经济仿真

经济仿真（精选九篇）

经济仿真 篇1

汽车的燃油消耗率, 与整车的设计制造水平和使用方式息息相关, 在保证动力性的条件下, 汽车以尽量少的燃油消耗量经济行驶的能力, 称作汽车的燃油经济性, 模拟实际汽车运行状况, 等速行驶百公里燃油消耗量是一种常用的评价燃油经济性的指标, 典型的循环行驶实验工况也被用来作为评定燃油经济性的另一指标。城市循环工况燃油经济性和公路循环工况燃油经济性的混合计算被作为燃油经济性的综合评价指标, 公式表达是:

由汽车功率平衡方程式得到汽车阻力功率表达式:

其中:P为阻力功率, th为效率, Pe为发动机功率, Pf、Pw、Pi和Pj为滚动阻力功率、空气阻力功率、坡度阻力功率和加速阻力功率。

燃油消耗量的计算:

等速行驶工况:

其中:b为燃油消耗率, r为燃油密度。

等加速行驶工况:

其中:iQ为各时间段内燃油消耗。

等减速行驶工况:

其中:21uu-为速度变化值, du/dt为加速度。

怠速停车工况:

其中:ts为时间。

整个循环工况 (百公里燃油消耗量) :

其中:s为路程。

2、燃油经济性仿真模型

利用数值计算模拟的方法对给定模型进行数字图像处理, 根据模型条件的需要, 选定MATLAB软件作为接口, 创建数据处理用户界面, 编写汽车经济性仿真系统。

3、分析实例

选取基本性能参数如表所示的车型, 根据实验条件和上述基本原理及计算公式, 在仿真系统中输入对应工况的参数值, 可以得到各工况时的燃油消耗率。

设中型满载货车的参数为:总质量m=18000kg, 根据发动机的万有特性图可知:y=0.90, r=0.504, f=0.011, C=0.68, A=7.01, i=6.33, 各档传动比和质量换算系数如表1所示:

设定车辆行驶工况为:以25km/h匀速行驶, 由25km/h匀加速至40km/h, 以40km/h匀速行驶, 由40km/h匀加速至50km/h, 由50km/h匀减速至25km/h以及怠速工况;首先, 根据燃油经济性仿真模型和燃油消耗率的计算公式, 将实例车辆数据整理和输入到仿真模型中, 可得到如图所示的计算结果:

通过对比实际汽车燃油消耗率24.85L/100km, 其中怠速工况的数据仅供计算和测量过程使用, 该车的燃油消耗率是符合工程指标的, 模拟仿真得出的结果符合目前规定, 由此可知, 该方法是可行的。

4、结论

对于该车现有的情况, 修正汽车使用条件可以提高汽车燃油经济性, 选择合适的挡位、车速和路况, 适当的负荷率, 经常维护和调整, 均是保证良好的车况和减少油耗的有效途径;参照以上仿真实验结果, 可以快捷的了解汽车的相关运行状况, 对改善汽车的运行质量提供理论数据支持。

摘要：由于石油等自然资源的日渐紧张, 汽车用燃油经济性问题也愈加突出, 针对目前广泛受关注的节能环保趋势, 文章提出了一种高效准确的汽车燃油经济性分析策略, 根据给定工况和拟定条件, 检测对应情况时的燃油消耗及其影响因素, 同时提出节能的改进措施。

关键词：节能,燃油经济性,分析

参考文献

[1]张学利, 刘富佳.汽车燃油经济性检测.北京:人民交通出版社.2010.

[2]赵立, 军白欣.汽车试验学.北京大学出版社.2008.

[3]曹金山.计算机仿真模拟技术在汽车设计中的应用.重型汽车.2005.

[4]谢孝忠.汽车燃油消耗量的计算方法.客车技术.1994.

石家庄市经济社会协调发展仿真分析 篇2

石家庄市经济社会协调发展仿真分析

本文以系统工程的.观点,应用系统动力学方法,建立了石家庄市经济社会协调发展的系统动力学仿真模型.通过分析石家庄市经济社会发展问题,模拟多种对策方案,确定较为优化的方案,为石家庄市经济社会协调发展决策制定提供支持.

作 者：于春田 李颖 赵美 YU Chun-tian LI ying ZHAO mei 作者单位：河北科技大学,河北,石家庄,050018刊 名：河北科技大学学报(社会科学版)英文刊名：JOURNAL OF HEBEI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(SOCIAL SCIENCES)年，卷(期)：20055(4)分类号：F127关键词：协调发展 系统动力学 仿真分析

经济仿真 篇3

【摘要】本文首先介绍了Multisim软件仿真内核的仿真模式及仿真过程的基本组成，进而，把数值分析的方法，与具体仿真实例相结合，详细地探讨了仿真内核中模拟仿真器的三个重要的仿真过程：节点分析与矩阵求解、线性化和数值积分。在此基础上，深入地研究了模拟仿真器三种基本分析仿真模式：直流分析、瞬态分析和交流分析。本文在理解仿真思路、解决仿真中出现的问题、深入研究仿真方法以及灵活应用仿真器等方面，有着重要的指导意义。

【关键词】仿真器 ； 仿真模式 ； 仿真过程 ； 仿真分析

【中图分类号】TP391.9 【文献标识码】B 【文章编号】2095-3089（2015）2-0002-03

仿真是评估电路特性的一种数学方法。通过仿真，在构建具体的电路结构或使用实际的测量仪器之前，就能够确定电路的大部分性能。MULTISIM软件通过仿真内核中仿真器的仿真过程，实现仿真目标[1]。

MULTISIM有几个部分是紧密地和仿真器的仿真过程联系在一起的，如：构建用于仿真的电路原理图、设置仿真参数、执行仿真过程、分析仿真结果。MULTISIM整个仿真过程可用图1描述：

1.MULTISIM仿真过程的概述

1.1 仿真模式

MULTISIM仿真过程通常是运行在下面两种模式之一：交互仿真模式和分析仿真模式[2]。因此，首先确定哪一种仿真模式是很重要的问题。

·交互仿真模式——在MULTISIM的工作空间中，无论什么时候按下Run Simulation按钮，MULTISIM仿真过程就运行交互仿真模式。

·分析仿真模式——无论什么时候，在任何一种分析对话框中按下Simulate按钮，或者在XSPICE Command Line对话框中，运行XSPICE分析指令，MULTISIM仿真过程就运行分析仿真模式。

1.2 仿真过程的基本组成及概述

1.2.1 电路原理图

从仿真的角度考虑，电路原理图是一种用户用于图示地构建网络表的电路结构图，网络表则是文本地描述电路原理图中元器件和仪器的互连的一种文本表。

1.2.2 分析对话框

分析对话框用于设置分析仿真模式的仿真条件，根据所设定的条件自动地产生分析仿真模式所需要的各种仿真指令。

1.2.3 仪器仪表

MULTISIM中的仪器有产生信号、数据分析以及数据显示等多种用途。

1.2.4 指令行界面

XSPICE指令行对话框被使用于替代构建电路原理图和分析对话框，使用它，能够装载一个外部预先确定的，代表某个电路原理图的网络表，和一套仿真指令进入到仿真内核中，从而实现对某个电路的仿真分析。

