系统动力学成本控制（共12篇）
系统动力学成本控制 篇1
途中存货入库时间和库存调整时间均对库存产生着不同程度的影响, 期望库存的改变并不影响库存系统变化曲线的走势。
系统动力 (SD) 学采用定性与定量、系统整体思考与分析、综合与推理相结合的方法, 来研究处理复杂系统问题, 根据SD理论与方法建立模型, 借助计算机模拟可以定性与定量地分析研究复杂系统的各种问题。这个过程可分为五步。确定系统目标进行系统分析。其主要任务在于分析问题, 剖析要因, 调查收集有关系统的情况与统计数据, 了解用户提出的要求、目的, 明确所要解决的问题。分析系统的基本问题与主要问题, 基本矛盾与主要矛盾, 变量与主要变量。初步划定系统的界限, 并确定内生变量、外生变量、输入量。确定系统行为的参考模式;分析系统中的因果关系。分析系统的变量、变量间的关系, 定义变量 (包括常数) , 确定变量的种类及主要变量。确定回路及回路间的反馈耦合关系, 初步确定系统的主回路及它们的性质;建立系统动力学模型, 建立流图、构造DYANAMO语言方程式。分别建立状态方程、速率方程、辅助方程, 确定与估计参数, 给所有的赋初值方程, 常量方程和表函数等方程赋值;计算机模拟与政策分析, 更深入地剖析系统。寻找解决问题的决策, 获取更丰富的信息, 发现新的矛盾与问题。修改模型, 包括结构与参数的修改。将DYANAMO语言方程式和原始数据及相关变量在计算机上多方案模拟实验, 绘制结果曲线图;根据结果分析情况, 确定是否对模型进行修正, 然后再做仿真实验, 直至得到满意的结果为止。
实证研究
某企业属于加工型企业, 主要从事W产品的加工, 从供应商那里购进W半成品, 利用自己的设备和人员进行成品加工, 同时自己拥有庞大的销售团队进行市场的开拓, 成为W产品行业的佼佼者并拥有良好的口碑。在激烈的市场竞争中, 公司越来越重视“第三利润源”, 引进先进的物流库存管理理念模式, 公司将进购的半成品分门别类的存放, 便于存储和提取。此外, 该公司还控制整体库存量, 减少积压成本。公司库存订货策略沿用的是定期订货策略中的 (T, S) 模型。
Vensim是一个基于视窗界面的系统动力学建模工具, 它提供了功能强大的图形编辑环境。在构建包含水平变量、速率变量、辅助变量等要素的流图后, 通过使用Vensim提供的便捷的公式编辑器, 生成完整的模拟模型。利用一系列分析工具对模拟系统的行为机制进行分析研究。结合该公司的库存控制情况, 作为加工型企业, 主要研究其企业本身的库存控制机制。在仓库管理者发现实际库存低于期望库存时即发出订货请求, 经过一段时间的库存调整后向供应商发出订单, 通过第三方物流经过一定的时间的运输把半成品送达XX公司, 在公司进行W产成品的加工生产并销售出去。通过对XX公司的库存控制系统运行过程以及影响因素进行分析可知, 其主要影响因素确定为订货率、交货率、发货率、库存调解率、第三方物流的在途库存、库存、期望库存、途中存货入库时间、库存调整时间。对主要影响因素进行分析, 存在七条因果链。在某一时点上, 企业的实际库存可以视为一个固定值, 而库存调整时间是固定量。因此, 按照上述公式, 在该时点上, 企业期望库存越大, 则会导致库存调节率越大, 相反, 则使库存调节率越小, 所以该因果链取“+”号。库存调节率—订货速率。如前所述, 发货率是一固定值, 所以订货率和库存调节率是正比的关系, 库存调节率越大, 订货速率越大, 该因果链取“+”号。订货速率—途中库存。订货速率越大, 在其他参量不变的情况下, 供货就会越多, 因此, 在这个环节出现的货物滞留量也就会越多。订货速率和途中库存同样是一个正比的“关系, 该因果链取+”。发货速率—订货速率。在某一时点上, 库存调节率可视为一个固定值, 故订货率和发货率是正比关系, 该因果链取“+”。途中库存—交货率。假设途中存货入库时间是固定值, 可知交货率和途中库存是正比的关系, 途中库存越大, 交货率越大, 该因果链取“+”。交货率—库存。初始库存、发货率均是定值, 在一定时间dt内库存和交货率正比关系, 该因果链取“+”。库存—库存调节率。期望库存是一定值, 故库存调节率和库存是反比关系, 该因果链取“—”。
通过分析, 我们知道整个回路的7条因果链当中, 有6条链是“+”的因果链, 有1条链是“—”的因果链, 根据回路极性判断原则, 将回路中因果链的效应累积之后, 该反馈回路包含奇数个负因果链, 因此整条回路的极性就为负, 所以该库存模型是一个负反馈回路。这种负反馈的存在会使得系统具有不断缩小当前状态和目标状态之间偏离的趋势。
在VENSIM中, 途中库存和公司库存会随着时间进行积累, 属于状态变量;订货速率、交货速率和发货速率反映了各环节中输入和输出之间的关系属于速率变量;库存调解率是为了获得订货速率而出现的, 它对速率方程的建立起到了辅助作用是辅助变量。应用VENSIM中EQUATION可以写出DAYNAMO方程
模型运行结果分析
库存调整时间5天, 途中存货入库时间10天。针对抽象模型的建立, 设置途中库存初始值10000件, 公司库存初始值1000件, 发货率服从随机正态分布均值750件/天来分析库存系统的运行并进行预测。
途中存货入库时间 (T1) 对库存的影响。其它各参数不变的条件下, T1分别为10天 (Current) 和18天 (T1) 时的库存输出特性比较。当T1增加时, 库存反应相对滞后, 波动较大, 库存趋于稳态用时较长, 故T1越短越好。
库存调整时间T2对库存的影响。其它各参数不变的条件下, T2分别为5天 (Current) 和7天 (T2) 时的库存输出特性比较图。T2增加时库存特性曲线波动幅度变小, 并且较快的趋于稳态值。
瓶颈分析
途中存货入库时间 (T1) 和库存调整时间 (T2) 的改变对库存曲线都有影响, 对T1和T2给定三组数据A1 (10, 5) , A2 (8, 3) , A3 (8, 7) 分析该库存控制系统的主要瓶颈环节。
途中存货入库时间T1越短越好, 库存调整时间T2越长越好, 二者均对库存产生着不同程度的影响。A3组和A1组相比, 途中存货入库时间减少, 库存调整时间增加。可知两个时间同时朝着有利的方向增减能使库存波动尽快衰减, 趋于平稳。A2组A1组相比, 途中存货入库时间减少, 库存调整时间减少, 可知库存调整时间对库存曲线的影响起着决定性的作用。
故在XX公司库存控制系统中, 库存调整时间是库存系统的主要瓶颈, 相关部门应多加关注, 制定相应的措施加强控制, 并指定特定人员根据公司面临的实际情况进行分析制定适合实际的库存调整时间, 同时跟踪观察, 适时进行调整, 以免影响库存系统的稳定性。库存调整时间的增加有利于提高库存系统的稳定性。不过应该注意的是, 增加库存调整时间虽然有助于提高系统的稳定性, 但同时延长了缺货的补充时间, 牺牲了系统的时效性, 因此XX公司应根据情况设定较为合理的系统库存调整时间, 但同时也应赋予途中存货入库时间适当的关注, 从而获得存储环节的竞争力。
在仿真分析中, 途中存货入库时间和库存调整时间均对库存产生着不同程度的影响, 期望库存的改变并不影响库存系统变化曲线的走势, 只是影响着库存平均量的高低, 此因素对该公司库存控制稳定性方面的影响较弱。通过瓶颈分析, 库存调整时间是该公司库存系统的主要瓶颈因素, 在这方面应加强控制, 制定合理的库存调整时间。
系统动力学成本控制 篇2
中文摘要: 随着石油资源的匮乏和大气环境的恶化,人们对节能和环保的呼声越来越高。为此各种各样的电动汽车(EV)脱颖而出。但是由于电池技术在提高其储能量方面没有实质性的突破,使得由蓄电池驱动的纯电动汽车的实用性受到了很大的限制。以氢为燃料的燃料电池汽车可能是未来高效清洁汽车的解决方案之一,但目前离实用还有很大的距离。而融合了传统内燃机(ICE,汽油机或柴油机)汽车和纯电动汽车优点的混合动力电动汽车(HEV)成为了缓解能源和环境危机的途径,是解决当前节能和环保问题切实可行的过渡方案。混合动力汽车配备了两套动力系统,即传统内燃机和电机—蓄电池系统。理论和实践证明,设计合理、控制精确的混合动力汽车可以大幅度提高汽车的燃油经济性和降低汽车的环境污染排放物,同时不牺牲汽车的动力性。但混合动力汽车的双动力源型式的结构大为复杂,特别是需要一套传统汽车所没有的控制系统。传统的汽车理论和设计方法不能适用于混合动力汽车。因此,急需发展一套完备的混合动力汽车的设计和控制方法,以支持混合动力汽车的产品开发。混合动力系统设计有机构参数匹配设计及控制策略设计两大关键性问题。设计的合理与否直接关系到能否满足混合动力汽车的...英文摘要: With the pinch of petroleum resources and deterioration of atmospheric environment, we pay more and more attention to energy sources and environment.Therefore kinds of electric vehicles(EV)are talent showing themselves.But there isn’t material breakthrough to heighten the energy storage of battery technology, which greatly restricts the practicability of electric vehicles driven by accumulator.The fuel battery vehicle using hydrogen may be one of the solutions of intending cleanness vehicle, but presen...目录:摘要 4-5
Abstract 5-6
第一章 绪论 9-14
1.1 项目提出的背景及意义 9-10
1.2 混合动力汽车概述 10-11
1.2.1 混合动力系统的概念 10
1.2.2 混合动力汽车节油原理 10-11
1.3 混合动力汽车的发展概述 11-13
1.4 本论文的主要研究内容及研究方法 13-14
第二章 混合动力系统概述及元件选型 14-28
2.1 混合动力系统的工作模式 14-15
2.2 混合动力系统的结构型式 15-22
2.2.1 串联混合动力驱动系统 15-17
2.2.2 并联混合动力驱动系统 17-22
2.3 混合动力驱动系统的元件选型 22-27
2.3.1 发动机选型 22-24
2.3.2 电机选型 24-25
2.3.3 储能元件选型 25-26
2.3.4 变速机构选型 26-27
2.4 本章小结 27-28
第三章 并联式混合动力系统参数设计 28-44
3.1 SC7130 主要技术参数及动力性要求 28-29
3.2 并联式混合动力系统参数设计 29-41
3.2.1 发动机参数 30-33
3.2.2 传动系参数 33-35
3.2.3 电机参数 35-37
3.2.4 储能元件参数 37-41
3.3 整车质量组成及机构参数校正 41-43
3.4 本章小结 43-44
第四章 并联混合动力汽车控制策略设计 44-59
4.1 控制策略概述 44-45
4.2 整车控制系统的构成 45-46
4.3 电池SOC 最大化控制策略 46-50
4.4 模糊逻辑控制策略 50-54
4.4.1 模糊逻辑控制策略思想 50-51
4.4.2 模糊控制器设计 51-54
4.5 再生制动控制策略 54-58
4.6 本章小结 58-59
第五章 并联混合动力系统建模与仿真 59-82
5.1 混合动力系统建模与仿真方法 59-60
5.2 混合动力系统主要机构建模 60-70
5.2.1 整车阻力模块 61-63
5.2.2 车轮/车轴模块 63-64
5.2.3 传动机构模块 64-66
5.2.4 发动机模块 66-67
5.2.5 电机模块 67-68
5.2.6 电池模块 68-70
5.3 并联混合动力汽车仿真 70-80
5.3.1 并联混合动力汽车整车仿真模型 70-72
5.3.2 并联混合动力汽车仿真分析 72-80
5.4 本章小结 80-82
第六章 总结 82-84
致谢 84-85
参考文献 85-88
电动汽车动力控制系统特性研究 篇3
【关键词】电动汽车；动力控制；PID控制算法
汽车的出现改变了人们的出行方式，给人们带来了很大的便利，同时促进了世界经济的发展。汽车发展至今已经成为一个巨大的行业，为社会创造了巨大的财富，但同时也带来了一系列的问题，比如能源、环境和安全问题等等。在能源日渐枯竭的今天，这些问题引起了全世界的广泛关注。
这时，电动汽车作为一种新能源汽车重新走进了人们的视野，电动汽车因其环境保护效果、噪声低、热效率高、排放的废热少、可回收利用的能量多、可以改善能源结构、解决汽车的替代能源问题等优势受到各国政府和各大汽车制造商的高度重视，他们投入了巨大的人力、物力研发和改进电动汽车，可以预见电动汽车将是21世纪重要的交通工具。
限制电动汽车发展的技术难题除了蓄电池外，另一难题就是电机驱动控制系统，由于汽车要频繁地启停、加减速、爬坡、制动等等，为了保证电动汽车良好的安全性和操作性，对电机控制系统的实时响应性、稳定可靠性及调速范围提出很高的要求。研发高性能的电机驱动控制系统对我国的电动汽车的发展具有重要意义。
首先，确定整车基本参数；基于整车基本参数进行分析，从而确定动力性目标；根据要求和动力性目标匹配驱动电机；根据所选电机建立数学模型；用Mat lab/Simulink模块对电机数学模型进行仿真分析；最后对比分析仿真结果。
电机驱动的任务是在驾驶人操纵控制下，将内燃机-发电机系统、动力电池组的电能转化为车轮的动能驱动车辆，并在车辆制动时把车辆的动能再生为电能反馈到动力电池中来实现车辆的再生制动。
比例-积分-微分（PID）控制算法由于结构简单、对模型误差具有鲁棒性的特点在自动控制领域得到了广泛应用，其最核心的问题是确定PID参数。PID参数自整定控制的思想是在一定的条件约束下，通过调整控制器参数，使某个目标函数达到最佳值，而此时的各参数值也是所需最优值。
PID控制器参数整定方法有：
1.Z-N经验公式法
1.1最小模型的假设
从对象的开环响应曲线看，大部分工业过程都可以近似描述一阶惯性加纯滞后模型，简称为FOPDF模型。
1.2经验公式
2.Z-N临界比例度法
在应用闭环的情况下，临界比例度法首先去掉PID控制器积分和微分的作用，留下比例的作用，在系统中加入一个扰动，如果系统响应衰减，则加大比例增益后再重新实验。
3.Cohen-Coon整定法
4.最优整定法
本文苏搭建的模型大概可以拟合成一个传递函数形如下公式的传递函数CarAcc（s）。
CarAcc（s）=
其中，阻尼比为ξ，Ks为系统增益，s为拉普拉斯算子，Wn为系统固有频率。
本文所研究的是基于中国大学生电动方程式赛车进行的电机控制系统的设计及优化仿真。针对大赛动态项目的特性，对赛车电机控制系统进行针对性的设计和优化，使赛车在满足赛事规则的情况下具有优异的加速性能。
中国FSAE秉持“中国创造擎动未来”的远大理想，立足于中国汽车工程教育和汽车产业的现实基础，吸收借鉴其他国家FSAE赛事的成功经验，打造一个新型的培养中国未来汽车产业领导者和工程师的交流盛会，并成为与国际青年汽车工程师交流的平台。中国FSAE致力于为国内优秀汽车人才的培养和选拔搭建公共平台，通过全方位考核，提高学生们的设计、制造、成本控制、商业营销、沟通与协调等五方面的综合能力，全面提升汽车专业学生的综合素质，为中国汽车产业的发展进行长期的人才积蓄，促进中国汽车工业从“制造大国”向“产业强国”的战略方向迈进。 [科]
【参考文献】
[1]王丹，续丹，曹秉刚.电动汽车关键技术发展综述[J].中国工程科学，2013，15（1）：68-72.
