系统仿真实验报告

时间:2024.4.5

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实 验 报 告

实验项目:  系统仿真软件实验   

专 业:            

学 号:    

姓 名:      

日 期               

商学院


目  录

实验一   桌子加工厂仿真模型... 1

实验二   综合应用案例模型... 2

实验三   银行仿真模型... 3

实验小结... 4


实验一  桌子加工厂仿真模型

一、           实验内容

本实验仿真一家桌子加工厂的生产流程:包括处理桌面的锯开站(Saw),铣床站(Milling),喷漆站(Lacquer),及质量检验站(Check);桌脚与桌面在组装站(Assembly)被组合成一个桌子,然后进入包装站(Packing)包装,最后送至发货站(Shipping)运离系统。生产流程图如下:

二、           建模步骤分析

1. 铣床站建模分析

层式结构的使用

桌面进入桌面存放区存放,然后依序在锯开站,铣床站这里运用到了层式结构。

2. 喷漆站建模分析

  1)对桌面进行质量检验后实现分流

Tabletop的属性设置,质量为GOOD.

指定程序运行一次,counter变量要自动加一, 假如counter 刚好等于10, @(MUs)的属性quality指定为“bad”,并另counter的值归零。否则@(MUs)的属性quality指定为“GOOD”。

  • 在此判断对象所带之定制化属性,假如MU对象所带之属性值为GOOD时,将对象移到Part_OK站,若对象所带之属性为Bad则移到Part_nOK。

  • 当MU对象通过exame机床时,机床会依照method来判断MU对象所带之属性来分类,当对象所带之属性quality的值是GOOD,则将对象送至Part_OK的机床,若所带之属性值为bad时,则会将对象送至Part_nOK的机床

  2)对桌面的涂漆颜色进行指派

 Tabletop有五种状态,以代表不同的桌面颜色,分别为red、brown、blue、green和yellow。

在ColorTable中设定1栏,5列,并依序写入blue、red 、 brown 、green、yellow,利用color 的method及变量number来一起控制MU的Icon颜色之转换

开启Plant2进行模拟,观察对象颜色之变化。

3. 组装站建模分析

1)运用Method方法实现桌面与桌脚的组装

使用Method来协助对象组装。首先先确定 Palette及Product是否已经在E1及E2站处理完了,并且已经都各就各位。确定完已经就位之后,再将E1托盘Palette移动至E3站,之后再将E2站上的Product移至E3站上的托盘上。

  2)运用Method方法实现将桌面放置到托盘中,在桌面与桌脚组装后再将桌子与托盘分离。

unload的程序,希望在对象到达E4站时,进行对象之分开。Method的內容指定Palette到达E4站上时会触动unload对象,将Palette上之Product对象移至Drain,当Product移走后,再将Palette对象移到Drain1

启动Frame_7模拟时,Product及Palette在E3站结合,在E4分开。

4. 包装站建模分析

  1)运用ShiftCalendar对象实现机器的排班

使用ShiftCalendar安排时间。输入排班名称、各班起始时间以及终止时间。选择一星期里运作天数。输入各班起始时间及终止时间、输入中断时间,如休息时间及吃饭时间,若同一时段有许多暂停时间,则再输入时间时,用分号加以区隔开。

2)运用Trigger对象实现机器的排班

周期设定。

工作时间和休息时间的设定。

Pause_Ctrl的Method的触动设定。

状态呈现如图所示。

5. 出货站建模分析

   实现对不同颜色桌子的统计

Plant5模拟, 可以从Partstatistics中得到不同颜色的统计。


实验二   综合应用案例模型

一、           实验内容

二、           实验思考题

1.模型中如何实现三种零件按不同的加工顺序依次经过各台机器?请详细说明所用到的方法、对象,并举一个零件的例子说明。

2.模型中收集了哪些统计数据?请列出它们的变量名,并说明其含义。请运行5次仿真模型,分别列出这些统计数据的运行结果。这些结果是否相同?为什么?你认为应该如何提高运行结果的可靠性?