1.2.5 交互式事件

当仿真进行中时，通过调节某些交互式的元件和仪器，直接送交互式事件进入仿真内核，就能夠改变电路的仿真状态。

1.2.6 图形记录仪

图形记录仪是被使用于分析仿真输出的数据。

1.2.7 指示器件

在交互仿真模式中，指示器件显示电路的输出值或改变器件本身的外观。

1.2.8 仿真内核

MULTISIM仿真内核实现指定的仿真分析。

1.2.9 仿真内核的子系统

MULTISIM仿真内核由以下子系统组成：网络表剖析器，指令解释器，交互事件管理器，模拟电路仿真器和数字电路仿真器，以及模拟器件库和数字器件库。

2.模拟电路仿真器的仿真过程

MULTISIM的仿真内核中，包含一个模拟电路仿真器和一个紧密耦合的数字电路仿真器。本文仅探讨模拟电路仿真器的仿真过程。

本节把数值分析的方法，与具体的仿真实例相结合，深入探讨MULTISIM仿真中，模拟电路仿真器的三个重要的仿真过程。

2.1 模拟电路仿真的目标

模拟仿真的目标是根据基尔霍夫电流定律（KCL）、基尔霍夫电压定律（KVL）、以及器件的伏安特性关系，来求解电路中的节点电压和支路电流。

2.2 仿真过程

模拟电路仿真器使用图2.1所示的三个仿真过程，来进行模拟电路的数值计算，分别为：节点分析与矩阵求解、线性化和数值积分。节点分析与矩阵求解是线性化和数值积分过程的基础。

2.3节点分析与矩阵求解

在模拟电路仿真器中，节点分析与矩阵求解[3]是最基本的过程。使用它来求解线性、非微积分元件所组成的电路，如图2.2所示。

这个过程之所以称为基本的，是因为电路中更复杂的电路元件通常需要精确地转化成线性的、非微积分形式的元件，以便能够使用这一过程求解电路。

首先，节点分析过程根据基尔霍夫电流定律（KCL），使用一种叫做改进节点分析（MNA）的技术，列出一组线性方程组。然后，矩阵求解过程使用矩阵求解的技术求解上述线性方程组。矩阵求解技术则是首先进行矩阵的LU分解，也就是把矩阵A分解成两个三角矩阵（下三角矩阵L和一个上三角矩阵U）；然后，使用正向迭代和后向迭代的方法分别求解两个三角矩阵。

为了避免数值困难、提高数值计算的精度和最大化求解方程组的效率，使用了下列几个技术措施：

·局部枢轴算法，降低LU分解方法所产生的截断误差。

·预定算法，改善矩阵的条件数。

·重新排序算法，最大限度地减少方程组求解的非零项。

MULTISIM允许用户通过仿真选项直接访问枢轴算法的一些参数。

一般情况下，节点分析和矩阵求解过程是稳定的，并且具有确定解，求解的成功率仅仅受限于浮点值计算的有限精度所导致的数值的复杂化程度。endprint

2.4 线性化

因为无法直接求解代表电路原理图中非线性元件的非线性方程和其他线性方程一起所构成系统方程组，因此，非线性元件成了仿真器求解的问题。为了解决这个问题，仿真器使用一种称为牛顿 - 拉夫森的迭代非线性分析技术[4]。为了说明如何使用这种技术，可以考虑图2.3所示的二极管电阻电路。

这个电路的精确解析解被确定在线性部分的曲线和二极管的伏安特性曲线的交点上，如图2.4所示。

为了找到这个交点，仿真器首先设定一个关于二极管电压的“猜测”值。然后在这个猜测值上，求出二极管伏安特性曲线的斜率值以及切线方程，这个切线方程就是二极管在猜测值上的近似线性模型，可以用一个电阻与电流源并联构建其等效电路模型（见图2.5）。这使得仿真器可以使用节点分析和矩阵求解的过程，来求解上述近似模型的线性解。

第一个解成为牛顿 - 拉夫森算法下一次迭代的“猜测”值，如此继续下去，如图2.4所示，第二次迭代，第三次迭代，……，直到连续迭代求解值之间的差值变得可以接受的小时，这种迭代循环被认为完成了，电路的解被称为收敛[5]。

上述例子是一个非常基本的非线性电路，电路中只有一个非线性元件，并且，元件的伏安特性曲线及其导数都是连续的。在实践运用中，仿真器要处理许多非线性元件且元件的伏安特性曲线及其导数有可能是不连续的。由于非线性元件数量的增加，尤其是一些元件具有连续性差的特性，不收敛的机会就会增加。

收敛是仿真非线性电路的主要障碍之一。

2.5 数值积分

数值积分过程被使用在电路的时域仿真中（即瞬态分析），用于处理具有微积分性质的元件。也就是说，元件的输入/输出关系的表达式为y=f（），例如电容、电感等元件。这些元件被称为电抗元件。

类似非线性元件，因为不能直接求解由代表电抗元件的微分方程和系统中其他线性方程所构成的系统方程组，电抗元件也成了仿真求解的一个问题。为了求解具有电抗元件的电路，仿真器使用数值积分方法，具体的做法是，依据一些数值分析的公式，把积分或微分离散成近似的离散表达式。

例如，假设知道t时刻电容的电压，想找到时间t+△t时的电压，可以使用后向Euler公式离散积分表达式为代数表达式，如下式所示：

根据以上的公式，在时间t+1时，图2.6电路中的电容器被离散，等效为图2.7电路中所示的电压源与电阻的戴维南串联模型（电容模型的戴维南形式只用于演示的目的，在数值积分中，仿真器实际使用的是一个电流源与电阻并联的诺顿形式）。

类似二极管，电容也被等效为一个线性的，非微积分的元件，因此可以使用節点分析和矩阵求解过程进行线性方程组的求解。后向Euler数值积分方法仅使用于演示的目的。MULTISIM仿真器实际使用是梯形或锯齿形积分方法[6]，两者都具有很优良准确性。

需要注意的是离散电容模型对时间步长很敏感，在这种近似的积分中，模型的精度通常是和时间步长的大小成反比关系。

3.基本的分析模式

MULTISIM中所有分析都是基于三个基本分析：直流分析、瞬态分析和交流分析。例如，直流扫描分析只不过是一连串的直流分析，其中，相邻两个直流分析只是改变电路中的某一个直流电源的电压，使其成阶梯状地增加。同样，交流扫描分析也是一连串交流分析，其中，相邻两个交流分析只是改变电路中的工作频率，使其成阶梯状地增加。

本文只研究模拟电路中的上述三种基本分析，并把它们与前面讨论的模拟仿真器的三个仿真过程联系起来。

3.1 直流分析

在直流分析模式中，仿真器求解电路的静态工作点 - 直流稳态解。因此，所有具有随时间变化特性的器件，例如电容，电感，和独立的信号源都将被忽略，也就是电容器开路、电感器短路、电压信号源短路、电流信号源开路。

仿真器使用节点分析和矩阵求解的线性过程，执行此直流分析，如果不能使用这种简单的尝试，求解系统方程组，仿真器调用使用了附加技术的直流收敛程序，求解直流工作点。因为瞬态分析和交流分析都需要调用直流分析，因此，直流分析被认为是最根本的基本分析模式。