[2]何洪文，余晓江，孙逢春等.电动汽车电机驱动系统动力特性分析[J].2006， 26（6）：136-140.
[3]易将能，韩力.电动车驱动电机及其控制技术综述[OL].万方数据，2000-05-10.
[4]纪志成，沈艳霞，姜建国.基于Mat lab无刷直流电机系统仿真建模的新方法[J].系统仿真学报，2003，15（12）：1745-1758.
[5]殷云华，郑宾，郑浩鑫.一种基于Mat lab无刷直流电机控制系统建模仿真方法[J].系统仿真学报，2008，20（2）：293-298.
基于系统动力学的库存控制研究 篇4
系统动力学通过系统建模,明确系统内部各要素间的因果关系,设置结构方程式,然后根据需要进行必要的定性与定量分析。
本文中将以传统生产活动中的二阶段供应链模型的灵敏性分析来说明变量对库存的影响,从而达到科学指导实践的作用。
1 系统动力学库存控制模型的建立
(1)仿真建立的基本假设。a.在模型中我们只考虑一种产品,即某种啤酒。b.在模型中我们不考虑缺货成本。c.在模型中我们不考虑订单延迟。
(2)模型的提出。某啤酒的初始市场需求率为1 200箱/周,从第6周开始上升至1 400箱/周,各节点初始库存量和期望库存量为2 400箱。期望库存可持续时间均为2周,库存调整时间为6周,销售预测所需的移动平均时期数为8周。假设各节点运输延迟时间和制造商生产延迟时间均为3周,不存在订单延迟。仿真的时间范围是0~200周,步长为1。
(3)结构方程式。a.市场销售率=1 200+IF THEN ELSE(Time>=6,200,0)单位:箱/周。表示市场需求在前5周为1 200,从第6周开始上升至1 400。b.库存调整时间=6周。c.运输延迟时间=3周。d.移动平均时期数=8周。e.零售商订单=MAX(0,零售商销售预测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时间)单位:箱/周。表示当“零售商销售预测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时间”大于0时订单量取该值,小于或等于0时则取0。f.零售商库存=INTEG(制造商发货率-市场销售率,2 400)单位:箱。表示零售商库存量等于制造商发货率和零售商发货率差的积分,初始值为期望库存可持续时间×1 200=2 400。g.期望库存可持续时间=2周。h.零售商期望库存=零售商销售预测×期望库存可持续时间单位:箱。i.零售商销售预测=SMOOTH(市场销售率,移动平均时期数)单位:箱/周。表示零售商当期销售预测等于过去8周发货率的移动平均数。j.生产延迟时间=3周。k.制造商产出率=SMOOTH(制造商生产需求率,生产延迟时间)单位:箱/周。l.制造商发货率=SMOOTH(零售商订单,运输延迟时间)单位:箱/周。表示零售商订单经过一定的运输延迟才能满足。m.制造商库存=INTEG(制造商产出率-制造商发货率,2 400)单位:箱。表示制造商库存量等于制造商产出率和制造商发货率差的积分,初始值为期望库存可持续时间×1 200=2 400。n.制造商期望库存=制造商销售预测×期望库存可持续时间单位:箱。o.制造商生产需求率=MAX(0,制造商销售预测+(制造商期望库存-制造商库存)/库存调整时间)单位:箱/周。表示当“制造商销售预测+(制造商期望库存-制造商库存)/库存调整时间”大于0时订单量取该值,小于或等于0时则取0。p.制造商销售预测=SMOOTH(制造商发货率,移动平均时期数)单位:箱/周。表示制造商当期销售预测等于过去8周发货率的移动平均数。
2 模型的仿真与分析
将上述模型输入Vensim软件中进行运算得到如下图示:
然后本文将对该模型进行敏感性分析:
方案一:库存调整时间=6周
零售商库存初始值为2 400箱
期望库存可持续时间=2周
市场销售率前4周为1 200箱,第6周开始1 400箱
生产延迟时间=3周
移动平均时期数=8周
制造商库存初始值为2400箱
运输延迟时间=3周
将方案一数据录入可得到两表,表名分别为制造商1和零售商1。
方案二:市场销售率前4周为1 200箱,第6周开始1 300箱。
其他数据同方案一。
得到以下两表,为区别起见,分别命名为制造商2和零售商2。
通过比较制造商1图和制造商2图可以发现,制造商库存的凹凸变化明显变小,并且制造商期望库存和制造商库存之间的差距也缩小很多,还可以发现制造商产出率和发货率之间的差距也明显放缓,因此可知道,准确计算市场销售率可使制造商减少很多库存成本,特别是减少了库存积压。
通过比较零售商1图和零售商2图可以发现,与以上比较类似的是,零售商库存的起伏大大减小,并且零售商库存与零售商期望库存之间的变化量也下降很多,同时还可以观察到相同的是零售商1和零售商2图中零售商订单与制造商发货率曲线基本上重合。因此也可推出,准确的市场销售率的计算也可大大减少零售商的库存成本。
方案三:库存调整时间由6周降低到3周
其他数据同方案一,得到制造商3和零售商3。
比较制造商1图和制造商3图,库存调整周期的缩短使得制造商库存曲线起伏更加剧烈变化更加复杂,而通过观察制造商产出率曲线也发现了类似倾向。由此可推断库存调整周期的变化会造成制造商库存以及其产出率的剧烈波动,严重影响了库存控制效率。
相比之下,此时零售商各曲线的变化较平缓,不过也存在微小的波动。由此可推断相对于制造商库存及产出率来讲,库存调整周期的长短对于零售商库存及订单的影响不大。
3 结论
我们要充分利用理论知识指导实践,以减少企业和社会的成本。然而在实践中我们必须要优化供应链管理信息系统,充分共享供应链上下游信息,以准确指导上下游企业的行为(制造、订货、销售等),以期更好地减低整个供应链的成本,提高效率和收益。
参考文献
[1]张可明,宋伯慧.物流系统分析[M].北京:清华大学出版社,2006.
[2]桂寿平,朱强.基于系统动力学模型的库存控制机理研究[J].物流技术,2003(6):18-19.
[3]刘秋生,蒋国耀.基于系统动力学的供应链中牛鞭效应的研究[J].中国管理信息化,2009(3):72-75.
[4]于洪洋,周艳山,滕春贤.基于系统动力学的供应链库存仿真研究[J].物流科技,2009(1):110-113.
[5]Dimitrios Vlachos,Patroklos Georgiadis,Eleftherios Iakovou.A system dynamics model for dynamic capacity planning of re-manufacturing in closed-loop supply chains[J].Computers&Operations Research,2007(34):367-394.
[6]Crtomir Rozman,Andrej Skraba.The System Dynamics Model for Development of Organic Agriculture[J].Computing Anticipa-tory Systems,2008(7):380-389.
系统动力学成本控制 篇5
基于系统动力学的通信装备战时保障系统建模初探
介绍了通信装备战时技术保障系统的运作体系和保障体制的.设计.通过运用系统动力学的思想,利用DYNAMO来建立并分析模型,直观简洁,而且可以通过调整参数来分析系统行为的变化,从而可以对决策提供帮助.
