分别总结了它们所能反映的复杂系统特点；提出要借助其他领域的研究成果来支持复杂系统仿真研究，并介绍了几种有助于推动复杂系统仿真研究的方法。
最后阐述了仿真对复杂系统研究的重大意义。
关键词：复杂系统；复杂性；复杂系统仿真；涌现；自适应中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2008) 23-6303-13 Survey of Complex System and Complex System SimulationLIU Xiao-ping1,2, TANG Yi-ming1, ZHENG Li-ping1,2(1. School of Computer & Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2. Engineering Research Centerof Safety Critical Industry Measure and Control Technology, Ministry of Education, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) Abstracts: Complex system simulation has become the most important means to research complex systems. Firstly, developed course of complex systems was retrospected, and features of complex systems were summarized. Then, current development of complex system simulation was reviewed, and all kinds of modeling and simulation methods for complex systems were sorted described, and features of complex systems reflected by these methods were respectively summarized. It was proposed that it was of vital necessity to support research of complex systems with the aid of research results from other fields, and some methods promoting research of complex system simulation were introduced. Lastly, meaning of simulation for research of complex systems was expatiated.Key words: complex systems; complexity; complex system simulation; emergence; self-adaptive引言近几十年来，从具体应用的系统工程开始，逐步发展成为一门新的现代科学技术大部门——系统科学。
模糊控制系统的MATLAB仿真与应用
另外 " 对于 & 还可以 9 H 3 @ =型 的 模 糊 推 理 系 统 " 利 用 DM$ # P$ % & D4 C N 6 5 J 3M3 6 K= 8 O 9 Q Q R% @ 2 3 8 3 @ ? 3 编 辑 器 进 行 自 适 应 神 经 模 糊 推 理 系 统 的 " & R > 成高亮红色 " 并且相应的规则显示 在图形窗口的底部 ) 注意到若有一个小图形是空的 " 则对应于这个规则中该变量的特征值为 @ )第三 = @ 3 列的最后一个小图形表示给定推理系统的加权合计 判定 ) 此判定依赖于系统的输入值 )
图- $ % &编辑窗口
曲面观察器 在命令窗口输入. # ! ’ > 9 8 2 J 5 3 K/ 命令 " 或在各个编辑器窗口选择相应的菜单 " 即可打 开模糊推理的输入输出曲面视图窗口 ) 该窗口用于 显示输入输出量 对 应 的 表 面 空 间 " 并可改变各轴对 应的变量及观察 视 角 " 便于用户对设计的模糊推理 系统进行修改和优化 )
