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生产系统建模与仿真概述1. 引言在现代制造业中，生产系统的建模和仿真是一个重要的工具。
通过建立准确的生产系统模型和进行有效的仿真分析，可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
本文将对生产系统建模和仿真的概念、方法和应用进行概述。
2. 生产系统建模的概念生产系统建模是将实际的生产系统抽象成一种可供计算机处理的模型，以实现对生产系统进行分析和优化的目的。
生产系统建模可以基于不同的层次和粒度，从整体到局部进行建模，从宏观到微观进行分析。
生产系统建模的主要目标包括：•分析生产系统的结构和运行特性•预测生产系统的性能指标•评估生产系统的灵活性和鲁棒性•优化生产系统的配置和资源分配•支持决策和规划过程3. 生产系统建模方法生产系统建模的方法包括基于统计学的方法、基于物理建模的方法和基于仿真的方法。
下面分别对这些方法进行介绍。
3.1 基于统计学的方法基于统计学的方法是通过统计数据和概率模型来描述和分析生产系统的行为。
这种方法适用于大规模复杂的生产系统，在建模过程中需要考虑到各种不确定性因素。
常用的统计分析方法包括排队论、蒙特卡洛模拟和回归分析等。
3.2 基于物理建模的方法基于物理建模的方法是通过建立物理模型来描述生产系统的结构和运行机理。
这种方法适用于对生产系统的细节进行建模和分析，可以更加真实地模拟系统的行为。
常用的建模方法包括Petri网、离散事件系统和系统动力学等。
3.3 基于仿真的方法基于仿真的方法是通过建立仿真模型来模拟生产系统的运行过程。
仿真模型可以在计算机上进行运行，模拟真实的生产系统在不同条件下的表现和性能。
基于仿真的方法可以提供对生产系统的详细和动态的分析。
常用的仿真软件包括Arena、AnyLogic和FlexSim等。
4. 生产系统仿真的应用生产系统仿真广泛应用于制造业的各个领域和环节，包括生产计划与调度、供应链管理、物流和运输等。
以下列举几个常见的应用场景。
4.1 生产计划与调度生产计划与调度是生产系统管理的核心环节，通过仿真模型可以评估不同的排程策略和调度算法，并选择最优的方案。
建模与仿真实验报告建模与仿真实验报告引言建模与仿真是一种常用的方法，用于研究和分析复杂系统的行为。
通过建立数学模型并进行仿真实验，我们可以更好地理解系统的运行机制，预测其未来的发展趋势，并为决策提供依据。
本实验报告将介绍我所进行的建模与仿真实验，以及所得到的结果和结论。
1. 实验目标本次实验的目标是研究一个电动汽车的充电过程，并通过建模与仿真来模拟和分析其充电时间和电池寿命。
2. 实验步骤2.1 建立数学模型首先，我们需要建立一个数学模型来描述电动汽车充电过程。
根据电动汽车的充电特性和电池的充电曲线，我们选择了一个二阶指数函数来表示充电速度和电池容量之间的关系。
通过对历史充电数据的分析，我们确定了模型的参数，并进行了合理的调整和验证。
2.2 仿真实验基于建立的数学模型，我们使用MATLAB软件进行了仿真实验。
通过输入不同的充电时间和初始电池容量，我们可以获得充电过程中电池容量的变化情况，并进一步分析充电时间与电池寿命之间的关系。
3. 实验结果通过多次仿真实验，我们得到了一系列充电时间和电池寿命的数据。
根据这些数据，我们可以绘制出充电时间与电池寿命的关系曲线。
实验结果表明，充电时间与电池寿命呈现出一种非线性的关系，即充电时间的增加并不总是能够延长电池的使用寿命。
4. 结果分析通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：4.1 充电时间的增加并不总是能够延长电池的使用寿命。
虽然在一定范围内增加充电时间可以提高电池的容量，但过长的充电时间会导致电池内部产生过多的热量，从而缩短电池的寿命。
4.2 充电速度对电池寿命的影响较大。
较快的充电速度会增加电池的热量产生，从而缩短电池的寿命；而较慢的充电速度则可以减少电池的热量产生，延长电池的寿命。
