医学仿真模型（精选九篇）
医学仿真模型 篇1
1 研究对象与方法
研究对象:本研究入选的研究对象为重庆医科大学口腔医学院2006级、2007级和2008级口腔医学专业五年制本科学生200人。学生完成口腔局部麻醉理论知识学习后, 进入见习课学习阶段。将入选的200名学生随机分为人仿真模型组 (Head Emulation Teaching Group, HETG) 和传统教学组 (Traditional Teaching Group, TTG) 。
教学方法:两组教学时间分配相同, 每个年级每个组均由同一个教师负责带教。
1.1 人仿真模型组的教学方法
(1) 教学设备:日本株式协会生产的口腔颌面部阻滞麻醉仿真模型10套, 临床常用的一次性注射器 (5ml) 。 (2) 方法:学生在观看口腔颌面部局部麻醉的录像后, 由带教教师演示口腔颌面部各主要神经阻滞麻醉的操作步骤, 每步操作均在人仿真模型上示范完成。继让每位学生在仿真模型上进行训练, 教师随时纠正学生不规范操作。随后临床上示教各个神经阻滞麻醉的操作步骤。最后让学生以两人一组相互进行下牙槽神经阻滞麻醉注射。
1.2 传统教学组的教学方法
方法:学生观看口腔颌面局部麻醉的教学录像, 教师在人头颅骨标本上演示各主要神经阻滞麻醉的操作步骤, 然后由教师在牙椅旁示教各个神经阻滞麻醉的操作步骤。最后以两人一组相互进行下牙槽神经阻滞麻醉注射。
1.3 成绩考核
学生完成相互注射后, 休息30min进行现场考核。考核内容包括:患者体位的调整、进针标志点、进针方向、进针深度和麻醉范围等。同时, 对人头仿真模型组学生发放“口腔颌面部阻滞麻醉人仿真模型教学情况调查表”进行教学情况调查。问卷调查表的每个调查项目设有高度赞成、赞成、一般、反对四项分别代表4、3、2、1四个分值。
1.4 统计学方法
所有数据采用SPSS18.0统计软件进行分析, 采用χ2检验。人头仿真模型组调查情况进行相关系数矩阵因子分析。均数±标准差用 (±s) 表示。P<0.05表示有显著性差异。
2 结果
考核成绩以85分及以上者为优秀, 低于85分者为一般。人头仿真模型组 (HETG) 和传统教学组 (TTG) 考核成绩见表1。
注:χ2=8.420, P=0.004
口腔颌面部阻滞麻醉人仿真模型教学情况调查。对人仿真模型组学生进行“口腔颌面部阻滞麻醉人仿真模型教学情况调查表”问卷调查。共发放问卷100份, 实际收回100份, 其中有效调查表99份 (见表2) 。
统计结果显示, 相关系数矩阵 (Correlation Matrix) 分析的Bartlett检验表明:Bartlett值=34.232, P=0.003, 即相关矩阵不是一个单位矩阵, 故考虑进行因子分析。然而, Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标, 其值愈逼近1, 表明对这些变量进行因子分析的效果愈好。KMO值=0.616, 偏小, 表示不适宜进行因子分析, 也就是说因子分析的结果可能不能接受。
使用主成分分析法得到3个因子, 因子矩阵 (Factor Matrix) 如下, 变量与某一因子的联系系数绝对值越大, 则该因子与变量关系越近。如教学方法接受程度与第三因子的值为0.882, 与第一因子的值为0.203, 可见其与第三因子更近, 与第一因子更远。即第三因子绝对值越大, 贡献也越大。
在Final Statistics中变量的共同度 (Communality) 表明:一个因子越大地解释掉变量的方差, 说明因子包含原有变量信息的量越多。教学方法接受程度的变量共同度为0.886, 值偏高。
3 讨论
口腔颌面外科见习课学习是口腔医学生从理论学习进入临床实践的重要步骤[1]。它不仅要巩固理论知识, 同时要培养医学生的临床操作能力, 起到至关重要的作用。口腔颌面部局部麻醉见习教学是口腔各科工作所必备的基本操作, 是医学生见习学习的重要阶段。传统教学模式以头部骨性标本为主, 展示和讲解麻醉的操作方法和技巧, 反复强调理论课的内容, 学生不能重建口腔的三维立体概念, 并且学生可操作的机会较少, 基本不能完全领悟局部麻醉的基本操作要领。
口腔颌面部阻滞麻醉人头仿真模型系统是一套模拟临床真实操作环境的口腔医学专业教学工具[2,3]。本文作者结合近年来的口腔局部麻醉教学经验和本科临床教学实际, 将其运用于局部麻醉教学中, 取得的教学效果显著。主要表现为: (1) 人头仿真模型易于学生掌握口腔外科局部麻醉技能[4]。只有正确的阻滞麻醉操作, 模型才会发出鸣叫声;错误的操作模型不会发出任何反应。学生可以加深对各种阻滞麻醉的操作要点的理解。虽然不用担心反复穿刺给患者带来的疼痛, 但是对学生一定要强调爱伤观点, 杜绝在见习操作中反复穿刺容易形成不良习惯, 避免以后临床实际工作中常常因为反复穿刺造成神经、血管组织的损伤而出现严重的并发症。 (2) 有利于建立临床自信心。与Laschinger认为仿真模型教学可以增强学生的自信心相似, 但与国内匡世军报道有利于增强学生学习阻滞麻醉的兴趣不一致[5,6]。建立健全的医学生自信心是其向医生转变的重要环节, 也是其走向成熟的标志。在当今较为复杂的医疗环境中, 确立正确的自信心是取得患者信任的关键因素, 也为医学生本人争取到更多的学习机会, 并且是避免医患者纠纷的重要手段。 (3) 医学生对人头仿真模型教学模式较为认可。由于新的教学方法可以提高医学生的局部麻醉的临床操作能力和建立其自信心, 学生对新的教学方法没有抵触情绪, 通常可以在愉悦中完成见习教学, 如提高临床适应能力和巩固理论知识[3]。
本研究同时对人头仿真模型组调查情况进行因子分析发现:尽管Bartlett值为34.232 (P=0.003) 可以进行因子分析, 但KMO值 (0.616) 偏小, 又不适宜进行因子分析。其存在的可能原因:选择的样本量较少;选取的样本不存在连续性;每届学生的知识层次不一致;学生的知识背景不相似。在Final Statistics中变量的共同度 (Communality) 变化中以教学方法接受程度值偏高 (变量共同度为0.886) , 说明该因子包含原有变量信息的量越多。并在使用主成分分析法得到3个因子, 因子矩阵 (Factor Matrix) 分析表明教学方法接受程度与第三因子的值为0.882, 与第一因子的值为0.203, 可见其与第三因子更近, 与第一因子更远。即第三因子绝对值越大, 贡献也越大。
采用人头仿真模型为口腔颌面部阻滞麻醉提供了较为真实的教学环境, 有利于培养学生的自信心和提高学生的操作能力, 保证了口腔颌面部局部麻醉见习的教学质量, 是值得推广的教学模式。
参考文献
[1]侯锐, 赵晋龙, 依芳, 等.在口腔颌面外科教学中强化临床前教育的做法与体会[J].西北医学教育, 2005, 13 (2) :210-211.
[2]杨旭, 梁源, 刘春灵.阻滞麻醉模型在口腔颌面外科仿真实训教学中的应用[J].卫生职业教育, 2013 (10) :59-60.
[3]Javia L, Deutsch ES.A systematic review of simulators in otolaryngology[J].Otolaryngol Head Neck Surg, 2012, 147 (6) :999-1011.
[4]贾骏, 段嫄嫄, 金磊, 等.口腔仿真模拟系统及其在临床前教学中的应用[J].中国教育技术装备, 2007 (2) :29-30.
[5]匡世军, 张志光, 苏凯.仿真模型在口腔颌面部阻滞麻醉见习教学中的应用研究[J].中国高等医学教育, 2010 (12) :73-74.