3.2 瞬态分析

在这种分析模式中，仿真器需要求解电路在每一个确定的离散时间点上的方程组，瞬态分析过程和直流分析具有下面两个不同的方面：

·电路的每一个离散时间点都执行了线性化过程。

·电抗元件不再被忽略，需要使用数值积分技术离散线性化这种元件。

因此，瞬态分析需要使用线性化和数值积分离散过程。本文使用图3.1所示的流程图，能很好地描述瞬态分析算法的一个简化流程。图中△t为模拟仿真器的时间步长。

初始状态值（时间t=0的状态）要么是使用直流分析计算所得的直流工作点值，或者是用户定义的值，可通过？UL？？S？？的设置进行选择。因为在瞬态分析中，仿真器在每一个离散时间点都要执行非线性分析，因此，在一个迭代周期内，比直流分析存在着更大不收敛的概率。无论如何，对于每一个时间点，线性化是从前一个时间点的值开始，如果电路的变化不是很快，那么前一个时间点的解答应该非常接近新的时间点的解答，从而很容易找到电路的新解。

如果电路是一个快速变化的动态电路，要么由于采取了比较大的时间步，或者因为信号源变化得很迅速，新时间点的电路解可能远离前一个时间点的电路解，此时非线性迭代周期的初始值有可能远离正确的电路解，这样就有可能求解不收敛。在这个非收敛状态时，为了使电路的解更加靠近前一个时间点的值，仿真器减小时间步长并尝试一个新的迭代周期。如果仿真器不断收敛失败，时间步长被压缩到低于设定的最低门槛值，那么，仿真器中止瞬态分析模式，并报告时间步长太小的错误。

3.3 交流分析

在交流分析模式中，仿真器计算电路的正弦、小信号、电路稳定状态的解。这是一个线性的分析，需要对所有元件进行线性化。因此，仿真器首先执行一个直流分析以求出直流工作点，基于这个工作点的值，提取电路的小信号线性模型。endprint

然后，仿真器尝试在相量域求解电路方程。因此，在一个特定的感兴趣的正弦频率上，所有的电抗元件都被转化为复阻抗。所有独立的直流电压/电流源，包括那些线性模型中的一部分，都将被忽略——电压源短路，电流源开路。

值得注意的是，即使电路方程解中包含了复数的实值和虚值，由于电路是线性的，因而不会出现不收敛的问题。使用了一个复数的节点方程和复矩阵求解[7]过程。收敛问题仅仅发生在直流分析阶段。

4.总结

本文介绍了Multisim仿真器仿真过程的基本组成、二种仿真模式；从数值分析的角度，深入探讨了模拟电路仿真器的三种基本仿真过程，即；节点分析与矩阵求解、线性化和数值积分；重点研究了分析仿真模式下，三种基本分析（直流分析、瞬态分析和交流分析）以及它们所调用的仿真过程。为深入研究仿真方法，掌握好Multisim仿真的应用，奠定坚实的理论基础。

参考文献

[1]Techcon A. National Instruments releases Multisim 10.0[J]. EETimes.com， 2014

[2]Báez-López D， Guerrero-Castro F E， Cervantes-Villagómez O D. Advanced Circuit Simulation Using Multisim Workbench[J]. Synthesis Lectures on Digital Circuits and Systems， 2012， 7（1）：1-144

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[4]Li D. Split Newton iterative algorithm and its application[J]. Applied Mathematics and Computation， 2010， （5）：2260-2265

[5]Burt J M， Boyd I D. Convergence Detection in Direct Simulation Monte Carlo Calculations for Steady State Flows[J]. CCP， 2011， （4）：807-822

[6]吳世枫，甘四清，刘德志.延迟积分微分方程梯形方法的渐近稳定性[J].长沙理工大学学报（自然科学版）， 2007，4（4） ：82-84

[7]Gallay T，Serre D. Numerical Measure of a Complex Matrix[J]. Communications on Pure and Applied Mathematics， 2012， 65（3）：287–336

作者简介：谭勋琼（1967.4-），男，湖南邵阳人，博士，副教授，目前主要研究方向：电子信息系统，工程控制技术等。

牵引计算与仿真之经济牵引策略计算 篇4

列车运行中采用何种牵引策略对提高列车的运行速度和牵引重量，保证列车的运行安全和尽量节约能耗，以及扩大运输能力、提高运输效益的是非常重要的。在列车运行的过程中，实际运行状态是非常复杂的，为了简化算法，便于计算机实现，可以采用3种典型的牵引策略：快速牵引策略、最经济策略、优化牵引策略，重点介绍最经济策略计算过程。

1 列车牵引策略：最经济牵引策略

最经济策略即采用最节能的方法运行。列车优化操纵是非常复杂的，并很难实现最优化的，相对较优的操纵序列为“最大加速、匀速运行、惰行、最大制动”。另外，如果区间运行时间比较富裕，速度越低，列车能耗越小;速度波动越低，能耗越小。因此，设计最经济的牵引策略为:在给定运行时分内，采用最大牵引力加速至某一速度(图1中Vj)，然后以速度匀速运行，如果时间足够，采取惰行直至终点;如果时间不够，可惰性一段距离，采取最大制动力制动(图1中

AJ1 J2 B曲线)。

2 经济牵引模式计算过程

2.1 计算要求

根据最经济策略设计出最经济的牵引策略计算过程为:在给定运行时分内，采用最大牵引力加速至某一速度(图1中Vj)，然后以速度匀速运行，如果时间足够，采取惰行直至终点;如果时间不够，可惰性一段距离，采取最大制动力制动(图1 AJ1 J2 B曲线)。

所以计算过程中要求：

(1)起始段按启动过程计算。

(2)按最大牵引力牵引到区间的经济速度(超过限速按限速运行)。

(3)按最大制动力制动到停车。

要求满足区间运行距离要求，尽量在低速下运行。

2.2 计算过程

经济牵引模式的计算过程如图2所示，包括数据输入、启动过程计算、牵引过程计算、制动进站计算、数据输出5个过程。

经济牵引模式有两个关键点：确定牵引过程最低速度和确定牵引过程。

(1)计算区间平均速度

给定旅行速度，计算平均速度。

(2)确定牵引过程最低速度

1)牵引到区段平均速度。

2)全区间惰行计算。

3)判断是否能运行到区间终点。

4)如不能，提高速度再次试算，找到牵引过程最低速度(超过限速按快速牵引策略试算，见《牵引计算与仿真之快速牵引策略计算》)。

5)如能，区段平均速度即为牵引过程最低速度确定牵引过程。

6)按确定的区间牵引过程计算。

7)牵引最低牵引速度为限速，按快速牵引策略、惰行运行计算。

8)牵引最低速度低于限速，按牵引、惰行、进站制动计算。

具体的计算流程图如图2～图6所示。

参考文献

[1]刘炜,李群湛.地铁牵引计算中的牵引策略研究.机车电传动,2006.

[2]周锋.动车组牵引计算建模与软件仿真[D].西南交通大学硕士学位论文,2007.

[3]桂翔.城市轨道交通牵引计算仿真系统的研究和开发[D].北京交通大学硕士学位论文,2008.

经济仿真 篇5

系统工程理论在企业经济模型中的应用及其计算机仿真

本文介绍了系统工程理论的基本思想,并将该理论运用于企业经济管理数学模型的建立,阐明了系统工程理论应用于企业管理的可行性和必要性,并利用计算机对该企业模型加以仿真,并给出仿真结果.

