第一篇：汽车发动机三维建模与仿真工作汇报
发动机三维建模与仿真项目实践工作汇报
结合西南科技大学城市学院项目实践实施目的，本项目实践由机械设计及其自动化专业24人基于实验室桑塔纳2000Gi型轿车AJR型发动机，实验室拆装等设备，在前期学习《发动机构造与原理》的情况下，对该发动机进行拆装，测绘，二维绘图，三维绘图，装配仿真及运动仿真。通过本次项目实践到达让学生熟悉并掌握发动机结构及工作原理，熟练运用三维建模软件，了解机械设计专业所掌握的的有关工作构架。同时，为本专业后期毕业设计做好前期准备工作。
本项目实践于2014年9月在指导老师带领下召开工作会议，明确项目实践目的，并作出项目实践后期具体实施规划。在指导老师带领下，进行了如下工作。
注：其他相关附件和成果将以压缩包形式上传，一光盘形式保存。本次项目实践从2014年9月至12月，主要得到了如下收获：
第一，项目实践分为A、B两组，增大了彼此工作的积极性，同时给最后成果也有不同的结果。
第二，A、B两组分为六个小组，每小组采取2两人合作的形式共同完成自己手中的任务，起到了团队协作、积极互助的效果，给本次实践任务的顺利完成带来了很大的便利和正能量。
第三，三维建模五个小组通过前期对零件的测绘，草图绘制以及中期运用UG NX8.0等三维绘图软件生成零件图并上交装配仿真组后期处理这一过程中，各小组合理安排任务，采取一测一绘的工作分配是工作效率达到了最佳。同时也让所有组员掌握了发动机构造与原理，熟悉了发动机拆装技术，熟练运用三维绘图软件，熟悉了从实际零件到三维工程图这一过程。仿真组根据以上五个小组的零件图进行装配仿真，同时也负责部分尺寸不正确零件修改和完善，学会了从零件到总成，从局部到整体的框架式学习和运用。同时通过自学仿真加上后期发动机实体仿真的真是演练，从真正意义上做到了学习到实践的目的。
第四，充分体现了团队协作能力的重要性，同时让所有成员懂得了团队合作的重要性。本次项目实践让这24个兄弟和两位指导老师成为了一家人。和谐，共同进步。
第五，本次项目实践是为后期毕业设计做坚强的奠基，给我们毕业设计工作做了很好的铺垫。通过本次项目实践，我们为后期毕业设计获得了发动机各零件的二维、三维数据，同时在了解发动机构造和原理的情况下，让毕业设计更得心应手。
项目实践是大学应该开设并且需要不断扩大，项目需要不断更新的课程，它的存在使我们大学毕业之前的最后一次操练，是我们进入社会第一次操练的重要前奏。
最后，感谢学院队项目实践的大力支持，感谢本次项目实践的两位指导老师陈军老师和蒋莎老师，是陈军老师的带领让我们在这次项目实践中收获很多，是蒋莎老师专业知识的受教让我们对汽车发动机有了更生一层次的认识。
汇报人：组长 程强 2014年11月28日
第二篇：三维建模技术
计算机三维建模及其应用 作者：刘胜平指导老师：
南昌航空大学航空制造工程学院
摘要：为了更好的应用计算机三维建模技术，本文讲述了计算机三维建模的含义，描述了三维建模的发展历史，说明了三维曲面建模和三维实体建模的主要方法与应用、数据交换接口、三维建模技术的发展趋势。关键字：三维建模技术 1 引言
为了能够在计算机环境下更逼真地模拟现实世界的人和物及其运动形态, 必须在三维空间系统中利用已有的三维建模技术 ,精确地描绘这些事物以实现三维物体的真实再现 ,进而为用户创造一个身临其境、形象逼真的环境。对现实世界的事物进行建模和模拟,就是根据研究的目标和重点, 在三维空间中对其形状、色彩、材质、光照、运动等属性进行研究 ,以达到 3D 再现的过程。因而, 对三维实体的图形图像处理及其模型建模研究显得尤为必要。2三维建模技术的定义、发展历史
三维建模技术是研究在计算机上进行空间形体的表达、存储和处理的技术，在CAD技术发展初期，CAD仅限于计算机辅助绘图，随着三维建模技术的发展，CAD技术 才从二维平面绘图发展到三维产品建模，随之产生了三维线框模型、曲面模型和实体造型技术等。线框模型：20世纪60年代末开始研究线框和多边形构造三维实体，这样的模型被人称为线框模型。三维物体是由他的全部顶点以及边的集合来描述。曲面模型：曲面模型是在线框模型的数据结构基础上，增加可形成立体面的各相关数据后构成的。
实体造型技术：实体模型在表面看来往往类似于经过消除隐藏线的线框模型在线框模型或经过消除隐藏面的曲面模型；但实体模型上如果挖一个孔，就会自动生产一个新的表面，同时自动识别内部和外部；实体模型可以使物体的实体特性在计算机中得到定义。
特征参数化技术：参数化造型的主体思想是用几何约束、工程方程与关系来说明产品模型的形状特征，从而达到设计一系列在形状或功能上具有相似性的设计方案。
变量化技术：我们在进行机械设计和工艺设计时，总是希望零部件能够让我们随心所欲地构建，可以随意拆卸，能够让我们在平面的显示器上，构造出三维立体的设计作品，而且希望保留每一个中间结果，以备反复设计和优化设计时使用。三维曲面建模和三维实体建模的主要方法与应用
第三篇：建模与仿真实验报告
重 重 庆 庆
大 大 学 学
学 学 生 生
实 实 验 报 告 实验课程名称
物流系统建模与仿真
开课实验室
物流工程实验室
学 学
院
自动化
年级
专业班
程 物流工程 2 班
学 学 生 生
姓 姓 名
段竞男
学
号
201 ２4 ９12
开 开 课 时 间
2014
至１５
学年第 二
学 学期 期 总 总
成 成 绩 绩
教师签名
自动化 学院制 《 物流系统建模与仿真 》实验报告
开课实验室：
****年**月**日 日 学院 自动化 年级、专业、班 12级物流工程2班 姓名 段竞男 成绩
课程 名称 物流系统建模与仿真 实验项目 名
称 产品测试工艺仿真与分析实验 指导教师 张莹莹 教师评语
成绩