作 者：黄小军 王宣刚 HUANG Xiao-jun WANG Xuan-gang 作者单位：空军工程大学电讯工程学院,西安,710077 刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 13(5) 分类号：V24 关键词：通信装备 战时保障系统 系统动力学 DYNAMO系统动力学成本控制 篇6
摘要：文章以系统动力学的方法，分析影响组织内部人际信任水平的因素，构建组织内部人际信任的模型，采用Vensim PLE软件作为构建模型的工具。结论表明：接触频率对人际信任水平具有显著的影响；关系双方的针对性行为能够影响双方接触过程中的噪声，从而对人际信任水平产生间接的影响；信任水平的发展具有明显的路径依赖属性。
关键词：组织：人际信任；系统动力学
经济理论高度肯定了人际信任的作用，认为在组织范围内的信任扩散(Diffusion)能够帮助复杂的现代企业实现正常运转。缺乏关于个人特征的知识导致了人际关系的脆弱，进而影响组织效率，而信任的提升正是解决信息不对称和不确定性的关键途径。在回顾相关文献研究成果的基础上，本文以组织内部人际信任作为研究对象，采用系统动力学模型作为研究人际信任的手段，分析和阐述了以学习(Learning)、知识积累(Knowledge Accumulation)和反馈(Feedback)三个主要的行为特征为基础的信任关系构建过程。
一、概念模型与待验证的结论
图1是本文构建的组织内部人际信任关系的概念模型。其中，A和B代表组织内部的关系双方，双方既可以处于不同的组织层级，也可以是同一层级内共同参与完成组织活动的两个个体。该模型包括5个层次变量(Box vari-able-level)：A对B的知识，B对A的知识，累计积极经历、累计消极经历和噪声。所有的层次变量均涉及流程变量的输入，包括学习和遗忘两个组成部分，根据对文献的整理，学习和遗忘的数学表达式为：
学习=接触频率×已有知识对学习的影响
遗忘＝已有知识／遗忘时间
模型假设已有知识对学习的影响体现出边际收益递减的一般性规律，而遗忘同已有知识之间的关系取决于遗忘时间的特征。
待验证的结论如下：
待验证结论1：关系双方的接触频率与信任关系的发展具有相关关系。
待验证结论2：基于知识的反馈行为对信任水平的发展具有积极影响。
待验证结论3：关系初级阶段的经历对信任关系的发展具有显著影响。
二、研究方法和假设条件
系统动力学的理论、方法和工具在过去的半个世纪内得到了长足的发展，成为研究复杂动态问题的有效途径。组织内部的人际信任即包含理性的评价和认知，同时也含有非理性的主观判断和情绪影响。在这一过程中，对被信任方可信性(Trust－worthiness)特征的学习引起知识的积累，并通过知识的反馈增进双方的相互理解。伴随着遗忘、对事件性质的评价以及其它的个人特征，人际信任体现出了非线性的动态属性，而这正是选择系统动力学
作为研究人际信任的主要依据。本文采用Vensim PLE 5.2a构建模型并进行模拟。构建模型所依据的假设条件包括：
假设条件1：人际信任具有路径依赖性质。信任或者不信任都具有沿初始路径增强的趋势。一旦形成不信任的态度。很难通过有效手段缓解紧张的状态。双方关系维持的可能性将急剧下降。与此相对应。信任的态度也同时具有增强的路径依赖性质，体现了人际关系形成阶段的重要作用。根据理论分析和实证观察，信任的路径依赖性质具有非线性特征，即出现极端的信任或者不信任的可能性较高。通过改变随机序列的特征。本文的模型对路径依赖的特征进行了模拟。
假设条件2：随时间的推移。人际信任的产生机制逐渐改变。假设组织内部的双方处于首次合作状态，处于此种条件下的人际信任将来源于以制度为基础的信任(Institu-tion-based Trust)，包括法律、规章和认证等，对于欺骗行为给予惩罚。制度的存在降低了信任方所面临的风险。在关系建立的初期，双方的信息和知识逐渐丰富，但依然处于缺乏状态，以评估为基础的信任(Caleulative Trust)取代以制度为基础的信任。通过衡量人际关系中的所面临的风险和可能获得的收益，信任方做出是否保持合作关系的决策。随着信息的逐渐积累，以知识为基础的信任(Knowl－edge-based Trust)成为关系得以持续的基础。这与双方关于可信性的评估能力紧密联系，包括对其能力、态度、经验等特征的认同。因此，由以知识为基础的信任向以认同为基础的信任(Identification-based Trust)体现了理想化的人际关系特征。这种认同降低了双方在评估过程中所需要投入的资源，因此对企业而言是一种节约。一且对对方形成认同，人际关系的稳定性便得到了保障。可能出现的情况是：即使某一次的合作没有达到预期。人际关系依然能够得到延续。
制度和认同处于这一信任机制转换过程的两端，制度对于所有个体的表现形式具有统一性，因而可以设想
基于制度的信任并不会出现显著的差异。另一方面。认同是较为理想化的状态，所需具备的客观条件过于苛刻，大都份个体均难以达到这一阶段。因此，以评估为基础的信任和以知识为基础的信任构成了信任机制转换过程中的主要部分，这两方面的内容即能够体现不同个体在评估和知识积累方面的差异。又不会因为过于严格的假设条件而失去一般性。随着知识的积累，人际信任中基于知识的权重将会不断增加。
基于这一假设，信任方所掌握的信息将作为权重出现在模型内，当知识增加时，以知识为基础的信任对人际信任产生更加强烈的影响，数学表达式为：
人际信任：信任方知识*以知识为基础的信任+(1-信任方知识)*以评估为基础的信任
假设3：个体的信任倾向(Propensity to Trust)决定了消极事件的影响。在人际关系的维持过程中，信任方对对方的行为加以个人判断，将之作为评估可信性的基础，这一判断过程体现了个体对事物赋予积极含义或消极含义的倾向，即本文所使用的信任倾向概念。个体的信任倾向较高意味着信任的程度较少的依赖被信任方的信息，反映了个人的承担风险和对事件判断的特征。根据信任倾向的特征，具备更高信任倾向的个体对行为寄予更多的积极评价，关于对方的消极信息或行为将被更快的遗忘，或者在评估时得到更少的权重。
假设4：风险中性。模型假设个体对风险的态度为中性，通过调整对待风险的态度可以模拟风险态度与信任之间的相互影响。
假设5：人际信任中的反馈行为通过减少噪声的途径发挥作用。人际关系双方都具有建立声誉和影响关系发展的动机。但是由于无法控制个体获得信息的来源，通过行为影响对方的能力将受到限制。考虑到信任方对被信任方行为的观察和信息的解释将受到噪声(Noise)的干扰。信任方对被信任方的信任程度将影响关键信息的沟通和分享，进而影响对需求和顾虑的了解，可以假设被信任方以所掌握的知识为基础，通过降低噪声对信任方认知的干扰，实现对组织内部人际信任的间接影响。本文采用Richardson
和Pugh所构建的噪声作为模型的组成部分。
三、模拟结果
根据基本模型的假设和赋值。图2模拟了对B的信任随时间变化的过程，图3是积极经历和消极经历的累计。由于噪声的随机性质，A对B的信任呈现出非线性的变化趋势。虽然信任水平在模拟时间范围内升高，但是在达到最大值之后出现了回落，除对于噪声的假设外。知识的边际作用降低和遗忘的作用共同导致了这一结果的形成。在模拟的后期，累计的积极经历大于累计的消极经历，但是信任水平却出现了下降，较低水平的累计消极经历具有更高的边际作用，表明消极经历的作用在关系发展的中后期更加明显。
通过改变A与B的接触频率可以模拟接触频率对信任水平的影响，图4是10个不同接触水平的模拟结果。在长期内，高频率的接触能够产生更高水平的信任，这与一般性的结论相同。当其它条件相同时。接触水平为1将导致信任水平在模拟期间内不发生明显的变化。虽然模拟结果显示最终的信任水平均比较平稳，但是高频率的接触同时也导致了信任水平变动幅度增大，在短期内出现了信任水平的明显下降，这是认知在短时间内受到大量相关知识冲击的结果。在实践中，短期内的信任水平下降可能导致人际关系的破裂，这是高频率接触所蕴含的风险。
噪音的降低将有提高提供方的行为被赋予积极含义的可能性。进而提高信任的水平，但是这一结论的成立取决于噪声的性质。当初始的噪声水平较高时，可以预计信任水平的提升将受到影响。由于被信任方无法完全控制噪声的影响，因此这一过程中始终伴随有随机成分，信任的路径依赖性质由此形成。通过改变RANDOM UNIFORM函数中的赋值，可以对噪声和信任水平之间的关系进行模拟。图5显示了10个不同路径下人际信任水平的模拟结果。短期内，不同噪声水平对信任水平的影响并不明显，而在中期和长期内，较高的噪声水平导致了信任程度的降低，从而体现了路径依赖的特性。
四、讨论
系统动力学成本控制 篇7
ECIPS system is a complex nonlinear dynamic system,with uncertainty(e.g.change of system parameters arising from factors like temperature&humidity changes,and aging),unmodeled dynamics(e.g.accurate systematic model is unavailable,or it is unable to make accurate models;then a simplified reduced-order model is chosen,to lead to the loss of some dynamic characteristics of the system),measurement noise(e.g.torque sensor and current sensor measurement noise)and interference(e.g.pavement high frequency excitation interference and unknown bounded disturbances)[3,4].And its operation involves many factors and the condition is complex and changeful,automotive steering has high controlling requirements for power condition,return condition and damping condition,so the traditional control strategy can not cover ECIPS system’s operating characteristics and its steering performance requirements for coordinating different conditions;on the other hand,the ECIPS,with complex environment and complex controlling process,is a hybrid control system including both discrete event and continuous dynamics,capable of dealing with external contingencies(e.g.the start and stop of ECIPS system’s operation arising from the changes in engine speed or the start and stop of the engine)[5],fault and monitoring(e.g.the start and stop of ECIPS system as a result of the occurrence and the elimination of the internal fault),dynamic change of the system(system error,state changes of subsystems,sensor and actuator’s failure,external disturbances and parameter variations and the control mode change due to the operation condition change,etc.)[6],rather than dealing with the traditional control problems(such as slow or timevarying parameters)[7].And the traditional control strategy can not reflect the coexistence of discrete event and continuous dynamics in ECIPS system,the discrete event’s effect on continuous dynamic behavior and the integration and transformation of various control modes.
ECIPS system,a hybrid dynamic system,including both discrete event and continuous dynamics,has the typical characteristics of hybrid control system[8].Since it is a complex dynamic system containing discrete event and continuous dynamics[9],according to the multi-state characteristics of ECIPS system and to coordinate the steering requirements under different conditions,this paper aims to establish dynamics model and vehicle steering dynamics model for ECIPS system,analyze motor performance and control structure,its system control structure,and the mixed characteristics to establish an ECIPS hybrid dynamics system controller[10].
1 Dynamic behavior of RE-EV ECIPS system
The structure and working principle of distributed electric drive vehicle ECIPS system are shown in figure1,and it is mainly composed of a vehicle speed sensor,a steering wheel torque sensor,a motor armature current sensor,a controller,a power driving circuit,a fault indicating lamp,a clutch and a direct current motor[11].
The ECIPS dynamic equation is established by the following.
and
Adopt the state variable,the input variable u1=[ThTmFδ]T,the output variable,the state space equation is established by
Where,Jsrepresents the inertia of steering-column shaft;Bsrepresents the damp coefficient of input column;θsrepresents the angle of input column;Threpresents the steering torque of the steering wheel;Tsenrepresents the reverse torque;Ksrepresents the rigidity coefficient;Jmrepresents the moment of inertia of the motor and clutch;Bmrepresents the damp coefficient of motor;θmrepresents the angle of motor;Tmrepresents the torque of motor;Kmrepresents the rigidity coefficient of the motor and reduction gear;G represents the ratio of worm wheel-worm reduction gear;xrrepresents the rack displacement;rprepresents the radius of steering column pinion;Fδrepresents the random force of road.
Adopt the state variable X2=[ωrβωpφ]T,the input variable U2=[δ]T,the output variable Y2=[ωrβωpφ]T,the state space equation is established by
Where,
and
Where,M represents the mass of the vehicle;Bsrepresents the mass of the chassis;IZand IXrepresent respectively the moment of inertia of z-axes and x-axes;ωrrepresents the yaw rate;IXZrepresents the product of inertia;Py1and Py2represent respectively the lateral force of the front wheer and the rear wheel;a and b represent respectively the distance between front wheel and rear wheel and center of the mass;Cφ1and Cφ2represent respectively the rolling angle stiffness of the front chassis and rear chassis;Dfand Drrepresent respectively the rolling angle damp of the front chassis and rear chassis;Efand Errepresent respectively the roll steering coefficient of the front chassis and rear chassis;2k1and 2k2represent respectively the effective lateral rigidity;2N1and 2N2represent respectively the return-to-center torque rigidity;h represents the lateral arm of the force;φrepresents the angle between the center of gravity and the absolute coordinate;u represents the vehicle speed;βrepresents the slip angle of the center of the gravity;ωprepresents the roll angel velocity.
2 Hybrid control dynamics of ECIPS system
ECIPS system,in accordance with different running conditions,provides different control algorithms,in order to get the control effect in line with actual situation.ECIPS system control structure is shown in figure 2.Within the scope of the working conditions,the whole system is divided into several intervals of working conditions;and in each interval,local model and controller structure are established,then the whole system is further analyzed to obtain control performance better than that of the single model and controller.
As shown above,ECIPS system has typical hybrid system characteristics[12].
The input signals of ECIPS system are mainly divided into three categories:the first category is“working input signal of steering torque Tsen,speed uvehicleand armature current of motor Im”,and this kind of signal functions as the input of ECIPS system control strategy,to output the appropriate motor armature voltage and control the rotation direction and output torque of the motor;and the signal is continuous analog signal.The second category is“switch input signal of uvehicle&Tsen,and engine speed uengine”,and this kind of signal functions as the start signal of ECIPS system,and it starts and works only when the above three meet certain conditions respectively;and this type of signal is a continuous analog signal,but in working process it is used as control signal,so it could function as the discrete control signal.The third category is“monitoring input signal of motor end voltage Vm&Im”,and this kind of signal functions as monitor signal of ECIPS system,when the two meet certain conditions,they will stop the work of ECIPS system;and this type of signal is a continuous analog signal,but in working process it is used as the control signal,so it could function as the discrete control signal.
The output signals of ECIPS system are mainly divided into two categories:the first category is“working output signal of Vm”,and this kind of signal functions as the output of ECIPS system’s control strategy(motor’s armature voltage),to control the motor’s rotation direction and output torque;and this type is continuous analog signal.The second category is“monitoring output signal of clutch control voltage Vtorqueand fault protection voltage Vfault”,and this kind of signal functions as monitoring signals of ECIPS system:Vtorquecontrols the clutch on and off,while Vfaultcontrols the operation of the motor when it is switched on and off,to protect the direction safeguard;this type of signal is a continuous analog signal,however,when working,it is used as a monitoring signal,thus plays the role of discrete control signal.As can be seen,ECIPS system not only has continuous working process,but is affected by discrete processes like switch input and control input,and it shows the switching-control dynamics behavior.
ECIPS system has a variety of different running conditions,any of whichcalled ECIPS control mode.There are four categories:power control mode,return control mode,damping control mode and pure mechanical steering mode(when ECIPS stops working,it is switched into the mode),and they are represented as M={m1,m2,m3,m4}correspondingly.
The discrete events of ECIPS hybrid control system refers to the occurringconditions of working condition during ECIPS’s operation,thereby shaping the driving situations’evolution driven by discrete events.ECIPS system’s discrete event is all kinds of control mode jump arising from its state parameters or operational evolution,each control mode are represented as following:
c1refers to Td<Td,0,means input torque of steer-ing wheel within the dead zone scope Td,0,and Td,0=1N·m;c2refers to┐c1,means input torque of steering wheel over the dead zone scope;c3refers to uengine>uengine,0,means the current engine speed higher than the limit value uengine,0,and uengine,0=100 r/min;c4refers to Vm>Vm,min,means motor armature voltage higher than the minimum threshold value Vm,min,and Vm,min=2V;c5refers to Im<Im,max,means motor armature current below the maximum threshold value,that is Im,max,and Im,max=45 A;c6refers to|Tsen,1+Tsen,2-5|<ε,means the difference between sum of main&auxiliary torque sensors and 5 V is satisfiedε=0.1 V;c7refers to Vtorque(on),means the clutch in a combination state;c8refers to c3∧c4∧c5∧c6∧c7,means"And"operation of e3~e7,that is e3~e7occur simultaneously;c9refers to┐(c3∧c4∧c5∧c6∧c7),means nand operation of e8,that is any one dosen’t occurred in e3~e7;c10refers to uvehicle<uvehicle,max,means the current speed lower than the damping control threshold value uvehicle,max,and uvehicle,max=80 km/h;c11refers to┐c10,means the current speed over than the damping control threshold value;c12refers to,means the steering wheel torque and speed in the same direction;c13refers to┐c12,means the steering wheel torque and speed in the reverse direction.
The escription of control mode are:c2∧c8∧c10∧c12refers to currently in assistance condition;c1∧c8∧c11refers to currently in damping condition;c2∧c8∧c13refers to currently in return-to-center condition;┐(c3∧c4∧c5∧c6∧c7)refers to currently in purely mechanical working[13].