4.3 充电时间和电池寿命之间的关系受到电池类型和充电方式等因素的影响。
不同类型的电池在充电过程中表现出不同的特性，因此在实际应用中需要根据具体情况进行充电策略的选择。
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。
建模与仿真分析在科学研究和工程应用中，建模与仿真是非常重要的工具。
它们可以帮助我们更好地理解现象和系统，并通过模拟来预测实际的行为和结果。
本文将探讨建模与仿真的定义、应用领域以及常用的方法和技术。
一、建模与仿真的定义建模是将一个复杂的实际系统或过程用适当的数学符号、图形、图像或其他形式进行简化和抽象的过程。
它可以将现实世界的复杂性转化为可以处理的数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的行为，并能通过数学方法进行分析和预测。
仿真是在计算机或其他设备上根据建立的模型进行计算、模拟和实验的过程。
它可以通过对模型进行操作和观察，模拟真实系统的行为和性能。
仿真的目的是为了对系统进行测试、优化和决策支持。
二、建模与仿真的应用领域建模与仿真广泛应用于各个领域，包括工程、物理、生物、经济等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程领域：建模与仿真可用于设计和优化机械、电子、航空航天等系统。
它可以模拟系统的运行情况，帮助工程师进行系统设计和性能评估。
2. 生物医学领域：建模与仿真可用于模拟生物过程、疾病传播和药物作用等。
它可以帮助医生和研究人员理解生物系统的行为，提高疾病诊断和治疗的效果。
3. 物理科学：建模与仿真可用于分子动力学、量子力学和天体物理等领域。
它可以帮助科学家研究物质的性质和宇宙的演化。
4. 经济和金融：建模与仿真可用于预测市场行为、风险评估和投资策略等。
它可以帮助经济学家和投资者做出有效的决策。
三、建模与仿真的方法和技术建模与仿真的方法和技术有很多，下面介绍几种常用的方法：1. 数学建模：将现实系统用数学方程或算法进行描述和表示。
常用的数学方法包括微分方程、线性规划和随机过程等。
2. 计算机建模：利用计算机软件进行系统建模和仿真。
常用的建模软件包括MATLAB、Simulink、ANSYS等。
3. 三维建模：使用三维图形软件创建系统的虚拟模型。
它可以模拟系统的外观、结构和运动。
4. 离散事件仿真：将系统的行为分解为一系列离散的事件，通过模拟这些事件的发生来推断整体系统的行为。
机器人建模与仿真1. 介绍机器人建模与仿真是现代机器人技术领域中的重要研究方向，通过模拟机器人的行为和性能，可以在设计和开发阶段对机器人进行评估和优化。
本文将深入探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解和参考。
2. 机器人建模2.1 机器人建模概述在进行仿真之前，首先需要对机器人进行建模。
机器人建模是将实际物理系统转化为数学或计算机可处理的形式。
常见的方法包括几何、动力学、力学、控制等方面的建模。
2.2 几何建模几何建模是将实际物体转化为几何形状的过程。
在机器人领域中，常用的几何表示方法包括点云、CAD等。
点云是通过激光雷达等传感技术获取到物体表面上一系列点的坐标信息，并通过算法处理得到物体表面形状。
2.3 动力学建模动力学建模是描述物体运动过程中受到外力作用下运动状态变化规律的数学描述。
在机器人领域中，常见的动力学建模方法包括欧拉-拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法等。
通过动力学建模，可以准确描述机器人在不同环境下的运动行为。
2.4 力学建模力学建模主要研究机器人在受力作用下的变形和应变。
通过材料力学和结构力学的理论，可以对机器人进行强度和刚度等方面的分析。
在机器人设计中，合理的力学建模可以提高机器人系统的稳定性和可靠性。
2.5 控制建模控制建模是描述机器人系统控制过程中输入输出关系的数学描述。
