重写使语句更加通顺：随着技术水平的不断提高，真实系统变得越来越复杂。然而，由于其成本和耗时等原因，我们很难通过系统的真实运行来直接优化系统设计，例如汽车碰撞试验和航空发动机装配问题等。在这种情况下，仿真优化在工程设计和决策中具有重要的应用价值。仿真模型可以模拟各种现实场景，帮助人们更好地理解和掌握实际系统的运行规律和行为特征，从而预测系统的未来发展趋势并优化系统的性能。

随着技术水平的不断提高，真实系统变得越来越复杂。然而，由于真实运行成本高、耗时长等原因，直接优化系统设计（例如汽车碰撞试验和航空发动机装配问题等）变得困难。在这种情况下，仿真优化在工程设计和决策中具有重要的应用价值。仿真模型可以模拟各种现实场景，帮助人们更好地理解和掌握实际系统的运行规律和行为特征，从而预测系统的未来发展趋势并优化系统的性能。

相关问题

重写使语句变得通顺：但随着机电产品的日趋复杂，工业界对仿真分析的需求越来越难以满足，相应的仿真模型如 FEA、CFD 等所需的计算资源一度让飞速发展的计算机技术都难以承受。文献 [1] 中指出福特公司计算一次汽车碰撞仿真模型需要耗费大约 36－160 小时，那么如果再需要针对其中的某个变量进行优化计算，假设大概需要30次迭代以搜索最优值，并且每次迭代仅运行一次仿真模型，则整个仿真优化过程至少需要45天，也有可能需要6个月，而工程实际中的优化计算绝不仅仅只有这一个变量的需求，因此这种耗时漫长的仿真优化模型难以满足工程实际的需求。为应对复杂仿真模型对计算效率所带来的冲击与挑战，元模型方法应运而生，该方法可以在不影响仿真模型精度的前提下，减少源模型在优化迭代过程中需要进行的仿真次数，从而降低对计算资源的消耗。

随着机电产品的不断复杂化，工业界对仿真分析的需求越来越难以满足。相应的仿真模型，如FEA、CFD等，所需的计算资源已经让飞速发展的计算机技术难以承受。据文献[1]指出，福特公司计算一次汽车碰撞仿真模型需要耗费36-160小时。如果需要对其中的某个变量进行优化计算，大概需要30次迭代以搜索最优值。每次迭代仅运行一次仿真模型，则整个仿真优化过程至少需要45天，也可能需要6个月。而工程实际中的优化计算绝不仅仅只涉及这一个变量的需求。因此，这种耗时漫长的仿真优化模型难以满足工程实际的需求。为了应对复杂仿真模型对计算效率所带来的冲击与挑战，元模型方法应运而生。该方法可以在不影响仿真模型精度的前提下，减少源模型在优化迭代过程中需要进行的仿真次数，从而降低对计算资源的消耗。

重写，随着单片机技术和生物识别技术的不断进步，安防门禁系统也得到了全面的发展。现在市场上出现了很多具有代表性的产品，例如感应卡式门禁系统、指纹识别门禁系统、虹膜识别门禁系统、人脸识别门禁系统以及乱序键盘门禁系统等。

随着科技的发展，安防门禁系统也在不断创新。目前市场上出现了很多种门禁系统，具有代表性的包括：

1. 感应卡式门禁系统：该系统使用感应卡作为门禁凭证，用户只需将感应卡放在读卡器上即可完成开门操作，使用方便。

2. 指纹识别门禁系统：该系统使用指纹识别技术作为门禁凭证，用户只需将手指按在指纹识别器上即可完成开门操作，使用方便且安全性高。

3. 虹膜识别门禁系统：该系统使用虹膜识别技术作为门禁凭证，用户只需将眼睛对准虹膜识别器即可完成开门操作，使用方便且安全性高。

4. 人脸识别门禁系统：该系统使用人脸识别技术作为门禁凭证，用户只需站在人脸识别器前，系统即可识别用户的面部特征并完成开门操作，使用方便且安全性高。

5. 乱序键盘门禁系统：该系统使用乱序键盘作为门禁凭证，用户需要输入事先设置好的密码才能完成开门操作，使用方便且安全性高。

总之，不同的门禁系统各有优劣，用户可以根据自己的需求和预算选择适合自己的门禁系统。