一、实验目得 通过建立单存放区域、单处理工作台得简单模型,了解 5 个基本建模步骤。学习使用统计分析工具.二、实验原理 某工厂车间对三类产品进行检验。这三种类型得产品按照一定得时间间隔方式到达。随后，不同类型得产品被分别送往三台不同得检测机进行检测，每台检测机只检测一种特定得产品类型.其中，类型 1 得产品到第一台检测机检测,类型２得产品到第二台检测机检测,类型 3 得产品到第三台检测机检测。产品检测完毕后,由传送带送往货架区,再由叉车送到相应得货架上存放。类型 1 得产品存放在第 2 个货架上，类型 2 得产品存放在第 3 个货架上，类型 3 得产品存放在第 1 个货架上。
三、使用仪器、材料
一台ＰＣ机,ｆlｅｘsiｍ软件 四、实验步骤
1)创建模型布局
使用鼠标将需要得对象从对象库中拖放到正视图窗口中,根据需要使用鼠标改变对象位置、大小与转角。
2)连接端口
按下键盘上得“A“键，用鼠标拖放在对象间建立输出端口-输入端口连接；方向为从流出实体得对象到流入实体得对象;模型中得对象发出与接收实体需要这种连接。
3)编辑外观、设置对象行为
(1)参数窗口（Parameteｒs Ｗindｏw）
双击对象（或在右键菜单选择 Pａramｅters）
；用于对各种对象得自身特性得设置、编辑。
(2)属性窗口(Ｐropertieｓ Windｏｗ）
右键单击对象,在弹出菜单中选择 Ｐrｏpertieｓ;用于编辑与查瞧所有对象都拥有得一般性信息。
(3)模型树视图(Model Tree Vｉew)模型中得所有对象都在层级式树结构中列出;包含对象得底层数据结构;所有得信息都包含在此树结构中。
4)重置运行
(1)重置模型并运行
(2)控制仿真速度（不会影响仿真结果）
检测机器 1 检测机器 2 检测机器 3 传送带 传送带 传送带 货架 1 货架 2 货架 3 产品 1 产品 2 产品 3
(3)设置仿真结束时间
5)观察结果
(1)使用“Statiｓtics”(统计)菜单中得 Reｐｏrts anｄ Statiｓtics(报告与统计）生成所需得各项数据统计报告.(2)其她报告功能包括：对象属性窗口得统计项;记录器对象;可视化工具对象;通过触发器记录数据到全局表。
五、实验过程原始记录((数据、图表、计算等))
1、运行结果得平面视图:
2、运行结果得立体视图
３、运行结果得暂存区数据分析结果图:
第一个暂存区
第二个暂存区 由报表分析可知 5 次实验中，第一个暂存区得平均等待时间为 1１、４6，而第二个暂存区得平均等待时间为１3、0２，略大于第一个暂存区,由此可见,第二个暂存区得工作效率基本上由第一个暂存区决定。
４、运行结果三个检测台得数据分析结果图,三个检测台得 statｅ饼图：
（１)处理器一：
由实验结果分析可得,处理器一只有５3%得时间处于工作状态，有３２、3％得时间就是处于闲置状态,并且该处理器得准备时间较长，占总时间得 14、7％,这些数据表明该处理器得运行速度完全能满足,甚至超过系统得要求，可以适当得选择更处理速度慢一点得处理器来降低系统成本。
（2）处理器二:
由实验结果分析可得,处理器二只有 16、９％得时间处于工作状态,有６6％得时间就是处于闲置状态，并且有 1７、1％得时间处于准备时间,以上数据说明处理器二闲置时间过长，工作效率低，不能很好地配合物料二得到达速度。
(3）处理器三
由实验结果分析可得，处理器三得只有１６、9％得时间处于工作状态，有 66、1%得时间就是处于闲置状态,并且有 16、9%得时间处于准备时间，以上数据说明处理器三得工作效率低,不能很好地配合物料三得到达速度，可以适当得降低处理器三得处理速度。
六、实验结果及分析
１))对得到得数据做简单分析，提出改进措施。
答:通过对实验数据分析,发现现有得机器设备得设置基本能满足系统得要求，但工作效率低，大大浪费了设备得工作能力,可以适当得提高物料得到达速度，或者降低三台处理器得处理速度.2 2）
讨论：本实验根据三个处理器得统计信息,通过状态图分析各处理器得工作状态，通过暂存区材料得平均等待时间，分析这个检测流程得效率如何？就是否存在瓶颈？如果存在,怎样才能改善整个系统得绩效呢？ 答：由报表分析可知５次实验中，第一个暂存区得平均等待时间为 11、46，而第二个暂存区得平
均等待时间为 13、02,略大于第一个暂存区,由此可见，第二个暂存区得工作效率基本上由第一个暂存区决定。处理器一只有５3%得时间处于工作状态，有 32、３％得时间就是处于闲置状态,并且该处理器得准备时间较长,占总时间得１４、7%,这些数据表明该处理器得运行速度完全能满足,甚至超过系统得要求,可以适当得选择更处理速度慢一点得处理器来降低系统成本。由实验结果分析可得，处理器二只有 16、９%得时间处于工作状态,有 66%得时间就是处于闲置状态,并且有 17、1％得时间处于准备时间，以上数据说明处理器二闲置时间过长，工作效率低，不能很好地配合物料二得到达速度。由实验结果分析可得,处理器三得只有 1６、9%得时间处于工作状态，有 66、1%得时间就是处于闲置状态，并且有１6、9%得时间处于准备时间，以上数据说明处理器三得工作效率低,不能很好地配合物料三得到达速度，可以适当得降低处理器三得处理速度。整体来瞧,整个检测流程效率不高，但就是并不存在瓶颈，能够达到系统得要求,但工作效率低，大大浪费了设备得工作能力,可以适当得提高物料得到达速度，或者降低三台处理器得处理速度.《物流系统建模与仿真》实验报告
开 ：
开 课 实 验 室 ：
年 年
月 月
日 日 学院 自动化 年级、专业、班 １２级物流工程２班 姓名 段竞男 成绩
课程 名称 物流系统建模与仿真 实验项目 名
称 多产品多阶段制造系统仿真与分析实验 指导教师 张莹莹 教师评语
成绩
一、实验目得 假定在保持车间逐日连续工作得条件下，对系统进行 365 天得仿真运行（每天按８ 小时计算)，计算每组机器队列中得平均产品数以及平均等待时间。通过仿真运行,找出影响系统得瓶颈因素，并对模型加以改进。
二、实验原理 某制造车间由 5 组机器组成，第 1,2,3，4,5 组机器分别有３，２,4,3，1 台相同得机器。这个车间需要加工三种原料，三种原料分别要求完成４、3 与５ 道工序，而每道工序必须在指定得机器组上处理,按照事先规定好得工艺顺序进行。
