数字仿真术语集

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【作者简介】徐庚保(1936.12-) ，男(汉族) ，江苏省南京人，研究员，博导，中国计算机用户协会仿真应用分会荣誉理事，《计算机仿真》编委会副主任，编辑部主任，从事运载火箭控制系统半实物仿真。

曾莲芝(1936.12-) ，女(汉族) ，辽宁省铁岭人，高工，《计算机仿真》副主编，编辑部副主任，从事导弹控制系统半实物仿真。

引言

20 世纪80 年代数字仿真( Digital simulation) 在计算机仿真( Computer simulation) 领域独占鳌头不久，《计算机仿真》就创刊了。30 年来，数字仿真无论在广度上还是在深度上都得到了神速发展， 30年的《计算机仿真》恰好跟踪记录在案，翻阅一下就能洞察数字仿真的发展，光是众多术语( Terminology) 就能令人眼花缭乱。为了庆贺《计算机仿真》创刊 30 周年，专门编写数字仿真术语集，试图用循环深入的办法有序地把这些术语联系起来，以便深入浅出地全面描述数字仿真，其内容如图1 所示。

图1 数字仿真术语集

基础科学( Fundamental science)

数字仿真基础科学由其基础理论( Fundamental theory) 和实验技术( Experiment technology) 两部分组成。

2.1 基础理论

1) 相似论是数字仿真的一个基础理论相似( Similarity) 的概念来源于几何学，相似类型( Similarity classification) 按不同规则有多种分类方法，可以很直观地依据相似的特征来区分，诸如，几何相似( Geometry similarity) 、数学描述相似( Similarity of mathematical description) 、模拟( Analog) 、离散化( Discretization) 、等效( Equivalent) 、感觉相似( Sensation similarity) 、思维相似( Thinking similarity) 、生理相似( Physiology similarity) 等等;也可依据其内部结构和外部行为来区分为同构相似( Same structure similarity) 和同态相似( Same state similarity) 两大类型。

相对原系统来说，物理模型( Physical model) 具有同构相似，而数学模型( Mathematical model) 具有同态相似。模型( Model) 同系统( System) 相似，其空间对应点，时间对应瞬间，同名变量皆成比例。北航文传源教授很早就说过相似论是数字仿真的一个基础理论。张光鉴( 1992) 的相似论( Similarity theory) ，把相似的观点理论化、系统化了，不仅提出并全面论证了相似论，而且自觉地运用了相似关系、原理和规律，并给出“相似 = 同变异”的公式，说明只有同，才能有所继承; 只有变异事物才能向前发展。周美立( 1993) 的相似学( Similarity doctrine) ，认为相似是系统特性间的相似，具有经典相似、模糊相似、它相似和自相似等形式，并用序结构原理( 相似学第一定理) 、信息原理 ( 相似学第二定理) 、同源性原理、共适性原理和支配原理来阐明相似的规律性。

2) 仿真的目的就是系统研究钱学森( 1988) 定义，系统是由相互制约的各部分组成的具有一定功能的整体，并把系统分成简单系统( Simple system) ) 和巨系统( Huge system) 两大类型。二十世纪九十年代以来，报刊杂志上常见的复杂系统( Complex system) 就是复杂巨系统的别名。

所谓系统研究，主要包括系统分析 ( System analysis) 、系统设计( System design) 和系统辨识( System identification) 。相对于原系统/样机实验来说，仿真总是安全而又经济有效的。目前，基于仿真的系统研究( Simulation － based System study， SBSS) ，随处可见。对于SBSS 来说，了解系统显然有益于仿真顺利进行，并且能提高仿真效率。清华大学魏宏森( 2009) 在系统论( System theory) 中说，宇宙自然人类，一切都在一个统一的运转的系统之中! 一切伟大的进步都必须以系统论做为出发点及归属处! 系统论是研究系统的一般模式、结构和规律的学问，它研究各种系统的共同特征，用数学方法定量地描述其功能，寻求并确立适用于一切系统的原理、原则和数学模型，是具有逻辑和数学性质的一门新兴的科学。