医学虚拟仿真实验具体内容介绍 篇2
（1）机能学基础性虚拟实验教学软件包含四个相对独立的操作实验：家兔的基本实验虚拟操作、蟾蜍的基本实验虚拟操作、大鼠的基本实验虚拟操作、小鼠的基本实验虚拟操作。所有内容全部采用人机互动的虚拟仿真操作来完成，同时配合动画演示，相关仪器设备的使用和操作知识。我们以大小鼠和蟾蜍的基本实验虚拟操作举例说明：
《大、小鼠基本操作综合实验》介绍了大、小鼠在实验中经常用到的几种基本操作，通过虚拟操作的演示和互动，把实验中的重点、难点表示出来，使学生通过该虚拟实验，熟悉大小鼠实验的各项基本操作，掌握实验的重点。
虚拟实验操作流程及技术点描述：
大小鼠的捉持主要采用动画演示的形式，生动体现了捉持的要点。
大小鼠的固定，又分为徒手固定，固定板固定，头部固定以及固定器固定。学生可以自行选择固定方式，对大小鼠进行固定。
大小鼠的分组与编号；分组演示了如何使用Excel软件取得随机数字后分组。编号着重介绍了背毛单色标记法。
常用给药方法的虚拟操作：灌胃法，皮下注射法，皮内注射法，肌肉注射法，腹腔注射法，静脉注射法.部分采用透视或同步放大局部让学生更直观更系统的学习以上的给药方式及注意事项。
常用麻醉方法的虚拟操作：通过虚拟实验——吸入麻醉和腹腔注射麻醉，让学生熟悉并掌握常用麻药的使用及配制方法。
大小鼠取血的虚拟操作：分为摘眼球取血法，眼眶后静脉丛穿刺取血法，心脏取血，腹主动脉采血法。
大鼠处死方法的演示，脊椎脱臼法，急性失血法，麻醉致死法，气体窒息致死法，击打法。
大鼠主要脏器摘取：学生可动手摘取虚拟大鼠的主要脏器，可掌握各主要脏器的位置和摘取后的性状。
家兔的基本实验虚拟操作内容包括：
家兔麻醉方法，颈部手术包含颈部皮肤切开、分离皮下筋膜、气管插管、颈动脉插管、颈外静脉插管、颈部迷走神经、交感神经、降压神经分离等内容，家兔腹部手术包含回盲部肠系膜分离术、输尿管插管术、膀胱插管术等内容，家兔腹股沟手术主要含分离股动脉股、静脉插管或股神经，以备动脉放血、静脉输血输液、注射药物等内容。
（2）在《离体心脏灌流实验》的虚拟实验软件中，包含四个基本实验元素：离体心脏制备操作录像；8种药物对蛙心灌流影响的虚拟子实验；8种未知药物对蛙心灌流的虚拟实验；以及每个子实验完成后的知识点自测。在已知药物对蟾蜍心脏灌流的虚拟实验中，为同学提供了心脏灌流的动画与3D心脏的虚拟环境，学生亲自动手在虚拟空间内使用8种不同的药物分别加入灌流液中，观察不同药物、不同剂量对离体心脏功能的影响，实验操作过程基本不受时间限制。
（3）在《坐骨神经-缝匠肌实验》的虚拟实验软件中，包含三个基本实验元素：坐骨神经-缝匠肌制备与实验操作录像；五种不同条件下，坐骨神经-缝匠肌虚拟实验；每个子实验完成后的知识点自测。在坐骨神经-缝匠肌虚拟实验中，采用了3D的神经冲动与骨骼肌收缩的机制模式图，以及实验机制解释的3D原理图构建逼真的虚拟环境。例如，在终板电位实验中，学生可以在显微镜下亲自动手操作玻璃电极进行实验，不同的子实验都有详尽实验原理解释和知识点测试题。
（4）在《多因素对呼吸系统功能的影响》的虚拟实验软件中，首先是建立了数字化虚拟3D透明家兔模型，在此基础之上完成大型、综合性呼吸功能虚拟实验。其包含三个基本实验元素：家兔呼吸功能实验操作过程录像；虚拟实验中含有9个不同的子实验，如气道延长、气道狭窄、吸入氮气、吸入CO2、代谢性酸中毒（含纠正酸中毒）、气胸（开放性与张力性）、肺水肿等，以及每个子实验完成后的知识点自测。学生在实验操作中，可观察到透明兔的呼吸（肺泡）运动变化、呼吸与血压曲线变化、血气与电解质变化，以及呼吸的声音变化。
（5）在《微循环灌流与血液动力学实验》的虚拟实验软件中，建立了数字化虚拟3D微循环血液灌流模型，并配合虚拟3D透明兔模型组建大型、综合性血循环虚拟实验。在此虚拟教学软件中包含三个基本实验元素：微循环灌流与血液动力学实验操作录像；虚拟实验中含有5个不同类型的子实验，如失血10%、失血30%、失血50%、过敏性休克、心源性休克，每个子实验完成后的知识点自测。在实验操作中，学生可以自主设计治疗方案，如失血导致休克时，源于同学选择药物、时间节点不同，虚拟实验结果也不尽相同，此时虚拟动物的呼吸运动变化、腹腔内脏血管变化、呼吸与血压变化、微循环与微血流变化，血液pH、Na+、K+、HCO3-、CO2都会发生不同的改变。
（6）《行为药理学实验》的虚拟实验教学软件是以抗老年痴呆药物石杉碱甲的药效学研究--Morris水迷宫实验为主线，涵盖三个基本实验元素：水迷宫实验的基本原理与操作录像；老年痴呆动物模型的制作与虚拟实验具体操作；以及抗老年痴呆相关领域的研究进展和知识点自测。虚拟操作部分包括石杉碱甲对三种老年痴呆模型（东莨菪连续注射、鹅蒿蕈氨酸基底前脑注射及双侧穹窿伞切断）的药效学研究，通过虚拟操作，可产生大量实验数据，学生上机操作得到的结果非单一结果，而是随机化，不同同学不同情况的操作，产生的实验数据也不同，同时也可对实验数据进行统计分析，这充分体现了药理学实验的特点。该软件可使操作者在短时间内掌握抗老年痴呆药物药效学研究的基本方法并获得大量的相关知识信息。
（7）在《影响尿液的生成实验》的虚拟实验教学软件中，含有三个基本实验元素：影响尿液的生成实验操作录像；虚拟实验中含有7个不同类型的子实验，如输入0.9NaCl溶液、输入20%葡萄糖、注射利尿药、注射去甲肾上腺素、刺激迷走神经、失血和尿路机械性梗阻，每个子实验完成后的知识点自测。
（8）在《肠道平滑肌受体动力学实验》的虚拟实验教学软件中，含有三个
基本实验元素：肠道平滑肌受体动力学实验操作录像；虚拟实验中含有2个不同类型的子实验：如神经体液因素对消化道平滑肌收缩与慢波的影响、ICC起搏电位或电流的观察，实验完成后的知识点自测。
（9）医学行为药理学—抗抑郁药的药效学评价实验包括以下内容：
强迫游泳实验：当实验动物放进一个有限的空间使之游泳，动物在该环境中拼命挣扎试图逃跑又无法逃脱，一段时间后，就变形成漂浮不动状态，仅露出鼻孔保持呼吸，四肢偶尔划动以保持身体不至于沉下去，这种状态叫做 “不动状态”，一种 “行为绝望”行为，这种行为绝望模型与抑郁症类似，而且对绝大多数抗抑郁药物敏感，其药效与临床药效显著相关，被广泛用于抗抑郁药物的初选。
小鼠悬尾实验：小鼠在悬尾状态下很快会出现绝望行为，表现为不再挣扎，呈现特有的安静不动状态，抗抑郁药和中枢兴奋药可以明显缩短不动状态的持续时间。绝大多数抗抑郁药物既能缩短不动状态，又能减少或不影响小鼠的自主活动。
大鼠学习无助：当动物置于一种不可逃避的厌恶刺激环境（如足电休克）时，会产生一种绝望行为，表现为对刺激不再逃避，并干扰了以后的适应性反应。此时动物脑内儿茶酚胺水平降低，被公认为是一种抑郁状态，抗抑郁药可以对抗这种状态。
虚拟实验操作流程及技术点描述：该实验需要把实验对象（大/小鼠）进行分组（阳性对照组，用药组、空白对照组）训练，按照实验受试药物进行用药造模，然后，把每组的老鼠分别放入相应的实验装置进行单项实验（强迫游泳/静止悬尾/学习无助），然后根据老鼠的运动轨迹和运动状态（静止/运动，但是学习无助实验是统计逃逸成功的次数和质量），来统计各组老鼠实验数据上的规律，从而通过多次大量的实验后，来评价受试药物抗抑郁的实效性。虚拟实验可以让实验者随时停止实验或查资料，也可以把数据进行归纳统计好另外储存用作分析。
整个虚拟实验开发的难点是对虚拟实验对象（大/小鼠）的动作形态上要保持真实性和科学性。要实现这个功能必须根据大量的真实实验数据，从而分析出实验对象不同组别的运动规律，然后利用Flash中as3编程语言工具进行建立模型，此数据模型主要从3个参数指标来表现区别不同组别的运动规律：实验对象随机运动轨迹区域分布，随机运动状态时间分布和随机运动生物动作科学真实性（水平运动和垂直运动）。比如一只空白组大鼠进行穿梭箱实验，在未放电情况下，它的运动轨迹应该以箱底边缘为主，触壁身体上探次数在3-5次，当放电之后，逃逸成功26-30次。我们以它的参数为标准模型，然后根据用药的不同，适当的调整这个参数，这样系统就可以随机产生相应的数据值。
（10）心血管活动调节综合实验
利用虚拟动物实验，模拟哺乳动物动脉血压的直接测量方法的全过程，以动脉血压为指标，观察某些因素对家兔心血管活动包括血压和心率的影响。
虚拟实验操作流程及技术点描述： 主要有以下内容： 夹闭右颈动脉 刺激右侧降压神经 刺激右侧迷走神经 药物作用
虚拟实验难点，我们将实验家兔透明3d化，使学生在操作的同时可以直观的看到血管神经和跳动的心脏。学生通过选择相应工具，对家兔进行以上各种不同的刺激作用，同时血压曲线和心力环及3d家兔发生相应的变化。
（11）中枢神经系统综合实验内容：
实验一 反射弧的分析；
实验二 脊髓半离断动物的观察； 实验三 去小脑动物的观察； 实验四 大脑皮层运动功能定位与去大脑僵直； 实验五 豚鼠大脑皮层躯体感觉诱发电位； 实验六 自发脑电波及致痫时脑电波的分析。
虚拟实验操作流程及技术点描述：在中枢神经系统的参与下，机体对各种刺激发生的反应过程称为反射。反射弧是反射发生的结构基础。反射弧包括感受器、传入神经、反射中枢、传出神经和效应器五部分。反射弧完整是引发反射的必要条件，一旦其中任何一个环节的解剖结构和生理完整性受到破坏，反射活动就无法实现。硫酸对皮肤的伤害性刺激可以引起受刺激肢体的反射性屈曲，本实验以此屈曲反射来分析反射弧的组成，通过利用不同浓度的硫酸（0.5%-2%，）在正常状态下直接刺激实验对象（青蛙）的身体部位（腹部皮肤和下肢趾尖），通过实验对象的刺激反应（曲腿反射）来观察神经反射效果，然后再通过利用硫酸对剪断右侧坐骨神经后做同样的刺激实验，从而得出反射弧的完整性与反射活动的关系。
本虚拟实验开发的难点是对虚拟实验对象身体不同的刺激部位做出不同的动作反应，并且随着刺激时间的长短而反应也不同。开发的思路是主要根据大量真实实验的录像，分析记录实验对象的动作特点，并给与对象相应的动作库，让实验对象根据实验操作者的操作而做出适当的动作反应。
（12）医学化学基础操作类综合实验包括以下内容：
常压蒸馏实验操作； 酸碱滴定实验操作；
有机物熔点沸点的测定实验操作； 重结晶的实验操作；
色谱分析的实验操作；
用PH计测定醋酸的电离常数的实验操作； 分光光度法测定Fe3+的含量的实验操作。虚拟实验操作流程及技术点描述：
将医学化学常用的基础操作实验虚拟化，学生通观看实验演示部分，学习实验流程了解实验中的注意事项后，再到虚拟实验中进行考核，学生自己使用虚拟实验器材后，产生自动计算的实验数据，并相应实现对实验的虚拟操作，系统通过对学生的实验情况进行评分，以方便教师掌握学生的学习情况。（13）细菌的形态学综合实验包括以下内容：