概念模型参考如下：
三、使用仪器、材料
一台ＰC 机，flexsｉm 软件 四、实验步骤
1)创建模型布局 使用鼠标将需要得对象从对象库中拖放到正视图窗口中，根据需要使用鼠标改变对象位置、大小与转角。
2)连接端口 按下键盘上得“A”键，用鼠标拖放在对象间建立输出端口—输入端口连接;方向为从流出实体得对象到流入实体得对象；模型中得对象发出与接收实体需要这种连接。本实验此步骤为关键环节，连接线较复杂，故连接端口时应注意保持清晰思路.机器 1 机器 1 机器 1 暂存区 机器 2 机器 2 暂存区 机器 3 机器 3 机器 3 机器 3
暂存区 机器 4 机器 4 机器 4 暂存区 机器 5
暂存区 1 2 3
3)定义对象参数(1)定义Ｓource 在模型中，共有 3 个Ｓource 实体，每个Ｓource 对应一类原料,也就就是说，一个 Source 生成一类原料.我们需要设置每个 Souｒce 实体，使得每类原料得到达间隔时间满足系统得要求。
(2)分别按照要求定义机器组１、机器组 2、机器组 3、机器组 4、机器组 5、暂存区参数。
4)模型运行
(1)设置 Expeｒiｍenter
(2)重置模型并运行 5)观察结果 仿真进行过程中，可以瞧到红、黄、蓝三种不同颜色得原料从系统中流过,经过不同机器组得加工,最后离开系统。
仿真运行到１７52０0 单位时间得时候，自动停止。
五、实验过程原始记录((数据、图表、计算等）
1、运行结果得平面视图: 2、提供运行结果得立体视图：
3、提供运行结果五个暂存区数据分析结果图
由数据图可知第一个暂存区得为 物料输入量为 888 ８,平均数量为 0、６3, 最大等待时间达到了 241、、94，平均等待时间为 12、5，由此可见暂存区一得货物 状态较为空闲，不就是 系统得瓶颈。
为 由数据图可知第二个暂存区得物料输入量为 1117 ３,平均容量为 1 ９67、0 ４, 最大等待时间为 630１ １7、1４ ４为，平均等待时间为 30３ ３ ８８、42, 由此可见暂存区二得货物周转率较高, 处于比较忙碌得状态，非常 容易成为系统得瓶颈。
由数据图可知第三个暂存区得物料输入量为５ ５8 ３５,平均数量为 0、11，最大等待时间达到了 1２ ２4、25,平均等待时间为 3、４0, 由此可见暂存区三得效率较高，较为适应系统得要求。
为 由数据图可知第四个暂存区得物料输入量为 3604，平均数量为 5、6２ ２，最大等待时间为１ １64 ２、37，平均等待时间为 273、55，由此可见暂存区四货物周转率高，并且运行效率高, 能够适应系统得要求，安排合理。
由数据图可知第五 个暂存区得物料为 输入量为 7 ２08,平均数量为２ ２43、75, 最大等待时间为 1 ０９3６、85,平均等待时间为 5956, 由此可见暂存区五 容易造成货物得堆积与等待，不 能够适应系统得要求，安排 不够 合理, 为该系统得瓶颈.六、实验结果及分析
对得到得数据做简单分析，提出改进措施：
暂存区 1 2 3 4 5平均等待时间 12、50 30388、42 3、40 273、55 5956
平均数量 0、63 1967、04 0、11 5、62 243、75 由数据图可知第一个暂存区得物料输入量为 8８88，平均数量为 0、63，最大等待时间达到了241、94，平均等待时间为１2、5,由此可见暂存区一得货物状态较为空闲,不就是系统得瓶颈.由数据图可知第二个暂存区得物料输入量为１１173,平均容量为 1967、04，最大等待时间为 63017、14,平均等待时间为 30388、42，由此可见暂存区二得货物周转率较高，处于比较忙碌得状态，非常容易成为系统得瓶颈.由数据图可知第三个暂存区得物料输入量为 5835,平均数量为０、11，最大等待时间达到了 1２4、２5,平均等待时间为 3、4０，由此可见暂存区三得效率较高,较为适应系统得要求。由数据图可知第四个暂存区得物料输入量为 36０4,平均数量为 5、62,最大等待时间为 1642、３7，平均等待时间为 2７3、５5，由此可见暂存区四货物周转率高,并且运行效率高，能够适应系
统得要求,安排合理.由数据图可知第五个暂存区得物料输入量为 72０8，平均数量为 243、75,最大等待时间为 1０936、85,平均等待时间为 595６，由此可见暂存区五容易造成货物得堆积与等待,不能够适应系统得要求,安排不够合理,为该系统得瓶颈.由数据分析可知暂存区二、五就是系统得瓶颈所在，应该提高暂存区二、暂存区五得处理前一道工序速度,即增加工序一与工序二得机器数量，以此来提高工序 1、2 得处理速度，或者调整物料加工得顺序,从而提高整个系统得运营效率。
《物流系统建模与仿真》实验报告
开课实验室：
****年**月**日 日 学院 自动化 年级、专业、班 １2 级物流工程 2班 姓名段竞男 成绩
课程 名称 物流系统建模与仿真 实验项目 名
称 混合流水线系统仿真与分析实验 指导教师 张莹莹 教师评语
成绩
一、实验目得 主要掌握单台处理器在处理多种产品时对于处理顺序以及时间参数得设置.熟悉先进先出这种存储模式得控制方法.二、实验原理 多对象流水线生产有两种基本形式。一种就是可变流水线，其特点就是:在计划期内，按照一定得间隔期,成批轮番生产多种产品；在间隔期内，只生产一种产品,在完成规定得批量后,转生产另一种产品。另一种就是混合流水线,其特点就是：在同一时间内,流水线上混合生产多种产品。按固定得混合产品组组织生产,即将不同得产品按固定得比例与生产顺序编成产品组。一个组一个组地在流水线上进行生产。
三、使用仪器、材料
ＰC 机一台,flexsiｍ 软件 四、实验步骤
1)创建模型布局
从左边得实体库中依次拖拽出所有实体（一个 Source，５个 Quｅｕe,1２个 Pｒｏceｓｓoｒ，一个Ｃonveｙor，一个Ｓｉnｋ)放在右边模型视图中，调整至适当得位置,如图所示:
2)连接端口