模糊控制系统设计的关键是模糊控制器的设
万方数据 邢春贵 ’ 男& 吉林长春人 & 硕士研究生 & 主要领域 . 模式识别与智能控制 0 ( : 9 ; 8& 收稿日期 . + * * , 8* 8 8( )
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邢春贵等 0 模糊控制系统的 TDW U DX仿真与应用
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具 箱 中有 !个带 有 图 形 界 面 的 基 本 工 具 " 它们分别 是 模 糊推理系统 # 编 辑 器( 隶 属 度 函 数 编 辑 器( ’ $ % & 模糊规则编辑器 ( 模糊规则观察器和曲面观察器 ) 这 些* 工具之间是动态链接的 使用它们中的任意 " +% 一个对 $ 的 修 改 将 影 响 到 任 何其它已打开的 % & 中的显示结果 ) * +% 模糊推理 系 统 编 辑 器 该 编 辑 器 用 于 设 计 # , ’ 和显示模糊推理系统的一些基本信息与参数 ) 如图 在窗口的上半部以图形框的形式列出了模 -所 示 " 糊推理系统的基本组成部分 " 即输入模糊量 ( 模糊规 则和输出模糊变量 ) 通过鼠标双击上述图形 " 能够激 活隶属函数编辑器和模糊规则编辑器等相应的编辑 窗口 ) 在窗口的下半部分的左侧列出了模糊推理系 统 的 名 称( 类 型 和 一 些 基 本 属 性" 包括. 与/ 运算方 法( 或/ 运算方 法 ( 蕴 涵 运 算( 模糊规则的综合运算 . 以 及 去模糊化的 方 法 等 " 用户只需用鼠标即可设定 相应的属性 ) 在图 -中 " 模糊推理系统的基本属性设 定为 0 与/ 运算采用极小运算 " 或/ 运算采用极大运 . . 算" 模糊蕴涵采用极小运算 " 模糊规则综合采用极大 运算 " 去模糊化采用重心法 ) 窗口下半部分的右侧 " 列出了当前选定的模糊语言变量的名称及其论域范 围)
系统仿真技术教学大纲+考试大纲
系统仿真技术教学大纲一、课程简介1.1 课程名称：系统仿真技术1.2 学分：3学分1.3 先修课程：无1.4 课程类型：必修课二、教学目标2.1 理论目标：- 了解系统仿真技术的基本概念和原理- 掌握系统仿真建模的方法与技巧- 熟悉系统仿真软件的使用2.2 技能目标：- 能够应用系统仿真技术解决实际问题- 具备系统仿真实验的设计和分析能力- 能够进行系统仿真结果的可视化展示和报告撰写三、教学内容3.1 系统仿真技术概述- 系统仿真技术的发展背景和应用领域- 系统仿真技术的定义和分类- 系统仿真技术在工程领域中的重要性和作用3.2 系统建模与仿真- 系统建模的基本原理和方法- 离散事件仿真和连续仿真的比较与选择- 系统建模中常用的数学模型和统计方法3.3 系统仿真软件- 常用的系统仿真软件介绍和比较- 系统仿真软件的基本操作和功能- 使用系统仿真软件进行实际案例分析3.4 系统仿真实验设计与分析- 系统仿真实验的目标和方法- 系统仿真实验的设计和参数设置- 分析系统仿真实验结果和优化方法四、教学方法4.1 理论课程- 教师讲授课程中的基本概念、原理和方法- 学生通过阅读相关教材和文献进行自学和讨论 - 教师指导学生进行系统仿真建模和实验设计4.2 实践课程- 学生使用系统仿真软件进行实际仿真操作- 学生独立完成系统仿真实验和结果分析- 学生进行实验结果的报告撰写和展示五、教材与参考书目5.1 教材：- 《系统仿真技术导论》作者：张三，出版社：XX出版社5.2 参考书目：- 《系统仿真理论与技术》作者：李四，出版社：XX出版社 - 《系统仿真软件与应用》作者：王五，出版社：XX出版社六、考核方式6.1 平时成绩：包括课堂讨论和实验报告等6.2 期末考核：闭卷考试，占课程总成绩的70%6.3 实验成绩：学生使用系统仿真软件进行的实验和实验报告，占课程总成绩的30%七、教学进度安排7.1 第1周：系统仿真技术概述7.2 第2周：系统建模与仿真7.3 第3周：系统仿真软件介绍7.4 第4周：系统仿真实验设计与分析7.5 第5周：复习与总结八、其他事项8.1 学生应自觉遵守学术道德和实验室安全规定8.2 学生可根据自身兴趣和实际需求，选择具体的系统仿真案例进行研究和实验8.3 学生对系统仿真技术及其应用领域进行深入了解和研究，可作为研究课题或未来的就业方向考试大纲一、考试形式1.1 