Tecnomatix Plant Simulation 2022 全球挑战赛第一轮竞赛题目为：高速公路电动汽车充电站优化，采用指定参数建立高速公路电动汽车充电站仿真模型，同时根据题目要求模拟不同工况下充电站的运行情况，通过对仿真输出结果的分析，最终获得优化的充电站数量配置。
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10、运用正则表达式高效处理数据格式问题
Plant仿真模型在读入外部数据的过程中，数据格式经常出现不符合Simtalk编码规则的情况，一般需要进行数据格式的规范化处理，使其满足使用要求。
继续阅读7、反向学习实现方法
反向学习（Opposition-based Learning）是机器学习中的一个概念，其灵感来源于现实世界中事物之间的相对关系，例如：阴与阳、冷与热、干与湿等。该方法于2005年首次提出，在之后的十余年中被广泛研究，大量经典算法（例如：强化学习、启发式算法、人工神经网络等）借助该方法来提高性能。下面以启发式算法中（例如：GA），生成自然数编码初始种群的反向种群为例，介绍反向学习的实现方法。
继续阅读9、物流设备三维建模
随着物流行业的蓬勃发展，物流设备的创新更是层出不穷。笔者有幸参观了前不久结束的亚洲物流展（CeMAT ASIA 2019），展会上新型的物流设备给人留下了深刻的印象。作为物流仿真从业者应该意识到，仿真软件对于新型物流设备的支持永远是滞后的，这就类似与杀毒软件与计算机病毒的关系，尽管各大仿真软件都在努力更新设备模型库，但是至今也没有一款软件可以涵盖所有物流设备。
继续阅读8、与信息系统集成的技术实现
当前，无论是“Digital Twin”、“Industry 4.0”，还是“智能制造”、“制造2025”，这些概念的提出，使得系统仿真将发挥越来越重要的作用。针对制造业而言，生产计划验证、车间不确定因素的滚动重调度、制造执行系统的工单验证……都在强调系统仿真能够与信息系统进行融合，做到与信息系统的互联互通。本文介绍一种简单的方法，描述如何从技术上实现系统仿真与信息系统集成。
继续阅读7、如何降低未及时保存模型带来的损失
在使用Plant建模的过程中，由于软件bug、死循环卡死、未保存退出、电脑断电、异常关机等原因，造成的损失通常会使几个小时甚至半天的工作付之一炬，那么如何减少损失呢，下面介绍三种方法。
继续阅读16、模型自动另存（NO.190227）
在使用Plant建模的过程中，由于软件bug、死循环卡死、未保存退出、电脑断电、异常关机等原因，造成的损失通常会使几个小时甚至半天的工作付之一炬，同时，到目前为止软件没有加入撤销返回功能，因此，对模型进行方便快捷的另存，成为提高建模效率的必备技能。
继续阅读15、缓存变化趋势统计（NO.180907）
在实际的车间或物流系统中，由于工时、节拍等因素造成在制品需要进入缓存区等待加工。附件介绍了一种统计和展示缓存变化趋势的方法。 继续阅读
6、优化仿真运行时间
在实际的工程项目中，仿真模型的规模往往比较庞大，当模型调试完毕，进行仿真实验时，如果仅以结果输出为目的，那么仿真运行过程当然是越快越好。下面介绍一些优化仿真运行时间的方法： 继续阅读
14、仿真耗时统计（NO.171121）
在仿真运行过程中，仿真钟EventController的Simtime属性，记录了仿真时间。然而整个仿真实验所花费的真实时间并没有记录，作为程序员用手掐秒表也略显尴尬，附件介绍了一种自动统计仿真耗时的方法。 继续阅读
13、车辆距离控制（NO.171022）
多车辆跟车运行，需要控制相邻车辆间的安全距离，与NO.170403模型不同，附件介绍了一种更加简便的车辆距离控制方法。 继续阅读
6、移动类命令（Move、Insert、Transfer）区别
在实际的工厂仿真建模过程中，工件在机台间的移动，主要通过两种方式实现：一种是直接用Connector连线；另外一种就是用移动类命令语句实现。后者因为更加灵活，成为建模时的首选，下面就为大家介绍移动类命令（Move、Insert、Transfer）的区别，以及使用过程中的注意事项。 继续阅读
12、物流输送线分流与合流（NO.170817）
在物流输送线中，经常会出现物料流的分流与合流，代表性的物流设备包括：滑块式分拣系统、交叉带式分拣系统等。附件用两种方法，介绍了实现输送线分流与合流功能的建模方法。 继续阅读
11、自动建模（NO.170810）
在实际的工程项目中，往往对于建模过程的参数化有比较高的要求。附件介绍了一种通过设置参数，运用编程自动建模的方法。 继续阅读
5、构建分布式仿真——多机联网交互方法
当仿真实验规模庞大时，我们希望缩短仿真的时间。除了优化模型的运行效率，采用分布式仿真成为了一种很好的方法。在实验管理器（Experimeng Manager）控件中，已经内置了分布式仿真（Distributed Simulation）的功能，可见该方法的有效性。 继续阅读
4、与 Matlab 交互调用
众所周知 Matlab 软件具有强大的数值分析、优化计算、绘图等功能，同时由于其在工程和研究领域强大的市场占有率，基于该软件建立的优化算法工具箱，更是种类繁多、方便、易用。因此，在一些仿真优化问题中，可以借助 Matlab 进行相应的数据统计分析，以及优化运算。下面介绍，如何实现 Plant Simulation 与 Matlab 交互调用。 继续阅读
