SIMULATION USING PROMODEL pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:148.00

装帧:

isbn号码:9780071184366

丛书系列:

图书标签:

• 仿真建模
• 离散事件仿真
• ProModel
• 排队论
• 生产系统
• 物流仿真
• 性能评估
• 系统优化
• 工业工程
• 管理科学

制造系统建模与仿真：基于现代运筹学方法深度解析 导论：复杂系统管理的新范式 在当今高度互联和快速变化的工业环境中，制造系统的复杂性达到了前所未有的水平。从精益生产线到柔性制造系统（FMS），再到全球供应链的集成，任何环节的微小波动都可能引发连锁反应，严重影响企业的运营效率和盈利能力。传统的基于经验和试错的管理方法已难以应对这种复杂性。因此，采用系统化的、数据驱动的决策支持工具成为必然趋势。《制造系统建模与仿真：基于现代运筹学方法深度解析》正是为应对这一挑战而精心编纂的权威著作。 本书的核心在于，它不满足于对现有仿真工具的简单操作指南，而是深入挖掘支撑现代仿真技术背后的运筹学基础、概率论原理以及离散事件系统（DES）的严谨数学框架。我们旨在培养读者从“使用者”到“问题建模专家”的转变，使他们能够根据具体的业务场景，自主构建出高保真度的数字孪生模型，并从中提取出具有战略价值的洞察。 第一部分：建模理论的基石——运筹学与随机过程 本部分为全书的理论核心，为后续的仿真应用奠定坚实的数学基础。我们认为，脱离底层理论的仿真软件操作，无异于盲目地使用工具箱，无法真正理解模型输出的局限性和适用范围。 第一章：系统思维与建模要素的提炼 首先，本书系统地阐述了“系统”的本质定义，区别于简单的流程图。我们重点讨论了制造系统中的核心要素：实体（Entities）、资源（Resources）、队列（Queues）和事件（Events）。关键在于如何将一个复杂的物理系统，抽象并转化为一套可以被数学描述的结构。本章详细对比了静态模型（如线性规划）与动态模型（如仿真）的适用边界，并引入了状态空间分析的概念，为理解离散事件系统的演变路径做铺垫。 第二章：概率论与随机过程在制造中的应用 制造系统本质上是随机的。设备的故障率、物料到达的间隔时间、工序的加工时间，无一不是随机变量的体现。本章深入探讨了与制造系统关系最为密切的概率分布，包括泊松过程、指数分布、正态分布以及更复杂的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的拟合技术。更进一步，我们详细讲解了马尔可夫链（Markov Chains）在设备状态转移分析中的应用，以及再生点过程在理解系统周期性行为中的作用。 第三章：离散事件仿真（DES）的数学内核 DES是现代制造仿真的核心范式。本章将“黑箱”打开，揭示其内部的运作机制。我们将详细剖析事件调度表（Future Event List, FEL）的管理算法，探讨如何高效地插入、删除和管理未来的系统状态变化。此外，我们引入了系统状态变量的更新规则，即如何通过精确的数学运算来反映一个事件（如零件到达或加工完成）对当前系统状态（如设备忙碌度、队列长度）的即时影响。 第二部分：仿真模型的构建、校准与验证 理论构建后，挑战在于如何将理论转化为精确反映现实的数字模型。本部分侧重于实践中的严谨性与科学性。 第四章：输入数据分析与分布拟合的实践 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是仿真中最致命的错误来源。本章详尽介绍了输入数据分析（Input Data Analysis, IDA）的完整流程。我们讲解了假设检验（Hypothesis Testing）的方法，用于判断样本数据是否服从特定的理论分布。重点讨论了如何使用拟合优度检验（Goodness-of-Fit Tests），例如卡方检验（Chi-Square Test）和Kolmogorov-Smirnov检验，来量化模型与真实数据的吻合程度，并讨论了参数估计的技术，如极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）。 