常见的控制方法包括PID控制、状态空间法等。
通过对控制系统进行建模，可以设计出合适的控制策略来实现期望的运动和行为。
3. 仿真技术3.1 仿真技术概述仿真技术是指通过计算机对实际物理系统进行虚拟仿真实验，以验证、评估和优化设计方案。
在机器人领域中，仿真技术广泛应用于算法验证、行为规划、路径规划等方面。
3.2 基于物理引擎的仿真基于物理引擎的仿真是通过模拟物理规律来模拟机器人的行为。
常见的物理引擎包括ODE、Bullet、PhysX等。
通过物理引擎，可以模拟机器人在不同环境中的运动、碰撞等行为，为机器人设计和控制提供仿真环境。
机器人建模与仿真算法引言机器人建模与仿真是现代机器人技术中的核心内容之一。
借助建模与仿真技术，可以实现对机器人的动力学、运动控制、感知系统等进行全面的分析与验证，从而为机器人的开发与应用奠定坚实的基础。
本文将从机器人建模与仿真的基本原理开始，介绍常用的机器人建模方法和仿真算法，并讨论目前该领域中的研究进展和应用前景。
一、机器人建模方法1. 几何建模法几何建模法是机器人建模中最基础的方法之一。
该方法通过对机器人的几何结构进行建模，来描述机器人在空间中的位置、姿态等信息。
常用的几何建模方法有欧拉角表示法、四元数表示法和转移矩阵表示法等。
这些方法主要应用于描述机器人的位姿和运动学关系。
2. 动力学建模法动力学建模法是机器人建模中的另一重要方法。
该方法通过运动学和动力学的方程来描述机器人的运动和力学行为。
机器人的运动学可以通过关节坐标和连接关系来描述，而动力学则进一步研究机器人的力学特性和运动学关系之间的关系。
常用的动力学建模方法有拉格朗日方程法、牛顿-欧拉方程法等。
3. 变分原理建模法变分原理建模法是机器人建模中较为复杂的方法之一，也是研究机器人动力学的重要手段。
该方法利用变分原理，将机器人的动力学方程转化为能量最小化的问题，从而求解出机器人的轨迹和运动规律。
常用的变分原理建模方法有哈密顿原理、哈密顿-雅可比原理等。
二、机器人仿真算法1. 刚体仿真算法刚体仿真算法是机器人建模与仿真中常用的算法之一。
该算法基于刚体动力学理论，通过对机器人的质量、转动惯量等物理特性进行建模，模拟机器人在力和力矩作用下的运动行为。
常用的刚体仿真算法有欧拉方法、中点法、龙格-库塔方法等。
2. 运动学仿真算法运动学仿真算法是机器人建模与仿真中的另一重要算法。
该算法基于机器人的运动学方程，模拟机器人的运动轨迹和关节角度等运动特性。
常用的运动学仿真算法有正向运动学算法、逆向运动学算法等。
3. 动力学仿真算法动力学仿真算法是机器人建模与仿真中复杂但重要的算法之一。
建模与仿真建模与仿真技术是建模技术与仿真技术的统称，而建模技术是结合了多方面的学科知识，然后再利用计算机等方面的技术对研究对象进行模型建立，反映对象的特点，比如我们所说的数学模型，生物模型、物理模型等等都属于建模。
而在智能制造工程中建模技术的作用就是应用机械，物理，数学等学科的知识对工厂制造中所用的机器载体，制造出来的产品或制造的过程等等一切可以被研究的东西行建立模型分析让产品载体等更加的清晰明了。
而仿真技术就是在模型建立之后结合计算机、大数据、图形等科学手段对这个所建立的模型进行图像化、数据化，这样就可以将这个模型利用数据清晰地表达出来。
借助这些仿真建模技术，我们甚至可以对加工过程中看不见的一些过程，比如化学反应物理变化过程进行数据分析，将那些看不到摸不着的过程、事物转化为可见、可测量的数据。
建模仿真技术是智能制造工程中很重要的一部分，一般来说建模和仿真在智能制造工程中是介于产品创造和生产之间的一个部分，他在新产品新系统生产创造之前在计算机上进行需求的确定、设计与运行，对所生产的产品进行计算运算，看是否符合用户要求。
建模与仿真技术在智能制造中的典型应用案例汽车设计在这个案例之中，建模与仿真技术在汽车设计系统中主要作用于对汽车性能进行预测评估后，根据仿真结果对整车的设计参数进行优化。
仿真技术能够使所设计的车型在不制造出样车，不进行试验的情况下，完成对新型车性能的预测和整个车辆设计参数的优化与传统的汽车设计过程相比较仿真技术的应用缩短了车型的设计时间，节约了车型设计的成本，而且还能对新车型的性能质量进行提高。