现代系统论的理论体系包含美籍奥地利人Bertalandffy的一般系统论、(美)Wiener的控制论、(美)Shannon的信息论、(比)Progogine的耗散结构论、(德)Eigen的超循环理论、(德) Hanken的协同学、( 法)Thom的突变论。钱学森(1996) 说，“系统论是整体论(Holism)和还原论(Ｒeductionism)的辩证统一。”这就是说，还原论、整体论和系统论都是系统研究的理论分析的基本理论和方法。

几十年的仿真实践表明，还原论用于简单系统，乃至简单巨系统颇有成效，但是，对于复杂(巨)系统，则无能为力。复杂(巨)系统的研究，需用整体论，用还原论往往会丢失复杂( 巨)系统原有的复杂性和非线性。实际上，系统论一直也是仿真的基础理论。

3) 仿真与其应用领域的沟通理论各个门类，每个学科，不同产业，各有其专业理论。这些专业理论，有利于建立该领域数学模型，也能指导该领域的仿真研究。由于这些专业理论范围广泛，不能要求仿真人员一一都掌握。这正是各领域专业人员和仿真人员要加强沟通、密切合作的客观原因。

要搞好各应用领域的仿真，只有提倡各专业领域的仿真人员与相关人员相互沟通。仿真与其应用领域的沟通理论( Connection theory) ，显然，也是数字仿真基础理论的内容。技术参考模型( Technical reference model， TＲM) 是沟通的好形式。它是一种不针对特定系统，而是对仿真应用领域内某类系统进行刻划的框架( Framework) 或体系结构( Architecture) ，即通过语言、图示或语义图等方式对系统的特性、组成及关系进行一般性描述。其目的在于在该类系统的研究者、开发者、用户等群体之间达成共识。

这种共识包括该类系统的概念(Concept) 、术语(Terminology) 、定义(Definition) 、原理(Principle) ，以及在此基础上形成的协议( Agreement)和标准( Standard) 。一个TＲM(可以是数学模型，也可以是物理模型或其它) 是对真实世界某些关注成份或现象的一种描述，它并非是最终仿真模型(Simulation model) ，但它是建模过程( Modeling process) 中的第一步。报刊杂志上的种种概念模型(Concept model， CM)就是一种TＲM。TＲM和CM，通常是不能直接上机的，这时需要仿真人员把它转换成本体模型(Ontology model，OM) 。

本体(Ontology) 的概念，是Borst(1997)提出的，这是一个被共享的、概念化的、形式化的规格说明; 国防科大五院(2005)还补充了一个显式的规格说明。本体通常分为领域本体(Ｒealm ontology) 和任务本体( Mission ontology) 两大类。领域本体主要研究特定的领域中的实体以及实体之间的关系，它可以层次化，子级本体能继承父级本体。任务本体的研究主题是通用的任务、与任务相关的体系结构、任务方法结构、推理结构和任务结构。领域本体和任务本体也可抽象成为一个顶层本体(Top ontology) 。

因此，本体在仿真中就是对技术参考模型的形式描述。它天生具有两个作用: 方便交流和便于重用。

本体建模时建立的知识分类层次体系随着系统的发展，可能会出现调整，也可能会修改初次建模时出现的差错，这称之为本体的进化( Evolution of ontology) 。系统的改变需有一套策略来适应本体的进化，实现系统的进化(Evolution of system) 。形式化描述(Formalized description) 是以图论、时态逻辑、自动机和进程代数等数学理论为基础，建立描述系统结构、性质以及实体之间的相互关系的形式化模型( Formalized model) 的过程。

但是，π演算和时态逻辑等方法含有大量的数学符号和复杂的逻辑，令人难以理解，同时也大大降低了模型的重用性。如今，常用的形式化描述方法有三:

①可扩展标记语言( eXtensible Markup Language，XML) 在实现信息标准化、信息的交流和共享上有独特的技术优势，具有良好的可靠性和互操作性。XML数据可以允许用户以文字、图形、表格等各种形式来显示，也允许外部直接访问、编辑或转换。主程序无法直接识别XML语言时，要用XML解析器(目前，广泛使用的XML解析器有XML4J/IBM、 MSXML/Microsoft、 XML Parser for java/Oracle、 Project X/SUN) 。统一建模语言(UML)是一种半形式化的方法，很难描述系统的动态特性，也难以采用模型检测等方法，理论性强，但因其抽象反而限制了该方法的应用。

