物模型TSL有哪些建模方法

『壹』 如何建立物理模型

為了形象、簡捷的處理物理問題,人們經常把復雜的實際情況轉化成一定的容易接受的簡單的物理情境,從而形成一定的經驗性的規律,即建立物理模型.物理模型可以分為直接模型和間接模型兩大類.
1.直接模型：如果物理情景的描述能夠直接在大腦形成時空圖象,稱之為直接模型.如經典練習的傳統研究對象,象質點、木塊、小球等；
2.間接模型：如果物理情景的描述在閱讀後不能夠直接在大腦形成時空圖象,而是再通過思維加工才形成的時空圖象,就稱之為間接模型.顯然,由於間接模型的思維加工程度比較深,從而比直接模型要復雜和困難.
物理考題都有確立的研究對象,稱之為「物理模型」,確立研究對象的過程就叫「建模」.模型化階段是物理問題解決過程中最重要的一步,模型化正確與否或合理與否,直接關繫到物理問題解決的質量.培養模型化能力,即是在問題解決過程中依據物理情景的描述,正確選擇研究對象,抽象研究對象的物理結構,抽象研究對象的過程模式.
運用物理模型解題的基本程序為：
（1）通過審題,攝取題目信息．如：物理現象、物理事實、物理情景、物理狀態、物理過程等．
（2）弄清題給信息的諸因素中什麼是主要因素．
（3）尋找與已有信息（熟悉的知識、方法、模型）的相似、相近或聯系,通過類比聯想或抽象概括、或邏輯推理、或原型啟發,建立起新的物理模型,將新情景問題轉化為常規問題．
（4）選擇相關的物理規律求解．

『貳』 數學建模有哪些方法

一、機理分析法 從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模型.
1.比例分析法--建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法.
2.代數方法--求解離散問題（離散的數據、符號、圖形）的主要方 法.
3.邏輯方法--是數學理論研究的重要方法,對社會學和經濟學等領域的實際問題,在決策,對策等學科中得到廣泛應用.
4.常微分方程--解決兩個變數之間的變化規律,關鍵是建立"瞬時變化率"的表達式.
5.偏微分方程--解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律.
二、數據分析法 從大量的觀測數據利用統計方法建立數學模型.
1.回歸分析法--用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2… n,確定函數的表達式,由於處理的是靜態的獨立數據,故稱為數理統計方法.
2.時序分析法--處理的是動態的相關數據,又稱為過程統計方法.
三、模擬和其他方法
1.計算機模擬（模擬）--實質上是統計估計方法,等效於抽樣試驗
① 離散系統模擬--有一組狀態變數.
② 連續系統模擬--有解析表達式或系統結構圖.
2.因子試驗法--在系統上作局部試驗,再根據試驗結果進行不斷分析修改,求得所需的模型結構.
3.人工現實法--基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標,並考慮到系統有關因素的可能變化,人為地組成一個系統.

『叄』 物理模型應該怎麼建模建模應包括什麼內容

❶方法：
（1）通過審題，攝取題目信息．如：物理現象、物理事實、物理情景、物理狀態、物理過程等．
（2）弄清題給信息的諸因素中什麼是主要因素．
（3）尋找與已有信息（熟悉的知識、方法、模型）的相似、相近或聯系，通過類比聯想或抽象概括、或邏輯推理、或原型啟發，建立起新的物理模型，將新情景問題轉化為常規問題．
（4）選擇相關的物理規律求解．
❷ 物理模型可以分為直接模型和間接模型兩大類。
⑴直接模型：如果物理情景的描述能夠直接在大腦形成時空圖象，稱之為直接模型.如經典練習的傳統研究對象，象質點、木塊、小球等；
⑵間接模型：如果物理情景的描述在閱讀後不能夠直接在大腦形成時空圖象，而是再通過思維加工才形成的時空圖象，就稱之為間接模型.
☞高中階段 有斜面、疊加體模型、帶電粒子的加速與偏轉、天體問題、圓周運動、輕繩、輕桿、連接體模型、傳送帶問題、含彈簧的連接體模型等等。