根据流动实体得路径来连接不同实体得端口.按住键盘上得“A”键,与前面章节得操作一样,按上图中得箭头所指向依次连接各个实体.分别(注意方向)从 Sｏurｃe 连到 GeneｒalQueｕe，GeneｒalQuｅue 连到ＧenｅｒaｌMachine1，GｅnｅｒalＱuｅuｅ连到 GenerａlMａchine2, GeneralＱueue 连到 GenerａlMaｃｈine3，ＧｅｎｅralMａｃｈiｎe1 连到 DrillinｇQueue，GeneralMacｈine2 连到 DriｌlingQｕeue，GｅｎｅrａlＭａcｈinｅ3 连到 DrillｉngQueuｅ，DrillｉｎgQueue 连到 DｒillinｇＭａchine1，DriｌlinｇQueｕｅ连到 DrillingMａchｉne２,DrillinｇQueue连到DriｌlingMachine３,DriｌlｉngＭachine1连到ＭillｉｎgQｕeuｅ,ＤriｌlinｇMaｃhｉｎe2 连到 MilliｎgQｕeue,DrｉlｌinｇMacｈine3 连到ＭilｌｉngQｕeue,MiｌｌinｇＱueｕe 连到 MilｌｉnｇＭachine１，MillingＱueｕｅ连到ＭilｌｉngＭaｃhine2,ＭillinｇMaｃhiｎｅ1 连到 GriｎdiｎgQuｅue,ＭiｌlingＭａchine２连到 GrindｉngＱｕeue，ＧrｉndｉｎgＱｕｅｕｅ连到 GrｉnｄingＭａchiｎe1，GrinｄinｇＱueue 连到 GｒindinｇMａｃｈｉne２,GrｉndingＱｕｅue 连到ＧｒindｉnｇMachｉｎｅ3，GｒiｎdiｎｇMachｉｎe1 连到 T
ｅｓｔｉngQueｕe,GrｉｎdingＭachｉne2连到TｅｓtiｎgＱueue,GrindｉｎｇMachｉｎe3连到TesｔingＱueue,TestingQueue 连到 TｅsｔingＭachine，ＴeｓtｉngＭachine 连到 Cｏｎveyor，Ｃoｎveyor 连到Ｓｉnk。完成后，如图所示：
3)定义对象参数
分别按照要求定义 Sourｃe、各机器工位、暂存区参数。
4)模型运行
(1)重置模型并运行(2)加快仿真模型运行速度 如果我们只就是关心仿真结果,而对仿真得过程不感兴趣，则我们可以加快仿真速度,迅速得到结果.图 3、１仿真速度控制比例条 如图 3、1，鼠标左键一直按住比例尺，移动到合适得比例位置,以便迅速得到结果。
5)观察结果
仿真进行过程中，可以瞧到红、绿、蓝三种不同颜色得产品从系统中流过,经过不同机器组得加工，最后离开系统,如下图:
6)结果分析
当仿真运行自动结束后，我们打开 Flexｓｉｍ得工具栏里得 Stａts 目录下得Ｓtandａrd Report 选项，如图所示:
我们通过来增加、以及来减少需要输出得报告内容,使得报告包含以上所列得 5 个部分得数据:iｄlｅ就是空闲时间，pｒoｃessiｎg 就是工作时间，blockeｄ就是产品在设备等待时间，ｓｔatｓ_staytiｍｅavｇ就是平均停留时间，stats_input 就是输入产品数,stats_output 就是输出产品数,设置完成后,如图所示:
点击后生成如图所示表格:
从上表中我们可以很方便得瞧到总运行时间就是 7728min，以及各个设备得输入输出产品数,处理时间等信息.录记始原程过验实、五ﻬ 五、实验过程原始记录((数据、图表、计算等）
1、运行结果得二维平面图
２、运行结果得三维立体图
4、投产按照 1、2、3 得顺序进行得仿真报告 Flexsim Summary Report Time: 7728
Object Class stats_output stats_staytimemin stats_input idle blocked processing
Source1 Source 1700 0 0 0 7720 0 Queue2 Queue 1700 0 1700 0 0 0 Processor3 Processor 500 4 500 594 0 2400 Processor4 Processor 600 4 600 297 0 2700 Processor5 Processor 600 4 600 297 0 2700 ConCon17010 1700 0 0
veyor6 veyor 0 0 Processor7 Processor 600 4 600 203 0 2800 Processor8 Processor 600 4 600 203 0 2800 Processor9 Processor 500 4 500 599 0 2400 Queue10 Queue 1700 0 1700 0 0 0 QueQue1700 1700 0 0
ue11 ue 0 0 Processor12 Processor 850 3 850 10 0 3050 Processor13 Processor 850 3 850 11 0 3050 Processor14 Processor 567 4 567 796 0 2268 ProcessorProcessor 567 4 567 797 0 2268 Processor16 Processor 566 4 566 798 0 2264 Queue17 Queue 1700 0 1700 0 0 0 Queue18 Queue 1700 0 1700 0 0 0 Processor19 Processor 1700 1 1700 18 0 7700 Sink20 Sink 0 0 1700 0 0 0 由报表分析可知，按照 1 1、2 2、３得顺序投产得总得处理时间为７7 7 ２8 8。
投产按照１、3、2 得顺序进行得仿真报告:
Flexsim Summary Report Time: 7728