②利用着色Petri 网( CPN)建立联邦概念模型( FCM) ，不仅可以完整地描述各联邦成员的信息及它们之间的交互数据信息流，而且层次化的建模方式实现了模型重用和可扩展的目标，且辅助工具CPN Tools 自含执行控制和验证机制，解决了联邦形式化建模和验证相互独立的局面，保证了模型的一致性，能够实现对系统语义、语法、结果和性质的验证。西工大(西安) 航海学院郝莉莉等人(2010) 基于CPN 的FCM形式化建模与验证方法，并在CPN Tools 平台上以一制造系统概念模型为例进行了建模验模分析。

③元数据(Meta data) 由描述资源特征的符号元素组成，它是关于数据的数据，是关于数据对象的、有应用需求的属性数据或信息，用于描述、解释和说明数据对象的主要性质和特征，以便于对数据进行操作，如组织管理、查询搜索、获取传输、共享交换等。国防科大三院(2006) 提出，用元数据来描述仿真资源(Simulation resource) 的信息，用XML来描述仿真资源内容，以及为仿真资源描述定义XML模式(XML Scheme) ，试图为仿真资源找到一个独立于各个平台的描述方法，并对各种仿真资源的描述加以规范。

2.2 实验技术

一旦碰到一些难以认识的问题时，毛主席有一句名言: 一切通过实验( Experiment) 。实验同目的、先验知识，并列为建立数学模型的三类主要信息源。几十年来，除了原系统实验外，工程界往往先造一个系统的样机( Prototype) 进行实验研究( 即所谓物理仿真) 。所以，产品开发一直遵循着一个经典的模式，就是“设计－样机制造－实验研究”。虚拟样机 ( Virtual prototype) 的出现，就改变这个经典模式。

虚拟样机接入仿真回路，虚拟仿真( Virtual simulation) 应运而生了。对应一般实验的开始、过程和结束，数字仿真的实验技术则分别密集于仿真建模验模、人机交互和结果分析三大方面。

1) 仿真建模

仿真建模验模，是一个完整过程，未经验证的模型，难以置信。但是，为了描述方便，验模留在VV＆A阐述，这里着重研究仿真建模(Simulation modeling/Programming) 。

在数字仿真中，首先碰到的技术密集点就是仿真建模，其基本任务就是在数字计算机上实现便于运算的数学模型，即在计算机上建立仿真模型。仿真建模努力奋斗的目标始终是提高仿真建模的逼真度(Fidelity) 和效率(Efficiency) ，并使其便于用户使用。仿真建模，目前有声明式(Declarative) 、生成式(Generative) 和程序式( Programmatic) 三大类型，而程序式建模长期以来应用最为广泛。通常首选仿真语言( 如 ACSL、 MPSE、 YFSIM、 GPSS、 SIMSCＲIPT、 SIMULA、 SLAM、 IHSL、 SIMAN 等) 编程，辅之以建模语言( 如VＲML、SMDL、SＲML、SML、Modelica、UML等) ，这样基本上能够满足后续仿真研究的需要; 不少人编程习惯用程序设计语言( 如FOＲTＲAN、 BASIC、 C、 MATLAB、 VB、 VC 、 Java 等) ，工作量虽然很大，但总能实现用户愿望。

总之，仿真建模视具体情况而定。数学模型的描述方法很多，最常用的有方块图( Block diagram) /信号端( Signal entrance) ，键合图( Bond graph) ，多极化(Multi－polarization) ，多端口( Multi － entrance) ，系统图(System diagram) ，混合Petri 网(Hybrid Petri network) ，扩展的多端口( Expanded multi－entrance) 。显然，仿真建模与之相适应就能事半功倍。另外，分辨率( Ｒesolution) 是指模型描述真实世界的精确度和详细程度，亦称粒度( Particle degree) 。