『肆』 阿里雲物聯網平台 - 物模型

物模型是雲平台為物聯網產品定義的數據模型，用於描述產品的功能。將產品抽象成數據的集合，方便雲端進行控制。

物模型從 屬性 、 服務 和 事件 三個維度，分別描述了該實體是什麼、能做什麼、可以對外提供哪些信息。定義了物模型的這三個維度，即完成了產品功能的定義。

TSL 格式是一個 JSON 格式的文件，完整的 TSL 格式可以參考： 阿里雲物模型 。

嵌入式端開發固件往往只需要關注少數幾個參數，可以在產品的 功能定義 頁面，單擊 物模型TSL ， 精簡物模型 裡面查看。

需要關注的有 "properties"，"events"，"services"，在 JSON 格式里，這三者都是數組，分別存儲了該物模型的數據，事件和服務，在 C-SDK 里也就分別是 IOT_Linkkit_Report() 上報屬性， IOT_Linkkit_TriggerEvent() 觸發事件和注冊為 ITE_SERVICE_REQUEST 的回調函數。

在上報屬性時，只需要關注 "identifier" 名稱對應的值（字元串），此時表示該屬性在產品下的唯一標識。例如一個精簡物模型屬性為：

則上報的數據只需要為 {"count":10} 即可，需滿足 JSON 字元串的格式，字元串內有一個名稱/值對，名稱為 "count"（物模型里 "identifier" 的值），值對為 10（滿足物模型里數據類型為 int 的要求）。

觸發事件需要關注 "identifier" 名稱對應的值（字元串），表示該事件在產品下的唯一標識；還需要關注 "outputData"，表示上報事件的輸出值。一個精簡物模型例子如下：

"outputData" 數組的使用與屬性上報一致，這里就不介紹了。

服務調用需要同時關注 "identifier"，"inputData" 和 "outputData" 這三個名稱，分別表示該服務在產品下的唯一標識，服務的輸入參數，服務的輸出參數。與函數調用有輸入值和輸出值類似，服務調用也有這些特徵。

物模型數據校驗方式目前有兩種， 弱校驗 和 免校驗 。

也就是說，弱校驗針對產品設備的上報數據，只要 idetifier 是一致的，且 dataType 欄位滿足要求，就接收該數據，並且在其他雲端產品流轉。

為什麼雲端可以設置和獲取接入設備的屬性呢？為什麼接入設備可以上報事件給雲端呢？又為什麼雲端可以調用接入設備提供的服務呢？這就是這一小節解釋的內容。

物模型基於 MQTT 協議，MQTT 協議的介紹不在此處展開。

雲端定義了一系列的 Topic，在設備接入雲端時，C-SDK 向 MQTT broker 訂閱了一些的 Topic，而雲端需要與設備交互時，就向 MQTT broker 發布相應的 Topic，這樣就完成了交互過程。同理，雲端也會訂閱一些 Topic，設備可以向這些 Topic 發布消息。

接入設備端訂閱發布的 Topic 列表如下：

其中 ${proctKey} 會替換為實際的產品名，${deviceName} 會替換為實際的設備名，${tsl.event.identifier} 是事件的標識符，${tsl.service.identifier} 是服務的標識符，最大限度地保證了 Topic 的唯一性。