而其中用到的建模与仿真技术有很多，就比如建模仿真支撑环境，仿真资源库等，而仿真资源库是仿真技术比较重要的一部分，因为仿真系统的运行要用到大量的模型和数据，这就需要仿真资源库里的一些模型数据比如一些产品性能的模型和数据，仿真资源库越丰富仿真的效果就越好。
在这个案例中，首先得从仿真资源库中提取大量的汽车运行模型数据和汽车产品性能的模型数据，对这些数据进行分析，从而才能开发出质量更高，性能更优的产品，除此之外，还有建模仿真支撑环境技术，它是建模与仿真的基础性技术，能对研发的产品和其基本环境进行仿真，作出其模型，所以能在不制造出样车的情况下，能对新车进行预测。
建模与仿真(petri网部分)案例分析建模与仿真是一种将现实世界的系统抽象成数学模型，并通过计算机模拟来分析系统行为和性能的方法。
Petri网是一种常用的建模工具，它能够描述并发系统的行为和状态变化。
以下是一个关于银行取款系统的Petri网建模与仿真案例分析： 1. 系统描述：假设有一个银行取款系统，包括一个ATM机和多个用户。
ATM机有两个状态：空闲和忙碌。
用户可以进行取款操作，当ATM机空闲时可以直接进行取款，当ATM机忙碌时需要等待。
2. 建模：首先，我们需要定义Petri网的元素。
在这个案例中，我们有以下元素：- 位置（Place）：ATM空闲、ATM忙碌、用户等待队列- 变迁（Transition）：用户取款、ATM机空闲、ATM机忙碌、用户离开然后，我们需要定义这些元素之间的关系。
在这个案例中，我们有以下关系：- 用户取款前需要ATM机空闲- 用户取款后ATM机变为忙碌状态- 用户等待队列中有用户时，ATM机空闲时用户可以取款- 用户取款后可以选择离开或继续等待3. 仿真：通过定义好Petri网的元素和关系，我们可以使用仿真工具来模拟系统的行为和性能。
在仿真过程中，我们可以调整系统参数（如用户到达速率、ATM机服务时间等）来观察系统的响应和效果。
例如，我们可以通过仿真来回答以下问题：- 用户平均等待时间是多少？- ATM机的利用率是多少？- 用户离开的平均时间是多少？通过不断调整参数和观察仿真结果，我们可以优化系统设计，提高系统的性能和效率。
总结：建模与仿真是一种重要的系统分析方法，可以帮助我们理解系统的行为和性能。
Petri网是一种常用的建模工具，可以描述并发系统的行为和状态变化。
通过定义Petri网的元素和关系，并使用仿真工具进行模拟，我们可以分析系统的行为和性能，并优化系统设计。
建模与仿真的发展
摘要
本文从建模与仿真的概念、发展和应用三个方面，阐述建模与仿真的
发展情况。
在概念上，建模是指建立用来描述实际系统的结构和行为的数
学模型，仿真是利用建模的结果检验系统的性能、探索系统潜在的变化及
其可能的后果，从而把握系统的发展趋势。
建模与仿真技术在最近十年取
得了很大进步，应用于多个学科和领域，将理论研究的重要组成部分。
总
结而言，随着计算机技术的发展，建模与仿真已经发展为一门多学科的分支，在工程设计、控制、通信、生物学和管理等多个领域都有广泛的应用。
本文重点讨论了建模与仿真的发展情况，以及它在不同领域的应用，并对
未来发展提出了展望。
关键词：建模与仿真；发展；应用
1. Introduction
建模与仿真是一种使用计算机技术对实际系统进行模拟以及可能的变
化进行评估和分析的过程。
它使用模型来理解系统的特性，分析系统行为
和决策的结果，并促进科学研究和工程应用。
建模与仿真技术用于许多学
科的研究，包括动力学系统，热力学系统，流体动力学系统，经济系统，
社会系统，生物系统等。
计算机建模与仿真在当今科技飞速发展的时代，计算机建模与仿真已经成为了众多领域中不可或缺的重要工具。
从工程设计到科学研究，从医疗保健到娱乐产业，它的应用无处不在，为我们解决问题、优化方案、预测未来提供了强大的支持。
那么，什么是计算机建模与仿真呢？简单来说，计算机建模就是利用计算机软件和数学方法，对现实世界中的系统、过程或现象进行抽象和表示，建立起一个数字化的模型。