作 者：杨婷 王时胜 杨剑 作者单位：南昌大学电气与自动化工程学院,江西,南昌,330029刊 名：南昌航空工业学院学报(社会科学版)英文刊名：JOURNAL OF NANCHANG INSTITUTE OF AERONAUTICAL TECHNOLOGY(SOCIAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：4(4)分类号：F270.7关键词：系统工程 企业管理 应用 计算机仿真

经济仿真 篇6

关键词：离散事件仿真模型,药物经济学,药品

研究模型是药物经济学评价的核心内容。研究者基于所研究疾病(及其治疗)的发生发展过程,设计能正确反映该过程的经济学评价模型,并根据模型的需要搜集相关数据,最终通过模型计算来评价治疗药物的成本和产出(即经济学特性)。目前药物经济学评价中最常用的模型是决策树模型(Decision Tree Model)[1]和马尔科夫模型(Markov Model)[2],前者适用于对短期治疗结果的评价,而后者适用于对慢性病长期治疗的经济学评价。近年来,另一种适用于评价长期治疗效果的研究模型:离散事件仿真模型(Discrete Events Simulation Model)在药物经济学评价中获得了广泛的应用。

本文的目的,是对离散事件仿真模型(以下简称DES模型)的基本思想及其在药物经济学评价中的应用进行介绍。

一、DES模型的基本思想

离散事件仿真在系统仿真领域有着广泛的应用,是软件系统开发的重要方法之一[3]。随着药物经济学的发展,该模型逐渐在药品评价研究中获得了良好的应用,因为疾病及其治疗的发生发展过程也是以各种事件的发生、持续和消失为基础的。

所谓离散事件,是指事件的发生是间或的而非连续的,呈现基于一定概率的“发生”或“不发生”的状况。例如在疾病的治疗过程中,某不良事件的发生或消失便是一种离散事件,即它以一定的概率出现,持续一定时间,并可能在某个时点依一定概率消失。离散事件仿真模型便是基于对疾病治疗过程中各种离散事件的发生发展的模拟,来反映疾病发生发展过程,其主要思想可以简单描述如下:在治疗过程中存在多种可能发生的离散事件;所有离散事件的发生时间和概率均存在一定的时间-概率密度函数;在一个特定时间内,互斥的离散事件只有一种能发生,而发生与否取决于对各离散事件发生时间的概率性抽样结果——抽样所得发生时间最早者得以发生;可并行的事件也同时或交错发生;某事件发生后,时间指针进展到其发生时点,并重新抽样以决定下一个发生的离散事件;进展中发生的事件被记录下来,并作为因素影响了离散事件发生的时间函数。

由此,在研究观察期限内,各种离散事件基于抽样结果依次发生,其中某些事件是互斥的,而有些事件是可以并行或交错的,各种事件的发生发展随时间轴行进,从而构成了对现实中疾病(及其治疗)的发生发展过程的模拟。而研究人员可以通过对模型中各个事件、时间段的疾病成本、治疗效果、生命质量等的分析,来探讨医疗方案的成本和产出特征。

众所周知,马尔科夫模型是慢性疾病经济学评价中的常用工具。该模型是通过将疾病发展过程刻画为若干状态,通过探讨各状态间的互相转换来分析疾病进程并进行经济学评价。相比马尔科夫模型,DES模型的优势在于:(1)不必要设定一个固定观察时间片段。马尔科夫模型必须设定一个最小时间片段,这其中患者的状态被认为是稳定的。但这就带来选择的困难,因为时间片段设置过大抹煞了许多应有的变化,而时间片段设置过小则对研究数据提出了很高的要求。(2)在DES模型中病程历史对后续进程的影响是被纳入计算的。在马尔科夫模型中也可以将先前事件对后期事件的影响纳入计算,即调整后续事件的发生概率等(马尔科夫模型中,若状态转换概率保持不变,称为马尔科夫链;若依时间进展或先前事件的影响而发生改变则称为马尔科夫过程),但这样的计算过程非常复杂。而DES模型中,只需对离散事件的时间-概率密度函数预先进行设置即可,远比马尔科夫模型简明。(3)在DES模型中,多个事件的并行发生是很容易处理的,只需要在多事件竞争中加入一个事件即可;而在马尔科夫模型中对于多个并行因素的处理通常需要分层处理,从而将大大增加模型的复杂程度。因此,基于两个模型的原理,DES模型在模拟慢性疾病发生发展过程时显得更为灵活。

二、实现DES模型的计算机软件

通过多种计算机软件均可实现DES模型计算,包括一些特定的计算机编程语言,诸如:GPSS,Simula67等,以及许多专门软件。药物经济学研究中通常是借助成熟的软件来实现模型分析和处理。

Microsoft Excel电子表格软件。使用Excel软件进行建模和计算,并在其中建立交互式应用界面,是药物经济学研究中的常用方法。Excel软件本身带有强大的函数计算功能,同时可以采用VBA编程工具进行扩展。但对于DES模型,单纯使用Excel软件是不够的,因为该软件欠缺抽样模拟功能。在Excel软件基础上安装@Risk软件可解决该问题。@Risk软件安装在Excel软件中,可提供各种概率密度函数,从而实现概率抽样模拟功能[4]。

决策分析软件Treeage Pro。该软件也是药物经济学研究中常用的软件,在进行决策树模型、马尔科夫模型计算中有强大的功能。对于DES模型,该软件是借助马尔科夫模型的扩展功能实现的。在Treeage Pro软件中内置了多种概率密度函数,进一步开发自定义函数,能够实现概率抽样模拟功能。

图形化仿真软件ARENA。图形化仿真软件是通过图形化模具来实现系统仿真模型,该软件可通过可视化的方法对疾病及其治疗过程进行模拟和显示,其内置功能也可实现各种概率分布的抽样模拟。

三、药物经济学评价中DES模型应用示例

该示例取自国外一个治疗绝经期妇女骨质疏松症的药物经济学研究。研究中有两种药品A与B。模型中,骨质疏松症患者进入模型后面临多种可能的事件:正常生活无骨折、骨折(包括髋骨骨折、椎骨骨折、腕骨等其他骨折)、死亡。其中,若发生髋骨骨折,则将面临两种可能的事件:卧床护理;死亡。

各种可能的事件都有其发生时间的概率密度函数,模型中由计算机对各种可能事件的发生时间进行抽样,发生时间最早者得以发生。事件发生后的持续时间也由预先制订的概率函数抽样获得。当一个事件发生、进展、终结后,模型将更新各种事件的概率函数(因为已发生事件将影响后面事件的发生可能和程度),并重新对各事件进行抽样,发生时间最早者得以发生。

模型就这样逐步进展,一直到所有的患者都进入吸收状态:死亡,至此模型运算终止。然后,通过模型可统计各种事件的发生频次和持续时间,计算患者的疾病成本和生命质量等,并最终对研究药品进行经济学评价。模型示意如图1。

通过模型拟合计算,可得到一组A药和B药治疗绝经期妇女骨质疏松症患者的骨折发生类型和频次、终身治疗成本、质量调整生命年等指标,从而可以对A药和B药的药物经济学特性进行评价。

四、DES模型在药物经济学评价中应用展望

模型是药物经济学研究中的核心所在,建立一个对现实疾病及其诊疗过程拟合良好的模型,是进行正确的药物经济学分析的基础所在。只有建立了适宜的模型,数据搜集才能获得正确的指导,敏感性分析等研究手段才能有用武之地[5]。

但由于疾病及临床诊疗的复杂性和长期性,建立一个良好的模型殊为不易。DES模型是一种事件竞争仿真模型,其对复杂事件(尤其是可并行事件)的处理自然、合理,较为符合现实世界中的情况。而且,DES模型对于多个事件、多个因素的相互作用的处理也显得简洁明了。当然,DES模型的应用也是有条件的,最重要的一条是必须有足够的数据来建立各种事件发生和持续时间的概率函数,及其在前导事件发生后的变化。这些概率函数是进行正确的DES模型计算的基础。现实中,由于对疾病发生发展过程的数据积累有限,难以正确而可信地拟合所需的概率函数,从而导致DES模型无法运用或难以得到可靠的结果。