ECIPS hybrid control system’s state trajectory,refers to the system’s running track under all working conditions and it ispiecewise and continuous.And the description of logical relationship between each control mode and the continuous dynamic of all models makes it possible to fully describe the dynamic behavior.
The contro lmode change is represented as a directed graph C={M,E},where M is a control mode set,E={e=(i,j):mi,mj∈M}is a set of control mode changes,and e=(i,j)C shows the change from control mode mito control mode mj.
The change of control mode is described as follows:at the initial moment t0,the control mode is mi;before the occurrence of discrete event e=(i,j)(before the time t1),the continuous dynamic behaviorshould be followed;at the moment t1,the discrete event e=(i,j)occurs,and the control mode jumps to mj,i.e.the occurrence of the event e=(i,j)leads to the control mode change from mito mj,and the continuous dynamic behavioris followed.
ECIPS hybrid control system,refers to a closedloop hybrid system obtained by the hybrid controller designed to meet the ECIPS hybrid system control objectives;it is a complex control system covering discrete event dynamic and continuous variable subsystems:the system state contains both discrete and continuous states,its evolution is driven together by the time and events,and the system dynamic behavior is described together by a set of motion equations based on continuous variables and discrete ones[14].
Considering the implementation of ECIPS hybrid control system,its implement model structure is shown in figure 3.
This structure is a Trinity structure consisting of a discrete decision-making layer,a continuous charged layer and an interface conversion layer between the two,and it could be represented as a fourteen-tuple,that is
Discrete decision-making layer is described by
It describes the occurrence of ECIPS hybrid control system’s discrete event,recognition of control pattern and choice of control strategy.ΣM={m1,m2,m3,m4}is a finite control mode set of ECIPS hybrid control system;ΣE={e1,e2,…,eM}is a finite discrete event set;ΣS={s1,s2,s3}is a finite control strategy set of ECIPS hybrid control system and against different control modes,flexible PID control strategy,Fuzzy-PID control strategy and Bang-Bang-PID are adopted respectively;XS(tk)∈Rsis a monitoring parameter space of vehicle ECIPS system,XSis an s-dimensional discrete monitoring parameter sequence space through the monitoring parameter converter,and xs(tk)is the corresponding discrete monitoring parameter sequence;XP(tk)∈Rlis a l-dimensional sequence space composed of PWM duty cycle of each bridge-arm of H-Bridge and produced by control strategy;and xp(tk)is the corresponding sequence of each bridge-arm’s PWM duty cycle,i.e.xp(tk)=[pLH(tk),pLL(tk),pRH(tk),pRL(tk)]is the sequence made of PWM duty cycle of up left bridge-arm,of down left bridge-arm,of up right bridge-arm and that of up down bridge-arm of the corresponding H-Bridge;ECIPS system control strategy is implemented in essence for the H-Bridge power driver circuit design,namely,the control strategy implementation plan.
ε,according to the monitoring parameter sequence XS(tk),through the discrete event analyzer,control pattern recognizer and control strategy generator,generates the corresponding control strategy,i.e.
Underε,monitoring parameter sequence xs(tk)generates the corresponding control strategy si,represented as
λ,according to the strategy,generates the corresponding sequence made of each bridge-arm’s PWM duty cycle,i.e.
Underλ,the control strategyΣSgenerates the corresponding sequence composed of each bridge-arm’s PWM duty cycle xp(tk)represented as
The continuous charged layer C'=(XE,YE,UE,XS,g)describes the evolution of continuous state variables.XE∈Rnis an n-dimensional state space of continuous dynamic,and xe(t)∈XEis the corresponding state vector,that is
It is the system state parameter vector,and they refers to the output torque of ESP torque sensor,vehicle current speed,engine speed,motor speed,steering angle,steering wheel angular velocity,motor armature voltage and motor armature current component respectively;UE∈Rris an r-dimensional control input space of continuous dynamic,ue(t)∈UEis the corresponding input variable,UE=(Um,Uv),um(t)∈Umis a motor control input vector,and uv(t)∈Uvis an ECIPS system input vector,that is
It is the continuous state input vector of ECIPS system.
The ECIPS motor input vector is
It refers to the output torque oftorque sensor,vehicle current speed,steering angle and steering wheel angular velocity component respectively.
is an ECIPS system input vector,and they refers to the motor output torque,the driver’s output torque and pavement random force component respectively;XS∈Rsis an s-dimensional ECIPS system monitoring parameter space,i.e.xs(t)=xe(t)∪ue(t)∪ye(t)is a monitoring parameter vector of ECIPS hybrid control system,and it serves as the set collection of all the above parameter vectors;xs(tk)=[Tm(tk),Th(tk),Fδ(tk)]is the corresponding discrete monitoring parameter sequence;YE∈Rtis a t-dimensional output space of ECIPS system,and ye(t)∈YEis the corresponding output vector,i.e.
is the output vector of ECIPS system;is the output vector of ECIPS system,and they refers to the restoring torque of torsion bar,motor output torque,input shaft rotation speed,motor angular velocity and rack displacement component respectively;[ωr(t),β(t),ωp(t),φ(t)]R4is vehicle system output vector,and they refers to the vehicle yaw velocity,vehicle sideslip angle,body roll angle speed and body roll angle component respectively.
g is a continuous state change mapping,and it describes the dynamic behavior of continuous system,i.e.
The dynamic behavior is represented as
Interface conversion layer I'=(ρ,ξ)describes the information extraction process,and completes the expression and processing of two kinds of dynamic behavior-response relationship signals;it is the key to the entire system in design,while it is also the bottleneck.ρconverts the monitoring parameter vector of continuous vehicle ECIPS system XSto the discrete monitoring parameter vector sequence XS(tk)to serve as a signal converter,converting analog continuous signal to discrete digital sequence signal,i.e.
ξ makes the sequence composed of each bridgearm’s PWM duty cycle go through four bridge-arms of H-Bridge,then the signal is driven and amplified,and the sequence is converted into the analog continuous input voltage signal of the motor;andξserves as not only a converter to convert discrete digital signals to continuous analog signal,but a power-driven amplifier,i.e.
3 Switching control of ecips system
Based above,switching-control of ECIPS hybrid system including assistance condition,return-to-center condition and damping condition is designed shown in figure 4.And flexible PID control strategy,fuzzy-PID control strategy and Bang-Bang-PID controlstrategy are designed for assistance condition,return-to-center condition and damping condition respectively[15].
The pylon course slalom test is executed as the lane changes in high or middle speed and low steering angle condition[11],the switching-control stateflow is established by figure 5.
Some parameters are listed by the flowing,Mass of vehicle M is 900 kg,Total mass Msis 1 330 kg,Distance between front wheel and center of the mass a is1 360 mm,Distance between rear wheel and center of the mass b is 1 355 mm,Moment of inertia of z-axes Izis 1 591.2 kg·m2,Moment of inertia of x-axes Ixis293 k·gm2,Front wheel lateral rigidity 2k1is 35 000N/rad,Rear wheel lateral rigidity 2k2is 35 000 N/rad,Heeling lever h is 0.5 m,Torque coefficient of motor CTis 0.02 N·m/A,EMF constant of motor Kbis 0.02 V·s/rad,Transmission ratio G is 16.5,Restiance of motor R is 0.1Ω,Inductance of motor L is0.01 H,Moment of inertia of steering wheel Jsis0.001 2 kg·m2,Damp coefficient of steering wheel Bsis 0.261 N·ms/rad,Rigidity coefficient of column Ksis 90 N·m/rad,Pinpion radius rpis 0.007 8 m,Moment of inertia of motor Jmis 0.000 47 kg·m2,Damp coefficient of motor Bmis 0.003 34 N·ms/rad,Rigidity coefficient of motor output axis Kmis 90 N·m/rad.
The simulation speeds are 25 km/h and 45 km/h respectively and the simulation results are shown in figure 6 and table 1.
At 20 km/h speed condition,the peak vaule and standard deviation of steering torque are 6.79 Nm and3.35 N·m under no control condition,and 3.96N·m and 1.95 Nm under Switching-control condition.The steering portability is improved 41.68%and41.79%respectively.At 40 km/h speed condition,the peak vaule and standard deviation of steering torque are 5.11 N·m and 2.25 N·m under no control condition,and 3.53 Nm and 1.56 Nm under hybrid condition.The steering portability is improved30.92%and 30.67%respectively.
4 Conclusions
Electric vehicle industry becomes one of the national strategic emergingindustries while ECIPS system is one of the key components of electric automobile in its design and assembly.And the system is controllerswitching hybrid dynamic behavior,including both discrete and continuous dynamic;study of the system's structure,function and behavior features as well as specialized tools and methods,enables us to fully characterize the ECIPS system dynamic behavior and operation characteristics,to provide a new way for solving the complex ECIPS control problem.
ECIPS hybrid system model structure reflects the system’s operating characteristics,provides premise for the design of ECIPS hybrid control system and its implementation;and it can not only effectively can help to solve the problem that the separate use of neither continuous variable dynamic system nor discrete variable dynamic system can well reveal the insufficient dynamic behavior,but provide effective method for solving the complicated problems concerning the switch of ECIPS system controller.
系统动力学成本控制 篇8
汽车侧滑(spin-out)经常造成严重的行车事故。这种由于侧向失控而造成的事故随着车速的提高而迅速提高。由于汽车功率和性能的提高和公路条件的改善,汽车行驶速度正在不断提高,汽车侧滑造成事故的可能性也在不断增高。对于技术较好的驾驶员来说,能够掌控的汽车侧偏角通常在2度以下,专业驾驶员,不会超过4度。仅仅用ABS、ASR和其他传统的方法是不可能完全防止这些事故的。因此,汽车操纵稳定性成为急需解决的问题。
1 操纵稳定性控制系统的特点
汽车操纵稳定性控制系统具有如下特点:
(1)主动控制:能独立于驾驶员对车辆的动力学特性进行控制;
(2)具有一套电子自动控制系统:通常通过控制制动液压/气压来控制各个车轮上的制动力矩;并在必要时也同时控制发动机输出力矩。其最基本的目的不仅要控制车子的横摆角速度,而且要把它的侧偏角限制在一定的范围之内;
(3)协助驾驶员在各种行驶工况下控制汽车的行驶和操纵稳定性,在轮胎与路面附着的极限范围内,防止汽车出现过多的过度转向和不足转向;
(4)先进性:是目前世界上最先进的汽车控制系统之一,是基于ABS和ASR系统技术发展的一次大的飞跃。
2 汽车动力学稳定性控制系统的功能
主要功能包括:
(1)改进汽车在各种道路条件和工况下的响应特性(操纵性和行驶稳定性),使车辆能够精确地按照驾驶员的意图行驶;
(2)使汽车动力特性在各种工况下保持一致,即汽车具有可预测的操纵性;
(3)保证汽车在转弯,制动和牵引时的稳定性和可控性;
(4)提高汽车的制动效率、降低汽车的制动距离(ABS功能);
(5)改善汽车的牵引性能(ASR功能)和减轻驾驶员的负荷。
3 汽车动力学稳定性控制系统的构成
根据以上的叙述,汽车动力学稳定性控制系统的构成可以如图1所示:
其在汽车上的具体组成如图2:
4 汽车动力学稳定性控制系统的原理
4.1 控制原理
车辆动力学稳定性控制的基本思想是通过对准稳定工况的控制来阻止车辆进入不可控的非稳定状态。当轮胎的侧偏特性进入非线性区后,车轮的侧向力不再与车轮的侧偏角成线性关系,即实际侧向力与按线性车辆模型计算出的名义侧向力存在一定偏差,从而导致实际横摆角速度与名义横摆角速度之间和实际侧偏角与名义侧偏角之间也都存在一定偏差,而横摆角速度和侧偏角是描述车辆动力学稳定性的最佳状态变量,所以通过检测横摆角速度和侧偏角的实际值与名义值之间的差值就可以确定出车辆行驶状态的稳定程度,当该差值较小时,认为车辆的行驶状态是稳定的,当该差值超出某一预先设定的范围时,认为车辆已进入准稳定状态工况,需要对车辆进行动力学稳定性控制。
4.2 实现方法
通过控制车轮转向角来控制汽车转向性和稳定性,即它只在汽车的线性范围内(侧偏角和驱动/制动力较小时)有效。因为,当汽车的运动处在很大的非线性状态时,如在高速大转弯、猛烈刹车或加速时,车轮侧偏刚度迅速下降,车辆对转向已经没有响应或响应十分有限,尤其是当车轮与路面的作用力达到附着极限时,汽车就会完全失去转向能力。所以要通过控制车轮转向角来实现控制汽车的横摆稳定性,汽车必须具有四轮转向系统(其中后轮的转向是可以通过软件得到独立控制的),或者具有线控转向系统。
通过控制作用在车轮上的垂直载荷分布来控制汽车的稳定性,只适用于配备有主动悬挂系统的车辆,假设作用在各车轮三个方向上的动态作用力为Fx,Fy和Fz,那么该车轮的等效侧偏刚度可以近似地用下面的简化公式表示:
其中,Fx2+Fy2<=(μFz)2,Cα0为无侧偏时的侧偏刚度:Cα0=a1Fz+a2Fz2。
由此可见,通过控制车轮上的垂直载荷可以改变车轮的侧偏刚度,从而达到控制汽车稳定性的目的。通过控制作用在车轮上的垂直载荷分布来控制汽车的操纵性和稳定性具有很大的局限性,除了该系统只适用于装有主动悬挂的汽车外,它还必须在很大的侧向加速度作用下才有效。当侧向加速度小于0.5g时,其控制效果不明显。再者,控制效果也取决于纵向垂直载荷分布。
通过控制车轮的滑动率来控制汽车的横摆角速度和侧偏角是目前最通用的控制方法,在各种操纵状态下,尤其在极限操纵状态下,用控制作用在车轮上的制动力来控制汽车的操纵稳定性最有效,而且其适用性也最广,在具体的实现过程中,转向盘转角、汽车速度、汽车纵向加速度、汽车侧向加速度是几个比较重要的参数,其中转向盘转角可以通过传感器直接测出,而其余参数通常要经过估算得到。
4.3 车辆速度的估算
汽车速度是汽车控制系统中最重要的参数之一,但汽车速度比较难以测量。实际上,汽车速度不是由直接测量得到的,而是通过轮速估算出来的。车速的估算十分复杂,在此不进行详细讨论,在计算车速时,在不同工况下,计算方法也不一样,以下不同的工况必须考虑到:前轮驱动、后轮驱动、四轮驱动、在加速行驶时(驱动轮滑动量增加可能出现打滑)和在减速行驶时(车轮滑动量增加并可能出现抱死)。
4.4 汽车纵向加速度的估算
汽车纵向加速度(减速度)是从参考车速(估算车速)计算得到的,先计算△V/△T值,再用一阶数字滤波器进行滤波。即使对于装有纵向加速度传感器的系统,我们仍然有必要对纵向加速度进行估算。主要理由有二点,一是用来监测传感器是否会出现问题,二是用来做路面坡度的估算。
4.5 汽车侧向加速度的估算
独立的ABS/ASR系统没有侧向加速度传感器,汽车侧向加速度可以通过非驱动轮之间的速差进行估算。根据轮速差,再加上轮距和估算的车速,侧向加速度就可以通过计算得到。
4.6 路面横向坡度的估算
在实际应用中,路面横向坡度估算的目的是为了达到控制系统对极限操纵情况下的敏感度和抗路面干扰能力两者之间的优化。路面横向坡度的估算是通过转向盘转角,横摆角速度和侧向加速度三者综合计算得到的。其三种计算方法如下:
其中,A1是侧向加速度与路面角度之间的传递函数;A2是转向盘转角与侧向加速度之间的传递函数;B1是横摆角速度与路面角度之间的传递函数;B2是转向盘转角与横摆角速度之间的传递函数。
5 小结
汽车动力学控制系统在汽车领域发展迅速,其重要性已经被各个汽车供应商认可,同时广大汽车购买者也逐渐将此特性作为选择产品的重要参数,本文通过对其特性的分析和介绍,特别是其控制系统中的重要参数的获取方式的分析,旨在为该领域的重要性和必要性以及可实现性进行分析,通过建立汽车操作稳定性控制系统,能够有效的提高车辆操作特性,进而提供车辆的稳定性和可靠性,确保人员和车辆的安全。
摘要：对汽车动力学稳定性的问题,从特点、功能、原理、结构、组成等方面进行了论述,并对其重要参数的获得方式进行了详细分析,通过建立汽车操纵稳定性控制系统,能够有效的提高车辆操作性能,进而提供车辆的稳定性和可靠性,确保人员和车辆的安全。
关键词：汽车,动力学稳定性,控制系统,速度,加速度
参考文献
[1]盖玉先.汽车动力学稳定性的研究,哈尔滨:哈尔滨工业大学学报,2006年12期.