這些 Topic 的作用在後面用時序來描述。

『伍』 建模的五種基本方法

參數化建模（Parametric Modeling）

是20世代末逐漸占據主導地位的一種計算機輔助設計方法，是參數化設計的重要過程。

『陸』 物流系統模型的物流系統的建模方法

物流系統的建模方法主要有以下幾種： 1.優化方法
優化方法是運用線性規劃、整數規劃、非線性規劃等數學規劃技術來描述物流系統的數量關系，以便求得最優決策。由於物流系統龐大而復雜，建立整個系統的優化模型一般比較困難，而且用計算機求解大型優化問題的時間和費用太大，因此優化模型常用於物流系統的局部優化，並結合其他方法求得物流系統的次優解。
2.模擬方法
模擬方法是利用數學公式、邏輯表達式、圖表、坐標等抽象概念來表示實際物流系統的內部狀態和輸入輸出關系，以便通過計算機對模型進行試驗，通過試驗取得改善物流系統或設計新的物流系統所需要的信息。雖然模擬方法在模擬構造、程序調試、數據整理等方面的工作量大，但由於物流系統結構復雜，不確定情形多，所以模擬方法仍以其描述和求解問題的能力優勢，成為物流建模的主要方法。
3.啟發式方法
啟發式方法是針對優化方法的不足，運用一些經驗法則來降低優化模型的數學精確程度，並通過模仿人的跟蹤校正過程求取物流系統的滿意解。啟發式方法能同時滿足詳細描繪問題和求解的需要，比優化方法更為實用；其缺點是難以知道什麼時候好的啟發式解已經被求得。因此，只有當優化方法和模擬方法不必要或不實用時，才使用啟發式方法。
除了上面三種主要方法外，還有其他的建模方法，如用於預測的統計分析法、用於評價的加權函數法、功效系統法及模糊數學方法。

『柒』 建立物理模型是物理教學中常用的方法，具體的建模法有哪些說得具體些好嗎

是高中物理常用辦法。

中學物理模型一般可分三類：物質模型、狀態模型、過程模型。 1、物質模型。物質可分為實體物質和場物質。 實體物質模型有力學中的質點、輕質彈簧、彈性小球等；電磁學中的點電荷、平行板電容器、密繞螺線管等；氣體性質中的理想氣體；光學中的薄透鏡、均勻介質等。 場物質模型有如勻強電場、勻強磁場等都是空間場物質的模型。 2、狀態模型。研究流體力學時，流體的穩恆流動（狀態）；研究理想氣體時，氣體的平衡態；研究原子物理時，原子所處的基態和激發態等都屬於狀態模型。 3、過程模型。在研究質點運動時，如勻速直線運動、勻變速直線運動、勻速圓周運動、平拋運動、簡諧運動等；在研究理想氣體狀態變化時，如等溫變化、等壓變化、等容變化、絕熱變化等；還有一些物理量的均勻變化的過程，如某勻強磁場的磁感應強度均勻減小、均勻增加等；非均勻變化的過程，如汽車突然停止都屬於理想的過程模型。 模型是對實際問題的抽象，每一個模型的建立都有一定的條件和使用范圍學生在學習和應用模型解決問題時，要弄清模型的使用條件，要根據實際情況加以運用。比如一列火車的運行，能否看成質點，就要根據質點的概念和要研究的火車運動情況而定，在研究火車過橋所需時間時，火車的長度相對於橋長來說，一般不能忽略，所以不能看成質點；在研究火車從北京到上海所需的時間時，火車的長度遠遠小於北京到上海的距離，可忽略不記，因此火車就可以看成為質點。

『捌』 模型建立的方法和步驟

一、模型建立的方法

GMS軟體有三種建立確定性模型的方法，包括概念模型法、網格法和Solids法。本書中所選擇的方法為Solids法。不管是利用網格法或者概念模型法建模，對含水層結構進行合理的概化是其中一個重要環節，所建模型的准確性很大程度上取決於對實際水文地質條件的正確判斷。若輕視對具體水文地質條件的研究，過多依賴模擬技術建立的模型，通常與實際問題相差甚遠，也沒有使用價值（魏加華等，2003）。當地層出現尖滅、垂向上具有多元結構、水文地質條件比較復雜時，前兩種方法不能准確描述此類地層結構，也不能驗證基於地質統計學插值求得的含水層頂底板高程是否與實際的鑽孔資料相符。GMS中的實體模塊Solids利用鑽孔資料可以建立地層的三維結構可視化模型，Solids模型定義了地層結構的空間分布，可以切割生成三維顯示任意方向的地層剖面（王麗霞等，2011）。

二、模型建立的步驟

利用Solids建模的步驟：

（1）在鑽孔模塊（borehole）中定義鑽孔的坐標位置及垂向上的層位（horizon）。層位即不同地層的交線或岩性分界線。由於地層沉積通常是連續的，因此層位按照一定的次序排列。然而實際地層一般比較復雜，鑽孔資料常出現地層缺失現象，遇到此種情況，將缺失的層位空出，使Solids得到的剖面和實際地層剖面相符合。