而仿真是在这个模型的基础上，通过设定各种参数和条件，运行模型来模拟真实世界中的情况，观察其输出结果，从而分析和研究相关问题。
比如说，在汽车制造领域，工程师们可以通过计算机建模来创建汽车的虚拟模型，包括车身结构、发动机性能、悬挂系统等各个方面。
然后，利用仿真技术，模拟汽车在不同路况下的行驶情况，如高速行驶、急转弯、爬坡等，从而提前发现潜在的设计问题，优化汽车的性能和安全性，减少实际试验的次数和成本。
在航空航天领域，计算机建模与仿真更是发挥着至关重要的作用。
飞机的设计和飞行过程都极其复杂，通过建立飞机的气动模型、结构模型和控制系统模型等，进行仿真飞行，可以评估飞机的飞行性能、稳定性和操纵性，为飞机的研发和改进提供有力依据。
而且，在飞行员的培训中，仿真模拟器也能够提供逼真的飞行环境，让飞行员在安全的情况下积累经验，提高应对各种突发情况的能力。
科学研究中，计算机建模与仿真同样有着广泛的应用。
例如，在气候研究中，科学家们利用全球气候模型来模拟地球的气候系统，预测未来气候变化的趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。
在生物学中，通过建立细胞模型和生物分子模型，可以研究生物体内的化学反应和生理过程，推动新药的研发和疾病的治疗。
在医疗保健领域，计算机建模与仿真为疾病的诊断和治疗提供了新的途径。
医生可以利用患者的医学影像数据，如 CT、MRI 等，建立患者器官的三维模型，进行手术规划和模拟，提高手术的成功率和安全性。
此外，在药物研发中，通过仿真药物在体内的代谢过程和作用机制，可以加快药物研发的进程，降低研发成本。
1.仿真是基于模型进行的，仿真是对真实世界的模拟。
2.仿真技术：对模型进行试验以便评价、分析和优化系统的技术。
3.物理仿真:是按照实际系统的物理性质构造系统的物理模型，并在物理描写模型上进行实验的过程；4.数学仿真:是在对系统进行抽象，并将其特性用数学关系式加以描述得到系统的数学模型的基础上，对数学模型进行实验的过程；5.半实物仿真:是数学仿真与物理仿真的结合甚至实物联合起来进行实验的过程。
6.数学仿真也称为计算机仿真7.电子计算机的诞生与发展对其起了巨大的推动作用（利用计算机实现仿真）。
8.仿真软件的基本功能：包括模型描述与处理、仿真实验的执行与控制、仿真结果的表达与分析。
9.仿真技术已成为战略研究、系统分析、运筹规划、预测决策、宏观及微观管理等领域的有效工具10.阻碍生产系统仿真技术应用的原因：1建模难度大：某些系统如对于大比例系统模型，建模十分复杂 2机时需求大：仿真需要大量的计算机机时 3数据要求高：仿真需要大量实际的、准确的数据，这是一般企业所难以提供的，因此对仿真结果的准确性带来了影响，导致了人们对仿真能力的怀疑。
11.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、定性仿真、智能仿真、智能仿真、可视化仿真、多媒体仿真、虚拟现实仿真、网上仿真12.系统：由诸多相互作用、相互依存的要素按照一定规律构成的集合体，它们共同组成具有特定结构和功能的整体。
它具有以下特点：①由两个或两个以上要素组成。
②构成系统的要素之间具有一定的联系，并在系统内部形成特定的结构。
③具有边界（boundary）,进行仿真时必须划清边界。
④系统具有特定的功能，具有存在的价值和作用，并且系统功能受到系统结构和环境的影响13.系统环境：能对系统产生影响且属于系统之外的元素集14.系统分类：①连续系统:指系统状态随时间发生连续性变化的系统。
连续系统的数学模型有常微分方程、偏微分方程、状态空间方程以及脉冲响应函数等形式。
②离散事件系统:指只有当在某个时间点上有事件发生时，系统状态才会发生改变的系统。
离散事件系统的状态具有随机和动态特征，此类系统也常被称为离散事件动态系统。
15.系统模型可以分为：确定型模型：系统的参数及系统输入可以用确定的数学函数或图表表达，其问题的解是确定的。
随机型模型：系统的参数或输入具有不确定性，其解是不确定的。