5、与 Word、Excel 动态数据交互
在某些特定的场景下，我们希望仿真模型能够和Word、Excel实现数据的动态交互。例如：将全局变量实时动态显示在Word或Excel中，实现下图中的效果： 继续阅读
4、常用字符串处理命令
建模过程中有时需要对字符串进行处理，下面是一些个人认为比较常用的命令。 继续阅读
3、存储设备容量优化设置
在流水线、装配线等生产车间中，会为一些机台设置缓存，甚至不同的工段之间，设置在制品仓库。那么在规划阶段，这些存储设备的容量应该如何确定呢？下面介绍一种简单的方法： 继续阅读
10、机台信息自定义统计（NO.170516）
控件自带的统计属性，往往不能满足实际仿真项目的需要。附件介绍了一种借助全局变量，统计机台自定义信息的方法。 继续阅读
9、机台工时学习曲线（NO.170507）
某些制造环境下，机台的加工时间往往遵循学习曲线。例如在传统的机加车间，一批相同的零件在一台机床加工，随着工人熟练程度的提高，单个零件加工时间逐渐缩短，这是一个熟能生巧的学习过程。 继续阅读
8、动态显示定制信息（NO.170426）
在仿真的过程中，有时需要动态显示用户定制信息。虽然这样做对于仿真结果意义不大，但是可以使视觉效果更好，有利于动态演示，客户更加容易理解仿真流程。 继续阅读
7、天车/堆垛机等复合运动设备（NO.170423）
平库堆场中的天车，立体仓库中的堆垛机，真实运行过程为XY或XZ方向的复合运动。在仿真过程中可以采用Portal Crane控件建模，但是有些朋友会觉得该控件不够灵活。下面的例子告诉大家，如何采用最基本的控件建立天车/堆垛机这种复合运动设备。 继续阅读
3、遍历Frame中控件方法
在仿真建模过程中，有时需要遍历Frame中所有控件，进行删除、赋值、查询等操作。可以参考下面的程序片段达到此功能： 继续阅读
2、关于随机数
绝大多数的离散事件仿真软件都具有随机数的功能，通过随机数可以体现仿真事件的不确定性，保证仿真过程更加真实可靠。 继续阅读
6、超车模型（NO.170415）
在实际的生产车间或者物流系统中，如果采用车辆进行搬运行为，一旦前车阻挡后车，后车往往采用跟随等待的方式。但是在一些物流或交通系统中，也不排除后车重新规划路径或者超越前车的行为。 继续阅读
5、移动式机器人旋转转向（NO.170414）
传统的AGV小车在转向的时候需要转弯半径，但是随着亚马逊Kiva的兴起，移动式自巡径物流机器人开始大量采用原地旋转的转向方法。 继续阅读
4、统计机台累计断料时间（NO.170411）
实际工程项目中机台的供料有时是非连续的，因此需要统计机台的累计断料时间，控件自身没有这个属性，但是可以用简单的方法实现。 继续阅读
3、升降机模型（NO.170407）
双工位升降机仿真模型，采用二维平面建模，模拟升降机的竖直方向运动。可将模型改造为往复式多工位轨道穿梭车。 继续阅读
2、提升程序运行效率——表格搜索：For与Find
针对表格类控件（TableFile、StackFile、CardFile、QueneFile等）进行目标搜索的时候，我们往往喜欢采用For循环或者Find语句，当两种语句在进行表格类控件目标搜索时，执行效率却相差很大。 继续阅读
1、模型程序运行效率统计工具Profiler
在实际的工程项目中，仿真模型往往规模庞大，虽然配合当前的高性能计算机，单次运行时间不需要太久，但是如果配合实验管理器（Experiment Manager）或是遗传算法模块（GA）进行大规模仿真优化实验，耗费的时间成本就成为不可忽视的影响因素。 继续阅读
2、输送线多传感器控制（NO.170404）
与布置在道路（Track）上的多个传感器（Sensor）不同，输送线（Line）上布置的Sensor没有指定目的地功能（Activate only when destination）。本模型实现Line上布置多个sensor时，工件在指定sensor触发。 继续阅读
1、车辆队列加减速（NO.170403）
车辆队列的加减速模型，仿真了车辆队列在直道固定位置减速停止，安全距离保持，停车数秒后重新启动，同时车辆进入弯道减速行驶。实时动态显示车辆速度，真实模拟车间环境下车辆的跟驰行为。 继续阅读
1、Method程序注释模板
使用过Plant的朋友应该都有体会，实际的仿真项目离不开大量的程序。高超的编程能力可以把Plant的功能发挥的淋漓尽致，优秀的编程注释习惯就是这种能力的一种体现。 继续阅读
关于我
< 个人介绍 >
大家好！欢迎来到我的主页，我从2008年开始使用Plant Simulation（eM-Plant）进行生产及物流系统的仿真优化工作，经历过的项目包括：流程型行业、离散制造业、物流、仓储等，在这个过程中积累了一些经验。回顾这段经历，互联网带给我巨大的帮助，能够与国内外同行进行交流，在仿真建模和优化方法上不断的提高。经过漫长的准备（拖延），我的个人主页终于和大家见面，希望各位朋友能够在这里交流系统仿真和优化的心得，彼此受益。
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