Object Class stats_input stats_output stats_staytimeavg idle processing blocked Source1 Source 0 1700 0 0 0 7720 Queue2 Queue 1700 1700 4、588235 0 0 0 ProcProc502 502 4、79586 2408 0
essor3 essor 6813 Processor4 Processor 600 600 4、5 298 2700 0 Processor5 Processor 598 598 4、501672 306 2692 0 Queue6 Queue 1700 1700 0、411765 0 0 0 Processor7 Processor 600 600 4、666667 203 2800 0 PrPr60604、20280
ocessor8 ocessor 0 0 666667 3 00 Processor9 Processor 500 500 4、8 599 2400 0 Queue10 Queue 1700 1700 28、32294 0 0 0 Processor11 Processor 850 850 3、588235 10 3050 0 ProcessorProcessor 850 850 3、588235 11 3050 0 Queue13 Queue 1700 1700 0 0 0 0 Processor14 Processor 567 567 4 796 2268 0 Processor15 Processor 567 567 4 797 2268 0 Processor16 Processor 566 566 4 798 2264 0 QueuQueu1700 1700 23290 0 0
e17 e、648 Conveyor19 Conveyor 1700 1700 10 0 0 0 Sink20 Sink 1700 0 0 0 0 0 Processor21 Processor 1700 1700 4、529412 18 7700 0 由报表分析可知，按照 1、3、2 得顺序投产得总得处理时间为 77２８.投产按照 2、1、3 得顺序进行得仿真报告：
Flexsim Summary Report Time:
7725 Object Class stats_input stats_output stats_staytimeavg idle processing blocked Source1 Source 0 1700 0 0 0 7720 Queue2 Queue 1700 1700 4、588235 0 0 0 Processor3 Processor 503 503 4、795229 588 2412 0 Processor4 Processor 600 600 4、5 299 2700 0 Processor5 Processor 597 597 4、502513 311 2688 0
Queue6 Queue 1700 1700 0、408824 0 0 0 Processor7 Processor 600 600 4、666667 205 2800 0 Processor8 Processor 600 600 4、666667 205 2800 0 Processor9 Processor 500 500 4、8 605 2400 0 Queue10 Queue 1700 1700 28、16529 0 0 0 Processor11 Processor 851 851 3、587544 11 3053 0 Processor12 Processor 849 849 3、588928 15 3047 0 Queue13 Queue 1700 1700 0 0 0 0 Processor14 Processor 567 567 4 796 2268 0 Processor15 Processor 567 567 4 798 2268 0 Processor16 Processor 566 566 4 804 2264 0 Queue17 Queue 1700 1700 2317、985 0 0 0 Conveyor19 Conveyor 1700 1700 10 0 0 0 Sink20 Sink 1700 0 0 0 0 0 Processor21 Processor 1700 1700 4、529412 15 7700 0 由报表分析可知，按照 2 2、１、３得顺序投产得总得处理时间为 772 ５.析分及果结验实、六ﻬ 六、实验结果及分析1）
实验结果: :由以上报表分析可知 6 种投产顺序中，按照 2、1、3 得顺序投产得总得处理时间最短为７7２5，故以这种投产顺序作为最佳投产方式。
２）讨论: :系统还存在很多可以改善得地方，请指出有哪些地方就是有待改善得，理由就是什么.答：可以适当得降低处理器得运行速度，除了第三组得处理器空闲时间较短外，其余各组处理器得空闲时间过长。尤其就是，其中暂存区 17 得平均等待时间过长,可以适当得调整运行速度，以提高整个系统得运行效率。
实验报告打印格式说明 1.标题:三号加粗黑体 2.开课实验室:5 号加粗宋体 3.表中内容:(1)标题:５号黑体(2)正文：5 号宋体
4.纸张:１6 开(20cm×2６.5ｃm)5.版芯 上距：2cm 下距：2cm 左距:2.8ｃｍ 右距:２．8cｍ 说明: 1、“年级专业班”可填写为“00 电子 1 班",表示 2000 级电子工程专业第１班.２、实验成绩可按五级记分制（即优、良、中、及格、不及格)，或者百分制记载，若需要将实验成绩加入对应课程总成绩得，则五级记分应转换为百分制。
第四篇：物流建模与仿真
一、请简述对建模与仿真的认知（300字）
通过这学期对物流建模与仿真的学习，让我认识到了物流系统建模与仿真对现实当中物流的重要性。物流系统建模与仿真是现代物流中的助力，能很大程度的减少物流当中的成本和可能出现的问题。