革兰染色法；抗酸染色法；负染色法；镀银染色法；姬姆萨染色法； 鞭毛染色法；芽孢染色法；荚膜染色法；Albert染色法； 悬滴法和压滴法；光学显微镜的使用；暗视野显微镜的使用。虚拟实验操作流程及技术点描述：
本虚拟实验将细菌的形态学虚拟化，使学生在动手操作的过程中，同步观察到细菌的具体动态，将“看不见”变为随时可以看见，而不是以往的要实验结束了才能到显微镜下看一眼，生动的对比了各个实验对不同细菌的优劣。使学生们对细菌有了生动具体的认识，加深了学生学习的兴趣，取得了更好的教学效果。（14）医学寄生虫学综合实验包括以下内容：
生理盐水直接涂片法；饱和盐水漂浮法；粪便沉淀孵化法；厚涂片透明法； 肛周检查虫卵；血液检查；骨髓穿刺；皮内试验；环卵沉淀试验； 旋毛虫动物模型；日本血吸虫动物模型；鼠疟原虫动物模型； 刚地弓形虫动物模型。
虚拟实验操作流程及技术点描述：
虚拟医学寄生虫学实验采用了视频，动画演示和交互游戏多种方式。使学生可以从直观，微观，亲自操作多个角度体验虚拟实验，将一些学生难以参与的实验如“骨髓穿刺”这种临床上难以展开的实验，我们采用了虚拟实验可以让学生反复操作，掌握实验要点重点。虚拟动物实验正顺应了国际动物保护组织的呼声，而且更加生动。
（15）医学细胞培养综合实验包括以下内容： 细胞培养是从生物体内取出细胞或组织，在体外模拟体内生理环境，在无菌、适当温度和一定营养条件下进行孵育培养，使之生存和生长，并维持其结构和功能的一种培养技术。采用虚拟实验主要模拟内容为：
细胞培养所需的较大型仪器设备的使用； 实验的准备工作； 细胞的换液； 细胞的传代； 细胞的计数； 细胞的接种； 细胞的冻存和复苏。
虚拟实验操作流程及技术点描述：本实验是重在对细胞的培养（换液、传代、储存和复苏）等常用实验室操作的技能培养，本虚拟实验主要是建立了一个仿真实验室场景，把实验用到的设备、工具和药品都放到实验的虚拟场景中去，虚拟实验的操作者可以根据本实验的具体流程，把“细胞的换液”、“细胞的传代”、“细胞的冻存和复苏”、“细胞的转染”等实验流程全部操作一遍。所用到的设备参数和实验数据都可以通过虚拟实验室的场景对设备和工具进行模拟输入设定。
本实验的主要难点是针对操作失误会导致错误的结果，本实验总结了大量的真实实验，通过统计和筛选设置了实验中容易出现的12个错误方向，并对错误值进行两个等级的设定，一旦实验操作者进入错误区域，就标志着本次实验的失败。实验中显微镜和其他仪器设备所看到的都是真实的实验图片。
（16）标准化病人PBL教学实验—心衰类疾病与水肿
根据临床对标准化病人的需要，结合PBL的教学理念和模式，配合病理生理学的教学内容，开发模拟PBL的教学软件，来模拟心力衰竭患者就诊、体检、实验室辅助检测、诊断和案例分析与讨论（含文献检索、文献阅读、发病机制的演示等）全过程的PBL教学模式。
虚拟实验操作流程及技术点描述：本PBL主要通过患者唐某，因为感冒发烧到医院来就诊，虚拟医生（就是虚拟实验操作者）根据患者的病理特点，决定进行选择初步体检和判定，然后根据结果再选择实验室检查，然后根据实验室的各项指标数据进行判定发病原因和就诊方法。本PBL设定四个学员为一组，共同讨论共同决策，其中提交的数据以组长为准，PBL虚拟实验可以随时停止给学员以查资料讨论的时间，同时系统支持学员间的在线即时交流。
本实验的难点是对急性心力衰竭的发病原因要进行充分透彻的解释，就必须借助虚拟心脏的三维动画，一个标准的心脏内外部件都完整的模型在国内都还没有出现，必须在临床心脏专家指导下进行从头开始，还要进行虚拟动画制作，难度很高，工作量也很大。
另外一个难点是是对讨论组出现判断错误的设定和引导。对于病例的会诊，经常会让学员组进入到一个其他类似病例的误区，本PBL在临床医学专家的资料和建议下，设置了4个容易误判的病例，并设置了3个等级的错误阶段，当学员组进入到误判病例3级分析时，即宣告本次课题学习失败。
（17）标准化病人PBL教学实验—细胞增殖分化凋亡异常与疾病
根据临床对标准化病人的需要，结合PBL的教学理念和模式，配合病理生理学的教学内容，开发模拟PBL的教学软件，来模拟白血病患者就诊、体检、实验室辅助检测、诊断和案例分析与讨论（含文献检索、文献阅读、发病机制的演示等）全过程的PBL教学模式。
虚拟实验操作流程及技术点描述：本PBL主要通过患者小谭，因为有皮肤出血点等症状，到医院来就诊，虚拟医生（就是虚拟实验操作者）根据患者的病理特点，决定进行选择初步体检和判定，然后根据结果再选择实验室检查，然后根据实验室的各项指标数据进行判定发病原因和就诊方法。本PBL设定四个学员为一组，共同讨论共同决策，其中提交的数据以组长为准，PBL虚拟实验可以随时停止给学员以查资料讨论的时间，同时系统支持学员间的在线即时交流。
本实验的难点是对白血病的发病原因要进行充分透彻的解释，就必须借助三维动画表现细胞增殖分化凋亡的原因及机制。
另外一个难点是是对讨论组出现判断错误的设定和引导。对于病例的会诊，经常会让学员组进入到一个其他类似病例的误区，本PBL在临床医学专家的资料和建议下，设置了4个容易误判的病例，并设置了3个等级的错误阶段，当学员组进入到误判病例3级分析时，即宣告本次课题学习失败。（18）标准化病人PBL教学案例—中风病人的中医诊断与治疗
本案例从老年人常见的中风病出发，探索老年性疾病的中医辨证论治，藉此锻炼学生的中医辨证论治思维和方法。模拟中风患者就诊、中医望闻问切、实验室辅助检测、诊断和案例分析与讨论（含文献检索、文献阅读、发病机制的演示等）全过程的PBL教学模式。
通过启迪和促使学生了解和掌握中医基本思辨规律和方法。其软件操作与以上二个软件的操作类似，学生分组讨论，主要实现以下教学目的：
1、中风的主要临床表现、发作的常见病因、中医的辨证论治主要有哪些方法。
2、中风的治疗过程及各种注意事项
医学仿真模型 篇3
近些年来,已有部分学者对航空组件建模进行了研究。邹冰根据飞机环境控制系统中基本组件的工作原理、结构性能参数和部件试验曲线等,利用MATLAB / SIMULINK仿真平台开发了组件的仿真模型[7]。马麟龙运用机理建模方法,根据飞机空调系统基本组件的工作原理,建立了热交换器、涡轮冷却器、压气机和传感器等组件的精确数学模型[8]。耿宏将LRU按照内部结构和功能划分为不同的模块,再采用离散事件系统DEVS的原子模型和组合模型描述组件的功能模型[9]。刘睿等人提出了基于模型重构的航天器部件级故障建模方法,将部件划分为不同的功能单元进行建模[10]。以上建模方法均详细分析了组件的结构和工作原理,从而得到了较为准确的组件功能模型。但对于数量庞大的航空电子组件来说,这些建模方法较为费时费力,并且不具有良好的重用性。而建立适用于飞机维修仿真的组件模型,关键在于保证模型能满足飞机维修仿真过程中的维修行为,而并不需要详细分析组件的具体工作原理。
针对上述问题,本文提出SCM( simulation component model) 方法建立规范化的航空电子组件模型,以满足飞机维修仿真过程中系列维修行为的需要。航空电子组件,即飞机四类LRU中的重要一类,主要包括计算机、收发机、传感器、显示器等组件。因此,在建模过程中,遵照SCM建模规范和框架,依据航空电子组件在维修过程中的特性和功能,具体定义模型输入和输出信号接口的离散状态变量组成,定义模型运算规则,由此衍生出组件操作、测试、拆装、排故等维修行为。模型应用时,先与适配器进行消息映射,再通过适配器实现与中间件的交互,可使仿真模型适用于不同的开发和运行环境。该建模方法简单高效,既可满足组件的维修仿真功能,又便于程序的开发和扩展,提高了仿真模型的重用性和兼容性。
1 建模过程
1. 1 建模方法
仿真组件模型SCM是在基于组件设计思想( component-based design,CBD) 的基础上提出的通用仿真开发模型[11—13]。SCM主要由仿真功能主体和适配器组成。仿真功能主体由控制接口、输入/输出接口、用户接口和模型运算规则组成。仿真功能主体对任何开发和运行环境的中间件都适用,不需更改; 适配器是连接仿真功能主体与不同中间件的桥梁,为两者的交互提供服务。
SCM使用统一的描述标准和设计方法实现组件模型,既具有CBD平台无关模型的优点,又是针对不同中间件的仿真组件模型[14,15]。仿真组件可通过适配器运行在不同的中间件上,从而适用于不同的开发环境和运行环境。
基于SCM的航空电子组件仿真模型如图1 所示,采用控制接口、用户接口、输入信号接口、输出信号接口的接口规范,并通过消息映射的方式与适配器相连。
1. 2 模型描述
1. 2. 1 控制接口和用户接口描述
控制接口是模型的默认接口,负责组件模型的仿真控制,包含6 个接口函数: 模型初始化、仿真推进、仿真暂停、仿真恢复、仿真停止、仿真退出,可由式( 1) 表示。
在模型仿真时,每一时刻只调用一个函数,当某函数被调用时,定义其返回值分别为CY。式( 1) 中各函数的具体内容及其返回值表示如下:
CInt: 模型初始化函数。指在仿真系统加载组件模型后,组件模型完成初始化动作,如分配物理内存、加载模型资源、读入外部配置文件、完成功能实例化等。定义CY= 1。
CStep: 仿真推进函数。指组件模型按照一定的时间间隔推进仿真进行,并通过该接口完成仿真算法。定义CY= 1。
CPause: 仿真暂停函数。指中断模型的仿真推进,从而使模型保持当前状态。定义CY= 0。
CRestart: 仿真恢复函数。指模型从暂停状态恢复至仿真推进状态。定义CY= 1。
CStop: 仿真停止函数。指模型结束仿真推进状态,并持久保持当前状态。定义CY= 0。
CExit: 仿真退出函数。指结束模型仿真,释放物理内存。定义CY= 0。
用户接口是模型预留接口,是为特定环境下的仿真功能提供的接口,用户可根据实际建模的具体需求定义该接口。
1. 2. 2 输入信号接口描述
航空电子组件仿真模型的输入信号( X) 包括:开关量输入( XB) 、功能信号输入( XS) 、故障信号输入( XF) 和拆装信号输入( XR) 。表示如下:
式( 2) 中,输入信号XB指与模型相关的仿真驾驶舱控制面板上按钮电门或跳开关的动作输入。式( 3)表示组件仿真模型A可接收来自若干个按钮或跳开关Bi的动作输入,其中,每个动作输入均为布尔型变量,取值如式( 4) 所示。式( 3) 和式( 4) 中的符号A或Bi均用组件在手册中的FIN表示。
输入信号XS指与模型直接相连的上一级组件模型的功能输出信号。式( 5) 表示组件仿真模型A可接收来自若干个上一级组件模型Cj的功能信号输入,其中,每个功能信号输入均为布尔型变量,取值如式( 6) 所示: 式( 5) 和式( 6) 中的符号A或Cj均用组件在手册中的FIN表示。