实验三   银行仿真模型

一、             实验内容

二、             建模步骤分析

实验小结

在系统模拟仿真的实训第一个礼拜,我完成了桌子制造流程的系统模拟。整个流程包括了铣床车间、喷漆车间、组装车间、包装车间、出货,这5个部分。

我们跟着老师发的5张PPT一步一步地做。虽然有着PPT做指导,但是在实践的过程中小错误屡次出现。想要能够正确运用eM-Plant这个软件实属不易啊!

在整个系统模拟完成,最后模拟运行的时候,在名为PartMethod的Method中反复报错,多次调试之后,仍是不见好转。最后在老师的帮助下,发现了问题所在—居然是讲语句中的partstatistics错误拼成partstatisics。所以总结下来,还是要细心,不能心急。

桌子制造流程做完后,觉得EM-Plant7.0这个软件的功能相当强大。在对method编程后可以对桌面进行质量分析,然后分流以及桌子的组装和分拆。Trigger可以对加工机器进行排班、工时的设定,呈现状态。TableFile则可以对不同颜色的桌子数量进行统计。在一个礼拜的软件的使用后,我个人感触颇大。它可以对整个工作流程完全进行模拟,从而事先发现流程中的不足和缺陷,避免实际生产过程的资源、材料等浪费。


第二篇:信号与系统仿真实验报告4


上机实验4:非周期信号频域分析

验证试验

1_1

clear all;clc;

syms t w;           %定义符号变量

ut=sym('Heaviside(t+0.5)-Heaviside(t-0.5)'); %借助阶跃函数定义门函数

subplot(2,1,1);ezplot(ut);Hold on;

axis([-1 1 0 1.1]);      %给定坐标系范围

plot([-0.5 -0.5],[0 1]); %绘制左跳变沿

plot([0.5 0.5],[0 1]);   %绘制右跳变沿

Fw=fourier(ut,t,w);      %对门函数进行傅立叶变换

FFw=maple('convert',Fw,'piecewise');%将傅立叶变换的符号表达式转换为样条曲线

FFp=abs(FFw);            %求幅度频谱

subplot(2,1,2);ezplot(FFp,[-10*pi 10*pi]);%绘制幅度频谱

axis([-10*pi 10*pi 0 1.1]);

1_2

clear all;clc;

syms t w;         %定义符号变量

ut1=sym('Heaviside(t+0.5)-Heaviside(t-0.5)')%脉宽为1幅度为1的矩形脉冲信号

subplot(2,1,1);   %绘制矩形脉冲信号

plot([-0.5 0.5],[0 1]);

title('脉宽为1矩形脉冲信号');

xlabel('t');

hold on;

plot([-0.2 -0.5],[0 1]);

axis([-1 1 0 1.1]);    %给定坐标系范围

Fw1=fourier(ut1,t,w);  %用fourier函数求矩形脉冲信号的傅立叶变换

FFw1=maple('convert',Fw1,'piecewise');

FFP1=abs(FFw1);       %求幅度频谱

subplot(2,1,2);

ezplot(FFP1,[-10*pi 10*pi]);%绘制幅度频谱

axis([-10*pi 10*pi 0 1.1]);    %给定坐标系范围

title('脉宽为1的矩形脉冲信号的幅度频谱');

hold on;

pause;         %键盘输入任意键后运行后续程序

ut2=10*sym('Heaviside(t+0.5)-Heaviside(t-0.5)')%脉宽为0.1幅度为10的矩形脉冲信号

subplot(2,1,2);   %绘制矩形脉冲信号

plot([0.05 0.05],[10 10]);

plot([-0.05 0.05],[0 10]);

plot([0.05 0.05],[0 10]);

axis([-1 1 0 1.1]);%给定坐标系范围

title('脉宽为0.1矩形脉冲信号');

xlabel('t');

hold on;  

Fw2=fourier(ut2,t,w);  %用fourier函数求矩形脉冲信号的傅立叶变换

FFw2=maple('convert',Fw2,'piecewise');