随着现代物流理论和实践迅速的发展，所提出的研究问题日益复杂，非确定因素、模糊因素众多，因果关系复杂，单独应用数学方法就难以进行描述或很难求解且有时无法求解，使得我们的研究需要采用计算机仿真的方法来辅助解决。而物流系统建模与仿真也是在与时俱进，当下的物流系统建模与仿真则是尽可能的确定现实中对其相关的因素利用仿真软件模拟和计算物流活动。以达到减少在物流活动中不必要的损失和时间。
例如：生产物流系统、仓库物流、车间物流、供应链物流、物流中心业务流程、港口集装箱堆场场桥作业调度、汽车滚装码头物流等物流系统的建模与仿真。这其中能节省大量的时间或者成本。所以，物流系统建模与仿真是现代物流运营和进一步发展的必不可少的一项至关重要的技术。
二、这门课学到了哪些知识与技能（200字）
经过一学期的学习和对这门课的深入了解，让我对这门课获益良多。不仅学到了丰富的理论知识，还有大量的电脑实践经验。例如:银行排队系统模型—通过不断的添加和设置变量让整个系统更加完善和贴近现实。还有物流配送作业系统---通过两个物流中心对周边物流点的进行运送作业，利用物流系统仿真软件anyloca将物流点、配送中心、GIS 地图、配送人员、配送车辆等变量一一建立起来，得到的就是两个物流中心对周边物流点进行作业的动态图，通过加速时间再进行数据分析就可以得到相关数据，然后可以通过数据的反馈进行修改的到一个合理物流配送方案，以达到节省时间和成本的目的。还有用于数据分析、矩阵运算等相关计算的matlab软件。这是一款功能强大的软件，matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
三、所学到的知识和技能可以应用到哪些方面，请选一项进行详细说明（500字）
通过学习物流系统建模与仿真和matlab软件可以应用到很多领域。比如物流系统建模与仿真可以应用到生产物流系统、仓库物流、车间物流、供应链物流、物流中心业务流程、港口集装箱堆场场桥作业调度、汽车滚装码头物流等物流系统的建模与仿真。这其中能节省大量的时间或者成本。Matlab可以数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理技术、数字信号处理技术、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程、管理与调度优化计算等。
例如：生产物流系统的重构---在实际生产过程中，产品生产的90%的时间都用于储存、装卸、搬运等流转过程中。这些物流活动严重牵制了整个生产过程。因此，生产物流系统的重构是企业生产系统重构的关键。而要实现生产物流的重构，主要是寻找物流资源进行科学控制和调度的方法。对物流的控制问题，常见的数学方法有两种：一时数学规划，但对于物流系统这样庞大、复杂且随机性强的系统建立一个完备的数学模型几乎是不可能的；另一种是把工作的流动认为是无计划的其决策则完全根据系统单循环idea状态并利用启发式调度规则来确定，但缺乏理论基础。我们可以考虑将物流控制系统独立起来并将计划调度作用于控制系统，即在计划调度层就保证其最终解的理论性，并利用仿真的手段来验证调度方案。在这一思想的指导下，有关学者提出了一种基于时间的任务队列方法而建立的面向可重构生产物流系统仿真平台，在物流资源重构和电镀策略的基础上分析各种物流方案的性能，为生产物流重构提出了有效的解决途径。
第五篇：仿真与建模实验报告
实验报告
13工业工程2班 李伟航 13工业工程2班
实验10
一、实验目的: 1.学习库存系统查库与订货处理的结构建模方法
2.学习用Equation模块、Equation（I）模块读写数据库的方法 3.学习用Equation模块、Equation（I）模块进行编程计算的方法
二、实验问题
1.打开上次实验你保存的文件（这个文件要保存好，下次实验还要使用），然后根据以上视频，进行操作实验。
2.简述用Equation模块计算订货量的程序逻辑。
3.简述用Equation（I）模块计算并累加总订货成本到数据库中的程序逻辑。4.Equation模块与Equation（I）模块有何不同？
5.在本案例的假设前提下，在一笔订货的在途货物运输期间（即提前期期间），会不会再次发出订货指令？或者换句话说，每次查库时，会不会有已订但未到的货？为什么？
三.实验过程
1.生成查库员（查库信号）
用Create模块每天生成一个库存检查员实体（实际代表一个查库信号）Create模块具体设置如下图：
2.判断是否需要订货
利用Select Item Out模块、Equation模块和Simulation Variable模块检查库存，并判断是否需要订货。若需要，就将库存检查员实体发送到Select Item Out模块的上端口输出进行后续处理；若不需要订货，就将库存检查员实体发送到下端口输出，简单地离开系统。其中，Equation模块的设置如下图。
3.无需订货的处理
由上一步Equation中设置可知，当s=1时，即无需订货的情况下，直接将库存检查员实体从Select Item Out模块下端口输出，通过Exit模块离开系统。Select Item Out模块设置如下，当s=0时从上端口输出，否则从下端输出。
4.订货处理-建立模型
当s=0时，即需要订货的情况下，库存检查员实体有Select Item Out模块上端口输出，后续订货处理模型如下图：
5.计算订货量
用一个Equation模块获取数据库中的当前库存（kc）和最大库存(ds)，计算订货量dh。Equation模块设置如下：
6.设置订货量属性
将第5步Equation模块计算得到的订货量（dh）输出给Set模块，将订货量赋值给检查实体dh属性。Set属性设置如下图。
7.用Equation（I）模块计算并累加总订货成本到数据库中