[2]耿聪.EQ6110混合动力电动汽车再生制动控制策略研,长春:汽车工程,2004年(第26卷)第3期.
[3]Dynamic Stability Control DSC A New BMW Control System to Improve Vehicle Stability and Handling by H Leffler Pa-perC466/023,IMchE1993.
系统动力学成本控制 篇9
近年来,随着车辆高速化、智能化的发展,车辆主动安全系统的研究愈发受到重视,汽车动力学稳定性控制(vehicle dynamic stability control,VDSC)系统被越来越多的汽车厂商用于提高车辆极限工况下的操纵稳定性能。VDSC系统基于车辆横摆控制,集成了ABS和TCS的功能,精确分配轮胎制动力,进而控制车辆动力学特性达到提高车辆操纵稳定性与安全性的目标。
国际上对VDSC系统的研究源于20世纪90年代,目前已有BOSCH的VDC系统、BMW的DSC系统和TOYOTA的VSC系统等相继推出[1,2,3],在系统算法、测试方法等方面都已有成熟的研究成果[4,5]。国内对VDSC系统也进行了深入研究,在控制算法、状态观测等方面取得了一定的进展[6,7],但是在测试方法方面的研究尚不深入[8,9],尚未形成统一的开发方法。本文以VDSC系统开发平台研究为基础,从硬件在环仿真和道路试验两方面重点阐述开发平台的开放性和实用性,旨在为VDSC系统研发提供一种开放的、快速的开发方法。
1 动力学稳定性控制系统开发平台
VDSC系统开发平台总体结构如图1所示。该开发平台主要包括系统控制(内部传感器、电子控制单元ECU和液压执行机构HCU)和数据采集(外部传感器、AUTOBOX、外部设备和上位机)两部分。
内部传感器是VDSC系统测量车辆状态进行控制的基础,主要包括轮速传感器、主缸压力传感器、踏板开关传感器、横摆角速度传感器、侧向加速度传感器和转向盘转角传感器。电子控制单元ECU以TMS320F2812为核心,包括系统电源模块、信号处理模块、功率驱动模块和通信模块四部分。
AUTOBOX主要包括A/D、D/A和CAN三种接口,用于采集外部传感器和外部设备信号,同时可以通过CAN总线与ECU进行实时通信。 外部传感器是测量车辆状态以评价VDSC系统控制性能的基础,主要包括轮速传感器、轮缸压力传感器、横摆角速度传感器、侧向加速度传感器和转向盘转角传感器。外部设备通常与AUTOBOX通过CAN总线进行数据传输,主要包括用于测量车身状态的GPS系统(VBOX)等。
2 动力学稳定性控制系统ECU设计
VDSC系统ECU设计的总体框图见图2,依据系统功能需求将ECU设计划分为系统电源模块、信号处理模块、功率驱动模块和通信模块四部分。
2.1系统电源模块
系统电源模块的主要功能是为系统中各部件提供符合其电气性能要求的电源。VDSC系统ECU输入电源为车载蓄电池,其正常供电电压为12V。综合系统各器件需求,TMS320F2812接口和内核电压分别为3.3V和1.8V,部分器件和传感器需要采用传统的5V供电,因此系统采用分两级降压的处理措施,第一级通过INFINEON公司的TLE4271将电压从12V降到5V,然后通过TI公司的TPS73HD318将5V分别变换为3.3V和1.8V。
2.2信号处理模块
信号处理模块主要包括轮速传感器处理模块和模拟信号处理模块。
轮速信号处理精度是影响VDSC系统最重要的因素。当系统任一轮速失效时,ECU必须立即中断控制并发出警告。因此,轮速处理必须兼顾实用性和可靠性。
磁电式轮速传感器被用于测量实际轮速,其输出波形为正弦波,经过变换和整形后由DSP进行时间宽度测量。采用LM339通用比较器搭建比较电路,对比较器输出波形进行整形得到最终信号,在低速(5km/h)情况下能保证转换精度。
模拟信号处理模块主要是用于处理检测车辆状态的组合传感器和压力传感器信号。采用LM224构成反相比例运算电路,对信号进行隔离和缩放。将传感器输出0～5V模拟信号转换成TMS320F2812ADC模块可以采集的0～3.6V信号。
2.3功率驱动模块
VDSC系统的执行部件HCU主要由电磁阀和直流电机组成。在功率驱动模块设计中,电磁阀采用低端工作方式,而电机采用高端工作方式。由于执行器工作在暴露环境,甚至工作在发动机舱,环境十分恶劣,因此,在电磁阀和直流电机的供电通道各外加一个高端开关,在系统传感器或执行器发生故障时及时切断电源,保障车辆具有常规制动功能。
直流电机在主动压力建立过程中需要长时间工作,本设计中采用高端开关BTS6143作为直流电机驱动,该模块最大工作电流为30A,满足电机2.5A工作电流和12A启动电流的条件。
电磁阀驱动采用3片四通道低端开关TLE6216。该模块每片能提供两个通道3A和两个通道5A的驱动电流,满足进液阀和排液阀的需求。电磁阀驱动模块出现过流、短路、断路、过温等故障时,TLE6216的内部保护电路让模块停止工作,提高了系统可靠性。
2.4通信模块
CAN总线通信接口主要用于ECU与外部数据采集设备的通信。电子控制单元每个控制周期发送4帧总线数据,这些数据主要包括传感器信号采样及处理结果、中间控制变量、执行机构状态和故障诊断信号等,通过对这些数据进行实时采集可以分析当前控制系统性能。
3 硬件在环仿真
车辆工作在高度变化的环境中,轮胎路面附着特性随着外界环境影响而变化,且当车辆侧向加速度超过0.4g时,轮胎表现出强非线性特性。液压执行机构也是大时滞非线性系统。在计算机仿真阶段,由于模型简化等原因,控制器设计不能考虑到各种非线性特性,影响其在实际应用中的性能。本文基于上述开发平台建立VDSC系统硬件在环仿真平台,通过将液压执行机构HCU和控制器硬件ECU嵌入到仿真平台中,由AUTOBOX提供车辆仿真状态,可以实现各种复杂环境下的控制器性能试验。
美国高速公路交通安全局(NHTSA)在2005年全面展开了对VDSC系统性能评价试验的研究,NHTSA的FMVSS126法规强制采用正弦延迟试验对装备VDSC系统的车辆进行性能评价,并规定了相应的评价指标,该操纵需要驾驶机器人参与,给道路试验增加了成本。图3所示为本文依据该法规进行硬件在环仿真的结果(图中,δf为前轮转角),结果表明:通过所设计的硬件在环仿真平台能够在控制开发成本的基础上方便实现各种工况下对车辆的各种操纵;能够将实际硬件嵌入到仿真环境中,考查VDSC系统ECU的鲁棒性。VDSC系统可以辅助车辆顺利通过正弦延迟试验,车辆侧向稳定性得到有效控制,避免车辆发生侧滑失控。
4 道路试验
道路试验是验证VDSC系统性能最直接有效的方法。本文基于上述开发平台搭建VDSC系统道路试验平台,外部传感器信号通过AUTOBOX采集到上位机,依据得到的数据处理结果评价VDSC系统道路试验性能。
采用图4所示的商用车进行道路测试,试验路面为人造低附着路面,其峰值附着系数在0.2～0.35之间,按照ISO3888-2标准对车辆进行双移线操纵试验,试验目的是利用建立的道路试验平台测试VDSC系统对车辆操纵稳定性能的影响。图5所示为试验数据曲线,试验过程中车速保持在40km/h左右,侧向加速度接近0.4g。从横摆角速度和质心侧偏角试验结果可以看出,VDSC系统使得受控车辆能很好地跟随理想特性,保证车辆操纵稳定性能,车辆未出现失稳状态。利用道路试验平台可以实时采集车辆各种状态信息,可以基于试验数据处理对VDSC系统性能进行评价,从而为VDSC系统开发提供一种良好开放的试验平台。
5 结论
本文设计的汽车动力学稳定性控制(VDSC)系统开发平台集成了控制器硬件、控制器软件、车辆硬件、车辆模型和数据采集等模块,为VDSC系统开发提供了统一的开发平台。以硬件在环仿真和道路试验两个典型开发阶段为例进行了功能测试,试验结果表明:
(1)依据不同设计阶段的不同设计目标进行硬件配置设计,可在降低开发成本的同时有效提高开发效率。
(2)基于该开发平台进行了控制器软件设计与验证,硬件嵌入仿真可以考查控制器软件在各种工况下的鲁棒性,实车道路试验则可以进一步检验系统实用性要求。
参考文献
[1]van Zanten A T,Erhardt R,Landesfeind K.VDC Systems Development and Perspective[J]//SAE Paper,980235,1998.
[2]Straub A.DSC(dynamic stability control)in BMW7 Series Cars[C]//Proc.AVEC’96.Aachen:IEEE,1996:547-557.
[3]Inagaki S.Active Safety Performance Improvement by Toyota VSC[J].Journal of the Japan Society of Mechanical Engineers,2003,106(1012):154-155.
[4]Bevly D M,Ryh J,Gerdes J C.Integrating INS Sen-sors with GPS Measurements for Continuous Esti-mation of Vehicle Sideslip,Roll,and Tire Cornering Stiffness[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2006,7(4):483-493.
[5]Chen B C,Hsieh F C.Sideslip Angle Estimation U-sing Extended Kalman Filter[J].Vehicle System Dynamics,2008,46(2):353-364.
[6]王健,余贵珍,张为,等.基于滑模观测理论的车辆质心侧偏角估算[J].北京工业大学学报,2011,37(3):335-341.
[7]张晨晨,夏群生,何乐.质心侧偏角对车辆稳定性影响的研究[J].汽车工程,2011,33(4):277-282.
[8]曹飞.汽车横向稳定性及其试验评价方法[J].客车技术与研究,2011(1):39-42.
