仿真模拟三大组成部分对一个工程技术系统进行模拟仿真，包括了建立模型、实验求解和结果分析三个主要步骤

建立系统数学模型模拟仿真是一基于模型的活动，是用模型模拟来代替真实系统进行实验和研究

因此，首先就要对待仿真的问题进行定量描述，这就是建立系统的数学模型

模型是对真实世界的模仿，真实世界是五彩缤纷的，因此模型也是千姿百态的；根据模型中是否包含随机因素，可分为随机型和确定型模型

根据模型是否具有时变性，可分为动态模型和静态模型

根据模型参数是否在空间连续变化，可分为分布参数模型和集中参数模型

根据模型参数是否随时间连续变化，可分为连续系统模型和离散系统模型

根据模型的数学描述形式，又可分为常微分方程、偏微分方程、差分方程、离散事件模型等

对于上述不同类型的模型，这里不作深入的论述，只讨论建立系统数学模型中的几个共性问题

1）建模的过程是一个信息处理的过程，换而言之，信息是构造模型的“原材料”，根据建模所用的不同类型“原材料”可将建模方法归为两类：一类是演绎法建模，即利用先验的技术信息建模

其过程是：从某些前提、假设、原理和规则出发，通过数学逻辑推导来建立模型

因此，这是一个从一般到特殊的过程，即根据普遍的技术原理推导出被仿真对象的特殊描述

另一类是归纳法建模，即利用对真实系统的试验数据信息建模

其过程是：通过对真实系统的测试获得数据，这些数据中包含着能反映真实系统本质的信息，然后通过数据处理的方法，从中得出对真实系统规律性的描述，例如大家熟知的最小二乘回归模型等

这是一个从特殊到一般的过程

但是实际应用中，常常是通过上述两类方法的结合完成模型的建立，即混合法建模

不管用哪种方法建模，其关键都在于真实系统的了解程度

如果对真实系统没有充分的和正确的了解，那么所建的模型将不能准确地模仿出真实系统的本质

2）模型的可信度

既然模型是对真实系统的模仿，那么就有一个模仿得像不像的问题，这就是模型的相似度、精度的可信度的问题

模型的可信度取决于建模所用的信息“原材料”（先验知识、试验数据）是否正确完备，还取决于所用建模方法（演绎、归纳）是否合理、严密

此外，对于许多仿真 软件来说，还要将数学模型转化为仿真算法所能处理的仿真模型

因此，这里还有一个模型的转换精度问题

建模中任何一个环节的失误，都会影响模型的可信度

为此，在模型建立好以后，对模型进行可信度检验是不可缺少的重要步骤

检验模型可信度的方法通常是：首先由熟悉被仿真系统的专家对模型作分析评估，然后对建模所用数据进行统计分析，最后对模型进行试运行，将初步仿真结果与估计结果相比较

仿真计算仿真计算是对所建立的仿真模型进行数值实验和求解的过程，不同的模型有不同的求解方法

例如：对于连续系统，通常用常微分方程、传递函数，甚至偏微分方程对 其进行描述

由于要得到这些方程的解析解几乎是不可能的，所以总是采用数值解法，如：对于常微分方程主要采用各种数值积分法，对于偏微分方程则采用有限差 分法、特征法、蒙特卡罗法或有限元方法等

又例如：对于离散事件系统，通常采用概率模型，其仿真过程实际上是一个数值实验的过程，而这些参数又必须符合一定的概率分布规律

对于不同类型的离散事件系统（如随机服务系统、随机库存系统、随机网络计划等）有不同的仿真方法

随着被仿真对象复杂程度的提高和对仿真实时性的迫切要求，研究新的仿真算法一直是一项重要的任务，特别是研究各种并行的仿真算法

仿真结果的分析要想通过模拟仿真得出正确、有效地结论，必须对仿真结果进行科学的分析

早期的仿真软件都是以大量数据的形式输出仿真的结果，因此有必要对仿真结果数据进行 整理，进行各种统计分析，以得到科学的结论

现代仿真软件广泛采用了可视化技术，通过图形、图表，甚至动画生动逼真地显示出被仿真对象的各种状态，使模拟 仿真的输出信息更加丰富、更加详尽、更加有利于对仿真结果的科学分析

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