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    (3) 建立制造系统的数学模型

    为保证所建模型符合真实制造系统、反映问题的本质特征和运行规律,在建立模型时要准确把握制造系统的机构和机理,提取关键的参数和特征,并采取正确的建模方法。按照由粗到精、逐步深入的原则,不断细化和完善制造系统模型。此外,应以满足仿真精度为目标,避免使模型过于复杂,以降低模型和求解难度

    (4) 模型的校核、验证及确认

    为减少决策失误,降低决策风险,有必要对所建数学模型和仿真模型进行校核、验证及确认,以确保制造系统模型与仿真逻辑及结果的正确性和有效性。实际上,模型的校核、验证及确认工作贯穿于系统建模与仿真的全过程。

    (5) 数据采集

     要想使仿真结果能够反映制造系统的真实特性,采集或拟合符合制造系统实际的输出数据显得尤其重要。例如,要完成一个制造车间效益的评估,就必须事先对制造设备数量及其性能、物流设备数量及性能、操作人员数量、车间面积、人力资源成本、设备运行成本、零件种类、零件数量等进行调研和分析。这些数据是仿真模型运行的基础数据,也直接关系到仿真结果的可行性。

    (6) 数学模型与仿真模型的转换

        在计算机仿真中,需要将制造系统的数学模型转换成计算机能够识别的数据格式。

    (7) 仿真实验设计

       为提高制造系统建模与仿真的效率,在不同层面和深度上分析制造系统的性能,有必要进行仿真试验方案的设计。仿真试验设计的内容包括仿真初始化长度、仿真运行时间、仿真试验的次数以及如何根据仿真结果修正仿真模型及参数。

    (8) 仿真试验

       仿真试验是运行仿真程序、开展仿真研究的过程,也就是对所建立的仿真模型进行数值试验和求解的过程。离散性事件的制造系统仿真模型通常是概率模型,因此,离散制造系统仿真一般为数值试验的过程,即测试当参数符合一定分布规律时制造系统的性能指标。

    (9) 仿真数据处理及结果分析

       从仿真试验中提取有价值的信息,以指导实际制造系统的开发,是仿真的最终目标`751~文^论|文*网www.751com.cn。早期仿真软件的仿真结果多以大量数据的形式输出,需要研究人员花费大量的时间整理、分析仿真数据,以便得到科学的结论。

       目前,仿真软件中广泛采用图形化技术,通过图形、图表、动画等形式显示被仿真对象的各种状态,使得仿真数据更加直观、丰富和详尽,这也有利于人们对仿真结果的分析。另外,应用领域及仿真对象不同,仿真结果的数据形式和分析方法也不尽相同。

    (10) 优化和决策

    根据制造系统建模和仿真得到数据和结论,改进和优化制造系统的结构、参数、工艺、配置、布局及控制策略等,实现制造系统性能的优化,并为系统决策提供依据。

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