闭卷考试1.2 考试时间：120分钟二、蓝本内容2.1 系统仿真技术概述- 系统仿真技术的基本概念和应用领域（20分）- 系统仿真技术在工程领域中的作用和意义（30分）2.2 系统建模与仿真- 系统建模的基本原理和方法（20分）- 离散事件仿真和连续仿真的比较与选择（30分）2.3 系统仿真软件- 系统仿真软件的基本操作和功能（30分）- 使用系统仿真软件进行实际案例分析（20分）2.4 系统仿真实验设计与分析- 系统仿真实验的设计和参数设置（20分）- 分析系统仿真实验结果和优化方法（30分）三、参考书目- 《系统仿真技术导论》- 《系统仿真理论与技术》- 《系统仿真软件与应用》四、注意事项4.1 考试过程中禁止交流和抄袭4.2 考试结束后，将试卷和答案整齐放在桌面上，离开考场时禁止携带任何试卷或草稿纸等物品以上为系统仿真技术教学大纲和考试大纲的详细内容，希望能够为学生提供系统学习系统仿真技术的指导和评估依据。
复杂系统建模与仿真技术研究与应用
复杂系统建模与仿真技术研究与应用随着科技和工业的发展，我们生活在的世界变得越来越复杂，我们面临着越来越多的复杂系统问题。
如何应对和解决这些问题成为了一个重要的研究领域，而复杂系统建模与仿真技术则是其中的核心之一。
一、复杂系统建模复杂系统建模是对真实世界中的复杂系统进行抽象和描述，以便于研究和分析。
建模是科学研究中的基础性工作，可以帮助我们深入理解系统的本质和行为规律，进而指导我们进行决策和优化。
特别是对于复杂的系统，建模能够帮助我们理顺系统的内在复杂性，并使其变得可控。
复杂系统建模的方法有很多种，常用的有静态建模和动态建模两种方法。
其中静态建模主要是通过三维建模、图论等方法，将系统的结构和组成元素抽象出来，并进行可视化展示。
动态建模则是对系统的动态变化进行描述，通常采用数学模型和仿真技术。
二、复杂系统仿真技术复杂系统仿真技术是利用计算机模拟真实世界中的复杂系统行为变化的过程。
仿真技术是基于建模的基础上进行的，可以帮助我们把模型转化为计算机可执行的算法，以便于观察和分析系统的行为和变化。
通过仿真，我们可以在不影响真实系统的基础上，尽可能真实地掌握系统的运行情况和各种场景下的响应情况。
复杂系统仿真技术主要有离散事件仿真和连续仿真两种方法。
离散事件仿真是对系统进行离散化处理，将系统状态的变化抽象出来，将模型按照事件发生的顺序进行模拟。
而连续仿真则是将系统连续的状态变化模拟成一个个微小的时间步长。
在实际应用中，仿真技术通常是综合采用离散事件仿真和连续仿真方法进行的。
三、复杂系统建模与仿真技术的应用复杂系统建模与仿真技术是广泛应用于多个领域的。
以下列举几个典型的应用场景：1. 工业生产：复杂系统建模与仿真技术可以帮助工厂进行生产规划、库存管理、物流调度等决策，提高生产效率和资源利用率。
例如，在汽车工厂中，可以利用仿真技术模拟整条生产线的工作流程，以发现生产线上的瓶颈问题，然后再针对性地优化。
2. 城市规划：城市是一种高度复杂的系统，涉及到诸多因素，例如基础设施、人流、交通、经济等。
复杂系统与复杂系统仿真研究综述
复杂系统与复杂系统仿真研究综述复杂系统和复杂系统仿真在科学研究和社会发展中具有重要意义。
本文旨在综述复杂系统与复杂系统仿真的研究现状、方法、成果和不足，旨在提供一个全面的认识和评估。
关键词：复杂系统，复杂系统仿真，研究现状，研究方法，研究成果，研究不足。
复杂系统和复杂系统仿真是涉及多个领域的研究领域，其包括诸多学科知识的交叉。
复杂系统是指由大量相互关联、相互影响的元素组成的系统，具有非线性、自组织、动态等特点。
复杂系统仿真则是利用计算机技术对复杂系统进行模拟和研究的方法。
由于复杂系统和复杂系统仿真具有广泛的应用前景，因此一直受到科研工作者的和探究。
复杂系统研究已经涉及多个领域，如物理学、生物学、社会学等。
在物理学领域，复杂系统研究主要非线性物理学、自组织系统等；在生物学领域，复杂系统研究主要基因网络、生态系统等；在社会学领域，复杂系统研究主要社会结构、人类行为等。
这些研究为理解复杂系统的本质和规律提供了有力的支持。
复杂系统仿真已经广泛应用于军事、工业、生物、社会等领域。
例如，在军事领域，复杂系统仿真可以模拟战场情况，为作战策略提供支持；在工业领域，复杂系统仿真可以模拟生产过程，优化生产流程；在生物领域，复杂系统仿真可以模拟生态系统，为环境保护和生态恢复提供帮助；在社会领域，复杂系统仿真可以模拟社会网络，为政策制定和社会管理提供依据。