从仿真分析的角度讲，对同一问题不同人员关心的详细程度不同，需要根据他们的需要给出对模型的不同层次的推理。多分辨率建模( Multi－resolution modeling， MＲM) ，又被称为变分辨率建模( Variable － resolution modeling) 、混合分辨率建模( Hybrid resolution modeling) 、多粒度建模( Multi － particle degree modeling) 、多重表示建模( Multi－indication modeling) 等。它是在不同分辩率或抽象层次上一致地描述同一系统或现象的建模技术或方法，它用来解决不同分辩率模型互连互操作时出现的特殊问题，如并发交互问题和一致性问题等。这在解决仿真复杂性和资源有限性的矛盾、降低模型开发成本、进行探索性分析等方面具有重大的意义。20多年来，出现多种MＲM方法，其中唯有多表示建模，既满足多重表示一致，又满足多重表示交互。至于复杂系统建模方法，放到复杂系统的仿真应用理论中阐述。

2) 人机交互

人机交互( Human－Computer Interaction， HCI) 是指人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。但是，人机界面( Human － Computer Interface，HCI) 尽管也有缩写词 HCI，而它是人与计算机之间传递、交换信息的接口。由此可见，人机交互与人机界面是两个有着紧密联系而又不尽相同的概念。

操作系统的人机交互功能是决定计算机系统“友善性”的一个重要因素。早期的人机交互设施是键盘显示器。如今，可供人机交互使用的设备除了键盘显示以外，还有鼠标和各种模式识别设备等。与这些设备相应的软件就是操作系统提供人机交互功能的部分。

随着计算机技术的发展，操作命令也越来越多，功能也越来越强。随着模式识别，如语音识别、汉字识别等输入设备的发展，操作员和计算机在类似于自然语言或受限制的自然语言这一级上进行交互成为可能。此外，通过图形进行人机交互也吸引着人们去进行研究。

自从美国Lanier(20世纪80年代) 提出虚拟现实( Virtual Ｒeality，VＲ) 以来，VＲ不仅为虚拟仿真奠定了技术基础，同时也把人机交互技术向前推进了一大不步。用户通过鼠标、键盘、数据手套等交互设备将操作信息及数据输入到虚拟环境中，改变虚拟环境中的对象状态，并将改变的情况通过三维显示装置反馈给用户。

20世纪90年代后期以来，随着高速处理芯片，多媒体技术和 Internet Web 技术的迅速发展和普及，人机交互的研究重点放在了智能化交互，多模态( 多通道)－多媒体交互，虚拟交互以及人机协同交互等方面，也就是放在以人为中心的人机交互技术方面。随着智能技术发展，传统人机交互方法不能满足人们需要，人们想使计算机拟人化，能够感受使用者的意图，消除人机间的障碍，成为智能计算机研究的目标。

如今，在智能接口方面取得的进展是非常显著的。文字识别，语音识别，图像识别，语音合成，自然语言理解，机器翻译等技术已经开始实用化，成为智能计算机领域中的标志性成果。

采用多媒体智能接口，以便实现人－机协调功能，主要包括:

①在智能管理系统的功能设计中，力求人－机合理分工，做到取长补短。

②智能接口设计要在人－机合理分工的前提下，力求人的智能与机器智能有机结合。

③采用自然语言或类自然语言( 限定性、近似的自然语言) ，以文字、图像、声音、语言、动画等多种通讯媒体，进行自然的、多媒体的声图文并茂的、直观生动的人－机对话。

④利用“人－机”智能接口，进行友好“人－机”交互。在“人－机”交互的过程中，还能够输入一些启发信息，以便于对中间结果进行校正，对运行过程施加控制。德国研究人员正在开发一种全新的可移动交互系统，此系统能够通过视觉存贮设备将视觉信号转换为命令，有望能全面代替键盘和显示器。这种设备是一个小型的、能够放在胸前的电脑，输入方式包括请求模式、采样模式和事件模式三种。其摄像头能捕捉到手部运动，从而转换成对应的命令执行。