系统动力学成本控制 篇10
国家战略物资储备为了更好地调控社会经济发展, 应对可能出现的战争、严重自然灾害、经济失调或由于国际市场的大波动对国内经济引起冲击等紧急情况和其他意外不测事件, 国家有目的、有计划积累的直接掌握的战略后备力量。国家物资储备对国家的社会经济发展和综合安全有着重要的保险功能、调控功能和稳定功能。历来世界各大国都设有物资储备, 必要的物资储备是国家稳定发展的重要保证。根据传统的储备观念, 战略物资储备量越大, 对国家应急任务的保障会越充分, 但是过量的战略物资储备, 不仅造成战略物资的不必要浪费, 还会增大储备管理所需人力、场地等因素的要求。因此, 要做到既能高效保障国家应急需求, 又能降低储备管理成本和风险, 必须对战略物资储备进行科学合理的控制。传统的储备理论, 考虑的因素有限, 对于多维多阶的复杂系统问题已经显得力不从心, 而系统动力学理论则可以较好地解决此类问题, 是现存储备优化控制的有效方法。本文利用系统动力学的定性与定量分析相结合的原理和方法建立战略物资储备控制系统动力学模型, 利用系统动力学仿真平台VENSIM软件提供的模拟环境, 对模型进行了仿真实验, 并对结果进行分析, 得出了相关结论。
2战略物资储备控制结构分析和因果关系分析
一般情况下, 本级战略物资储备库的战略物资主要是上级统一调配分拨下来的, 并直接保障本级政府应急准备与使用。这里, 假定上一级的战略物资储备库能够调配足够的战略物资, 而只分析本级战略物资储备的控制结构。在分析战略物资储备控制内部机理的基础上, 建立如图1所示的战略物资储备控制因果关系图。
图中箭线表示各要素之间的因果关系, 标注“+”的表示的因果关系, 标注“-”的表示负的因果关系。战略物资储备量的变化主要受战略物资消耗量的影响, 战略物资消耗量增大会导致战略物资储备量减少;储备调节用来调节战略物资储备量使其与战略物资期望值一致, 主要由战略物资储备量、期望储备量和调节时间决定, 战略物资储备量越大储备调节量越小, 期望储备量越大, 储备调节量越大, 调整时间越大, 储备调节量越小;储备调节量正向影响订货量, 订货量越大运输途中的战略物资量越大;运输途中的战略物资量越大, 战略物资库的入库量就越大, 同时入库量还受入库延迟时间的影响, 延迟时间越大, 入库量越小;入库量越大, 战略物资储备量会越大。
图中有一个因果反馈回路:战略物资储备量——储备调节——订货量——途中战略物资量——入库量——战略物资储备量。由于战略物资消耗会使战略物资储备量减少, 为使战略物资储备量达到期望储备量就要增加订货量, 随着订货量的增加, 运输途中的战略物资量相应增大, 进而使入库量增大, 战略物资入库又使战略物资储备量增大。可见, 该反馈回路为负反馈回路, 经一段时间的运行, 最终将达到一个平衡状态。该反馈回路客观地反映了战略物资储备控制的机理。
3战略物资储备控制系统动力学模型
在战略物资储备控制因果关系图的基础上, 建立战略物资储备控制系统动力学模型, 利用系统动力学仿真平台绘制其流图如下:
模型中有战略物资储备量、途中战略物资量两个流位变量, 出库率、入库率和订货率三个流率变量, 信息延迟时间、储备调节时间、入库延迟时间、期望储备量、储备调节率和战略物资消耗量六个辅助变量来描述流率变量。
根据流图中各变量之间的关系, 确定战略物资储备控制系统动力学方程如下:
订货率=储备调节率+SMOOTH (出库率, 信息延迟时间) , 这里引入信息延迟函数SMOOTH () 来表示根据出库量来确定订货量这个决策过程的时间延迟;
储备调节率= (期望储备-战略物资储备量) /储备调节时间;
入库率=DELAY3 (订货率, 入库延迟时间) , 这里引入物质延迟函数DELAY3 () 来表示战略物资运输、出库等导致的时间延迟;
出库率=f (战略物资消耗量) , 根据战略物资消耗量的计数形式来决定;
战略物资储备量=INTEG (入库率-出库率, 战略物资储备初始量) ;
途中战略物资量=INTEG (订货率-入库率, 途中战略物资初始量) ;
战略物资消耗量、入库延迟时间、储备调节时间、信息延迟时间根据实际情况来确定。
4模型仿真与分析
(1) 设定:战略物资储备初始量为300个基数单位, 期望储备量为400个基数单位, 每天的战略物资消耗量为80个基数单位, 储备调节时间为3天, 信息延迟时间为2天, 入库延迟时间为3天, 利用上述模型进行模拟, 可得到出库率、订货率、入库率、战略物资储备量的变化情况如图3所示。
从图3可以看出, 战略物资入库率和订货率的变化曲线一致, 但相对于订货率延迟, 并且随着时间的延续它们的波动幅度逐渐减小直至趋于出库率, 因此, 战略物资入库率和订货率必收敛于出库率, 只是不同情况下收敛时间不同;战略物资储备量与战略物资订货率变化趋势相反, 即战略物资储备量增加时战略物资的订货率降低, 但最终随着时间的延续战略物资储备量收敛于期望储备量。
从模拟结果可知, 战略物资入库率、订货率和储备大约在75天进才分别与出库率和期望储备量一致, 收敛时间过长, 这在现实中尤其在战时无法接受。因此, 必须找出影响收敛时间的主要因素, 从而有效减少收敛时间。
(2) 入库延迟时间对战略物资储备控制的影响
分别改变入库延迟时间3.5天和4天, 可得到出库率、订货率、入库率、战略物资储备量的变化情况 (图略) 。 (下转12页)
四、高校网络德育评估指标体系的构建
网络德育的评估是检验网络德育指导思想是否得到充分贯彻, 网络德育的特征及内容是否得到充分体现, 网络德育方式方法是否有效, 进而网络德育根本目标是否实现的主要手段, 是实施网络德育工作的重要环节之一。网络德育评估必须在网络德育的指导思想和内容的规定下, 制定科学的评估指标体系, 运用科学的评估方法, 对网络德育的现状做出全面客观的分析和评价。
按照网络德育的实施要求, 我们就可以建立相应的网络德育评估模式:
1、对网络德育主体的网络德育工作评价。
(1) 网络德育机构设置是否健全, 领导体制是否合理。 (2) 网络德育人员 (专、兼职德育人员) 配置是否齐全。 (3) 网络德育队伍素质评估。包括文化层次、德育理论水平、网络基本技术运用水平、研究能力等等。
2、网络德育阶段性目标的评估。
包括 (1) 阶段性网络德育计划是否切实可行; (2) 阶段性网络德育目标是否明确合理; (3) 阶段性网络德育目标的实现程度等等。
3、网络德育效果的评估。
包括 (1) 对学生网民自身素质 (思想政治道德素质和心理素质) 的评估。 (2) 对学校整体氛围评估。
评价模式应当完备, 必须采用分级指标评价体系, 可以将评价内容划分为一级指标、二级指标、三级指标, 以细化、分解评价内容, 方便操作。同时, 还要明晰评价标准。评价等级可以采用权重分的形式, 也可以采用优、良、中、差以及类似的评价方法。最后累计得分, 依据评分标准得出评价结果, 或采用层次分析法 (AHP) 和模糊综合评价方法, 进行量化评价, 依据平面方块模型, 直观地表现出具体的网络德育实施效果[9]。
五、高校网络德育保障体系的构建
高校网络德育系统的有效运行, 必须以一定的条件为基础, 必须有完善的法律法规和章程制度, 必须有得力的网络德育队伍和必要的物质经费的投入。因此, 保障机制是网络德育体系不可或缺的组成部分[10]。
1、网络德育的法律保障
要进行网络德育, 就必须进行互联网的立法, 用法律来保障网络的基本秩序。目前, 我国已出台的网络法规主要有:《中华人们共和国电信条例》、《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》、《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《互联网信息服务管理办法》、《中国互联网络域名管理规定》等几十部。可以说, 就保护国家信息安全总体水平看, 我国在互联网的法律规章制度建设方面有了初步尝试, 但是还处于立法的起步阶段。
同时, 为适应网络发展, 进一步规范网络管理秩序, 使网络立法适时跟进, 我们应该注意以下几个问题:一是在立法时间上, 要坚持适时性。二是制定法律法规时, 要注意针对性、准确性。三是针对网络立法, 要注意与国际通行规则相衔接、相一致。四是网络法律的内容应该包括:公法的内容、司法内容、网络利用的法律问题等。
2、网络德育的工作队伍保障
德育工作是一项科学性、思想性、政策性很强的工作, 必须有一支革命化、年轻化、知识化、专业化的德育工作队伍。这支队伍要符合以下要求:第一, 具有深厚的马克思主义理论素养, 具有马克思主义的价值观、道德观、判断力和自觉地维护这种价值观和道德观的责任感。第二, 具有较高的网络技术水平。能够驾驭网络, 灵活地应用网络的表现形式, 及时解决网络传播中的问题。第三, 具有敏锐的洞察力和快速反应能力。能够以敏锐的思维、敏捷的行动, 迅速地抓住问题, 圆满地表达自己的观念。第四, 具有强烈的开拓进取精神。
这支强有力、能直接开展德育工作的队伍主要包括:
第一, 精干的专职网上宣传教育工作队伍。这支队伍应少而精, 在学校和院 (系) 中是完成宣传教育任务的主干。他们除直接主持和参与思想政治宣传教育工作外, 还应承担对学校和院 (系) 的兼职网络德育工作人员的培训任务。
第二, 覆盖面广、政治觉悟高、立场坚定的兼职工作队伍。这支队伍的组成人员中可以既有辅导员 (班主任) 、青年教师, 也可以有学生骨干。他们可以参与到交互性较强的网上栏目中, 与其他上网师生以平等身份交流, 增强正面声音。
第三, 网络“论坛”和BBS版主等“民间”队伍。对这支队伍的人选, 应注意在选聘上严格把关, 要选择政治素质高, 责任感强的教师和学生担任, 以保证网上信息的导向和质量。
同时, 要牢牢占领这块网络德育阵地, 需不断的对网络德育队伍进行系统的政治培训和业务培训。要组织他们学习马克思主义的基本理论, 这是务和研发实力跨上新的台阶, 综合竞争实力得到进一步加强。2009年11月, 经过近十年的发展, “神州数码管理系统有限公司”的业务规模和发展又上升到了一个新的阶段, 需要形成了一个更为专业化的ERP品牌来服务市场, “神州数码管理系统有限公司”因应更名为“鼎捷软件有限公司”。2010年9月27日, 鼎捷集团总部落户上海, 并加大资源的投入, 这显示了鼎捷集团对于国内管理软件市场的发展充满信心, 也宣示了鼎捷集团深耕大陆市场的决心。而此次鼎捷集团与神州数码的战略合作达成, 又是鼎捷近期战略中一重大举措, 一系列组合拳的打出和2009、2010连续两年所表现出的超出业界平均增长水平的高增长率, 标志着鼎捷一方面在夯实中国ERP行业第一的市场地位, 另一方面也开始向亚太管理软件第一的位置发起冲刺。
作为专业的管理软件厂商, 鼎捷集团拥有自主研发的, 最全面的企业管理软件产品线, 包括:PDM、ERP、CRM、HR、OA、BI、SCM等等, 并同时提供相关的规划咨询服务, 这些产品不仅可以形成最紧密的相互集成, 其中每一个产品也可以单独销售, 并且在各自的领域都处于功能和客户覆盖的领先地位, 这就使得鼎捷的服务拥有更丰富的内涵和价值, 在满足客户信息化需求时, 可依据需要灵活采用不同的软件整合方案, 重新构建服务型组合、行业型组合和规模型组合。这种先进的模式大大提高了客户应用系统的综合效益, 降低了客户应用时的失败风险, 经过多年努力, 已拥有了超过30000家的成功企业客户, 其中6000家为大陆大中型企业, 如:中国华录集团、中国联通华盛集团、中铁建物资集团、居然之家集团等中国著名企业集团, 各集团客户的应用程度达到世界领先的全面与深入的程度, 不仅以集团ERP为核心, 管理所有机构生产、营销和供应、财务的日常运做, 还包括集团化的研发管理、电子商务供应链及营销渠道管理、协同管理集成、人力资源管理集成、商业智能等等。其产品功能的水准, 和客户成功的事实, 已遥遥领先于业内同侪, 得到了同行发自内心的赞许。
此次战略合作的推动, 始终得到了有关政府领导的支持, 包括工信部、国资委特别是上海市有关领导, 都以不同的角度予以了大力扶助, 这也意味着, 在华人世界里最具影响力的企业管理软件与服务供应商的全球总部, 正式入驻中国的华东区域, 相信会对中国企业“制造为王、和谐管理、全球崛起”的核心价值塑造, 带来长期、深远的影响!
参考文献
[1]王其蕃.系统动力学[M].北京:清华大学出版社, 1994, 1:45-50.
[2]贾仁安.系统动力学[M].北京:清华大学出版社, 2002, 9:63-69.
[3]袁旭梅.“啤酒游戏”的系统动力学分析[J].价值工程, 2007, 4:29-30.
