1、 Flexsinm實驗報告實驗目的通過此實驗掌握Flexsim軟件的基本用法，了解系統仿真的基本原理，運用Flexsim進行模型的建立和仿真分析，通過實際建立仿真模型深刻認識仿真的基本概念。在學會運用Flexsim進行幾個模型的建立和仿真的基礎之上進行自主分析，完成一定的探究過程，更好地將Flexsim軟件和現實緊密聯系起來，以此為基礎將更好地在物流中心的設計與運作方面進行統籌計劃。其中包括： ü 掌握離散系統仿真的基本原理。ü 掌握Flexsim軟件的基本操作和常用實體的參數設置等。ü 掌握分析流程，建立模型的方法。ü 掌握模型運行的基本統計分析方法。

2、 ü 統計對象的選擇和模型運行過程中被選擇對象統計數據的輸出和分析。ü 通過實際建立仿真模型認識仿真的基本概念、感受仿真的情境。 ü 通過實際建立仿真模型認識仿真的基本概念、感受仿真的情境。Q_in¸Q_m1Q_m2M2M1Q_out1Q_out2L_aL_bL_a2L_b2¢Massm1、 實驗內容本次實驗中，我們利用flexsim4.0軟件平臺，來仿真一個流水加工生產線系統，不考慮其流程間的工件運輸，對其各道工序流程進行建模。建立一個如下描述的流水加工生產線系統：兩種工件L_a、L_b，分別以正態分布(10,2)和均勻分布(20，10)mi

3、n的時間間隔進入系統，首先進入隊列Q_in由操作工人進行檢驗，每件檢驗用時2min。不合格的廢棄，離開系統，合格的送往后續加工工序，合格率為95%；L_a送往機器M1加工，如需等待，則在Q_m1隊列中等待；L_b送往機器M2加工，如需等待，則在Q_m2隊列中等待；L_a在機器M1上加工時間為均勻分布(5,1)min，加工后的工件為L_a2；L_b在機器M2上的加工時間為正態分布(8,1)min，加工后的工件叫做L_b2；一個L_a2和一個L_b2在機器Massm上裝配成L_product，需時為正態分布(5,1)min，然后離開系統。如裝配機器忙則L_a2在隊列Q_out1中等待；L_b2在隊

4、列Q_out2中等待；并且讓該系統運行一個月，直到流水線中的某個生產資料暫存區達到了其最大容量，則系統停滯加工。該系統的運行效率指標由生產線的最長加工時間和最終完成加工產品的數量。為了將實驗數據導出到數據庫中，我們在軟件仿真開始前，啟用“full history on”記錄實驗數據。實驗后從菜單的Statistics選項中導出數據。2、 實驗環境3.1實驗軟件介紹 FlexSim是美國flexsim 公司開發的，迄今為止世界上第一個在圖形環境中集成了C+IDE 和編譯器的仿真軟件。Flexsim是一個基于Windows的，面向對象的仿真環境，用于建立離散事件流程過程，像是制造業，物料處理和辦公

5、室工作流，這些全都配以令人瞠目結舌的三維虛擬現實環境。3.2軟件功能軟件可以使用C+直接用來定義模型，不會在編譯中出現任何問題。 Flexsim 應用深層開發對象，這些對象代表著一定的活動和排序過程。 我們要應用模板里的某個對象，只需要用鼠標把該對象從庫里拖出來放在模型視窗即可。每一個對象都有一個坐標（x，y，z）速度（x，y，z），旋轉以及一個動態行為（時間）。 對象可以創建、刪除，而且可以彼此嵌套移動，它們都有自己的功能或繼承來自其他對象的功能。 這些對象的參數可以把任何制造業、物料處理和業務流程快速、輕易、高效的描述出來。同時Flexsim 的資料，圖像和結果都可以與其它軟件共用（這是其

6、它仿真軟件不能做到的），而且它可以從Excel 表讀取資料和輸出資料，可以從生產線上讀取現時資料以作分析功能。Flexsim也允許用戶建立自己的實體對象（Objects）來滿足用戶自己的要求。通過部件的參數設置，我們可以對幾乎所有的物理現象進行模型化。例如，機械手、操作人員、隊列、輸送機、叉車、倉庫、交通信號、貨柜、箱子等全都可用Flexsim來建立模型。Flexsim軟件功能強大，需要我們繼續學習。3.3軟件安裝 實驗中我們使用的是flexsim4.0版本，安裝好flexsim4.0后運行單機版加密狗驅動，安裝好后打開開始，找到Flexsim文件夾，打開flexsim license act