3) 仿真结果分析

仿真结果分析( Analysis of simulation result) 的重要性是不言而喻的，它对仿真的成功与失败往往具有决定性作用。

仿真结果分析的方法通常是用仿真应用领域相关理论或信得过的过去结果对照检查，也可在同一题目中，用多种方法彼此进行比较。仿真置信度( Confidence level of simulation) 是仿真的生命，没有足够的置信度，仿真就是一场儿戏。仿真过程严格遵循质量控制规范( Quality control regulations) ，确保关键操作都在监控之中。为了保证仿真置信度，首先就得采用验模通过的模型来进行仿真。仿真专家们说，足够的仿真置信度，不只是一次或几次仿真结果同理论分析一致或同历史仿真结果一致，这最多只占30%，另外70%要靠所用仿真系统建立过程始终受质量控制。

技术科学( Technical science)

数字仿真的技术科学，如同其它学科一样，成为其基础科学和应用科学的中介，并且，由其技术理论(Technology theory)和专业技术( Specialized technology) 两部分组成。

3.1 技术理论

技术理论是在研究和考察各个技术门类的特殊规律时所建立的理论，显然，它是促进技术发展的理论。众所周知，欲成事，务必关注需要与可能。数字仿真发展动力是“需求牵引、技术推动、经济支撑”。作为牵引的需求，自然考虑到需要一方;技术推动和经济支撑，显然都是属于考虑可能一方。需要与可能，两个方面都考虑到了，数字仿真岂有不发展之理! 不过，“外因总是通过内因起作用。”对于数字仿真发展来说，需求牵引、技术推动、经济支撑，都是外因; 数字仿真发展的内因是什麽?

数字仿真发展的内因就是数字仿真的固有特性，即安全而又经济有效性、既有科学性又有艺术性、既有通用性又有战略性。为了充分地发挥数字仿真的固有特性，各仿真应用领域应按照“仿真需求－仿真系统－仿真应用”这个循环，螺旋上升，最终达到面向整个应用领域的“三全” : 全寿命( 包括论证、方案、研制、生产和使用等阶段) ，全系统( 包括主要装备、支持装备、保障装备) 和管理全方位。

因此，把建立仿真应用当作一项仿真工程来规范地进行，经过需求分析、初步设计、详细设计、试运行、确认验收，整个过程每个阶段都得受全面质量控制，有针对性地建立适用的仿真系统、仿真研究室或仿真中心，而且按照边建边用的原则，及时投入使用，勇于跻身于世界先进行列和自主创新，多出成果，在使用中改进和发展，并在各个应用领域内使其仿真系统日臻完善。

显而易见，这就是我国仿真工程建设长期以来业已形成的基本思想，这里不妨美其名曰 : “仿真工程学( Simulation engineering doctrine) ”。当然，这也就是数字仿真的技术理论。

3.2 数字仿真专业技术

如今的仿真系统都是数字化的，因此可以说，数字仿真专业技术乃是驾驭数字仿真系统的能力。这是区别于其它专业而独有的。仿真系统是仿真的依托，仿真的舞台就是仿真系统。

仿真系统的中心是数字计算机系统，仿真系统的灵魂就是仿真软件。

仿真必须具有很高的置信度，而提高仿真置信度，则要依靠校核、验证与确认( Verification， Validation ＆ Accreditation， VV＆A) 。显然，数字仿真的专业技术就集中表现在仿真系统、仿真软件和VV＆A 等方面。

1) 数字计算机仿真系统

每个用户的仿真系统，彼此差别可能很大。单从用途差别上说就有若干种，如研究开发的、教学培训的、总体评估的、作战分析的、生产管理的、三产服务的及其组合的仿真系统，但是，从仿真系统的组成形式上区分，不外乎三种:

①集中式仿真系统( Concentrated simulation system) ，②分布交互式仿真系统( Distributed Interactive Simulation System，DISS) ， ③嵌入式仿真系统( Embedded simulation system) 。