由此笔者认为,一方面在我国药物经济学研究中DES模型有着广阔的用武之地,值得进行推广和应用;而另一方面我们应该更为重视对疾病发生发展过程的数据积累和组织。在现实工作中,经常出现由于疾病原始数据积累不足而使得国外运用良好的DES模型在我国不能运用,或只能借用国外数据来帮助拟合我国模型,从而导致结果可信度下降的局面。因此,更好地理解、推广、运用DES模型,并重视对疾病原始数据的积累,是我国药物经济学研究工作中所亟待加强的。

参考文献

[1]曹燕.决策分析模型在药物经济学中的应用[J].中国药房,2007,(8):15-17

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[4]汤宛地,石娟,骆有庆.运用@risk软件评价红脂大小蠹风险初探[J].中国森林病虫,2008,(4):30-32

经济仿真 篇7

在当今全球能源的严峻形势下,燃油经济性作为汽车的一项重要性能引起了很多关注。对于需要根据客户需求配置不同车辆动力总成系统的商用车企业而言,利用计算机仿真技术可比性好、重复性强的优点建立适用于不同动力总成配置的商用车燃油经济性仿真模型具有重要意义。

行驶工况能反映车辆在道路上的实际行驶特征,选择符合实际的行驶工况进行仿真计算是准确评价车辆燃油经济性的重要前提。根据行驶工况的特点,通常将行驶工况分为模态工况和瞬态工况［１－２］。模态工况的车速-时间曲线主要是由匀速、匀加速、匀减速、怠速4种形式的工况段组合形成的折线,如ECE15 法规中的包含15个行驶阶段的“十五工况循环”、GB/T 12545.2-2001规定的“六工况循环”和“四工况循环”;瞬态工况的速度-时间曲线则是变加速工况曲线,与车辆实际运行过程非常相似,更符合车辆实际行驶特征,如GB/T 27840-2011 规定的商用车油耗评价循环C-WTVC工况等。

文献[3-4]研究了不同车辆参数对燃油经济性的影响,但是对燃油经济性的仿真计算大都采用先分别推导匀速、匀加速等各工况的燃油消耗量的公式再求和的方法来计算车辆在“十五工况循环”等模态工况的燃油消耗量。这种方法所建仿真模型只适用于计算车辆在模态工况下的燃油消耗量,具有很大局限性。文献[5-6]提出了根据行驶工况的平均车速、平均加速度等特征参数来预测车辆在某一行驶工况下的燃油消耗量的方法,但是该方法必须建立在通过底盘测功机试验得到大量行驶工况、燃油消耗量数据的基础上,且只能适用于试验所测车型的燃油消耗量。

针对上述问题,本文提出了一种基于车速跟踪的商用车燃油经济性仿真模型的建模方法,利用MATLAB/Simulink搭建了能对不同动力总成配置的商用车在任意行驶工况下的燃油消耗量进行计算的燃油经济性模型。

1 商用车燃油经济性的数学模型

1.1 车辆纵向动力学模型

由于燃油经济性仿真模型通常只考虑车辆在纵向的行驶工况,因此只需对车辆的纵向动力进行分析,考虑车辆受制动压力时的纵向动力学方程如下:

式中,δ为车辆旋转质量系数［７］;mｅ为整车质量;a为纵向加速度;FＢ为制动器对车轮施加的制动力;FＤ为空气阻力;FＲ为滚动阻力;FＧ为坡度阻力;Fｍｏｔｉｖｅ为驱动力;τｅ(nｅ，α)为发动机转速为nｅ、油门开度为α时的输出转矩;ηｔ、ηｄ分别为变速器及主减速器传动效率;iｔ、iｄ分别为变速器及主减速器传动比;Rｔ，ｅｆｆ为轮胎有效半径,与车速、轮胎法向载荷、结构及充气压力有关［８?９］。

车辆力矩平衡方程为

式中,Iｗ为车轮转动惯量;nｗ为车轮转速;Tｍｏｔｉｖｅ为驱动力矩;TＢ为制动器对车轮施加的制动力矩;TＤ为空气阻力矩;TＲ为滚动阻力矩;TＧ为坡度阻力矩。

1.2 驾驶意图模型

驾驶意图模型能够模拟驾驶员经验操作,将期望的行驶工况车速与实际运行车速的差值转化为油门开度与制动力矩值,从而控制仿真模型中的车速,最大程度地跟踪期望行驶工况。 将期望的行驶工况车速与实际运行车速的差值转化为期望加速度值。例如某时刻实际车速为v０,时间间隔t后期望达到的车速为v１,假设车辆在该时间间隔t内作匀加速运动,则该时刻的期望加速度aｄｅｓ，０,为

aｄｅｓ，０=ｔｖ１ －ｖ０(4)

获得期望加速度值后,需判断车辆要达到期望加速度应选取油门控制还是制动控制,切换区域如图1所示;判断完成后,通过相互独立的油门控制器和制动控制器得到所需油门开度与制动力矩值。

图1中两条虚线之间的实线表示油门开度为零,即发动机产生怠速转矩作用,且制动器产生的力矩为零时车辆加速度随车速的变化关系,定义此时的车辆加速度为临界加速度aｍｉｎ,其计算表达式为

式中,τｅ(nｅ,0)为发动机转速为nｅ、油门开度为零时的转矩。

图1中两虚线之间的区域为过渡区域,通过选择合适的Δh值可以有效地避免油门控制器和制动控制之间的频繁切换。 切换过程数学表达式为

1.3 发动机与传动系统模型

发动机转矩特性模型是指发动机输出转矩与发动机转速和油门开度的关系,表示为τｅ(nｅ,α)。发动机燃油消耗速率特性模型是指发动机燃油消耗速率与发动机转速和油门开度的关系fｒ(nｅ,α)。根据发动机台架试验获得发动机转矩特性与燃油消耗速率特性数据,并用查二维数表的方式求得任一时刻发动机的输出转矩和燃油消耗速率。

发动机输出的转矩通过液力变矩器泵轮、涡轮传递到变速器,发动机转矩方程为

式中,Iｅｉ为发动机与液力变矩器泵轮转动惯量之和;βｅ为发动机曲轴角加速度;Tｅ为发动机输出转矩;Tｉ为液力变矩器泵损失力矩。

发动机输出的转矩经过液力变矩器变矩后将动力传递给变速器,变速器换挡逻辑控制器根据实际车速与油门开度选定合适的变速器挡位,变速器的齿轮机构根据换挡逻辑控制器所选挡位以一定的传动比将动力传输到主减速器,进而为车轮提供驱动力矩。

2 商用车燃油经济性仿真模型

在给定的任意行驶工况下,以车辆纵向动力学模型为基础,通过驾驶意图模型实时控制油门踏板或制动踏板,对车轮施加合适的驱动力或制动力,实现对车辆纵向行驶速度的实时跟踪;在对商用车车速跟踪的基础上,根据发动机燃油消耗速率模型建立完整的商用车燃油经济性仿真模型,即可计算该行驶工况下的整车百公里油耗量,车辆百公里油耗量计算公式为