第五章：模型结构化设计与面向对象建模思想 一个良好的仿真模型应具备清晰的结构和高可维护性。本章倡导采用面向对象（Object-Oriented）的设计思想来构建仿真模型。我们探讨了如何将制造单元抽象为对象，并定义其属性（如处理能力、维护策略）和行为（如接收、加工、传输）。这不仅提高了模型的可读性，也便于在复杂系统中进行模块化复用和扩展。 第六章：模型的验证、确认与灵敏度分析（V&V） 仿真结果的可靠性是其被采纳的前提。本章深入探讨了模型验证（Verification）——即模型是否正确地实现了预期的逻辑——和模型确认（Validation）——即模型是否准确地反映了现实系统。我们详细介绍了跟踪跟踪法（Trace Replay）、慢运行分析等验证技术。确认阶段，我们侧重于极端条件测试和基于统计显著性的比较方法，确保输出结果在统计学意义上与历史数据一致。最后，我们引入灵敏度分析，探讨模型输出对关键输入参数微小变化的响应程度，从而识别系统中的瓶颈驱动因素。 第三部分：高级仿真技术与应用领域拓展 掌握基础后，本部分将读者的视野扩展到更前沿和更专业的仿真应用场景。 第七章：并行仿真与计算效率优化 随着系统规模的增大，单核CPU的仿真时间可能无法接受。本章探讨了并行化仿真策略，包括时间并行和空间并行（或称分区并行）的技术路线。我们分析了在保持系统一致性前提下，如何有效地划分计算任务，以及如何利用多核处理器进行高效的同步与通信，以加速对大型、高吞吐量系统的分析。 第八章：仿真在供应链与物流网络中的应用 现代制造不再局限于单个工厂。本章将仿真视角从车间扩展到整个供应链。我们讨论了多层级仿真架构，如何将宏观的库存策略决策（如安全库存水平）与微观的运输时效（如车辆路径规划）进行耦合。重点分析了需求的随机性、交通拥堵以及渠道延迟对整个供应链韧性的影响建模方法。 第九章：仿真与优化算法的集成——混合方法论 仿真本身提供“观察”和“评估”的能力，但不能自动“决策”。本章阐述了如何将仿真模型与优化算法（如遗传算法、模拟退火、或者更传统的迭代搜索算法）结合起来，形成仿真优化（Simulation Optimization）框架。读者将学习如何利用仿真作为评价函数，自动搜索最佳的系统配置参数（如设备数量、缓存大小、调度规则），从而实现资源配置的最优化配置。 结论：迈向智能制造的数字驱动力 本书最终目标是使读者能够独立运用科学的建模与仿真方法，解决现实世界中复杂、动态的制造问题。它不仅是工具使用的手册，更是深刻理解系统动态行为、进行前瞻性规划和支持关键战略决策的理论指南。掌握这些知识，意味着您已获得在工业4.0时代，利用数字孪生体驱动效率革命的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当考究，封面采用了深邃的蓝色为主调，搭配着柔和的光影效果，仿佛暗示着一个充满未知和探索的模拟世界。书脊的字体清晰醒目，方便在书架上快速找到。翻开书页，纸张的质感也十分不错，触感温润，墨迹印刷清晰，没有出现模糊或渗漏的情况。我尤其欣赏书中插图的排版方式，不仅美观，而且能够恰到好处地引导读者的视线，让原本枯燥的概念变得生动起来。每一章节的开头都有一个小小的引言，用精炼的语言点明本章的核心内容，既能快速唤起读者的兴趣，又能提供一个清晰的学习框架。更值得一提的是，书中在关键的公式和模型推导部分，都运用了不同颜色的字体来区分变量和常数，这种细节的处理对于初学者来说简直是福音，能够极大地降低理解的难度，让学习过程更加顺畅。每段的结尾处，还常常配有一幅概括性的流程图或者示意图，帮助读者将文字信息转化为直观的视觉印象，从而加深记忆。整体而言，这本书在视觉呈现和用户体验上都做得非常到位，即使是对于不太熟悉相关领域知识的读者，也能感受到一种专业且人性化的关怀，让人在开始阅读之前就充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我最大的感受就是这本书的深度和广度都相当惊人。