（2）根據實際的鑽孔資料將相應的層位用弧線連接，同時注意地層尖滅的標示。層位連接後生成不同多邊形，每個多邊形表示相應的地層或岩性。

（3）在地圖模塊Maps中定義不規則三角網格TIN，來表示地層單元插值的表面邊界。

（4）在實體模塊Solids選擇恰當的插值方法，由horizons生成其相應地層的Solids。如果有N個horizons則有N-1個Solids，Solids生成後即可以在模型上切割任意剖面來檢驗模型的三維空間結構。

（5）根據Solids數來確定所需網格的最小層數，生成三維網格並進行MODFLOW的初始化。將Solids記錄的地層空間信息轉成MODFLOW中含水層的頂底板標高，至此地下水三維空間結構模型建立完成。

三、建模過程中可能遇到的問題及解決方法

地下水三維可視化模型建立，首先要基本查明灌區的水文地質條件。了解灌區的地貌、地質條件、構造發育、各地層厚度等信息，需要收集和整理地下水的相關資料，包括灌區水文地質報告、構造圖、地質地貌圖、水文地質剖面圖、電子版地理底圖、等高線圖、含水層頂底板高程等值線圖以及鑽孔數據資料等。再結合水文地質條件對含水層資料進行整理和概化。利用GMS建立地下水三維可視化模型時，尤其是在大區域建模中，可能出現3類問題（張永波等，2007；孫紅梅等，2008）。

1.由於鑽孔分布不均勻而導致的地層缺失

在大區域建模中，由於研究區范圍較大，各部分研究程度不同，一般會引起鑽孔分布的不均勻。通過不均勻分布的鑽孔資料建立水文地質結構模型，可能致使部分地層產生缺失，導致結構模型失真。另外，鑽孔分布均勻程度是一個相對概念，對於地形平緩、地層結構相對簡單的地區，少量鑽孔基本可以比較清楚地反映地層結構；對於地形起伏較大、地層結構比較復雜、構造比較發育的地區，需要較多的有效鑽孔，才可能准確揭示地層分布及構造發育狀況，然而實際工作中完全實現是不可能的。對於此種問題，根據研究區的地質地貌圖、構造分布圖及前人繪制的剖面圖，對已有的鑽孔數據資料進行分析和整理，在具有控制點作用的位置可以適當虛擬部分鑽孔數據或者各層面的高程數據，以准確反映該區域地層結構和構造。採用擴充後的鑽孔數據資料建立水文地質結構模型，可以彌補由於鑽孔資料缺乏而導致的部分地層的缺失。

2.由於鑽孔不夠深而引起的下伏地層抬升

在鑽探工作中，往往有些鑽孔深度不夠，不能完整地揭露地層。根據這樣的鑽孔數據建立水文地質結構模型時，系統默認將鑽孔底部的標高作為上一層的底部界面。這樣就造成下伏地層的抬升。對於這種情況，根據前人繪制的地層等厚度線及剖面圖，結合四周鑽孔數據對該鑽孔資料進行修正，修正後的鑽孔資料可以比較准確地反映地層結構。採用修正後的數據資料建立水文地質結構模型，可以有效地控制下伏地層的抬升。

3.由於鑽孔資料過細而引起的地層混雜

在野外紀錄的鑽孔資料中，局部有透鏡體形成的地層，透鏡體分布的連續性相對較差。採用過細的資料建模，計算機不能分辨透鏡體及連續地層，容易出現地層混雜，即將某個鑽孔的透鏡體地層和另一個或其他幾個鑽孔的連續地層分界面相連接，導致生成錯誤的地層結構。對於這種情況，根據該區域剖面圖整理資料時，將透鏡體區分出來，忽略較小的透鏡體，針對較大的透鏡體則另外生成地層結構。

此外，在插值計算中，由於計算方法的不同，產生的結果也許會有很大差異，這需要在進行插值計算時，根據不同的具體條件選擇適當的插值方法。