输入信号XF来自维修仿真系统控制端的故障注入,为布尔型变量,表示可以设置和取消故障。取值如下:
输入信号XR指来自飞机维修3D仿真环境中的组件拆装状态输入信号:
1. 2. 3 输出信号接口描述
组件输出信号包括功能信号输出( YM) 和拆装驱动信号输出( YD) : YM输出信号指组件模型的功能信号输出,用于作为下一级组件模型的输入信号,或者传递给FWC、CFDIU及DMC,在仿真驾驶舱上显示效应( 正常效应或故障效应) ; YD输出信号指驱动3D仿真环境中的组件做平移或旋转运动,从而实现拆装维修行为。输出信号表示如下:
1. 2. 4 模型运算
( 1) 功能信号输出YM的逻辑运算。
功能信号输出YM是模型逻辑运算的结果,实现了航空电子组件仿真模型的主要功能,其数学表达式如下:
式( 10) 中,运算符号* 定义为与、或、与非、或非这四种运算中的任意一种,由组件输入信号之间的实际逻辑关系决定。
f( X) 可根据不同的输入信号及其相应的逻辑运算,实现模型的功能信号输出,输出信号用于驱动其他组件和显示相应驾驶舱效应,从而满足组件操作、测试和排故等维修行为。在满足CY= 1 的情况下: 若XF = 1,表明组件模型无故障输入,处于功能正常状态,经过对开关量输入和功能信号输入的运算,YM输出模型正常功能信号; 若XF = 0,表明组件模型有故障输入,处于故障状态,则YM输出故障信号,实现组件的排故维修行为。
( 2) 拆装驱动信号输出YD的条件运算。
设需拆装组件的初始位置坐标p0,初始角度为θ0,位置坐标和角度改变量分别为 Δp和 Δθ 。若XR = 1,表示3D仿真环境中有拆装输入,需对组件进行拆装,拆装行为分为平移和旋转,具体表现为组件坐标和角度的变化; 若XR = 0,表示3D仿真环境中无拆装输入,组件位置坐标和角度无需变化。数学表达式如下:
1. 2. 5 消息映射
采用SCM建模,消息映射是指可在模型代码中直接调用消息发送函数,通过适配器完成与中间件的数据映射,实现数据转换。从而可根据适配器的不同,使组件模型适用于中间件,提高了组件模型的重用性和兼容性。
2 建模举例
飞行增稳计算机( FAC) 属于航空电子组件,用于维持飞机飞行姿态的稳定,主要功能包括: 偏航阻尼器功能、方向舵配平功能、方向舵行程限制、特性速度的计算和飞行包络的保护。飞机上一共有2 台飞行增稳计算机,FAC1 主控,FAC2 备用。由于篇幅限制,本文只以方向舵配平功能为例建立FAC1仿真模型。根据飞机维修手册,分析归纳出FAC1的输入输出信号,如图2 所示。
方向舵配平功能一共有两种控制方式: 自动控制和人工控制。自动控制通过自动驾驶仪AP接通时执行来自FMGC的配平指令完成; 人工控制通过方向舵配平控制面板上的人工输入配平指令完成,人工输入配平指令分为配平控制指令和配平复位指令。自动控制方式具有优先权。在正常操作中,FAC接收方向舵配平指令,并将配平指令发送给方向舵配平作动筒,进而改变方向舵的配平位置。同时,方向舵配平位置传感器将方向舵的位置信号传输至下ECAM的F/CTL页面和方向舵配平控制面板上的显示器显示。
2. 1 FAC1 的输入信号接口描述
2. 1. 1 开关量输入信号XB
①仿真驾驶舱顶板49VU上的跳开关5CC1 的输入信号,5CC1 控制汇流条801PP提供给FAC1 的28 V直流电压。定义5CC1 的状态变量为XB5CC1,取值如下:
②方向舵配平控制面板上的配平复位按钮电门8CC的输入信号,定义8CC的状态变量为XB8CC,取值如下:
③方向舵配平控制面板上的配平控制电门9CC的输入信号,定义控制电门9CC的状态变量为XB9CC,取值如下:
④仿真驾驶舱顶板23VU上的FAC1 按钮电门12CC1 的输入信号,定义12CC1 的状态变量为XB12CC1,取值同式( 12) 。
由式( 12) ~ 式( 14) 可得,FAC1( 1CC1) 的开关量输入信号集合为:
2. 1. 2 功能输入信号XS
①来自FMGC1( 1CA1) 和FMGC2( 1CA2) 的自动驾驶仪接通指令输入,定义状态变量分别为XS1CA1、XS1CA2,取值同式( 5) 。
②汇流条801PP通过跳开关5CC1 提供的28 V直流电压信号,定义变量为XS801PP,取值如下:
综上可知,FAC1 ( 1CC1) 的功能输入信号集合为:
2. 1. 3故障输入信号XF1CC1和拆装输入信号XR1CC1
取值如式( 7) 和式( 8) 所示。
2. 2 FAC1 的输出信号接口描述和模型运算
2. 2. 1 输出信号YM
指FAC1 对输入信号处理后输出的方向舵配平指令,作用于方向舵配平作动筒。YM可分为FAC1的自动控制配平指令输出YMauto和人工控制配平指令输出YMmanu,人工控制配平指令YMmanu又分为配平控制指令YMmanu-C和配平复位指令YMmanu-R。
由模型运算关系式( 10) 可得:
式( 18) 中,
式( 20) 中,
式( 22) 中,
2. 2. 2 输出信号YD
由于FAC1 是计算机,其拆装行为只涉及平移,不涉及旋转,可得:
2. 3 仿真结果
在自制的飞机维护综合训练器上验证本文所建立的FAC1 仿真模型。定义模型的控制接口,并编程实现组件功能和维修过程,再通过定义适配器,使仿真模型可以在基于不同中间件的仿真平台中重用。
飞机在地面上,并且FAC1 无故障时,可以测试人工控制下的正常方向舵配平功能。由式( 22) 和式( 23)可知,当各输入信号满足条件时,通过操作方向舵配平控制电门9CC,可以实现方向舵向左或向右的配平,仿真结果如图3 所示。同理,若式( 20) 中各输入信号满足条件,通过操作方向舵复位按钮电门8CC,可以实现方向舵的复位功能,仿真结果如图4 所示。
当FAC1 故障时,FAC2 立即接管FAC1 的功能,变为主控,方向舵的配平功能仍能实现。而由式( 18) 、式( 20) 、式( 22) 和式( 23) 可知,当XF = 0 时,经逻辑运算,FAC1 的输出信号YMauto、YMmanu-R、YMmanu-F和YMmanu-C均为0,表明FAC1 处于故障状态。上述输出信号传输给FWC及CFDIU处理后,再传给驾驶舱显示组件显示故障效应,仿真结果如下图5 所示。
FAC1 故障后,需对其排故,按照排故手册步骤,需更换FAC1,在3D维修仿真平台完成拆装,由式( 24) 可规划其运动路线。拆卸的部分过程如图6所示。更换FAC1 后,故障效应消失,FAC1 正常工作。
3 结论
航空电子组件是飞机维修仿真的重要组成单元,采用SCM方法建立了航空电子组件仿真模型,详细介绍了模型建立过程和模型运算方法。该建模方法简便易用,可运行在不同的中间件上完成仿真功能。经实例建模和验证,确实可满足航空电子组件在飞机维修仿真中的操作、故障和拆装等维修行为。
摘要：在飞机维修仿真中,针对航空电子组件仿真模型不统一、重用性差的问题,提出基于SCM(simulation component model)的规范化建模方法建立组件模型。采用SCM规范定义模型框架后,依据航空电子组件在维修过程中的特性和功能,将组件的输入信号归纳为开关量输入、功能信号输入、故障信号输入和拆装信号输入四类,输出信号定义为功能信号输出和驱动信号输出两类,然后进一步界定了模型输入信号、控制信号和输出信号之间的运算规则,以满足组件操作、测试、拆装、排故等维修行为。最后,以飞行增稳计算机组件为例,在自制的飞机维护训练器上实现其模型化表达,仿真结果表明该方法可行。
系统动力学仿真模型运用 篇4
实验名称 系统动力学模型VENSIM软件运用
实验时间 2017.11.22 姓名 刘衍通
学号 201521030123 班级 自然地理与资源环境班
实验目的：能够熟练运用VENSIM-PLE软件进行系统动力学一阶正、负反馈系统的仿真计算并得到正确的结果示意图。
实验内容：运用VENSIM-PLE软件对给定题目
一、题目二进行系统动力学一阶正、负反馈系统的仿真系统计算并得到正确的结果示意图。
实验步骤：
打开VENSIM-PLE软件的操作界面，熟悉掌握其工具栏、绘图栏、分析工具栏、状态列功能列等软件功能和操作环境
根据题目要求确定变量关系并建立反馈回路图和流程图，写出dynamo方程式
根据流程图、反馈回路和变量关系，写出仿真分析表并画出仿真分析图 观察分析软件运用结果，并进行灵敏度分析 实验结果：实验结果如附图所示
注：实验题目一反馈回路如图4-1所示
实验题目一流程图如图4-2所示
实验题目一仿真预测１如图4-3所示
实验题目一仿真预测２如图4-4所示
实验题目一仿真分析图如4-5所示
实验题目二反馈回路如图4-6所示
实验题目二流程图如图4-7所示
实验题目二仿真预测１如图4-8所示
实验题目二仿真预测２如图4-9所示 实验题目二仿真分析图如4-10所示
图4-1
图4-2
图4-3
图4-4
图4-5
图4-6
图4-7
图4-8
图4-9
医学仿真模型 篇5
系统仿真作为一种利用模型代替真实系统进行试验和分析的手段, 已被广泛应用到军事运筹、军事系统工程和作战模拟等领域。随着系统仿真应用的扩展和深入, 军事系统研究领域内积累的各种仿真模型越来越多, 仿真模型的重用问题逐渐受到重视, 文献[1]首次提出基于模型重用构建仿真应用的问题。通过重用, 军事系统研究人员能够充分利用已有仿真模型和模型组件快速开发新的仿真应用系统, 缩短开发时间, 减少成本, 降低风险, 提高仿真结果的可信度。
经过多年的研究和实践, 仿真模型重用已经从子程序级重用、基于仿真平台重用发展到目前的跨系统重用。仿真模型在刻画系统时表现出的层次性、领域特殊性以及应用相关性, 决定了基于模型重用构建仿真应用系统的复杂性和难度。从可重用的角度描述模型数据库中已有的仿真模型, 在构建仿真应用提供有效的仿真模型资源搜索和可重用性判断功能, 一直是基于模型重用的仿真领域关注的重点问题。
在模型可重用性描述研究方面, 文献[2]讨论了实现重用必须解决的12方面关键问题, 提出通过描述模型的目标、假设和约束 (OAC) 等信息解决可重用性判断问题;文献[3]等构造了模型假设描述框架, 从内容断言、目标陈述、行为陈述、元级陈述、有效性假设、性能指标等方面对仿真模型进行可重用描述;文献[4]建立了面向重用的“模型-仿真器-应用情景” (MSC) 建模仿真概念框架, 指出进行可重用性判断需要明确区分仿真模型设计时刻的应用情景和仿真模型被使用时的应用情景, 并对二者的匹配性和依赖关系给出形式化的、无二义性的描述。