式中,f为整车百公里油耗量,L/100km;Dｃｙｃｌｅ为整个行驶工况的车辆行驶距离,km;ρＦ为燃油密度,kg/L;mＦ为燃油消耗质量,kg;fｒ(nｅ(t),α(t))为t时刻的发动机燃油消耗速率,kg/s,简写为m′Ｆ。

MATLAB/Simulink是实现动态系统建模、仿真和分析的工具,被广泛应用于线性系统、非线性系统等的建模和仿真中［１０－１１］。根据所建立的车辆纵向动力学模型、驾驶意图模型和发动机模型,在MATLAB/Simulink平台上搭建的基于车速跟踪的商用车燃油经济性仿真模型,如图2所示。

3 商用车燃油经济性仿真模型验证

基于已建立的商用车燃油经济性仿真模型,以配备五速自动变速器的某双轴客车为例,对模型中的整车、发动机、变速器、主减速器等相关参数进行设置,进而通过实车试验验证模型的适用性和准确性。该客车参数如表1所示。

在某城市道路上,对所选双轴客车进行实车道路试验。发动机预热3min后车辆开始行驶,试验中使用GPS数据采集器、CAN/Bus总线记录仪、转速传感器、转矩传感器、燃油流量计、计算机等设备对客车行驶速度、发动机相关参数、制动力矩以及燃油质量流量等进行数据采集、处理与存储。

从实车道路试验所得数据中截取图3所示的持续时间为350s的一段车速数据,作为所建立的商用车燃油经济性仿真模型的期望行驶工况。该行驶工况仿真模型车速跟踪误差曲线如图4 所示。该行驶工况下所选客车油门开度、制动力矩、发动机转速、发动机转矩、燃油消耗量的试验与仿真对比结果如图5~图10、表2所示。

由图4可以看出,所建仿真模型中的车速跟踪误差基本在2km/h以内,表明仿真模型中客车能较准确地按照期望行驶工况行驶,且图5、图6的油门开度、制动力矩的试验与仿真对比曲线也说明了本文所建立的驾驶意图模型能通过油门与制动控制的切换,输出与实车试验较为一致的油门开度、制动力矩,实现对车辆纵向行驶速度的实时控制。图7、图8的发动机转速、发动机转矩试验与仿真对比曲线表明仿真模型的发动机工作状态与试验相符,说明了所建发动机与传动系统模型的精确性。图4~图8的试验与仿真对比曲线共同验证了所建立的驾驶意图、发动机等简化模型能够较准确反映实车行驶特性。

图9、图10表明试验与仿真中燃油消耗测试数据的总体变化趋势较为一致;但是图9中模型仿真测得的油耗数据与试验相比抖动较大,可能是由于仿真模型为实现对期望行驶工况的最佳跟踪而进行挡位频繁更换导致的。从表2中的对比数据可得,试验与仿真所得的客车百公里油耗值之间的偏差为2.6%,进一步说明所建商用车燃油经济性仿真模型具有较高准确度。

4 结论

(1)提出了一种基于车速跟踪的商用车燃油经济性仿真模型的建模方法,用MATLAB/Sim-ulink建立了适用于任意行驶工况的商用车燃油经济性仿真模型并进行了验证,克服了传统燃油经济性仿真模型仅能计算模态工况车辆燃油消耗量的缺点,对真实评价车辆的燃油经济性具有重要意义。

(2)对于需要根据客户需求配置不同车辆动力总成系统的商用车企业而言,通过设置商用车燃油经济性仿真模型中的发动机、变速器等参数,即可方便快速地进行不同动力总成配置的商用车燃油经济性仿真。

经济仿真 篇8

动力性和燃油经济性是汽车性能的重要指标, 石油价格的飞速上涨, 对汽车性能有了更高的要求。动力性和燃油经济性的计算机仿真能准确、快速、有效的预测性能指标。节省实车试验中不必要的巨额浪费及实车道路试验中驾驶员、道路环境、气候等因素对汽车使用性能测定的影响, 在新车设计中迅速且经济地选择最佳方案。

1 发动机数学模型

发动机数学模型是整车动力性和燃油经济性仿真计算的重要依据, 包括外特性数学模型和万有特性数学模型。本文以发动机台架实验数据为依据, 采用插值法描述发动机万有特性;采用最小二乘法曲线拟合描述发动机外特性。

1.1 发动机的外特性

在进行动力性估算时, 一般仍沿用稳态工况时发动机台架试验所得到的使用外特性中的功率与转矩曲线。稳定工况时发动机转矩曲线基本呈抛物线形状, 并且为转速的一元函数, 所以采用最小二乘法曲线拟合法描述。

式中n为发动机转速 (r/min) ;Ttq为稳定工况下发动机转矩 (N·m) ;系数a0, a1, a2, …, ak可由最小二乘法来确定;拟合阶数k随特性曲线而异, 一般在2、3、4、5中选取。

1.2 发动机万有特性

发动机的万有特性是个二元函数, 燃油消耗率b是发动机转速n和功率p的函数, 国内外多采用试验数据的矩阵描述方法, 需要时插值提取;国内也有采用曲面拟合法的, 但要小心其系数矩阵可能出现病态。

本文采用插值法比较迅速, 精度的高低取决于数据点的疏密程度, 可真实的反映万有特性的局部特点。

二元插值公式:

其中nk, pm, b (nk, pm) 为给定的万有特性上的节点。

发动机转矩、油门开度与转速之间的关系复杂, 通过试验测试只能得到部分点值。为了得到任意工况下的燃油消耗率值, 必须仿真出燃油消耗率值与发动机转速和转矩之间的函数关系, 建立发动机燃油消耗率模型。

2 动力性指标

从获得尽可能高的平均行驶速度的角度出发, 汽车的动力性主要包括三方面的指标来评定, 即:汽车的最高车速umax、汽车的加速时间t、汽车能爬上的最大坡度imax。

最高车速是指在水平良好的路面 (混凝土或沥青) 上汽车能达到的最高行驶车速。

汽车的加速时间反映汽车的加速能力, 常用原地起步加速时间与超车加速时间来表面汽车的加速能力。原地起步加速时间指汽车由Ⅰ挡或Ⅱ挡起步, 并以最大的加速强度 (包括选择恰当的换挡时机) 逐步换至最高挡后到某一预定的距离或车速所需的时间。超车加速时间指用最高挡或次高挡由某一较低车速全力加速至某一高速所需的时间。

汽车的爬坡能力是用满载 (或某一载质量) 时汽车在良好路面上的最大爬坡度imax表示的。显然, 最大爬坡度是指Ⅰ挡最大爬坡度。

3 汽车动力性计算模型

3.1 汽车行驶方程

汽车行驶时, 汽车的驱动力应与汽车遇到的外界阻力之和相等, 根据这些力的平衡关系建立汽车行驶方程式, 从而估算汽车的各项动力性能。

汽车行驶方程式为:

其中,

式中Ttq为发动机转矩;ig为变速器传动比;i0为主减速器传动比;ηT为传动系机械效率, 本文计算时取ηT=0.9;r为车轮滚动半径, m;G为整车总重力, N;f为滚动阻力系数, 本文计算时取f0=0.009, f1=0.002, f4=0.0003;CD为空气阻) 系数;A为迎风面积, m2;ua为车速, km/h;i为道路坡度;δ为汽车旋转质量换算系数, δ>1;m为汽车质量, kg;为汽车行驶加速度, m/s2。