农业产业化创新的系统动力学研究 篇11
关键词：农业；产业化创新；系统动力学；政府；高校与科研机构；企业
中图分类号： F321文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）09-0471-04
国家注重农业发展，从“三农”问题的提出，到2014年最新发布指导“三农”工作的第11个中央一号文件《关于全面深化农村改革加快推进农业现代化的若干意见》均体现出国家对农业发展的重视。我国受传统农业生产的影响，农村经济发展缓慢，农业产业化水平低，因此农业产业化水平的提高对我国具有重要意义，是实现现代农业的重要途径。当前我国农业产业化存在规范化的市场机制不完善、农产品市场价格保护机制不健全、农村科技体制改革力度低等一系列问题。这些问题的改善涉及到农业产业化的参与各方，是一个系统性的问题，这些问题的改善与否影响到我国农业产业化的健康发展。本文从农业产业化主要参与方的视角出发，系统研究农业产业化创新体制机制，有助于推动农业产业化的发展。
1文献回顾
目前，对于农业产业化的研究主要集中在3个方面，分别是基于产业组织视角的分析、规范经验式的政策研究和近年来以新制度经济学方法为理论基础进行的研究。关于产业组织视角方面，蒋永穆等认为我国农业产业化经营组织的形成过程表现为从环境变化诱发主体行动到政府参与推动组织形成[1]；姜长云认为实现农业产业化组织创新，在农业产业经营过程中必须努力营造有利于企业家发展的机制和环境[2]。对于规范经验式的政策研究方面，许月等对农业政策性金融对农业化的支持进行探讨，并提出了相关的建议[3]；严立冬等研究认为需要从商业性金融支持、合作性支持、民间性金融支持和政策性支持4个方面寻求完善绿色农业产业化的政策性金融支持[4]。关于第3个方面的研究，宋林在实证分析陕西苹果产业组织体系现状及问题的情况下，结合信息经济学和新制度经济学的相关理论提出了相应的政策建议[5]；陈礼丹等用新制度经济学中的基本假设前提，对农业产业化的2种组织形式“公司+农户”和“公司+合作社+农户”进行了对比分析，得出“公司+合作社+农户”可以降低交易费用[6]
此外，一些专家学者还对农业创新体系的框架结构进行了研究。Spielman从演化经济学和系统理论角度评述了发展中国家农业创新体系的框架，提出了一系列异质性行为者之间相互作用与发展的战略模式[7]。李二玲等以河南省鄢陵县花木产业集群为例实证分析农业创新体系的结构，得出农业创新体系由创新主体、创新网络和创新内容组成[8]。
上述关于农业产业化的研究文献主要分为3类，关于农业创新的研究主要是构建农业创新体系，但是很少有文献能系统地将农业产业化和农业创新结合起来研究。本文旨在总结农业产业化和农业创新的基础，采用系统动力学的研究方法，将农业产业化和农业创新结合起来系统研究农业产业化创新。
2农业产业化与农业创新体系
2.1农业产业化
农业产业化是以市场为导向，以主导产业、产品为重点，优化组合各种生产要素，实行专业化生产、社会化服务和企业化管理，走自我发展、自我积累、自我约束和自我调节的良性发展轨道的现代化经营方式和产业组织形式。农业产业化是农工商或贸工农的一体化，强调农业的产前、产中和产后的一体化经营。农业产业化经营合理避免了农业产前、产中和产后部门的机械分离。同时，通过规模化、集约化的生产和经营，降低农业生产的成本，具有规模优势，提高了农业效益。
农业产业化实质是对传统农业进行技术升级改造，是推动农业科学进步的一个过程。农业产业化的农业经营模式是从整体上推进传统农业向现代农业的转变，是实现农业现代化的有效途径。
2.2农业创新体系
农业创新体系是以提高农业创新能力、建立有效创新机制和服务于乡村经济与社会发展目标为导向、由多元化创新主体、网络化的创新过程和集成化的创新目标所组成的农业组织和制度系统[9]。农业创新体系中创新主体在当地环境下通过正式或非正式的交流和合作逐渐形成相对稳定的系统——创新网络（图1）。农业创新离不开政府的引导和推动，在政府的引导下，农业创新成果的实际提供者（高校与科研机构）与需求的主体（农业企业和农户）互动，形成农业产业化经营。
农业创新体系是区域创新体系的一个组成部分，区域创新体系理论是农业创新体系的理论基础，其相关理论指导也与区域创新体系理论相联系，包括对农业创新体系结构组成，外部创新环境的设计以及创新网络中各创新主体关系联系。根据区域创新系统理论，结合农业产业化创新的组成部分，参考其他国家的农业创新体系理论框架，从影响农业产业化创新的整体视角展开，系统构建了农业产业化创新体系概念框架（图2）。
3农业产业化创新的系统动力学分析
3.1农业产业化创新系统的总体描述
农业产业化在创新的过程中难免遇到农业企业积极性不高、农业技术有限和创新资源短缺等问题，需要相关的服务机构和高校与科研单位来提供帮助，同时这也需要政府的相关扶持与鼓励。因此农业产业化创新是一个系统工程，不仅涉及到农业企业，还涉及到相关的政府部门、相关的高校与科研机构和市场需求等，需要对其进行系统的研究。
系统动力学[10]的理论基础为反馈控制，以数字计算机仿真技术为手段，研究复杂系统的行为，突出的优点是处理周期性、长期性和非线性等问题，已成功应用于社会、经济、生态复杂大系统的决策分析中。本文运用系统动力学方法，对农业产业化创新的主体——政府、高校与科研机构、企业，分别建立了系统动力学反馈子系统，在此基础上进行分析。
3.2农业产业化创新政府子系统
农业产业化创新政府子系统因果关系见图3。在深入分析该系统要素之间相互依赖、相互制约关系的基础上，考虑本文的研究内容，主要分析以下几个反馈回路。
（1）政府对农业产业化创新意愿→政府的财政投入→农业产业化创新融资→科研机构和大学参与农业产业化创新意愿/企业农业产业化创新意愿→产学研合作程度→农业产业化创新成功率→农业产业化水平→农业经济效益/民众对农产品满意度→农业GDP/民众对政府满意度→政府对农业产业化创新意愿。该反馈回路为正反馈环。它以反映政府对农业产业化创新意愿为开端，通过加大政府对农业产业化创新的财政投入，促进农业产业化创新融资，从而不断地促进农业产业化创新的过程，以突出政府对农业产业化创新的财政投入在农业产业化创新中的重要作用。反馈环中，政府在区域合作创新中通过财政投入激励农业产业化产学研合作程度，降低农业创新主体的创新风险，缓解创新资金压力。因此，在产学研合作中要合理分配农业产业化研发资金，避免在合作中因研发资金分配问题而影响产学研合作意愿。
（2）政府对农业产业化创新意愿→法律法规的完善/政策的支持→农业产业化创新的社会环境/农业产业化创新的政治环境→科研机构和大学参与农业产业化创新意愿/企业农业产业化创新意愿/农业产业化创新配套设施投入→产学研合作程度→农业产业化创新成功率→农业产业化水平→农业经济效益/民众对农产品满意度→农业GDP/民众对政府满意度→政府对农业产业化创新意愿。该反馈回路为正反馈环。它反映了在农业产业化创新的过程中，科研机构和大学、企业和农业产业化创新配套设施与农业产业化创新能力的互动关系。政府通过完善相关法律和法规、并提供政策的支持，从而提高农业产业化创新能力。
（3）政府对农业产业化创新意愿→资金、文化和制度对农业产业化创新的约束作用→产学研交流→产学研合作程度→农业产业化创新成功率→农业产业化水平→农业经济效益/民众对农产品满意度→农业GDP/民众对政府满意度→政府对农业产业化创新意愿。这个反馈回路为正反馈环。它说明了在农业产业化创新过程中，由于政府对农业产业化创新意愿的增强，减弱了资金、文化和制度对农业产业化创新的约束作用，而资金、文化和制度对农业产业化创新的约束作用会约束农业产业化创新的产学研的交流，从而消除或降低资金、文化与制度差异对农业产业化创新合作的制约作用，进而推动农业产业化产学研合作程度，逐步增强农业产业化创新能力。3.3农业产业化创新高校与科研机构子系统
作为农业产业化创新系统中从事科研、技术开发、知识传播以及创新人才培养等工作的主体，高校与科研机构的作用日益增强，本文构建了高校与科研机构的子系统（图4）。其中，主要反馈回路有：
（1）农业产业化创新成果→相关创新论文数量/相关科研课题申报成功率→科研水平/课题经费→农业产业化创新人才质量→高校、科研机构农业产业化创新研究经费/高校、科研机构农业产业化创新能力→农业产业化创新成果。该反
馈回路为正反馈环。它反映了高校和科研机构通过产学研农业产业化创新成果不断提高自身的科研水平和科研经费，增强了高校与科研机构的农业产业化创新能力。
（2）农业产业化创新成果→企业收入→企业农业产业化创新意愿/农业GDP→企业经费投入/政府财政收入→产学研交流/政府财政投入→农业产业化创新人才质量→高校、科研机构农业产业化创新研究经费/高校、科研机构农业产业化创新能力→农业产业化创新成果。该反馈回路为正反馈环。它反映的是农业产业化创新系统中3个重要的创新主体→政府、企业、高校与科研机构之间的互动关系，政府由于财政收入的增加会更积极地投入农业产业化过程中，农业企业由于也在农业产业化创新过程中获取收益，从而更有动力不断产出新的创新成果，高校与科研机构由于经费和农业产业化人才的增加更加有能力和积极性推动农业产业化创新，因此形成了农业产业化创新的良性循环。
（3）农业产业化创新成果科技→农产品安全→民众对农产品满意度→民众对政府满意度→政府财政投入→教育投入→毕业生数量→引进农业产业化人才量→农业产业化人才数量→高校科研机构农业产业化创新能力→农业产业化创新成果。该反馈回路为正反馈环。它反映了通过农业产业化创新提高农产品安全，提高民众对政府的满意度，激励政府对农业产业化创新领域的收入，从而推动农业产业化过程中高校和科研机构创新意愿，提高其办学水平和人才培养质量。此回路突出的是农业产业化创新有利于提高民众对政府的满意水平，进而带动相关教育投入。
3.4农业产业化创新企业子系统
在农业产业化创新系统中，企业处于核心地位，是农业产业化创新中知识、技术转化的主要执行者，构建的企业子系统见图5。主要的反馈回路有：
（1）农业产业化创新成功率→创新效益→规模经营→规模效益→企业利润→企业产业化创新意愿→农业产业化创新内部融资→农业产业化创新融资→产学研交流/引进人才量→企业人才质量/企业产业化创新人才数量→知识水平→产学研合作程度→农业产业化创新成功率。该反馈回路为正反馈环。它反映的是企业作为农业产业化创新的核心主体，企业农业产业化创新融资与企业自主创新能力、产学研合作程度和农业产业化创新成功率具有正相关关系。目前，农业产业化创新的成功案例不断涌现，但是数量较少且影响不大，尤其是我国的欠发达地区，许多企业不具备研发能力，可以实现从劳动密集型产业向资本、技术密集型产业转换的农业企业太少。
（2）农业产业化创新成功率→技术水平→标准化生产→农产品安全→政府财政农业产业化创新投入→大学园区、科技园等创新配套基础设施→中介机构服务水平→农业产业化创新成功率。该反馈回路为正反馈环。它反映的是农业产业化创新受到大学园区、科技园等创新配套基础设施和中介机构服务水平的影响。目前，我国各地区农业产业化创新存在各自为政的现象，各个区域内企业、高校、科研机构、中介服务机构和地方政府存在着功能对接不协调和职能重叠等问题，这些因素影响了农业产业化创新成功率。
4建议与措施
通过对3个农业产业化创新子系统因果关系的分析研究，政府、高校与科研机构、企业是相互影响相互促进的。作为农业产业化创新的核心主体企业，在政府的政策、法律以及资金的支持引导下，依靠高校与科研机构的人才以及科研能力，实现高效益标准化生产，形成一个农业产业化创新的良性循环。因此，为实现农业产业化创新体制机制健康发展，必须从政府、高校与科研机构、企业3个方面同时着手，缺一不可。
政府应加大对企业科技创新、高校及科研机构的财政投入力度，建立农业企业技术创新基金、支农风险基金以及企业融资长效机制，针对企业对农业产业化贡献水平进行差异化财政引导性经费投入，发挥财政公共支出对企业科技创新的杠杆作用。同时，政府建立健全农业产业化创新的支持性政策以及文化，尽快出台统一的支持农业产业化发展的文件，防止由于政策不协调引发的无序竞争以及区域发展失衡；加强区域公共服务平台建设以及服务中介机构的建设，促进农业产业创新要素的合理流动和科技信息的开放共享。国家相关部门应尽快制定完善农业产业创新活动诉讼方面的相关法律法规，进一步完善知识产权保护法律、产品检验认证体系以及科技人才专业技术职务等，建立健全知识产权预警和监管系统，加大知识产权保护和市场监管力度，为农业产业化创新提供良好的社会环境。
高校及科研机构应加强人才培养、科学研究、资源传递共享等方面的工作。人才培养发面，高校要强化经济建设和社会发展的参与意识，课程的设置与企业创新挂钩，学生教育注重知识创造。科学研究方面，相关高校可以示范推进信息技术、生物技术与传统农业技术的结合，建设有本校特色的高科技园区，为推动农业产业化创新提供科技支持；委派科技人才进驻企业，科学理论联系企业实际，在有效的产学研结合中不断创新。资源传递共享等方面，建立学术会议、专题研讨会以及专家知识网络等学术交流机制，建立产学研战略联盟等农业技术创新平台，形成权威中介机构为依托的科技成果推广体系，推进知识的流动传播和开放共享。
企业自主创新能力的提升是增强农业产业化创新能力的重要保障。企业应加大研发资金投入力度，培养稳定的企业科技研发队伍，通过委托研发，建立院士工作站、博士后流动站以及定向委培专业人才等形式，为企业的不断创新提供人才源和技术源，提高企业自主创新能力。
参考文献：
[1]蒋永穆，高杰. 我国农业产业化经营组织的形成路径及动因分析[J]. 探索，2012（3）：105-109.