在模型可重用判断研究方面, 文献[5]通过对模型检测相关知识 (VRK) 的形式化描述, 采用人工智能的方法来支持模型可重用性的判断;文献[6]对模型假设及其对实质互操作的影响进行了系统的研究, 通过对组合建模中不同仿真模型假设之间的冲突和依赖两种关系分别进行描述, 实现模型的重用和组合;文献[7]等研究了模型应用情景信息中的有效性约束问题, 将有效性约束分为不变约束、动态约束和对象间约束三类, 认为有效的重用需要捕获关键约束并在设计改变时维护该约束。
上述研究偏重于理论探讨, 在应用实践上存在不足:①可重用性描述内容脱离仿真模型建模领域的问题背景, 过于抽象, 仿真应用开发人员难以从所研究、分析的问题出发判断模型的可重用性;②较难从描述内容中判断仿真模型重用或组合时的模型构造关系、接口数据依赖关系, 影响了可重用仿真模型资源搜索结果的实用性。
参考文献[3,4]中的相关研究, 本文提出了一种基于概念模型语义描述的军用仿真模型资源搜索框架, 并详细说明了该搜索框架的结构。搜索框架在利用军事概念模型对仿真模型进行描述的基础上, 建立了由实体、任务、交互等概念模型元素构成的仿真模型资源语义描述模型, 采用本体语义和关键字匹配等搜索策略, 提高搜索判断的效率和准确性。
1基于概念模型的仿真模型描述
1.1仿真模型和概念模型
仿真模型是针对所研究的真实系统而建立的数学模型在计算机上的表现和运行的形式。在军事系统研究领域中, 研究人员通过仿真模型把所关心的作战行动分解为一系列基本活动和事件, 通过对这些活动和事件的模拟以及它们之间按逻辑关系的相互组合, 达到表述作战行动的目的。由于仿真模型一般建立在对所研究问题进行领域概念分析的基础上, 且仿真应用需求有着较强的领域特征, 为使建模过程中不同知识背景人员对所研究问题有一致、无二义性的理解, 在仿真应用系统分析和设计阶段需要首先建立所研究系统的概念模型[8]。
概念模型是对所研究系统的组成、结构和行为进行首次抽象而建立的模型, 它从真实世界中提炼出建立仿真模型需要的成分和现象, 用来指导仿真应用和仿真模型的开发与评估[9]。概念模型为用户、领域专家、建模人员、设计人员、开发人员、测试人员和评估人员提供了一个公共的参考框架和交流的基础。
概念模型不仅描述了仿真模型所刻画研究的问题背景空间, 而且反映了仿真模型的建模需求和特征。概念模型对真实世界特性描述的有效性通过验证得到确认, 仿真模型对概念模型的正确性、完整性等通过检测过程得到验证 (如图 1所示) 。基于概念模型构成元素来描述仿真模型, 可以从问题空间和应用需求角度出发, 为仿真应用系统设计人员提供较为清晰、准确的模型可重用性判断结论。
1.2仿真模型描述内容
概念模型描述方法一般分为格式化描述和形式化描述[9]。格式化描述的内容包括了军事问题领域中需要描述的实体、行为和任务等信息。这些信息确定并描述了一个仿真应用中可能拥有的实体、任务、事件、行为和性能, 可以在此基础上建立不同层次的仿真模型。
本文参考任务空间概念模型 (CMMS) 和面向实体的系统分析方法 (EATI) , 将基于概念模型的仿真模型描述内容划分为3类元素:实体、任务和交互。
即仿真模型可由三元组来描述:
SM :: = < {Entity}, Task, Interaction >
其中{Entity}为仿真模型中的实体元素集;Task是仿真模型描述的作战任务元素;Interaction是仿真模型实体之间及模型对外的交互和数据接口元素。
1.2.1 实体
实体是军事问题空间中具有主导作用的对象, 是真实作战系统中可以单独辨识的主体和客体, 也是仿真模型刻画的主要对象。实体由其属性加以描述, 其中动态的属性构成了实体的状态, 而实体保持某一状态的持续过程称为行为, 属性和行为都是隶属于某一实体的。实体、属性、行为元模型表示为如下的三元组:
Entity ::=<EntityName, AttribSet, BehSet>
其中, EntityName为实体名称, 是对该实体的标识。AttribSet 为实体属性集合, 该集合可由向量表示:AttribSet::=<At1, At2, …, Atm> (m 为状态维数) 。BehSet为实体的行为集合, 该集合包括实体在整个生命周期中的各种行为, 行为集合表示:BehSet::=<Ac1, Ac2, …, Acn> (n 为行为维数) 。实体名称、实体属性和实体行为使用统一的军事概念来表示。
1.2.2 任务
任务是实体为完成所赋予的作战使命而实施的行动集合, 一般指由一个实体执行的具有明确意义的一个或多个行动过程, 体现了仿真模型建模目的和需求。任务反映了实体间行为的协同和合作关系, 可表示为四元组:
Task ::= <TaskName, {En}, {Proc}, TaskSequence>
其中, TaskName是任务名称, {En}为完成该任务的实体集;{Proc}表示实体为完成该任务所执行的行为集;TaskSequence 为行为序列, 定义成员执行的顺序, 主要顺序描述类型有顺序约束、并发约束、反复约束和包含约束等。任务名称由统一的军事概念来表示。
1.2.3 交互
交互是一个实体在某种条件下为完成某项任务与另一实体发生的相互作用, 表现为仿真模型内部和外部的接口数据。交互可表示为四元组:
Interaction :: = < InteractionName, EntitySend, EntityReceive, {InterContent}>
其中:InteractionName为交互名称, EntitySend表示发送交互的实体名称, EntityReceive表示接受交互的实体名称, {InterContent}表示交互的内容。交互名称由统一的军事概念来表示。
根据上面确定的描述内容建立的基于概念模型的仿真模型描述结构XML Schema如图 2所示, 依据该结构可以生成具体的仿真模型描述XML文档。
2仿真模型资源搜索框架
2.1框架结构
基于概念模型语义描述的仿真模型资源搜索框架由图3所示。
(1) 仿真模型资源输入模块
依据仿真模型描述XML Schema对已有仿真模型按照实体、任务和交互等元素进行描述, 生成仿真模型描述XML文档。
(2) 仿真模型资源数据库
它用于存储以XML文档形式记录的仿真模型资源。
(3) 仿真模型语义解析模块
它负责对仿真模型资源数据库中的模型资源进行语义集成和映射, 一方面建立概念、语义索引表供模型匹配模块使用, 另一方面生成可重用仿真模型资源快照。
(4) 仿真模型资源快照
它以类似于网页的形式保存、显示已输入的仿真模型资源的概念模型语义描述文件, 最终返回给用户的搜索结果也将从中获取。
(5) 模型概念索引库和模型语义索引库
它保存仿真模型语义解析模块建立的索引表, 为模型匹配模块提供仿真模型匹配所需的语义和关键词等信息。
(6) 模型匹配模块
它负责将用户的查询条件分解为实体、任务和交互等元素, 并负责与索引库中的概念和语义进行匹配, 将匹配的结果以仿真模型资源快照的形式提供给用户。
(7) 模型查询模块
它负责接受用户的查询请求, 同时提供仿真模型资源快照的浏览功能。
2.2模型搜索过程
在进行仿真模型搜索之前, 将仿真模型资源XML描述文件存入仿真模型资源数据库中, 并通过仿真模型资源语义解析, 一方面形成仿真模型资源快照, 另一方面进行概念索引后分别建立模型概念索引表和模型语义索引表供模型匹配模块使用。
搜索时, 用户可以通过浏览器对仿真模型资源快照进行初步查看。通过查询请求以格式化描述的形式输入对拟搜索仿真模型资源的要求, 经过查询请求解析, 分解为实体、属性、行为、任务和交互等描述元素, 与模型概念索引表和模型语义索引表中的数据分别进行匹配。其中, 对实体、属性、行为和任务等元素进行语义匹配, 对交互元素进行关键字匹配。通过匹配搜索到的满足用户需求的仿真模型资源以资源快照的形式返回给用户, 供用户选择使用。
3仿真模型搜索框架设计
3.1仿真模型资源语义解析
仿真模型描述XML Schema虽然没有直接提供对语义表达的约束, 但XML 文档中的元素与其属性之间以及元素间的嵌套结构中蕴含着语义信息。仿真模型XML文档通过格式化标签来表示模型元素, 同时包括了元素内容和元素间结构的描述, 隐含了描述元素的概念之间的结构关系, 从仿真模型XML文档可以解析出以军事领域术语的形式存在的概念, 同时依据XML文档结构获取概念之间的语义关系。
本文采用文献[10]提出的XML语义映射和集成方法, 对仿真模型描述XML文档中的概念本体进行概念提取和语义分析。
一个XML Schema可以表示 S = ( E , A , root , σ, τ) 的形式, 其中E表示所有元素的集合, A表示所有属性的集合, root表示根元素。σ和τ是两个映射, 其中σ:E→2E表示元素与其子元素之间的映射, 如果一个元素包含了多个相同的子元素, 则认为这些元素表达的语义是相同的;τ:E→2A表示元素与其包含的属性之间的映射。映射σ和τ体现了XML的结构关系。
一个本体被定义为三元组的形式:O = ( C , AC, R ) , 其中C表示概念的集合。AC表示多个属性集合组成的集合, 其中每个属性集合对应于一个概念。R 是一个关系集合。
将映射机制确定为:S中定义的元素可以看作是O中定义的概念;元素包含的属性可以看作是概念所具有的属性;元素之间的嵌套结构可以看作是概念之间的关系。如表 1所示。
仿真模型概念提取和语义解析过程如图 4所示。依据仿真模型描述XML文档和预先定义的XML Schema, 经过概念提取将仿真模型描述中的实体、属性、行为、任务和交互中使用的概念提取出来, 再结合相关的军事系统领域概念本体, 通过推理机制建立概念索引, 为仿真模型库涉及的相关领域概念建立起等价概念和子类概念集合倒排索引表, 作为搜索框架中仿真模型概念索引库的数据基础。
3.2仿真模型资源快照
仿真模型资源快照用于显示和保存仿真模型描述文件。仿真模型描述文件通过实体、属性、行为、任务和交互等概念模型元素, 对仿真模型进行简要的格式化描述, 以类似于网页快照的形式进行浏览和保存。资源描述文件按照概念模型要素分类后进行保存。为了区分仿真模型, 每个描述文件添加了一个唯一标识。如图 5所示。
3.3模型概念索引库
模型概念索引库通过基于本体的XML语义映射和集成方法, 参考任务空间概念模型本体库, 为仿真模型涉及的相关领域概念建立的等价概念和子类概念集合倒排索引表。模型概念索引库按照实体、属性、行为、任务、交互等内容分别建立索引表。
3.4模型语义索引库
模型语义索引库是实现基于语义搜索仿真模型的关键部分, 索引库的结构必须符合概念模型语义匹配处理时的需要。在概念模型语义匹配处理过程中, 它将参考模型概念索引库的内容实现模型语义匹配。