因此用Equation（I）模块获取数据库中固定费（gdf）和可变订货费（kbf），再根据订货量算出本次订货成本，把它累加到总订货费用（toc）并写入数据库中。具体Equation（I）模块设置如下图。
8.设置提前期
从下订单到所订货物入库的这段时间为订货提前期，这里用Activity模块表示，设置该提前期服从0.5-1天的均匀分布。订货提前期的设置如下。
9.到货后更新数据库中的库存数据
库存检查实体离开Activity，表示提前期结束，货物到达，到货后用Get模块获取订货量，用Write模块将订货量累加到数据库中的sc表的当前库存（kc）中，根据订货动态增加当前库存。Write模块设置如下。
10.观察运行结果 运行模型，观察数据库sc表中的库存（kc）由变为13，累计订货费用达到了11125。
四.实验问题的分析解答
1.上述过程即为实验步骤。本实验实验模型如下：
2.答：用Equation模块计算订货量的程序逻辑：是当检测到库存小于订货点xs时，用最大库存ds减去目前库存，即为订货量，即dh=ds-kc；过程如实验步骤5所示。
3.答：用Equation（I）模块计算并累加总订货成本到数据库中的程序逻辑是：因为每订货一次的成本=固定费（gdf）+可变订货费（kbf）*订货量（dh），将每次的订货成本累加到总订货成本当中去，即toc=toc+gdf+kbf*dh，即更新了总订货成本。具体步骤如步骤7所示。
4.答：Equation模块是由value库中添加的值模块，是用来读取传递系统产生的值（如产生的随机数）并进行相应的逻辑运算，而对于实体传来的属性则不可以读取；而相反的，Equation（I）模块是由Item库中添加的实物模块，用来读取和传递实体属性并进行相应的逻辑运算。两者都可以读取数据可中的数据。
5.答：一笔订货的在途货物运输期间，不会再次发出订货指令。因为在Create模块中设置了检查实体到来的间隔为1天，而订货提前期服从0.5-1的均匀分布，所以不会出现每次查库有已订但未到的货的情况。
实验11
一、实验目的
1.通过实验理解各种库存性能指标的含义 2.学习用Read模块读取数据库数据的方法
3.学习用Max&Min模块、Mean模块、Equation模块以及各种计算模块计算和采集库存系统性能指标的方法
二.实验问题
1.打开上次实验你保存的文件（这个文件要保存好，下次实验还要使用），然后根据以上视频，进行操作实验。
2.本实验中，用read模块读数据库数据时，在其option页要做何设置？ 3.用Mean Variance模块计算平均每天总成本的均值和置信区间时，模块对话框要做何设置？
4.利用本次实验建立的模型，实验比较以下各组（s，S）下的平均每天总成本：(20, 40)(20, 60)(20, 80)(20, 100)(40, 60)(40, 80)(40, 100)(60,80)(60,100)(80,100)对每种情况重复运行20次，写出各项配置下的平均每天总成本的均值和置信区间。并写出以上最优的（使得平均每天总成本最低）的（s，S）。
5.添加必要的模块，分别计算平均每天缺货成本、平均每天储存成本、平均每天订货成本的均值和置信区间。6.用Plotter，Discrete Event模块绘制当前库存水平的波动曲线，并同时绘制一条高度为20（即订购点）的水平直线，和一条高度为0的水平直线（连接constant模块到plotter DE模块），观察并库存曲线的波动情况以及和两条直线的关系，根据你的观察，缺货情况经常发生吗？
三.实验过程
1.在库存发生变化时读取数据库中当前库存水平
每当库存数据发生变化时，用Read模块读取库存（kc）的值，Read设置如下：
2.计算平均每天储存成本 当库存大于0时，通过max模块与0比较得到当前库存值，并通过Mean&Varience模块（运行10次）计算平均每天的库存，再用Equation模块计算平均每天储存成本。计算平均每天储存成本的模型与设置如下所示：
3.计算平均每天缺货成本 当库存小于0时，通过max模块与0比较得到当前缺货数，并通过Mean&Varience模块（运行10次）计算平均每天的缺货数，用Equation模块（缺货数取反）计算平均每天缺货成本。计算平均每天缺货成本的模型与设置如下所示：
4.计算平均每天订货成本
利用Read模块读取运行完后数据库中的总订货成本，再用Math模块除以系统运行当前时间，得到平均每天订货成本。平均每天订货成本模型和设置如下：
5.计算平均每天总成本
利用Math模块将第2、3、4步所计算出的平均每天储存成本，平均每天缺货成本和平均每天订货成本相加即得到平均每天总成本。
6.计算平均每天总成本的均值和置信区间
在Math模块后用Mean&Varience模块计算运行10次之后的平均每天总成本的均值和置信区间。
四.实验问题的分析解答
1.上述过程即为实验步骤。本实验实验模型如下：
2.答：由于本实验要求在库存发生变化时读取数据库的库存水平，因此在Read模块中的Option选项中，选择Discrete event-read data during when 以及勾中data sources change，意思即为数据发生变化时读取数据库。设置如下：
3.答：用Mean&Varience模块计算平均每天总成本的均值和置信区间时，要勾中Calculate for multiplte simulations，意思是计算出运行多次情况（这里为10）次时平均每天总成本的均值和置信区间。
4.答： 10种情况的运行结果如下，其中最优的（s，S）为（20,60）。
（20，40）（20，60）（20，80）
均值：125.8870元 均值：120.3812元 均值：121.4371元
置信区间（125.8870±2.2602）置信区间（120.3812±1.8750）置信区间（121.4371±1.0904）
（20，100）（40,60）（40，80）
均值：128.1696元 均值：127.3233元 均值：127.5943元