3.2 动力性计算模型

1) 最高车速

汽车在水平良好路面上以最高挡或次高挡行驶所能达到的最大车速。此时坡度i=0, 发动机油门全开, 由汽车行驶方程可得最高车速为:

2) 加速时间

汽车的加速能力常用原地起步加速时间来表示, 是指汽车由低挡起步并以最大加速度逐步换至高挡后到达某一预定距离或车速所需的时间。计算公式为:

式中:T0为起步时间, vmin为起步过程结束时汽车最低车速, a0为道路符合增加系数 (轿车该值取0) 。

3) 最大爬坡度

汽车满载在良好的路面上等速行驶的最大爬坡度反映汽车的爬坡能力, 根据《汽车理论》, 其计算公式为:

式中:amax为最大爬坡度, f为滚动阻力系数, DImax为I挡动力因数。

4 燃油经济性指标

汽车的燃油经济性是指在保证动力性的条件下, 汽车以尽量少的燃油消耗量经济行驶的能力。常用一定工况下汽车行驶百公里的燃油消耗量或用一定燃油消耗量能使汽车行驶的里程来评价。

汽车行驶整个循环工况是由起步、等速、等加速、等减速和怠速停车等工况所组成, 其计算方法各不相同。

4.1 起步行驶工况

对于起步过程, 在计算时可将其按一定的时间步长Δ分为若干个时间段, 在某一时间段内的燃油消耗量为Qq, 则起步过程总的燃油消耗量为:

式中:P为汽车等速工况下行驶阻力功率, k W;b为等速工况下车速对应发动机转速下发动机发出功率P时的燃油消耗率, g/ (k W·h) ;ρ为燃油的密度, kg/L;g为重力加速度, m/s2, 本文汽油的ρg取7.05。

4.2 等速行驶工况

等速行驶s (m) 行程的燃油消耗量 (mL) 为:

折算成等速百公里燃油消耗量为:

4.3 等加速行驶工况

加速过程中, 车速、发动机的功率和转速在不断地变化, 燃油消耗量业不是定值。可以把每一个加速段分成若干个区间, 每个区间可以看做一个等速工况, 利用等速工况计算公式计算出每个小区间的油耗Qi, 累加起来即为一个加速时间段的燃油消耗量。

整个加速过程的燃油消耗量 (mL/s) 为:

4.4 等减速行驶工况

等速行驶时, 油门松开并进行轻微制动, 发动机处于强制怠速状态, 其燃油消耗量为正常怠速油耗。所以减速工况燃油消耗量 (m L) 等于减速行驶时间与怠速油耗的乘积。其计算公式为:

式中:ua2、ua3为起始及减速终了的车速, km/h;为减速度, m/s2;Qi为怠速燃油消耗率, mL/s。

4.5 怠速停车工况

若怠速停车时间为ts (s) , 则燃油消耗量 (m L) 为:

式中:Qi为怠速燃油消耗率, mL/s。

4.6 整个循环工况

对于由等速、等加速、等减速、怠速停车等行驶工况组成的循环, 总油耗为组成该循环的各工况油耗之和, 转化为试验循环百公里燃油消耗量 (L/100km) 为:

式中:∑Q为所有过程油耗量之和, mL;s为整个循环的行驶距离, m。

5 仿真软件

MATLAB是一款功能强大的科学计算软件, 是当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件之一。它能方便地处理矩阵变换运算、多项式运算、图形绘制、微积分运算以及微分方程求解等, 在各行各业得到广泛应用。将MATLAB应用于汽车动力性、经济性仿真, 能够将复杂的公式可视化, 有利于对汽车的动力性进行评价, 从而分析各参数对动力性、经济性的影响。本文利用MATLAB强大的计算功能和绘图功能, 编制了轿车动力性和燃油经济性计算机仿真程序, 对某经济型轿车进行了动力性和经济性计算机仿真分析。

6 仿真实例分析

根据上述原理, 对某轿车进行动力性和经济性仿真。该轿车采用1.5升发动机, 五挡机械式变速器, 计算所需的原始数据如下:

整备质量:1150kg;满载质量:1555kg;迎风面积A:2.03m2;风阻系数CD:0.29;轮胎滚动半径r:0.299m;变速器各挡速比:1挡:3.182;2档:1.895;3挡:1.25;4挡:0.909;5挡:0.703;R挡:3.083;主减速比:4.038;传动效率ηT:0.9。

本文中进行动力性能计算时采用满载质量, 燃油经济性计算时整车质量状态为整备质量加上50%的载质量为m=1150+5×75/2=1337.5kg。

由编写的计算机仿真程序, 可以得出各特性曲线如下图所示。

6.1 发动机外特性曲线

由发动机特性仿真程序可得发动机外特性曲线如图1所示。

6.2 轿车的驱动力———行驶阻力曲线

驱动力———行驶阻力曲线如图2所示, 由图可知该轿车的最高车速在五挡约为180km/h右。

6.3 加速度曲线

加速度曲线如图3所示。由图可以看出, 高挡位时加速度要小些, I挡的加速度最大, 当汽车实际车速低于最高车速时, 驱动力大于行驶阻力, 此时汽车可以用剩余的驱动力来加速或爬坡。

6.4 加速度倒数曲线

加速度倒数曲线如图4所示。加速过程中的换挡时刻可根据各挡的加速度倒数曲线来确定。若I挡和II挡的加速度倒数曲线有交点, 应在交点对应车速由I挡换入II挡;若两曲线无交点, 则应在I挡加速行驶至发动机转速达到最高转速时换入II挡。其他各挡的换挡时刻也按此原则来确定。忽略换挡时间。

6.5 动力特性曲线

汽车在各挡下的动力因数与车速的关系曲线称为动力特性图, 如图5所示。在动力特性图上作滚动阻力系数曲线f-ua, 与动力特性曲线的交点即为汽车的最高车速。

6.6 爬坡度曲线

爬坡度曲线如图6所示。由图可知该轿车一挡的最大爬坡度为36%左右。

6.7 功率平衡图

发动机功率和汽车行驶的阻力功率平衡图如图7所示。图中发动机功率曲线 (V挡) 与阻力功率曲线交点对应处的车速便是在良好水平路面上汽车的最高车速。

6.8 等速百公里燃油消耗量曲线

等速行驶百公里燃油消耗量是常用的一种燃油经济性评价指标。根据每隔10km h速度间隔计算的等速百公里燃油消耗量绘制的曲线为等速百公里燃油消耗量曲线, 可以用它来评价汽车的燃油经济性。本文中轿车的等速百公里燃油消耗量曲线如图8所示。

7 结束语

采用Matlab编写计算分析程序, 程序运行时间短、精度高、可维护性好, 易与在新车设计中推广应用。采用Matlab可以简单快捷地建立汽车动力性、燃油经济性仿真模型, 跟踪各个状态变量的变化, 并进行数据的后处理, 是进行汽车系统动力学仿真分析的有力工具。

参考文献

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经济仿真 篇9

1 系统动力学模型的建立

系统动力学 (System Dynamic) 模型最早出现于1956年, 是美国麻省理工学院福瑞斯特 (Jay.W.Forrester) 教授在吸收了信息论、控制论和系统论成果的基础上创造的一种研究复杂时变系统的定量分析方法[4]。以微分方程为理论工具, 运用系统结构决定功能的原理, 对社会经济问题进行系统分析, 专门研究系统的结构、功能、行为的动态关系, 分析信息反馈系统的学科。