[2]姜长云. 农业产业化组织创新的路径与逻辑[J]. 改革，2013（8）：37-48.
[3]许月，张巍巍. 关于农业政策性金融支持农业产业化的思考研究[J]. 农业经济，2012（7）：96-97.
[4]严立冬，何伟，乔长涛. 绿色农业产业化的政策性金融支持研究[J]. 中南财经政法大学学报，2012（2）：88-92.
[5]宋林，王建玲，孙真真. 我国农业产业化过程中的组织演化与农产品品质保证→以陕西苹果产业为例[J]. 西安交通大学学报：社会科学版，2010，30（5）：24-28.
[6]陈礼丹，李献士. 农业产业化组织形式的新制度经济学解析[J]. 商业时代，2011（25）：107-108.
[7]Spielman D J.Innovation systems perspectives on developing-country agriculture：a critical review[M]. International Food Policy Research Institute，2005.
[8]李二玲，史焱文，李小建. 基于农业产业集群的农业创新体系结构分析——以河南省鄢陵县花木产业集群为例[J]. 经济地理，2012，32（11）：113-119.
[9]石忆邵. 略论农业创新体系[J]. 农业经济问题，1999（8）：43-46.
系统动力学成本控制 篇12
由于工程变更的不可避免性，其对建设项目计划的破坏性吸引了众多学者的关注：有的通过实际案例分析工程变更对工程的进度、质量和投资控制的影响；有的通过构建评价指标体系研究工程变更因素对成本的影响。但这些研究大多是定性分析工程变更对建设项目带来的负面影响，缺少使用定量的方法数据来研究工程变更对项目管理目标的影响。国外学者Manawa和Lee研发了工程变更软件系统110-Z01，该系统结合了系统动力学理论与动态计划控制理论，可以宏观地指导工程变更的管理工作，量化分析工程变更对工程目标实现的影响程度。
本文将遵循工程变更全过程建立建设项目工程变更对成本影响的因果分析图，以期理清各变更因素对工程成本的影响，并运用系统动力学原理构建建设项目工程变更系统动力学成本模型，同时借助Vensim软件对该模型进行仿真测试，定量分析研究工程变更对工程项目成本的影响。
一、建设项目工程变更的诱发因素
建设项目属于复杂系统工程，诱发变更的因素极其繁杂，很多学者针对诱发因素进行了研究。有学者依据工程发生变更的内容对诱发因素进行了分类。笔者在参照了相关文献资料和施工现场实地考察的基础上，分析得出的变更诱发因素有以下几点：(1)由于设计阶段的局限性，对现场的施工条件达不到完全了解，设计出现错误；(2)与承包方沟通交流不充分，存在信息不对等现象；(3)业主方对工程提出增减的要求；(4)监理方发现施工过程中存在的问题；(5)供应商未能准时提供原材料或设备；(6)施工现场工程师提出积极或消极的建造方案；(7)施工人员素质不高、管理不到位引发偷工减料、消极怠工、操作失误等现象；(8)非人为因素导致的工程变更。
二、建设项目工程变更对成本的影响
在工程建设领域，工程成本主要包括直接成本和间接成本，它是指某项工程建设的全过程中所花费的所有费用。直接成本包括了人工成本、材料成本以及设备成本等对工程有直接影响的成本费用。除直接成本外，间接成本部分则包括工地管理费用、总公司管理费用以及其他支出，另外的部分则为利润和资金运转。
建设项目是一项系统工程，其实施具有复杂性、长期性和动态性，一个工程变更很可能对当前阶段及未来的建设工作产生影响，甚至会影响到已完工的建设工作。例如某在建房屋施工过程中，业主方提出使用不锈钢栏杆扶手更换原定的铁质栏杆扶手方案，要安装新的不锈钢栏杆扶手则需要拆除已建好的铁质栏杆扶手、修补原栏杆扶手的安装孔洞，增加人工工时；未安装的铁质栏杆扶手退库及新的不锈钢栏杆扶手购进则涉及材料费用和运输费用增加；由于不锈钢栏杆扶手焊接需要氩弧焊工艺，则需重新排班相关安装人工和机械。将变更事项从成本管理角度来总结，可分为：材料的更换报废、返工再建、工期延长。工程变更成本影响因果图可以直观地展示诱发因素、变更事项、成本之间的联系（如图1所示）。
图1中反映的是各变更诱发因素导致工程变更成本增加的流程图：首先，某一个或多个变更因素触发变更事项。以上文例子为例，业主方提出变更要求因素，导致不锈钢栏杆扶手的购进、铁质栏杆扶手退库、工人返工等现象发生，该现象归结为材料更换、工人返工再建、工时延长三项变更事项。随后，各变更事项开始影响成本，如修补安装工作引起人工工时增加、材料费用增加、运输费用增加、新排班的安装机械使用费增加。最终，在进行成本核算时这些影响反映在材料成本、人工成本、期间费用、辅助生产成本上并汇总到变更成本。
三、建设项目工程变更成本模型
建设工程项目成本控制系统的各个方面是一个矛盾的统一体，其变更成本控制系统也是如此，各因素的微动均会牵动其他多方因素的变动。因此，针对建设工程项目成本控制体系进行系统性的研究具有重要的实际意义。系统动力学是综合了反馈理论、控制论、信息论、非线性系统理论、大系统理论和正在发展中的系统学等相关理论，并通过因果与相互关系回路图法、流图法、反馈环计算法等方法建立模型来进行系统研究的方法。相对于传统管理方法侧重从操作层面为管理者的工作提供帮助，系统动力学方法系统分析了整个工程变更项目，并且定量地分析一个或多个变更因素变动的反馈情况，从而更直观地帮助管理者制定战略性决策。
如图2所示，运用Vensim软件对建设项目工程变更成本进行模拟仿真。根据系统动力学原理，设置仿真图中各变量。表中隐藏变量Time的作用是反映时间因素对其他系统内在因素的影响。从图2我们可以看出，项目建造随着时间推进，将建造时间设定为6个月，则对应Time函数为0～6，如表1所示。通过Time函数，将每个阶段辅助变量的变化依次反映到SD仿真模型中。
四、系统动力学模型建立
1. 模型中辅助变量和常量的参数设置。
本文应用无锡A公司新建厂房这一典型案例为研究对象，其厂房以钢筋混凝土为主要建材，为了研究方便将钢筋混凝土以外的原材料统称其他原材料。该工程队工人60人，工人工资标准为200元/天，钢筋运输费50元/吨，机械使用费1 500元/天，管理费用标准0.48万元/月，原材料钢筋2 900元/吨，混凝土320元/立方（包含运输）。建造过程中因工程变更引起的各月材料工时数值变化如表2、表3、表4、表5所示。
2. 模拟运行及结果分析。
将以上参数代入到仿真模型中，可得变更总成本386.55万元，材料成本70.41万元，辅助生产成本23.82万元，人工成本208.8万元，期间费用83.52万元，如图3所示。
从图3可以看出，厂房建设变更导致的费用呈线性增长。主要是由于厂房建造过程中，为了加强厂房抗震效果，从2月份开始发生更改钢筋混凝土结构的变更事项，因此2～4月造成大量返工、再建、工程工时延长等情况发生，导致最终结算的人工工资和期间费用大大超出预算。5～6月主要是由于其他材料领用增加，工程琐碎且管理不善造成材料损坏报废。
3. SD仿真模型的测试及分析。
通过更改模型中可控变量的输入值来实现建设项目工程变更成本控制系统的仿真模型测试。由图3所示，影响该工程变更成本的主要因素是由人工工时延长导致的人工成本和期间费用，以及后期由于疏忽管理导致其他原材料的成本增长。因此对此三项因素进行管理控制，使相关研究人员意识到该影响因素的重要性。
假设该工程项目完善对员工的培训，并建立了内部激励性质的竞争制度，大大提高了员工工作效率。并且加强管理力度，使得其他原材料的节省效果明显。在模拟情景中具体假定表现为两个方面：变更人工工时节省30%，其他原材料节省40%。将得到的新变更费用与原变更费用相比较，如图4所示。
由此可见，通过对模型中影响因素的不同赋值，变更引起的各项成本均有所降低，材料成本为43.56万元，人工成本为130.2万元，期间费用为52.08万元，总变更成本为249.66万元，下降了约35.41%，大大降低了变更成本，达到工程项目管理者想要的期望值。
五、建设项目工程变更成本管理建议
1. 提升项目管理者对工程变更的认识。
我国对工程变更的研究尚处于起步阶段，大多数人对工程变更的含义理解存在局限性，认为工程变更就是设计变更，而忽视了其影响范围，导致工程变更管理困难重重，很难开展。我国施行的建设工程施工合同示范文本中，只对工程设计变更、其他变更、确定变更价款三项做了相关规定和说明。对于工程变更的类型划分也只有工程设计变更和其他变更两项。
这种对工程变更认识的不足，会导致项目最终的奖罚追责时发生不必要的纠纷。笔者在参考相关文献后将工程变更进行归纳分类，按变更类型可以分为设计变更、施工措施变更、条件变更。按实施效果可以分为积极的工程变更和消极的工程变更。按影响程度可以分为一般工程变更和重大工程变更。清楚地认识工程变更对开展工程变更的管理工作具有重要意义。
2. 减少工程变更人工成本的发生。
分析以上仿真模拟结果可以发现，工程变更将导致人工成本大幅度增加。这是因为变更导致大量的返工返修事项发生，使工人实际工时远超预期的标准工时，导致最终承担的工人工资及外包劳务费远超目标成本费用。想要减少变更过程中人工成本的发生，就必须规范工程变更的流程，减少返工返修的发生。从变更诱发因素着手，在与承包商沟通过程中，保证双方能够明确清楚地了解对方的要求，不论是承包商在项目建设过程中发生困难还是业主方对项目的某些需求尚未明确都需要及时向对方表明，避免建造后期再发现双方对某一条款或者某项设计存在误解，从而导致变更事项的发生。同时，承包商要加强对一线工人的培训和对外包劳务公司的选择，建设项目是一项规模巨大的工作，参与的员工众多，建造过程中也经常发生员工操作失误或者工作不到位而导致的返工返修情况，这就要求承包商加强对员工定期培训考核，时刻保持高效的执行力，减少工作中的失误。
3. 重视设计阶段对成本的节约。
设计阶段确定了建设项目的预算成本，并决定了建造方案、项目工时、材料采购、项目预算成本等因素。因此，加强对设计图纸的审查、督促设计单位提高设计人员成本意识、积极推行计划成本限额设计至关重要。
建设项目的设计方案，将直接影响工程项目建造的工时和工程项目的成本。为了做好限额设计工作，保证限额设计工作能顺利发展，需要业主方、承包商和设计单位一起加强探讨，使建设项目设计与成本概算形成有机的整体，加强设计人员的经济观念，在设计过程中承担设计技术经济责任，约束其设计行为，保证限额设计指标的顺利实施。
4. 完善工程变更的规范化管理，积极发挥监督部门的作用。
规范建设项目施工中发生的变更行为并不是一朝一夕的事情，需要在日积月累的建造过程中把握变更事项的规律，组织一线工人和管理人员针对常见变更事项进行讨论和学习，将相关经验辅以计算机信息技术进行加工处理，寻找最合适的变更处理流程，并不断地对变更流程加以完善和调整。
同时需要积极发挥相关部门的监督作用，保障工程变更能够按照规范的流程进行，杜绝乱变更、先变更后改回的杂乱现象。如果能够较大限度地利用内部监督部门针对企业内部管理决策进行有效的监督和反馈，将能够加大成本控制的力度。通过规范化管理工程变更，可以有效地控制变更成本的飙升。
5. 提升管理手段和理念。
提升工程变更的管理需要运用先进的管理理念及先进的管理工具，建设项目工程变更管理不单单只是某一部门某一时段的职责，而是需要多部门协同合作贯穿整个工程项目全生命周期的工作。采用科学先进的管理手段，通过为各信息管理系统之间搭起数据交流平台，将物资领用、人工安排、费用分摊、生产计划、客户沟通等等部门的数据汇总起来，实现及时的工程变更响应，方便管理人员提取工程变更管理所需要的信息，通过数据分析做出合适的变更优化决策。
六、结论
本文对建设项目工程变更成本控制进行了探讨，运用系统动力学原理，通过vensim软件对变更成本进行了仿真模拟测试。通过仿真分析某公司新建厂房实例，得出以下几个结论：(1)建设工程变更成本是影响工程成本的重要因素，必须加强对其科学的系统管理；(2)必须时刻关注人工成本和材料成本的变化；(3)完善绩效奖惩机制，提高人工素质，提升管理效率。但是建设项目日趋复杂庞大，项目管理方法还要不断完善，希望本文的分析，能够满足大部分建设项目对工程变更管理的需要，为加强工程变更管理提供有效的帮助。
参考文献
中国建设监理协会组织编写.建设工程投资控制[M].北京:知识产权出版社,2002.
马国丰,陆居一.国内外系统动力学研究综述[J].经济研究导刊,2013(6).
潘燕华,彭晨.船舶建造工程变更对成本的影响因素分析[J].船舶工程,2014(6).