16.生产系统：指以生产产品为目的，由生产过程中的人员、原材料、能源、加工设备、物流设备和其它辅助装置以及设计方法、加工工艺、生产调度、系统维护、管理规范等组成的具有特定功能的有机整体17.生产系统具有以下特点：①生产系统是由产品制造过程中相关软硬件所组成的有机整体②生产系统的输入为物流、能源、信息等制造资源，输出为产品或半产品，它是一个动态输入输出系统③生产系统涵盖市场分析、设计、工艺规划、加工、调度、装配、销售、售后服务以及回收处理等环节18.系统模型可以分为：①物理模型②数学模型③物理-数学模型（半物理模型）19.离散事件系统建模与仿真中的基本元素包括：1．实体（entity）：系统内的对象,构成系统模型的基本要素 2．属性（attribute）：实体的状态和特性 3．状态（state）：任一时刻，系统中所有实体的属性的集合事件（event）：引起系统状态变化的行为和起因，是系统状态变化的驱动力活动（activity）：指两个事件之间的持续过程，它标志系统状态的转移、进程（process）、仿真时钟：仿真时钟是指所模拟的实际系统运行所需的时间，而不是指计算机执行仿真程序所需的时间20.常用的仿真时钟的推进机制：①固定步长时间推进机制②下次事件时间推进机制③混合时间推进机制21.规则（rule）：用于描述实体之间的逻辑关系和系统运行策略的逻辑语句和约定常用的规则：①先进先出②后进先出③加工或服务时间最短④按优先级⑤随机（random）选择22.系统建模要求建模者具备以下能力：①对研究对象的分析和综合能力；②抽象和概括能力；③洞察和想象能力④运用数学工具分析问题的能力⑤设计试验验证数学模型的能力23.分析（analysis）是指将被研究对象的整体分解为不同部分、方面、要素、层次和功能模块，并且分别加以考察研究的思维方法，即“化整为零”的思维过程。
分析是研究系统的基础，也是认识事物的必经阶段24.分析的任务包括：①分析构成系统的要素、结构及其属性②通过对系统运行过程的分析，确定系统要素之间的关系25.综合（synthesis）是将已有的关于研究对象的各个部分、方面、要素、层次和功能模块的认识联结起来，以便构成一个整体的思维方法，即“积零为整”的思维过程。
综合不是系统要素、结构的简单累加，而要在分析的基础上区分主次、去粗取精，以便从整体上把握系统的本质特征和运行规律，以便正确地认识系统。
26.两者之间的关系：分析与综合是揭示系统规律的基本方法之一。
分析是综合的基础，但是分析着眼于系统局部，分析得到的结果是关于系统各部分的信息，而不是关于系统整体的认识。
若只分析而忽视综合，就会导致片面性。
分析的目的是为了综合，分析结果是综合的出发点。
27.抽象（abstraction）是指从某种角度抽取要研究系统的本质属性的思维方法。
数学中的概念、关系、定理、方法、符号等都是数学抽象的结果。
采用系统建模与仿真技术研究系统时，需要建立系统的数学模型。
因此，抽象思维是数学建模的基础之一。
28.概括（generalization）是把抽象出来的若干事物的共同属性归结出来进行考察的思维方法。
概括以抽象为基础，它是抽象的发展。
抽象度越高，则概括性越强。
抽象思维侧重于分析、提炼，概括思维则侧重于归纳、综合29.归纳是指从个别的事物、现象出发，通过感官观察、经验推理或数学推导等，得出关于此类事物或现象的具有普遍性结论的过程。
归纳的前提是单个事实或特殊的情况，它建立在观察、经验或实验的基础上。
归纳的意义在于：在一定条件下，将得出的结论应用于不同的应用对象，或避免犯类似的错误30.演绎（deduction）是由普遍性前提推导出特殊性结论的思维方法，是由一般到特殊的推理过程。
演绎推理是严格的逻辑推理，一般表现为大前提、小前提、结论的三段论模式。
演绎推理（deductive reasoning）的基本要求是：①大、小前提的判断必须真实②推理过程必须符合正确的逻辑形式和规则31.要判定一个系统性能的优劣，可以采用以下两种方法：①采用实验手段直接测量，得到系统性能的绝对值②将待研究对象与类似的已知系统作比较，得到系统性能的相对值32.比较与类比是指由两个对象的某些相同或相似的性质，推断它们在其他性质上也有可能相同或相似的一种推理形式33.要准确地描述模型的输入/输出参数，必须利用概率统计法。
