计算机数字仿真系统建模方法及其应用实例

计算机数字仿真的系统建模技术是一种结合计算机科学与数学方法的高级工程实践，它的核心目标在于通过构建数学模型解决生产过程控制、经济管理和软科学决策等领域中的复杂问题，尤其是最优化问题。本文由肖化昆、谢赞福和崔怀林三位作者，来自广东技术师范学院，他们探讨了数字仿真系统中数学模型的两种主要建模方法及其实施技术。 首先，系统建模分为系统辨识与数学建模两部分。系统辨识是理解并描述系统行为的基础，而数学建模则是将这些行为转化为可量化和优化的数学表达式。机理模型是基于物理定律和专业知识构建的，通常采用演绎法，通过推理确定模型参数，利用正交设计优化参数，通过统计相关法进行验证。这种方法强调理论与实践的结合，确保模型的准确性和有效性。 统计模型则侧重于从大量实际数据中提炼规律，通常采用归纳法，通过回归分析和神经网络等统计技术构建模型。这种模型更侧重数据驱动，能够适应复杂的非线性关系。 混合模型是机理模型和统计模型的融合，既考虑了物理原理，又考虑了数据的内在关联，以提高模型的预测能力和鲁棒性。 图1展示了利用一体化数字仿真软件构建数学模型的过程，包括数据采集、系统辨识、模型转化和仿真计算，通过对比仿真结果与真实数据，不断优化模型直至达到理想状态。这个过程体现了数字化工具在模拟实际系统中的关键作用。 另一方面，图2展示了运用统计相关法建立机理模型的步骤，从工艺原理出发，构建多个结构各异的微分方程组模型，然后在计算机上进行计算，通过大量数据的比较和分析，筛选出最佳的模型结构。 计算机数字仿真系统建模技术是一项综合性的任务，涵盖了系统识别、数学模型设计、参数优化和数据驱动的迭代过程。这一技术对于提升工业生产效率、优化决策制定以及推动科学研究具有重要意义，是现代信息技术与传统工程方法的有效结合。