尽管复杂系统和复杂系统仿真的研究已经取得了显著的成果，但仍然存在一些不足。
对于复杂系统的定义和分类尚未达成统一的标准，这给研究带来了一定的困扰。
复杂系统仿真的精度和效率仍需提高，以满足实际应用的需求。
如何将复杂系统和复杂系统仿真的研究成果应用于实际问题中，也是需要解决的重要问题。
复杂系统和复杂系统仿真研究取得了一定的成果，但仍存在诸多不足和挑战。
未来需要进一步深入研究复杂系统的本质和规律，提高复杂系统仿真的精度和效率，并将研究成果应用于实际问题中。
同时，还需要加强跨学科合作，推动复杂系统和复杂系统仿真研究的创新和发展。
复杂系统仿真-王昊2010211124
复杂系统仿真概念模型研究进展及方向王昊2010211124（中国人民公安大学2010级安全技术及工程专业研究生）摘要：介绍了仿真领域里的概念模型的发展过程及研究现状，针对复杂系统仿真提出了复杂系统仿真概念模型，研究了复杂系统仿真概念模型的内涵和评价建模方法优劣的标准，探讨了关于复杂系统仿真概念模型的建模语言、描述方法、建模过程、验证方法和辅助工具五个研究方面的研究方法及方向。
关键词：概念模型；复杂系统仿真概念模型；形式化方法；重用；评估1、引言复杂系统是目前研究的热点，由于复杂系统的不可再现性及各种复杂性 (高阶次、多回路、非线性、多时标、层次性、开放性、不确定性、病态结构，以及涌现等)，传统的观察、实验等方法不能有效地对其进行研究，仿真技术成为研究复杂系统的重要手段，而仿真技术的核心是模型。
模型是用某种工具对某一事物或某一现象的描述。
模型从某一个建模观点出发，抓住事物最重要的方面而简化或忽略其他方面。
模型包含语法语义学和表示法，可以采用图形和文字等多种不同形式来表现模型。
对系统进行首次抽象所建立的模型称之为概念模型。
在数据库领域，概念模型也叫信息模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计。
在软件工程领域，概念模型建立于需求分析阶段，用来作为和用户进行沟通的公共参考框架。
概念模型在气候学，地质学等领域也得到广泛的应用。
概念模型在仿真领域里起源于模型的评估。
随着仿真技术及模型评估理论的发展，在70年代中期，美国计算机仿真学会成立了模型可信度技术委员会，专门研究模型可信度相关的概念、术语和规范，1979年，该委员会为仿真模型的可信度评估研究提供了一个概念框架，在这个概念框架中提出了概念模型。
随着分布式仿真的发展，在仿真领域里关于概念模型的研究越来越多，到90年代，美国国防部建模与仿真办公室在《建模与仿真主计划》里提出任务空间概念模型(Conceptual Model of Mission Space，CMMS)，以及在《校核、验证与确认建议指导规范》中提出仿真概念模型(Simulation Conceptual Model，SCM)，将仿真领域里关于概念模型的研究带人高潮。
复杂大系统建模与仿真的可信性评估研究
复杂大系统建模与仿真的可信性评估研究一、概述复杂大系统建模与仿真的可信性评估是当前系统工程领域的重要研究课题。
随着科技的飞速发展，越来越多的领域面临着处理大规模、高维度、非线性等复杂系统的挑战。
如何构建准确、可靠的模型，并通过仿真手段对系统进行深入分析与预测，成为了解决复杂系统问题的关键所在。
复杂大系统建模是指利用数学、物理、计算机等多种手段，对现实世界中的复杂系统进行抽象和描述，以揭示其内在规律和特性。
而仿真则是基于这些模型，通过计算机模拟或物理模拟的方式，重现系统的运行过程，以便对系统进行性能评估、风险预测和决策支持。
由于复杂大系统本身的复杂性和不确定性，建模与仿真过程中往往存在诸多挑战。
例如，模型的结构和参数可能难以准确确定，仿真算法的选择和参数设置也可能影响仿真结果的准确性。
仿真数据的质量和完整性也是影响可信性的重要因素。
对复杂大系统建模与仿真的可信性进行评估，具有重要的理论价值和实践意义。
可信性评估的主要目的是衡量建模与仿真过程的有效性和可靠性，以确保仿真结果能够真实反映系统的实际运行状况。
这包括评估模型的精度、仿真算法的稳定性、仿真数据的可靠性等方面。
通过可信性评估，可以及时发现建模与仿真过程中的问题，为改进模型和提高仿真精度提供指导。
复杂大系统建模与仿真的可信性评估研究具有重要的理论价值和实践意义。