FFP2=abs(FFw2);       %求幅度频谱

subplot(2,1,2);

ezplot(FFP2,[-10*pi 10*pi]);%绘制幅度频谱

axis([-10*pi 10*pi 0 1.1]);    %给定坐标系范围

title('脉宽为0.01的矩形脉冲信号的幅度频谱');

hold on;

pause;         %键盘输入任意键后运行后续程序

ut3=100*sym('Heaviside(t+0.005)-Heaviside(t-0.005)')%脉宽为0.01幅度为100的矩形脉冲信号

subplot(2,1,2);   %绘制矩形脉冲信号

plot([-0.005 0.005],[100 100]);

plot([-0.005 -0.005],[0 100]);

plot([0.005 0.005],[0 100]);

axis([-1 1 0 110]);%给定坐标系范围

title('脉宽为0.01矩形脉冲信号');

xlabel('t');

hold on;  

Fw3=fourier(ut3,t,w);  %用fourier函数求矩形脉冲信号的傅立叶变换

FFw3=maple('convert',Fw3,'piecewise');

FFP3=abs(FFw3);       %求幅度频谱

subplot(2,1,2);

ezplot(FFP3,[-10*pi 10*pi]);%绘制幅度频谱

axis([-10*pi 10*pi 0 1.1]);    %给定坐标系范围

title('脉宽为0.1的矩形脉冲信号的幅度频谱');

hold on;

pause;         %键盘输入任意键后运行后续程序

 1_3

%直流信号的傅立叶变换

clear all;clc;

display('please input the value of a');

a=input('a=');%键盘输入a的值

syms t;       %定义符号变量

f=exp(-a*abs(t));

subplot(1,2,1);

ezplot(t);    %绘制双边指数信号的波形

axis([-2*pi 2*pi 0 1]);

ylabel('时域波形');

F=fourier(f);

subplot(1,2,2);

ezplot(abs(F));%绘制幅度频谱

axis([-3 3 0 2/a]);

ylabel('幅度频谱');

1_4

%阶跃信号的傅立叶变换

clear all;clc;

syms w;    

xw=1/(j*w);       %0.5*sgn(t)的频谱

ezplot(imag(xw)); %绘制其虚部

axis([-3 3 -1.5*pi 1.5*pi]);

hold on;

y=0:0.01:pi;

plot(0,y);         %绘制直流部分

y=pi:pi

plot(0,y,'^');

title('阶跃信号频谱');

xlabel('\omega');

axis([-pi pi -6 6]);

x=-pi:0.001:pi;

plot(x,0);         %绘制横坐标

y=-6:0.01:6

plot(0,y);         %绘制纵坐标

1_5

%单边指数信号的傅立叶变换

clear all;clc;

syms t v w x phae im re;        %定义符号变量

f=exp(-2*t)*sym('Heaviside(t)');%f(t)=exp(-2*t)*u(t)

FW=fourier(f);

subplot(3,1,1);

ezplot(f);           %绘制时域波形

axis([-1 2.5 0 1.1]);

subplot(3,1,2);

ezplot(abs(FW));     %绘制幅度谱

im=imag(FW);

re=real(FW);

phase=atan(im/re);

subplot(3,1,3);

ezplot(phase);       %绘制相位谱

设计实验

%%%%%%%%求傅立叶变换表达式

f1=1+U(t)*exp(-2*t);

f2=exp(-t)*Heaviside(t-1)+(U(t+1)-U(t-1));

f3=2*U(t)+δ(t-4);

clear all;clc;

syms t;

f1=1+Heaviside(t)*exp(-2*t);f1_w=fourier(f1);

f2=exp(-t)*Heaviside(t-1)+(Heaviside(t+1)-Heaviside(t-1));f2_w=fourier(f2);

f3=2*Heaviside(t)+diff(Heaviside(t-4));f3_w=fourier(f3);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%以下是结果

% >> f1_w

% f1_w =

% 2*pi*dirac(w)+1/(2+i*w)

% >> f2_w

% f2_w =

% 1/(1+i*w)*(exp(-i*w-1)+exp(i*w)-exp(-i*w))+2/(1+i*w)/w*sin(w)

% >> f3_w

% f3_w =

% exp(-4*i*w)+2*pi*dirac(w)-2*i/w

% >>

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