模型语义索引库共4个倒排索引表。根据概念模型元素分类, 分别是实体标注索引表、属性行为标注索引表、任务标注索引表、交互标注索引表。
实体标注索引表中索引项是一个三元组〈模型标识, 实体数量, 实体位置标识〉。其中模型标识为仿真模型唯一标识编号。实体数量为仿真模型中包括的实体数量, 可取值为1, 2, …, n (n为实体最大数量) , 实体位置标识表示索引概念在该模型中是第几个实体。例如, 概念Destroyer连接四元组〈sm1, 2, 1〉, 表示模型sm1有两个实体, Destroyer是该模型中第一个实体概念。
属性、行为标注索引表中索引项是一个七元组〈模型标识, 实体位置标识, 标注类型, 属性数量, 属性位置标识, 行为数量, 行为位置标识〉。其中模型标识、实体位置标识意义同实体索引表。标注类型用于匹配具体标注类型, 可取值为1、2。其中1表示属性标注, 2表示行为标注。属性数量用于说明实体共包含几个属性, 可取值为0, 1, …, m (m为属性的最大数量) 。0表示该实体没有属性标注, 当标注为行为标注时, 属性数量元素取值也为0。属性位置标识只在属性数量元素非零时有意义, 具体表示该索引概念在实体中属于第几个属性。行为数量用于说明实体共包含几个行为, 可取值为0, 1, …, n (n为行为的最大数量) 。0表示该实体没有行为标注, 当标注为属性标注时, 行为数量元素取值也为0。行为位置标识只在行为数量元素非零时有意义, 具体表示该索引概念在模型中属于该实体的第几个行为。例如, 概念MissileAttack连接四元〈sm1, 1, 2, 0, 0, 5, 4〉, 表示模型sm1有五个行为, 其中第一个行为标注包含概念MissileAttack。
因为仿真模型实现的任务一般可以假设为唯一, 故任务标注索引表中索引项是一个二元组〈模型标识, 任务标识〉。
交互标注索引表中索引项是一个四元组〈模型标识, 交互类型, 交互数量, 交互位置标识〉。标注类型用于匹配具体标注类型, 可取值为1、2。其中1表示输入标注, 2表示输出标注。交互数量用于说明模型共包含几个交互, 可取值为1, 2, …, s (s为交互的最大数量) , 1一般表示该模型只有输出没有输入。交互位置标识表示该索引概念属于模型中第几个交互。
4原型系统实验及结果分析
我们建立了搜索框架原型系统, 并进行了模拟实验, 以验证框架的适用性并对其仿真模型搜索性能进行评价。原型系统采用Java 语言开发, 使用的操作系统为Windows 2000 Server, 数据库管理系统为Oracle 9i for Windows, Java 运行环境为JDK 1.4.1。系统界面如图 6所示。
在模拟实验中, 分别假设具有层次继承关系的10类实体, 每类实体包括20个属性, 10种行为, 同时还假设了6种不同的任务类型, 以及50种交互数据。实体、属性、行为、任务及交互采用美国《通用海军战术任务清单 (1.0版) 》中提出的水面舰艇反潜相关军事用语。同时参考文献[10]中对应词汇的上下文关系, 利用专家知识建立领域本体词语的树状结构关系, 用于计算词语的语义相似度。图 7是一个表示水面舰艇反潜行为分类关系的本体。
根据上述假设, 随机生成具有一定数量实体、属性、行为和交互的实验用仿真模型, 仿真模型中任务数量确定为1, 实体数nE、属性数nP、行为数nA、交互数nI符合均匀分布, 且分别满足下列约束:
nE∈[1,5]np∈[2,10]nA∈[1,5]nI∈[1,10]
nE, nP, nA, nI∈N
同时对随机产生的仿真模型根据其实体和任务特征进行命名, 用于进行关键词搜索。实验中语义匹配算法采用文献[11]中提出的词汇语义相似度计算方法。
实验中随机产生不同数量的仿真模型, 分别使用基于关键词和基于概念模型语义描述的方法进行模型搜索, 采用常用的查全率和查准率对比两种方法的结果, 实验结果如图 8所示。
从实验结果可以看出, 关键词和概念模型语义两种方法在查全率上没有明显的差别, 这是因为在定义随机生成的仿真模型检索关键词时, 已充分考虑了仿真模型所包含的实体和任务特征, 与概念模型语义描述效果相似。
但在查准率上, 基于概念模型语义的查询方法明显优于基于关键词的方法。通过对查询结果数据分析, 基于概念模型语义的方法中模型交互语义匹配结果对查准率的影响较大, 基于关键词的搜索结果由于没有考虑交互接口数据, 往往不能满足仿真系统构建中对模型组装和数据接口的要求, 影响了查准率的结果。
5结束语
为使用户能准确地从问题需求背景出发, 搜索仿真模型资源以便快速构建新的仿真应用, 本文提出了一种基于概念模型语义描述的仿真模型资源搜索框架, 并详细说明了该框架的结构。整个搜索框架主要由仿真模型资源输入模块、仿真模型资源数据库、仿真模型语义解析模块、仿真模型资源快照、模型概念索引库、模型语义索引库、模型匹配模块和模型查询模块等8部分组成。仿真模型资源的搜索匹配主要分为实体匹配、属性匹配、行为匹配、任务匹配和交互匹配。原型系统实验结果表明该框架可以提高搜索结果准确性。下一步的研究工作将围绕两方面进行:一方面实现上述基于概念模型语义描述的仿真模型资源搜索框架;另一方面将继续研究在匹配过程中不同的匹配策略, 以提高搜索结果的准确性。
摘要：重用已有模型构建新的仿真应用一直受到系统仿真领域的关注。基于模型数据库搜索、判断与应用需求相匹配的仿真模型资源是实现重用的关键问题。提出一个基于概念模型语义描述的仿真模型资源搜索框架, 详细说明了该搜索框架的结构。框架建立了由实体、任务、交互等概念模型元素构成的仿真模型资源语义描述模型, 采用本体语义和关键字匹配等搜索策略。模拟实验表明该框架可以很大程度上提高搜索判断的准确性。
关键词：模型重用,概念模型,语义描述,系统仿真
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雷达仿真模型设计与实现 篇6
关键词：作战仿真,游戏开发,雷达,仿真模型,C++
1 引言
雷达作为现代武器的眼睛, 是获取战场信息的重要装备。因此, 在作战仿真和战争类游戏中, 雷达仿真模型的设计与实现是非常重要的。由于雷达系统对信号处理的复杂性, 因此信号级仿真模型复杂度高、计算量大。为降低仿真模型的的复杂度, 从雷达系统的功能出发, 建立其模型。
2 建模原理
2.1 坐标系的建立
在仿真或游戏中, 各物体位置、姿态的确定需要一个参考系, 因此, 建立遵循右手规则的世界坐标系。如图1所示。
建立以雷达主方向为X轴的右手坐标系为雷达的局部坐标系, 如图2所示。
雷达在空间中的姿态可用欧拉角来确定, 如图3所示。
2.2 雷达的数学模型
2.2.1 探测区域
雷达系统的主要功能是对一定区域内的目标进行探测, 该区域范围由以下3部分决定: (1) 雷达探测距离的远界、近界; (2) 雷达水平扫描形成的水平夹角; (3) 雷达垂直扫描形成的垂直夹角。如图4所示。
2.2.2 通视距离
在雷达的实际使用过程中, 最远探测距离除受雷达本身的技术性能影响, 还受地球曲率影响, 即雷达的通视距离。如图5所示。
雷达通视距离取决于雷达天线所在位置的高度h1和目标的高度h2。
由于存在大气折射的影响, 应该使用等效地球半径Re来代替实际地球半径R, 一般条件下Re的取值为8490km, 因此雷达直视距离Rs为:
上式中考虑地球弯曲引起的遮蔽影响, Rs的单位为米。
式中Re:标准大气下地球当量半径 (约为8490公里) ;
h1:雷达天线所在高度, (米) ;
h2:目标高度, (米) 。
2.2.3 探测概率
理论上, 在此区域内的目标, 都会被雷达发现, 但实际上存在一定的概率。工程实践表明, 该概率主要与目标的距离有关, 经验拟合公式如下:
式中r:目标的距离, (公里) ;
Rmax:最大探测距离, (公里) 。
λ:探测系数 (不同雷达探测系数不同)
2.2.4 坐标转换
为方便计算, 将目标在世界坐标系下的坐标转换到雷达局部坐标系下。
绕相应坐标轴依次旋转ψ, , λ, 每一次旋转称为基元旋转, 相应的其基元旋转矩阵为[1]:
绕Y轴的基元旋转矩阵为:
绕Z轴的基元旋转矩阵为:
绕X轴的基元旋转矩阵为:
在世界坐标系下 (x, y, z) , 设目标的坐标为 (X, Y, Z) , 雷达的坐标为 (x, y, z) , 雷达的姿态角为 (ψ, , λ) , 则在雷达局部坐标系下目标的坐标为:
2.2.5 工作流程
雷达模型工作的流程如图6所示。
3 编程实现
为提高该模型的可重用性, 将其封装成Radar类。具体实现代码如下:
.h文件代码:
.cpp文件代码:
4 模型应用
在预警机引导下的歼轰机对海突击是一典型的作战样式, 在该仿真案例中, 当预警机探测到敌驱逐舰, 将目标信息发送给歼轰机;歼轰机从机场起飞奔赴目标, 当其雷达探测到目标, 发射4枚反舰导弹, 然后迅速撤离战场;当驱逐舰探测到来袭导弹时, 发射防空导弹进行拦截。预警机、歼轰机、反舰导弹、驱逐舰、防空导弹, 这些武器装备都装有雷达, 将雷达模型运用到该案例可有效检验其真实性和可用性, 如图7～图12所示。
5 结语
从雷达的功能出发, 分析其发现目标的主要决定因素, 建立雷达的数学模型;采用C++语言编程实现并将其封装成类。最后, 通过一典型的对海突击仿真案例验证了模型的真实性和可用性。
参考文献
卫星信道模型分析与仿真 篇7
同时考虑多径和阴影遮蔽影响,国内外研究中常用的描述卫星信道模型有C.Loo模型、Corazza模型和Lutz模型。其中,C.Loo模型[1]适用于乡村环境,模型参数由直升机发射的信号进行测试得到,对卫星信道特性的反映不够真实且不能描述不同环境下的信道状态。Corazza[2]模型可以描述乡村、郊区和城市多种环境下的信道特性,但其单状态建模方式不能满足环境变化的情形。Lutz模型[3,4]将信道分为“好”、“坏”两种状态,可根据终端所处环境实时切换到不同状态。然而,上述3种信道模型适用于传输速率不高的情形,是窄带平坦性信道,针对高速率传输情况,提出了一种改进的Lutz信道模型,是一种频率选择性信道模型[5,6]。Lutz及改进的Lutz信道由Rayleigh、Rice和Lognormal的3种分布组成[7,8],因此,采用莱斯正弦和法[9,10]可实现3种分布及Lutz信道模型的仿真,并通过计算机仿真结果与理论公式所得曲线进行对比,曲线的拟合度较好,验证了此方法的正确性和有效性。同样,也可使用此方法对改进的Lutz信道模型进行仿真,对实际系统的建立有着参考价值。
1 卫星信道模型原理