它不仅仅局限于基础的模拟概念，还深入探讨了许多高级的主题，例如灵敏度分析、参数估计、实验设计以及多种模拟技术的融合应用。我记得在介绍神经营销模型时，书中就结合了心理学和行为经济学的相关理论，进行了非常富有洞察力的分析。此外，这本书还涵盖了当前模拟领域的一些前沿发展趋势，例如人工智能在模拟中的应用，以及大数据与模拟的结合。作者在讨论这些前沿技术时，并没有止步于概念的介绍，而是对未来的发展方向进行了展望，并提供了一些值得深入研究的思考方向。这种对知识的全面性和前瞻性，使得这本书不仅对于初学者具有指导意义，对于有一定基础的读者来说，也能带来新的启发。它就像一座宝库，总能在你需要的时刻提供意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点之一，在于其对实际操作的强调。它不仅仅是一本理论堆砌的书籍，更像是一本手把手的操作指南。我非常欣赏书中提供的详细操作步骤和截图，每一步都清晰明确，即使是刚接触模拟软件的读者，也能轻松跟随。尤其是在讲解软件的各种功能模块时，作者会详细说明每个按钮、每个菜单的作用，以及它们在模拟流程中的具体应用。更重要的是，书中通过一系列精心设计的练习题，让读者有机会亲手去实践书中所学的知识。这些练习题的难度循序渐进，从简单的模型搭建到复杂的系统优化，能够有效地巩固读者的理解。我记得在完成一个关于生产线效率的模拟练习时，我尝试了不同的参数设置，观察模型输出的结果，并且根据结果进行调整，这个过程让我对模拟的动态性和不确定性有了更深刻的体会。书中还提供了一些常用的宏定义和脚本示例，这些都是提高建模效率的宝贵资源。总而言之，这本书提供了丰富的实践机会，让读者在动手中学习，在实践中成长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的魅力。作者在阐述复杂概念时，善于运用类比和比喻，将抽象的理论形象化，让读者更容易理解。我尤其喜欢它在解释一些统计学概念时，会引用一些生活中的例子，例如排队论的讲解，就用到了超市结账的场景，非常贴切。而且，书中在处理一些关键术语时，会给出清晰的定义，并在首次出现时进行标注，方便读者查阅和记忆。作者的写作风格非常流畅，行文自然，没有生硬的堆砌词汇，读起来有一种娓娓道来的感觉。即使是面对一些高深的数学模型，作者也能用简洁明了的语言进行解释，让人感觉不那么望而生畏。书中的一些讨论部分，还会引导读者思考模型的局限性和潜在的偏差，这是一种非常成熟的学术态度。总的来说，这本书的语言表达能力极佳，能够有效地传达作者的意图，让读者在轻松愉快的阅读体验中掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在内容组织上可谓匠心独运。作者似乎非常理解初学者的思维路径，从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者进入更复杂的领域。我尤其喜欢它在介绍每一个新的模拟技术时，都会先从其应用的实际场景出发，用生动具体的例子来阐述其必要性和优越性。这种“由表及里”的讲解方式，能够迅速抓住读者的注意力，让他们明白学习这些技术究竟能解决什么问题。随后，作者才会深入到理论层面，用清晰的逻辑和严谨的数学推导来解释其原理。我发现书中对于模型构建的讲解尤为细致，详细阐述了如何将现实世界的问题抽象成模型，以及在模型中需要考虑的各种因素。例如，在讨论离散事件模拟时，书中不仅详细解释了事件队列、状态变量等核心概念，还给出了一系列如何选择合适的数据结构来管理这些元素的指导。而且，书中并没有止步于理论的讲解，而是提供了大量的实际案例分析，涵盖了制造、服务、物流等多个行业，让读者能够看到这些理论如何在实际应用中落地生根，解决实际的工程问题。这种理论与实践相结合的教学模式，极大地增强了学习的有效性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