概率统计法（probability statisticsmethod）是以概率论为基础，通过观察、采集、处理和分析待研究系统的样本数据，从而推断出系统总体性能指标。
34.活动的分类：（1）确定性活动（2）随机性活动：根据取值是否连续，随机变量可分为离散型随机变量和连续型随机变量35.模数也称众数，它是指随机变量的频率（或频数）取得某个峰值时的随机变量的值。
36.常用随机分布类型及其特性：1）位置参数2）比例参数（3）形状参数：形状参数与位置参数、比例参数之间相互独立。
与位置参数、比例参数相比，形状参数可以从根本上改变分布的形状。
37.广义γ分布和Weibull分布都是三参数分布。
γ分布可以用来模拟威布尔分布或正态分布38.随机数（random numbers）是随机变量的取样值，它是离散事件系统仿真的基础和必备的建模元素。
任何离散事件系统仿真程序或模型都必须具备能够产生指定分布的随机变量生成模块或子程序。
39.仿真程序中的随机数序列必须具有以下统计特性：①均匀性：随机变量在其可能取值范围中任一区间出现的概率和此区间的大小与可能值范围的比值成正比。
②独立性：在某个区间内一个观测值发生的概率与先前已有的观测值结果无关。
用于产生[0，1]区间均匀分布随机数的专门程序称为——随机数发生器40.随机数发生器的评价指标：（1）随机性: 有较好的独立性与均匀性,与真实的随机数具有相同或相近的数字特征,如数学期望、方差等2）长周期: 无重复出现的随机数序列长度称周期。
3）可再现性: 便于再现仿真状态（4）高计算效率: 仿真过程要求短时间内产生大量随机数41.均匀分布的随机数的产生方法：（1）平方取中法（2）线性同余法3）混合同余法4）乘同余法5）取小数法：平方取小数法：将前一次随机数平方后的数，取其小数点后第42.一个非零数字后面的尾数作为下一个所求的随机数。
开方取小数法：将前一次随机数开方后的数，取其小数点后第一个非零数字后面的尾数为下一所求随机数。
43.随机数发生器的检验方法：①数字特征检验：检验该随机分布的参数估计值与[0，1]均匀分布的或称理论值的差异是否显著②分布均匀性检验：检查随机数序列u1，u2，…，u n的实际频率与理论频率的差异是否显著(频率检验)③独立性检验：检查随机数序列u1，u2，…，u n前后各项的统计相关是否显著。
44.随机变量生成算法应具备的特点：①精确性（exactness）：满足一定的精确度要求②效率（efficient）：占用内存小，执行时间短③鲁棒性（robustness）：健壮，适应45.随机变量的生成算法：①逆变法①取舍法46.活动循环图法： ACD认为：系统中的每个实体都按照各自的循环方式发生变化－－静止状态和活动状态。
这两种状态在循环交替出现。
ACD以○表示静止状态，以⓫表示活动状态，以有向箭头→表示静止状态与活动状态之间的转换47.ACD法的缺点： 1当系统庞大、复杂时，活动循环图将十分复杂；2、ACD法只描述系统的稳态，而不研究系统的瞬态（如动作的开始、结束等）；3、 ACD法缺乏定量的分析工具48.排队规则：(1) 损失制(2)等待制：①先到先服务②后到先服务③随机服务④优先权服务。
3)混合制：三种情形：①队长有限②等待时间有限③逗留时间有限49.排队系统的性能指标：队长和排队长（队列长度）、等待时间和逗留时间、忙期和闲期50.到达时间间隔分布：1 定长分布2 泊松(poisson)分布：应满足4个条件：平稳性、无后效性、普通性、有限性。
3爱尔朗(poisson)分布4 一般相互独立随机分布51.造成排队的原因是：等待服务的顾客数量超过服务能力。
解决排队问题的途径：减少顾客等待时间与减低成本之间的平衡。
排队系统模型是生产系统模型的重要组成部分。
52.库存的双重影响：积极影响：缓冲作用、制造与购买中的经济性、产连续运行的媒介、服务水平等。