Lutz信道模型属于窄带平坦性信道,其码元传输速率较低、信号带宽远小于信道相干带宽,信号经过信道传输后各频率分量的变化具有一致性。随着通信技术的快速发展,当基带码元传输速率较高,信号带宽不再远小于信道相干带宽,窄带平坦信道模型可能不适用于当前的传输环境,而变为频率选择性信道模型,可对Lutz信道进行改进,使之适合于传输速率较高的传输环境。
1.1 Lutz信道模型
Lutz信道模型根据传播环境的不同,分为“好”和“坏”两种状态,其中“好状态”假设接收端只受到多径而没有受到阴影效应影响,且多径分量中包含直射分量,因此,接收信号的包络r服从Rice分布[11],其概率密度函数为
令接收信号功率s=r2,则接收信号功率的概率密度函数表示为
其中,c=1/2σ12,这里将莱斯因子进行归一化(即令z=1)。
“坏”状态表示接收信号同时受到多径和阴影遮蔽效应影响,且此时的多径分量不包含直射分量,则多径效应服从Rayleigh分布,又知阴影遮蔽下信号服从Lognormal分布,因此接收信号的包络服从Rayleigh分布与Lognormal分布相乘[12],得到其功率的概率密度函数为
其中,fs(s|s0)表示的是阴影遮蔽确定,接收信号受到多径效应影响下功率的概率密度函数;ss0(s0)表示的是阴影遮蔽影响下的功率密度函数;μ和σ分别为信号受到阴影作用而服从Lognormal分布的均值和偏差。
将卫星与终端之间的信道环境分为“好”、“坏”两种状态,接收端根据自身所处地理环境和阴影遮蔽程度在两状态之间转换,实时模拟信道,模型如图1所示。反映用户在整个通信过程中信道状态的变化,令A为阴影遮蔽时间百分比,则由式(2)和式(3)得到Lutz模型的总的接收信号功率s的概率密度函数
1.2 改进的Lutz信道模型
改进的Lutz信道模型与Lutz信道模型类似,信道都受到多径和阴影效应影响,且阴影效应都服从Lognormal分布,而在多径传播下,接收信号会产生时延扩展,时延扩展值的大小决定信号经历平坦衰落或是频率选择性衰落。Lutz信道模型看作是时延扩展小于码元时间,属于平坦衰落,各路径之间的时延可近似相等或忽略。而改进的Lutz信道模型,其时延拓展大于码元时间,属于频率选择性衰落,此时不同路径之间的时延差值必须加以考虑,因此,由L个多径信道组合而成的信道时变冲激响应为
式(5)中,h(t,τ)表示的是关于时间和时延的频率选择性信道在多径传播时的信道冲击响应函数;ai(t)表示的是第i个多径的时变幅度;μi(t)表示第i条路径的衰落率,τi表示第i条路径的时延。对式(5)的框图描述如图2所示,对于每一个,可理解为是在某一时间间隔内从不同入射角到达的不可分辨的多径组合,视为一个平坦衰落,当这些多径分量组合包含直射分量时,信号的包络服从Rice分布,否则服从Rayleigh分布。
2 信道模型实现方法
Lutz信道模型和改进的Lutz信道模型由Rayleigh、Rice和Lognornal分布组合而成,而这3种分布都可通过色高斯分布转换得到,因此采用莱斯正弦和法来生成色高斯分布。
2.1 莱斯正弦和法
莱斯正弦和法是利用无穷多个具有相同增益,不同频率和相位的正弦波叠加,实现色高斯过程[13],其原理如图3所示。
色高斯随机过程ul(t)可表示为
其中,N表示正弦波信号的个数,正弦波系数ci,n、fi,n和θi,n分别称为多普勒系数、多普勒频率和多普勒相位。在仿真实现时,将正弦波的个数N截断为有限多个,根据研究,通常N>7时,ul(t)就可很好的接近高斯分布。正弦波系数的取值采用实现效果较好的精确多普勒扩展法(MEDS)来确定,其中θi,n服从[0,2π]上的均匀分布,其他系数取值如下[14]
其中,fmax表示多普勒最大频移;σ0指的是平均多径功率。
2.2 瑞利/莱斯分布
瑞利过程可由两个色高斯过程形成一个复随机过程,即u(t)=u1(t)+ju2(t),其中,ui(t)是不相关的色高斯过程,u(t)的模(包络)服从Rayleigh分布。在瑞利过程中引入一个实值常量的直射波Ac,即ε(t)=u(t)+Ac,ε(t)的包络服从莱斯分布。实现Rayleigh和Rice过程的仿真过程如图4所示。
2.3 对数正态分布
Lognormal过程是通过对色高斯过程的非线性变换得到,表达式为
其中,μ和σ分别是Lognormal分布的均值和标准偏差,需要注意的是,此时的色高斯过程u3(t)的均值为1,方差为0,即σ0取值为1,其他参数取值与上述方法一样,色高斯过程得到后,带入具体的参数μ值和σ得到相应均值和标准偏差的Lognormal过程[15],具体实现过程如图5所示。
3 仿真结果
Rayleigh、Rice及Lognormal分布的仿真结果如图6所示,横坐标表示的是信号的幅度包络,纵坐标表示对应的概率密度函数。根据上述仿真方法设置仿真参数值,最大多普勒频移fmax取值24 Hz,生成3种分布的正弦波个数N分别取值为7、8和8。Rayleigh分布的参数σ0取值0.5,Rice分布中直射分量Ac=1,Lognormal分布参数μ和σ取值为-12.9 d B和5 d B。
由图6可知,3个分布图中软件仿真所得曲线和理论值曲线的吻合度高,验证了仿真方法的正确性和可行性。并在此基础上,对总体Lutz信道模型进行仿真,仿真参数如表1所示,仿真结果,图7(a)和图7(b)分别表示城市(v=10 km/h)和公路环境下(v=60km/h)的曲线图,横坐标表示归一化功率,纵坐标是概率密度函数。
从图7可知,软件仿真得到Lutz模型功率曲线和理论式所得曲线拟合程度较好,因此,可使用本文的仿真方法来建立Lutz模型,同理也可用此方法来建立改进的Lutz信道模型。
4 结束语
医学仿真模型 篇8
1 人员疏散模型
1.1 背景场模型
背景场模型将影响疏散个体运动的因素分为静态信息和动态信息。静态信息是不随时间变化的,对每个疏散个体都是相同的,如建筑结构的位置信息;而动态信息是随着时间不断变化的。在模拟人员疏散时,一般将建筑物平面均匀地划分成大小相等的正方形网格,行人运动的转移概率由每个格点的吸引力值实现,格点吸引力值越大,行人向该格点运动的概率越大,而格点吸引力值是通过背景场的方法实现的,使行人向着高场强的方向运动。背景场分为两种:静态场Si,j和动态场Dij,行人疏散路径的选择由静态场和动态场共同决定。
静态场:设置系统空间内的每个格点(出口除外)(i,j)附带两个参数gin,j和hin,j,其中gin,j是考虑上、下、左、右4个方向时,行人在离开房间过程中从格点(i,j)到出口n所需要经过的最少格点数;hin,j是考虑上、下、左、右及其对角的8个方向时,从格点(i,j)到离开出口n的过程中,运动所需经过的最少格点数。参数ein,j代表人员从格子(i,j)到出口n的最可行的距离。参数ein,j的计算如表1所示。
表1中,0≤ε≤1,一般取0.4。到出口n的最合适的距离应该是gin,j和hin,j的加权和;ε值影响人群靠近出口时的形状,一个格点的相邻格点会根据那个格点到出口最合适的距离而更新。
静态场的计算如式(1)所示。
本方法中静态场值是根据行人趋向于出口最合适方向的相邻格点行走原则计算出来的。
动态场:动态场Dij是行人留下的虚拟场,包括人与障碍物之间的排斥力及人员之间的吸引力,随时间同步更新,根据周围一定范围内人员的运动方向确定从众行为,如式(2)所示。
动态场值受扩散系数γ和衰减系数σ的影响而扩散和衰减踪迹。其中:γ∈[0,1],σ∈[0,1],t=0时,所有格子的动态场值都为0,粒子从位置(i,j)运动到相邻格点时,动态场值增加1:Dij→Dij+1。当多人同时竞争同一个格点时,概率大者进入目标格点,其余人在原地。每一时间步,更新人员的运动状态后重新计算总场力值,地场的强度随着到出口距离的减小而增大,这样行人只要偏向场强值大的方向运动就能找到出口,重复以上步骤直到所有人离开。每个行人依据转移概率Pni,j选择目标格点,运动到未占据的邻格的转移概率由两个场强决定,如式(3)所示。
式中:λ为归一化常数,确保∑i,jPni,j=1;kS为静态场系数,控制静态场的影响,kS∈[0,∞];kD为动态场系数,控制动态场的影响,kD∈[0,∞];Sni,j为格子坐标(i,j)到出口n的静态场强值,初始化时,目的地(如出口)附近的值比较高,其他地方的值比较小;Dni,j为格子坐标(i,j)到出口n的动态场强值;δi,j表示目标格点(i,j)当前是否被占据,如果此格点被行人占据则为1,为空则为0;μi,j与障碍物相关,因为有障碍物,相邻格点(i,j)不能用则为0,否则为1。
1.2 格子气模型
格子气模型一般在二维空间上将建筑平面均匀地划分成大小相等的正方形网格,每个网格有三种状态:被障碍物或墙壁占据、被一个行人占据或者为空,不允许两个行人或多个行人同时占据同一个格点,不考虑行人在疏散过程中的后退运动。一个网格可以定义四邻域和八邻域两种不同的邻域类型,行人按照一定的规则在其邻域内的格点之间运动,在每一个时间步上分别有相应的转移概率,四邻域及其对应的概率如图1所示。
整个人员疏散过程被划分为若干个离散时步,每一时步的系统状态由上一时步的状态决定。每个人员在每一个时间步上,根据确定的演化规则,以一定的概率从一个格点运动到其周围相邻的且未被占据的格点上,且规定行人最多只能移动一个格点的距离,至于移动到哪一个格点,由相应的转移概率大小决定,为此格子气模型引入偏向强度D的概念来实现,其中右行人可能出现的所有空间状态及相应的转移概率分布,如图2所示。
图2中“●”表示右行人,“×”代表该位置已被占据。行人在运动过程中会出现不同的情况,不同的情况下行人向各个方向运动的转移概率不同,图2对应的转移概率分布如表2所示。
2 计算机仿真与数值分析
以双出口房间为疏散场景,研究出口位置对人员疏散效率的影响,内部布局一致,出口宽度一致,改变一个出口的位置,更新时采用四邻域串行更新规则,对人员疏散过程进行模拟,行人采用随机串行规则更新位置,即在每个时间步行人事先随机排序,然后按照这个顺序依次进行位置更新,并依据给定的规则运动,即行人在每一次更新位置时其他行人保持不动,并且最多只能移动一个格点的距离,整个算法的流程图,如图3所示。
设定房间长度为16m,宽度为10m,出口宽度均为1m,房间内的障碍物设定为桌子,障碍物占地面积为20.75m2,人员可使用的区域面积为139.25m2。房间内走道及障碍物设置见图4所示。图4(a)中,两个出口在同侧,图4(b)和图4(c)中,两个出口位于相邻的两侧,图4(c)右侧的出口比图4(b)中右侧的出口位置稍微靠后。
三种场景下分别设置相同的疏散人数,进行大量实验,其中门1的疏散过程仿真空间分布,如图5所示。
统计多次数值并求出均值,疏散时间随疏散人数的变化,如图6所示。