未来，随着计算机技术和数据处理技术的不断发展，相信这一领域的研究将取得更加深入的进展，为解决复杂系统问题提供更加可靠和有效的支持。
1. 复杂大系统建模与仿真的重要性随着科技的飞速进步，我们所面对的系统日益呈现出复杂化和大规模化的特点。
复杂大系统，如社会网络、经济系统、生态环境以及现代工业体系等，不仅内部元素众多、关系错综复杂，而且往往具有动态演化、自适应性等特性。
对这些系统进行深入理解和有效管理成为一项极具挑战性的任务。
建模与仿真作为研究复杂大系统的重要手段，其重要性日益凸显。
建模可以帮助我们抽象出系统的核心结构和运行机制，从而以更加清晰和直观的方式理解系统的行为。
面向复杂系统工程的多学科统一建模与联合仿真技术研究与应用实践
面向复杂系统工程的多学科统一建模与联合仿真技术研究与应用实践作者：暂无来源：《智能制造》 2017年第5期航空工业信息技术中心（金航数码）郄永军多学科联合仿真技术应用工程背景航空产品是涉及机械、电子、电气、控制、液压及软件等多学科, 可靠性、维修性和保障性等多专业工程要求的复杂系统，其开发模式正经历从基于文档向基于模型的范式转移。
建立以基于模型的系统工程方法论为指导、以功能/性能样机为载体，贯穿需求、功能、逻辑与物理构建模型在环、软件在环、硬件在环及人员在环的数字化综合仿真环境，开展多学科统一建模与联合仿真，实现功能/ 性能需求在开发早期阶段的验证与确认，基于数学模型（虚拟样机）开展复杂系统架构与方案的设计、权衡与分析优化，缩短设计迭代周期，提升开发质量，已成为国际航空航天和防务领域复杂系统开发的主流趋势。
当前，基于Modelica 语言的系统仿真技术已在达索航空、德宇航和空客得以工程应用，通过构建由功能样机、性能样机和几何样机组成的数字样机，可实现在虚拟空间下开展虚拟试验/ 试飞，极大的降低物理试验/ 试飞的周期与成本。
多学科联合仿真技术演进历程系统级多学科联合仿真主要应用于系统架构与方案权衡、功能分配、接口定义、子系统参数优化、功能/ 性能早期验证和确认等领域，涉及多学科的系统仿真技术主要经历了如下发展历程。
（1）基于接口的多学科建模与仿真技术：该方法是由各学科相应的商用仿真软件提供或开发相应的接口。
其完全依赖商用软件之间的一对一接口，这些接口往往为某些商业公司所私有，不具有标准性和开放性。
（2）基于高层体系结构（HLA）：该方法克服了基于接口的诸多缺陷，较好地实现了多学科建模与仿真，但要求建模人员必须先熟悉HLA/RTI 的各种服务协议，再编制相应的程序代码，并且需要人为的割裂不同学科子系统之间的耦合关系，实质上是一种子系统层次上的集成方法。
（3）基于统一建模语言的多学科系统仿真技术：该方法具有与学科无关的通用模型描述能力，任何学科均可实现统一建模。
系统仿真-PPT课件
便于重复进行试验，便于控制参数，时间短， 代价小。 可以在真实系统建立起来之前，预测其行为效 果，从而可以从不同结构或不同参数的模型的 结果比较之中，选择最佳模型。 对于缺少解析表示的系统，或虽有解析表示但 无法精确求解的系统，可以通过仿真获得系统 运行的数值结果。 对于随机性系统，可以通过大量的重复试验， 获得其平均意义上的特性指标。
系统仿真与计算机仿真
系统仿真的概念 计算机仿真是一种非实物仿真方法，是用计算 机对一个系统的结构和行为进行动态演示, 以 评价或预测一个系统的行为效果,为决策提供信 息的一种方法.它是解决较复杂的实际问题的一 条有效途径。 现在一般认为系统仿真等同于计算机仿真
为什么要进行计算机仿真
即从可行性、经济性以及安全性等角度 考虑，需要在能模拟实际系统或待设计 系统的系统模型上进行研究
模型分类（按表示方式）
物理模型：实体模型。实际系统尺寸上缩小 或放大后的相似体。描述的逼真感强，但建 模费用大，不易试验，修改参数或结构困难 数学模型：用数学形式描述实际系统的结构 和性能，可以描述系统的静态或动态特性。 建模费用低，可反复试验
自治系统(autonomous) 系统无输入变量 非自治系统 系统有输入变量 闭系统 开系统 无记忆系统 有记忆系统 线性系统 非线性系统 系统无输入、输出变量 系统有输入、输出变量 系统无状态变量 系统有状态变量 系统的输入输出满足齐次性和叠加性 系统的输入输出不满足齐次性和叠加性
二、系统模型
相似原理与相似理论
系统仿真遵循相似原理：
几何相似：风洞试验等，工作原理相同、质 地相同，但几何尺寸不同 环境相似：虚拟现实等 性能相似：数学模型，计算机仿真