1.1 系统因果关系分析

城市物流 (Urban Logisitics) 以城市为依托服务于城市经济发展的需要, 是经济区统一的商品流通, 是物品在城市内的实体流动, 是连接区域物流和企业物流的中观层面。作为城市经济系统的组成部分, 不可避免的和城市基础设施建设、社会固定资产投资和物流发展水平等各方面产生相互影响。

根据系统整体性和层次性, 得出城市物流与经济发展关系, 建立城市经济与物流相关关系的因果关系图 (如图1) 。

图中可描述为:城市物流与经济发展的因果关系包括两个基本反馈环:一方面, 表明社会生产总值提高促进经济发展, 提高居民消费水平, 相应的刺激物流市场的投资力度和需求, 但如果此时实际物流供给能力不能满足需求, 将会导致物流过程受阻, 造成物流“瓶颈”, 物流短缺现象严重, 阻碍经济发展。另一方面, 社会生产总值增长, 带动经济发展, 物流资产投资的加大, 包括就业人员的培养和基础设施的建设, 都将会有效提高物流的供给能力, 表现在物流量的增加, 进而增加物流收入, 创造更大的社会生产总值。

1.2 建立系统模型

城市经济发展与当地物流产业发展密切相关, 城市经济越发达, 城市间物流系统依存度就越高。在城市物流发展SD模型中, 选取对经济与物流有直接影响的变量, 即只考虑城市经济自增长量和物流经济阻碍量对城市经济发展的影响。

图中城市经济发展水平用城市GDP总产值来衡量, GDP生产总值是衡量经济状况的最佳指标。GDP增长的影响因素主要有投资力度、劳动力和技术进步, 城市经济阻碍量表示物流产业发展对经济的阻碍程度, 主要受到经济阻碍因子和物流积压的影响。当物流的实际需求量的增长快于物流供给能力时, 就会产生物流积压现象, 物流供给能力不足也将严重阻碍经济的发展。

1.3 SD方程和参数说明

根据图1和图2, 确定模型中各变量的相关关系, 其方程、参数可用以下指标数据表示。

(1) 城市GDP总产值=INTEG (城市GDP增长量-城市GDP物流阻碍量, 初始值) 。

(2) 城市GDP自增长量=城市GDP总产值*城市GDP自增长系数。

(3) 城市GDP自增长系数=GDP自增长系数表函数。

(4) 城市物流阻碍量=物流积压*经济阻碍影响因子。

(5) 全社会固定资产投资=城市GDP总产值*固定资产投资比例。

(6) 物流积压=INTEG (物流实际需求-物流实际供给能力, 初始值) 。

(7) 物流实际需求=物流需求*物流实际需求转换因子。

(8) 物流实际供给能力=全社会固定资产投资*物流实际供给能力因子。

(9) 其他参数值确定。

(10) 城市GDP自增长系数及表函数。GDP自增长系数表示自然条件下当年城市GDP增加值与上一年增长的比率, 以兰州市为例, 根据GDP生产总值, 计算2009年-2013年历年GDP的增长率, 如图所示。

由图可知, 兰州市近年GDP增长率在10%-25%之间, 总体呈上升状态。由于物流对经济阻碍制约城市GDP增长, 因此实际增长率要略低一些。设定城市GDP增长系数为:

GDP增长系数=WITH LOOKUP (TIME, ([ (2009, 0) - (2020, 0.3) ], (2009, 0.0947) , (2010, 0.188) , (2011, 0.236) , (2012, 0.1503) , (2013, 0.1354) 。

由Time表函数确定城市GDP增长系数表函数, 兰州市经济增长趋势, 基本在0.15上下波动, 2012年之后处于较稳定状态, 随市场经济逐渐成熟, 预计到2020年都将稳步发展。

(11) 固定资产投资比例系数。全社会固定资产投资量占当年城市GDP生产总值比重即为固定资产投资系数, 参考兰州市2009年到2013年数值, 建立表函数并设定城市GDP为自变量, 固定资产投资系数为因变量, 具体确定如图4所示:

由图表可知, 固定资产投资从2009年起快速增长, 比重均在50%以上, 表明兰州市经济处于快速增长阶段。随着当地基础设施的不断完善, 固定资产投资比重稳步发展。即,

固定资产的投资比例系数=WITH LOOKUP (TIME, ([ (2009, 0) - (2020, 1) ], (2009, 0.547) , (2010, 0.600) , (2011, 0.699) , (2012, 0.792) , (2013, 0.741)

1.4 模型检验

在应用SD方法对系统发展现状建立模型进行仿真分析之前必须检验模型, 以保证模型的稳定性、有效性以及真实可靠性。取“城市GDP总产值”进行仿真模拟, 比较模拟结果预测值与历史数据的关系及误差。

(1) 模型稳定性检验。改变时间步长DT=3个月、6个月、l年, 对城市GDP进行仿真比较, 城市GDP在不同仿真时间间隔下的变化不明显, 即此模型模拟系统是稳定可靠的。

(2) 参数有效性检验。取2009年-2013年兰州市GDP实际值, 对比分析仿真模拟的结果与已有数值, 由表中统计数据可以看出, 误差量大多控制在10%以内, 表明该模型的仿真效果与实际情况较吻合, 模型精确度较高。

2 SD模型仿真模拟及分析

在模型有效性的基础上, 保持其他常数变量不变, 分别改变经济阻碍影响因子、物流供给能力因子、物流实际需求转换因子值, 进而比较分析状态变量在不同情况下的变化。

2.1 对城市经济发展水平的常数变量的改变

城市GDP总产值代替该城市的经济发展水平。改变经济阻碍因子值来分析城市GDP总产值的变化趋势。方案1经济阻碍影响因子为0.03, 设方案2和方案3的经济阻碍影响因子分别为0.015和0.025。GDP模拟运行结果如图6所示。

图中表明, 方案3模拟结果与实际偏差最小, 而方案1和方案2对应的经济相关性GDP总产值偏差相对较大。因此, 方案3相关系数更符合实际, 因此, 调整经济阻碍量为0.025。

2.2 物流实际需求量的改变

假定其他变量不变, 在方案3的基础上, 改变物流实际需求转换因子大小, 即改变城市经济发展对物流的需求比例。设物流实际需求转换因子为0.8、0.5和1.0, 结果如图7所示。

从图中可以的得出, 当物流需求的能力全部得到满足时, 物流业将创造更多的经济价值, 产生的城市GDP总产值最大, 即对该城市的经济影响效果最好, 促进作用也最大。

2.3 物流供给能力的改变

物流实际供给能力因子是指现有物流设施等资产的实际利用率, 令物流实际供给能力因子为0.7、0.5、1。模拟结果表明物流实际供给能力同样也会影响城市GDP总产值, 即城市经济发展。当实际供给能力利用率越大时, 增长越快, 当物流实际供给能力利用率为0.5时, 城市GDP总产值最小。

3 结论

借助SD动态模拟及仿真曲线的变化, 改变影响城市经济发展水平、物流需求转换能力以及实际供给利用率, 比较城市GDP总产值在不同条件下的发展情况, 得出以下结论:

(1) 兰州市物流需求目前发展较快, 经济的发展对城市物流的实际需求有很大的促进作用, 同时促进该城市物流供给能力的加强。

(2) 加大物流固定资产投资可以较好地提高物流供给能力, 降低物流积压现象。同时, 系统涉及参数众多, 某些关键参数的变化会很大程度改变系统的运行, 因此, 在今后研究中应进一步的研究相关指标的量化, 提高仿真效果。

参考文献

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