从图6可以得出,当两个出口位于同侧时,人员疏散效率最高。另外,出口位置的微小变化也会对人员疏散效率造成显著影响。
笔者从疏散人数和疏散时间两个角度,对出口选择利用率进行分析。
定义出口的疏散人数选择均衡系数η,如式(4)所示。
式中:n1为选择出口1的人数;n2为选择出口2的人数;η=0表示两个出口被均衡利用,η的值越大,则出口利用的不均衡性越强。
表3为疏散320人时人员对出口选择的比例。
从表3可以看出,当两个出口位于同侧时,疏散人数的选择均衡系数最小,门3场景的疏散人数选择均衡系数最大,这和图6中得出的疏散效率顺序一致。一般情况下,人员优先选择最近的疏散出口。
定义出口疏散时间的均衡系数,如式(5)所示。
式中:t1为选择出口1人员疏散的时间,t2为选择出口2人员疏散的时间;t总为疏散总时间。
三种情况下,疏散时间的均衡系数如表4所示。
从表4可知,在设定的三种疏散场景下,门1场景的疏散效率最高。整体人员疏散效果的评价标准包括两点:一是每一时刻各出口是畅通的;二是各出口同时结束疏散。
3 结束语
牵引网谐波模型及其仿真计算 篇9
关键词：牵引网,网络模型,谐波,仿真
0 引言
中国目前大量采用的交—直整流型电力机车,其网侧整流器一般为二极管或晶闸管相控整流器,这使得其从供电网获得工频电能运行的同时也向供电网注入高次谐波电流,其中尤以3,5,7次等低次谐波含量较大。而目前客运专线广为运行的动车组普遍采用交—直—交传动的电力机车,网侧整流器为脉宽调制(PWM) 控制的四象限变流器,功率管开关频率较高,其3,5,7次等谐波含量大幅度减小,但频谱变宽,一直到约10 kHz都有可测谐波。可见,牵引网不仅谐波成分含量高,而且谐波频带宽。这些谐波成分经牵引变电所与接触网的连接馈线通过所内牵引变压器很容易渗透到三相电力系统,影响电力系统的电能质量。
为了在电气化铁道设计阶段就能了解到电牵引负荷谐波对电力系统的影响程度,以决定是否有必要采取谐波抑制措施,就必须对供电臂上谐波电流的分布进行仿真模拟计算,依据计算结果数据,给出合理规划和相应对策[1,2,3]。为此,本文结合牵引网拓扑结构的特点,构建了牵引网的链式网络模型,并以此模型为基础对几种供电方式的牵引网进行了谐波电流、电压的分布仿真计算,并根据仿真结果得出了相关结论。
1 牵引网的供电方式
牵引网包括供电网和回流网2部分。供电网由接触网T组成,包含接触线、承力索、加强线等;回流网由钢轨R、负馈线NF、正馈线PF、保护线PW等组成。按网络结构的不同,牵引网有多种供电方式,但目前主要有带负馈线的直接供电方式(见图1)和自耦变压器(AT)供电方式(见图2)2种。
图1和图2所示为单线牵引网。如果是复线牵引网,平行导体数还要增加1倍(其结构见附录A)。可见,不论采用何种供电方式,不论是单线还是复线,从整体上看,牵引网的骨架都是由供电网导线和回流网导线组成的平行多导体传输线系统。
2 牵引网的谐波模型
2.1 基于多导体传输线的网络模型及电压方程
由于牵引网为一平行多导体传输线系统,对于牵引网的一个供电臂,从拓扑结构上构成了一个链式网络,这个链式网络由2类元件组成:纵向串联阻抗元件和横向并联导纳元件。设供电臂中平行导体数为m,并将整个供电臂用N个切面分割,对串联阻抗元件和并联导纳元件适当建模,则整个供电臂总可以等效成如图3所示的链式网络形式。图3中,串联阻抗元件Zk为2个相邻切面之间的支路阻抗矩阵(m×m阶),并联导纳元件Yk为切面k上各导线之间的导纳矩阵(m×m阶),Ik为切面k上各导线的注入电流源向量(m维),用来模拟供电臂上运行于该位置的电力机车向牵引网注入的谐波电流;Vk为切面k上各导线的电压向量(m维)。
对于图3所示的链式网络可列写以下节点电压方程:
式(1)中的节点导纳矩阵为三对角带状矩阵,在供电臂各切面位置的电力机车向牵引网注入的某一频率的谐波电流Ik确定的情况下求解该方程,即可得到供电臂各切面上各导线的谐波电压,进而用相邻切面间各导线的谐波电压差除以相邻切面间的阻抗Zk,即可得到供电臂各导线上分布的谐波电流。
2.2 对链式网络模型的处理
2.2.1 牵引网链式网络中切面分割的确定方法
由图3可见,构成牵引网骨架的平行多导体传输线被横向并联导纳元件切割成不同的均匀段。考虑到钢轨对地泄露电导较大(通常在0.002 S/km～2 S/km),为获得较高的计算精度,以往不得不将牵引网分割成许多小段,每小段的长度为1 km,断面多计算量大。本文采用精确的等值π形电路,可以按牵引网上横向并联元件的自然切割来划分均匀段,即在横向并联元件处设定一个切面。例如:带负馈线的直接供电方式的牵引网将相邻的2条吸上线间的区间(如图1所示)作为一个分割段,AT供电方式的牵引网将相邻的2条CPW线(钢轨与保护线间的横向连接)间的区间(如图2所示)作为一个分割段,而在没有横向并联元件的地方不必切割牵引网,从而使断面间的距离加长,断面数减少。当然,电力机车的运行位置点也应是一个切面。图4给出了一段平行多导体传输线的等值π形电路。
已知传输线的单位长度串联阻抗矩阵Z0、单位长度并联导纳矩阵Y0,矩阵Z0,Y0中的自阻抗、互阻抗元素和自导纳、互导纳元素由附录B所介绍的计算方法求得。对于长度为l的线段内等值π形电路的串联阻抗矩阵Zl和并联导纳矩阵Yl有:
2.2.2 切面上导线注入电流源的处理
在牵引网谐波电流分布计算中,电力机车应按谐波电流源建模。如图5所示,假设一电力机车处于某单线AT牵引网的切面k上,导线排序为:T、R、PF、PW,如机车的n次谐波电流为
依据以上所建立的牵引网数学模型,针对牵引供电系统的一个供电臂进行谐波电压、电流的分布计算,进而研究谐波在牵引网的传输规律、牵引变电所馈线谐波电流的分布规律等。
3 仿真计算结果及相关结论
3.1 某带负馈线的直接供电方式复线牵引网的仿真计算结果
某牵引网导线结构及参数如附录A所示。其中上行接触网(overhead contact systems,OCS)运行一列车,列车距牵引变电所25 km,列车注入牵引网的谐波电流有效值为5 A,相位为0°。
在变电所并联补偿装置未投入情况下,表1为不同注入电流频率时,上、下行接触网的谐波电流分布,以及变电所馈线谐波电流值;表2为不同注入电流频率时,上、下行接触网的谐波电压分布。
表1中计算数据显示,当机车注入接触网的谐波电流频率较低(低于23倍频)时,牵引变电所馈线上的谐波电流增加不大;当谐波频率高于23倍频时,馈线上的谐波电流被放大2倍以上,进入严重放大频带;当谐波频率为31倍频时,牵引网处于并联谐振状态,馈线上的谐波电流被放大29倍,随着频率继续增大,馈线上的谐波电流放大倍数下降,大约频率增大到39倍频,移出严重放大频带,谐波电流放大倍数低于2倍。
表2中计算数据显示,当谐波频率低于严重放大频带频率时,变电所处谐波电压最低,机车处的谐波电压最高;当谐波频率进入严重放大频带时,变电所处谐波电压最低,接触网末端谐波电压最高。
供电臂的谐波分布电压随谐波频率的增加而增加,进入严重放大频带后,谐波电压快速增加,当频率达到谐振频率时,供电臂末端的谐波电压高达21 kV,变电所处的谐波电压也达到11 kV,相当于1 A的机车谐波电流在供电臂末端引起4.2 kV的谐波电压,在变电所处引起2.2 kV的谐波电压。
表3列出了当上行接触网运行列车距变电所分别为5 km,10 km,15 km,20 km,25 km,30 km处时变电所馈线谐波电流。表3中计算数据显示,列车距变电所距离越近,变电所馈线的谐波电流越小。而且,不论机车在牵引网的什么位置运行,牵引网的谐振频率总是31倍频点。可见,谐振频率与机车的运行位置无关。
考虑变电所并联补偿装置的作用,表4为并联补偿装置投入前后谐波电压的分布情况。表4中计算数据显示,并联补偿装置中的电容和电感构成了3次谐波(150 Hz)滤波器,使3次谐波电压大幅下降,而该滤波器对7次谐波(350 Hz)作用不大。
3.2 京哈线的实测结果与仿真结果比较
原京秦电气化铁路(现京哈线)于1985年建成投入运行,燕郊—秦皇岛间采用AT供电方式,2001年提速改造后最高行车速度达到200 km/h。自2007年4月份开行动车组以来,蓟县南变电所并联在牵引母线上的电容器组多次跳闸,监控系统显示为电压平衡保护或过电压保护动作,同时出现母线电压异常升高,经实测分析,确认蓟县南牵引变电所2个供电臂发生的电压异常现象是高次谐波谐振造成的。发生谐振时,在基波上叠加了幅值很大的高次谐波,从而引起母线电压的升高。牵引网谐振引起的过电压对供电设备的安全稳定运行造成了很大危害。图6为蓟县南牵引变电所牵引变压器T座母线电压的实测频谱。从实测的谐振频谱看,在蓟县南牵引变电所发生的高次谐波谐振其谐振频率一般在16次～20次之间。
下面,针对蓟县南牵引变电所的Scott接线变压器T座母线对应的供电臂(长度为50 km)进行仿真计算。附录A图A3为其供电臂的等值复线AT供电方式牵引网络。该网络被等分成2个AT间隔,每个AT间隔又等分成2个CPW线间隔,其他参数略。
设上行接触网运行一列车,列车距变电所为40 km处,列车注入牵引网的谐波电流有效值为5 A,相位为0°。表5为不同频率时,上、下行接触网的谐波电流分布、变电所母线谐波电压以及变电所馈线总谐波电流。
表5中计算数据显示,当机车注入接触网的谐波电流频率高于16倍频时,馈线上的谐波电流被放大2倍以上,进入严重放大频带;当谐波频率为18倍频时,牵引网处于并联谐振状态,馈线上的谐波电流被放大60倍;随着频率继续增大,馈线上的谐波
电流倍数下降,严重放大频带在16倍～20倍频之间。仿真结果与实测结果完全吻合。其他计算结果的变化规律与前面直接供电方式的计算结果基本相同,这里不再赘述。
4 结论
1)不论谐波频率如何,牵引变电所馈线上的谐波电流对于整个供电臂来说总是最大的,馈线上的谐波电压对于整个供电臂来说总是最低的。
2)牵引网的谐振可近似看做是牵引网分布电容与等值电源电抗(包含变压器电抗和电源系统电抗)的并联谐振。随着机车注入牵引网谐波电流频率的增高,变电所馈线的谐波电流相对于机车注入的谐波电流的比值(倍数)增大,即谐波电流被放大。频率越接近谐振点,放大倍数增长越快,而且随着供电臂长度的加长,放大倍数也随之增长。
3)牵引网的谐振频率由牵引网自身电气参数和变压器以及电源系统阻抗决定,与机车运行位置无关。同一频率下,机车距变电所越远,变电所馈线谐波电流的增长越大。
参考文献
[1]李群湛,贺建闽.牵引供电系统分析.成都:西南交通大学出版社,2007.
[2]吴竟昌.供电系统谐波.北京:中国电力出版社,1998.
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