7、ivation，在那個第四行license type中選擇educational的模式，保存。選擇這個模式即使沒有密鑰，在建立模型的時候也可以建立80個實體。其它模式只能建立20個。 再次打開開始，找到Flexsim文件夾，打開flexsim graphics configurator，在第一排common configurations下拉列表中選擇high compatibility。這可以使得軟件運行更加兼容系統。3.4計算機實驗室和教學在管理學院三樓機房擁有兩百多臺計算機，運行速度快、上網簡單可以方便查詢資料，機房空間寬闊，學習環境良好。同時實驗時有兩位助教與我們一同學習，我們遇到問題時

8、可以向助教請教。助教的幫助使得我們對軟件的使用和對問題的理解程度更加好，非常感謝助教！3、 實驗數據4.1未優化之前模型參數設置（1）兩種工件1、2，分別以正態分布(10,2)和均勻分布(20，10)min的時間間隔進入系統，首先進入隊列Queue3，同時在Triggers中對工件設置顏色。 （2）Queue3的最大容量采用默認值：10.00 。（3）對Processor9設置為由工人進行檢驗，每件檢驗用時2min。不合格的工件廢棄，離開系統進入Sink14，合格的送往后續加工工序，合格率為95%；Processor9容量為1，檢驗時間By Expression:2。在Flow里設置合格率By

9、 percentage(inputs)percent port(要注意出口的選擇)。在General查看出口，1代表Queue4，2代表Sink14。 （4）Queue4存放兩種物品，因此在這里要進行產品分流。在Flow里設置Cases by value:gebitemtype(item)cases:case1:return1;case2:return2。代表工件1從出口1出去，工件2從出口2出去。 （5）工件1在機器Processor10上加工時間為均勻分布(5,1)min；工件2在機器Processor11上的加工時間為正態分布(8,1)min。 （6）一個工件1和一個工件2在機器Comb

10、iner13上裝配成產品，需要時間為正態分布(5,1)min，然后離開系統。 運行之后結發現流水線不能持續運行一個月，需要對其進行優化，使得系統順利持續運行一個月。4.2優化模型時的參數調整（1） 增加工件2的進入量：將Source2的到達時間間隔改為均勻分布U（14,6）。（2） 將各個暫存區的最大容量改為25。（3） 將Processor10的處理時間改為U（11,8），Processor11的處理時間改為正態分布（12,2）。4.3最終模型的建立4、 實驗結果分析5.1 改進前后的運行時間對比改進前：改進后：從以上數據中，我們可以發現：改變參數前的系統并不能滿足一個月的生產計劃，而改進后

11、的系統可以滿足一個月的生產計劃。5.2 StateChanges的對比改進前：改進后：可以發現，在這兩次仿真中所有實體的狀態的改變情況就是一樣的。Soure的狀態改變是5-4的循環，combiner13的轉態改變是1-7-21-2-4的循環，operator的轉態改變是1-14-22的循環，processor10的轉態改變是1-21-21-2-4的循環，其它實體也都遵循一定的狀態改變循環。5.3 StateReport的對比改進前：改進后：對比可以發現改進后，processor9,processor10,processor11,combiner13,operator16的空閑時間全都下降了。5

12、.4 SummaryReport的對比改進前：改進后：對比可以發現，改進后由于增加了每個暫存區的最大容量，所以改進后的Queue中容量的最大值，平均值都增加了。除此之外，我們還可以發現改進后的產出量增加了，與此同時，我們還發現了stats_staytime的最大值、最小值，平均值在改進后除了combiner13基本上都增大了，我們是這樣理解的：在改進后，每個暫存區的庫存增加，使得每個產品的等待加工的時間拉長，但由于最后的combiner前的庫存也增加了，所以combiner join兩個半成品的速度就可以加快了，因為節省了由于缺乏另一個物料而浪費的等待時間。6、實驗中遇到的問題及解決方案一種錯誤為系統中貨物只往一個加工機器上跑；或者是每個source都產生兩種顏色的物品，導致未進行優化的系統停止運行的時間是正確設置參數的系統的很多倍。解決方法：在設置物品的顏色和屬性時，如果在Triggers選項卡中的Oncreation中選擇