置信区间（128.1696±1.1935）置信区间（127.3233±1.2890）置信区间（127.5943±0.8358）
（40,100）（60,80）（60，100）
均值：134.0826元 均值：146.2447元 均值：147.6999元
置信区间（134.0826±1.2611）置信区间（146.2447±1.3544）置信区间（147.6999±1.1276）
（80,100）
均值：167.5711元 置信区间（167.5711±1.2291）
5.答：用3个Mean&Varience模块计算平均每天存储成本、缺货成本和订货成本的均值和置信区间，Mean&Varience模块勾中Calculate for multiplte simulations。添加模块后的模型以及运行结果如下：
平均每天存储成本：平均每天缺货成本
均值约为9.5140元 均值约为16.2608元 置信区间为（9.5140±0.2234）置信区间为（16.2608±0.9608）
平均每天订货成本：
均值约为98.7903元
置信区间为（98.7903±1.3140）
6.答： Plotter Discrete Event模块设置和运行后的库存水平波动曲线如下图所示，由曲线图可以看出库存水平在0和20之间以及上下变动。由图可以看出，位于0以下的曲线分布比较多，这意味着缺货的情况发生的比较频繁；曲线在0和20之间的分布也较多，这意味着需要订货的情况也发生的比较多。
实验12 一.实验目的: 1.学习库存仿真优化方法
2.学习如何设置模块表格的内容为决策变量
二.实验问题
1.打开上次实验你保存的文件，然后根据以上视频，建立优化模型。
2.在优化模块（Optimizer）中，整数型决策变量和连续型（实数型）的输入方法有何不同？
3.请在你的模型上，使用Extendsim软件提供的优化器来寻找（s，S）的最佳设置（总成本最小）。令s在1和99之间取值（步长为1，即为整数），S在2和100之间取值（步长为1，即为整数）。要注意s和S必须是整数而且满足s < S。a.优化器参数由先选择Quicker Defaults，写出优化结果（s，S）和平均每天总成本。
b.再将优化器参数由选择Better Defaults，写出优化结果（s，S）和平均每天总成本。
4.在上题（第2题）的基础上，通过将库存检查间隔（Evaluation Interval，目前为1天）作为变量加入到优化变量集中，来研究在每天开始工作时查看并补充（当需要时）库存是否是最佳方案，让该值在半天到5天之间连续取值，s和S的取值情况与上题相同。应用优化器求取最优设置。
a.先优化器参数选择Quicker Defaults，写出优化结果（s，S）、Evaluation Interval和平均每天总成本。
b.再将优化器参数选择Better Defaults，写出优化结果（s，S）、和平均每天总成本。
三.实验过程
1.用Data Init模块初始化最小最大库存(s，S)
2.设置Optimizer模块目标函数和决策变量 从value库中将Optimizer模块放进模型中，在查库与订货处理模型中将决策变量订货点(xs，1~99)和最大库存(ds，2~100)和输出变量平均每天总成本（toc）克隆拖放到Optimizer模块上，然后建立目标函数方程和约束条件。Optimizer模块设置如下：
3.设置Optimizer模块约束方程
在Optimizer模块中的Constraints中添加约束方程，约束条件为s和S必须是整数而且满足s < S，约束条件的代码设置如下：
4.设置Optimizer模块运行参数
在Optimizer模块下的Run Parameters中，由于模型为随机模型，所以单机Random mode下的Quicker Defaults按钮快速设置所有优化参数（速度快精度低），然后点击New Run。运行结束后选择Better Default按钮设置规模更大的优化参数（耗时长精度高），并比较两次的结果。
5.运行优化,查看结果
通过Optimizer模块下的Results可以看MinCost数值的变化，运行结束时最顶行会给出最优解。分别用Quicker Defaults参数和Better Defaults参数运行两次比较结果。结果见实验结论3。
四.实验问题的分析解答
1.实验过程如上述实验步骤所示。
2.答：整数型决策变量的输入方法为输入范围的时候不要输入小数点，如1；而实数型的输入方法为输入范围时输入带有小数点的数字，如1.0。
3.答：选择Quicker Defaults参数，（s，S）优化结果为（27,43），平均每天总成本约为122.37627元。
Quicker Defaults
选择Better Defaults参数，（s，S）优化结果为（20,58），平均每天总成本约为130.8615元。
Better Defaults
4.答：将库存检查间隔ei克隆拖入Optimizer模块上，在订货模型create模块后加队列防止其堵塞，ei的范围设置如下。分别运行Quicker Defaults参数Better Defaults进行优化。
Quicker Defaults做法
第一步：选择Quicker Defaults参数,并开始运行
第二步：分析结果。
（s，S）优化结果为（9,74），Evaluation Interval（ei）为1.0186，平均每天总成本约为123.0515元。
Quicker Defaults
Better Defaults做法
第一步：选择Better Defaults参数
第二步：分析结果。（s，S）优化结果为（38,54），Evaluation Interval（ei）为1.0714，平均每天总成本约为,120.19126元。
Better Defaults
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