轨与连通 - 深入解析 Ansys Workbench 工程实例

其它方法在实际应用中，用来确定模糊集的隶属函数的方法示多种多样的，主要根据问题的实际意义来确定。譬如，在经济管理、社会管理中，可以借助于已有的“客观尺度”作为模糊集的隶属度。举例来说，设论域X表示机器设备，在X上定义模糊集A＝“设备完好”，则可以用“设备完好率”作为A的隶属度；如果X表示产品，在X上定义模糊集A＝“质量稳定”，则可以用产品的“正品率”作为A的隶属度；如果X表示家庭，在X上定义模糊集A ＝“家庭贫困”，则可以用“Engel系数＝食品消费/总消费”作为A的隶属度。对于一些模糊集，直接给出隶属度有时很困难，但可以利用“二元对比排序法”来确定，通过两两比较确定元素相应隶属度的大小排出顺

在进行工程实例详解之前，首先需要了解预备知识。模糊等价矩阵定义如下：设$R$是$n$阶模糊方阵，$I$是$n$阶单位方阵，若$R$满足①自反性：$R_{ii} = 1 \Rightarrow r_{ii} = 1$；②对称性：$r_{ji} = r_{ij}^T$；③传递性：$r_{ij} \leq \max( \min(r_{ik}, r_{kj}), \min(1, r_{ij}))$，则称$R$为模糊等价矩阵。定理2：设$R$是$n$阶模糊等价方阵，则$\forall \lambda \in ]1,0[, \lambda R$是$n$阶等价布尔矩阵。定理3：设$R$是$n$阶模糊等价矩阵

如果你在用ANSYS Workbench进行工程模拟，会对如何更好地组织和理解不同工程案例感到有些困惑吧？其实这类工程实例能帮你快速上手，也能让你在实际工作中遇到问题时有更多参考。像灾变预测、方差这类问题，都是常见的应用场景。而这些实例都能通过ANSYS的工具来进行优化，简单有效。你可以从这个链接里找到相关的工程实例，比如无交互影响的双因素方差、小二乘估计方法等，都是挺实用的。如果你刚入门，建议先看一些入门级的例子，逐步上手，避免一开始就太复杂的项目导致不必要的困扰。毕竟，实例的学习方式，你学得越多，掌握得越快哦！

在投资组合模型中，除了股票外，还有一种无风险投资方式，如购买国库券。国库券的年收益率为5％。如何在考虑股票问题时，有效地利用无风险投资方式？问题分析表明，无风险投资方式是有风险投资的特例。因此，即使在股票模型中，这种模型仍然适用，但无风险投资方式的收益是固定的，其方差为0。根据希望的回报率为15％，我们可以设计对应的LINGO模型。

ANSYS Workbench 的工程实例教程，模型求解步骤写得挺细，尤其适合你要快速上手仿真项目的时候翻一翻。管道运输优化的建模方式也比较典型，像供应链那类题目，用它练练手刚刚好。 运输成本矩阵的构建思路还不错，把铁路网络转成赋权图，再套个最短路径算法就能搞定。你只要理解了图 14 的结构，后面ijc的求解就挺顺的。 模型里用到的几个变量也直观，比如is是钢厂的供货量，ijc是运输和订购费用，xij是运输量——看起来复杂，其实就是线性规划的一套套路。 你要是做结构仿真或者供应调度的建模，这份工程文档值得一读。配图清楚，推导也不绕嘴。建议搭配这篇灾变预测案例一起看，更容易串起来。 哦对了，链接

(2) 模糊矩阵的合成定义为设定smikaA ×= )( ， nskjbB ×= )( ，称模糊矩阵nmijcBA ×= )(o为A与B的合成。在此示例中，设定{ }skbac kjikij ≤≤∧= 1)(max例6。设定⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 5.08.01 07.04.0 A ， ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 3.00 6.04.0 7.01 B ，则⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 7.01 6.04.0 BA o ， ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 3.0 5.06.0 5.07.0 AB o。两模糊矩阵合成的MATLAB函数如下： function

5.9 辅助函数 @if 函数：评估逻辑表达式，返回真或假结果。 示例 5.18求解优化问题：min(y * g * xf) + s.t. {2 * x * xf - 1000 u2265 0,x u2264 2100,yf u2264 xf}

新产品进入市场后，市场份额的动态变化问题可以用马氏链（Markov chain）模型描述。转移概率矩阵反映了各产品间的市场份额转移情况，稳定状态下各产品的市场份额可由转移概率矩阵计算得出。通过建立含N种产品的方程组，并结合市场份额总和为1的约束条件，可以得到市场份额的稳定状态解。采用LINGO程序求解该优化模型，详细步骤如下：模型设置包括产品集合和转移概率矩阵定义，数据输入后进行求解。

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