国内外大多数仿真系统都是集中式仿真系统，其仿真计算机采用主机/终端的体系结构，便于独立集中管理。长期以来，集中式仿真系统主要用于构造仿真和半实物仿真; 如今随着科技发展，正在日益增强虚拟化(Virtualization) 、智能化( Intelligentization) 、服务化(Servicization) 、普适化(Universalization) 等功能，从而可以全面进行构造仿真(Constructive simulation) 、实况仿真(Live simulation) 和虚拟仿真(Virtual simulation) 。

美国国防部建模与仿真办公室( DMSO) ( 1996) 颁布的高层体系结构( High level architecture， HLA) 强调互操作、可重用，从而把 DISS 向前推进了一大步。迄今为止， DISS 有多种，如基于HLA的、集成式的、协同式的、仿真网格的、基于云计算的、普适化的 DISS，近来又有Cyber物理系统。其中，基于HLA的DISS是当前主流。嵌入式计算机仿真系统，其基本特征是小型化、可随身携带，广泛应用于工业控制和国防系统领域。

无论那种类型，数字计算机仿真系统(Digital computer simulation system)通常由数字计算机系统，系统实际设备(实物)和一些专用、通用设备组成，且具有现代化技术水平，兼有构造仿真、实况仿真和虚拟仿真三种功能。

当前仿真系统的中心就是数字计算机系统，诸如，单片机、单板机、仿真机系统、微机系统、工作站系统、小巨型机系统、多机系统等等。它们各自都包括硬、软件两部分。数字计算机的机型往往直接决定着计算机仿真系统的类型，用户可从中选择经济适用的机型。通用设备就是商品化的观测记录设备，信号发生器，声像通信设备等，而系统实际设备( 实物) 和一些专用设备，随仿真应用领域不同差别甚大。比如，飞行仿真系统(Flying simulation system) ，除了需要控制系统实物( Control system hardware) 以外，还需要转台(Turntable) 、负载台(Load platform) 、离心机( Centrifugal machine) 、必要的模拟器( Simulator) 和实物操作台( Hartward operating platform) 等专用设备。

2) 仿真软件

仿真软件( Simulation software) 与仿真硬件同为仿真的技术工具，不过，仿真系统的灵魂，可以说是仿真软件。

仿真过程一般简单地分成四个环节: ①研究需求，②模型设计，③ 模型编码，④运行模型。仿真软件应当能够描述这四个环节，至少能描述某一个环节。

仿真软件的发展目标一直是不断改善其面向问题、面向用户的模型描述能力及增强它对模型建立、试验、设计和检验的功能。

要求仿真软件具备的主要功能有四: ①源语言的规范化和处理，即规定描述模型的符号、语句、句法、语法，检测源程序中的错误和将源程序翻译成机器可执行码。②仿真的执行和控制。③数据的分析和显示。④模型、程序、数据、图形的存储和检索。传统的仿真语言( Simulation language) 侧重于对系统模型描述的实现，本质上，也即侧重于对系统模型的计算机数值求解。虽然这些仿真语言都提供了一些应用编程接口 ( Application programming interface， API) 用于对仿真结果数据进行分析，但这些功能相对较弱，只是对数据的简单处理和二维显示。

迄今为止，常用仿真软件有通用性、专业性和支撑性三大类型。通用性仿真软件( General simulation software) 有连续系统仿真语言(Simulation language of continual system) 、离散事件系统仿真语言(Simulation language of discrete event system) 和连续－离散混合系统仿真语言(Simulation language of continual － discrete hybrid system) 等; 专业性仿真软件( Specialized simulation software) 有各应用领域的专业仿真软件、定性仿真软件( Qualitative simulation software) 、优化仿真软件( Optimizing simulation software) 、智能仿真软件 ( Intellectual simulation software) 、网络仿真软件( Network simulation software) 、虚拟仿真软件( Virtual simulation software) 等;支撑性仿真软件( Supporting simulation software) 有一体化建模仿真环境( Integrative modeling and simulation environment) 、仿真软件平台( Simulation software platform， SSP) 、仿真应用框架( Simulation application framework， SAF) 等。

仿真软件开发往往是一个费时、费力，工作量巨大的过程。为了提高效率、缩短周期，同时保证软件系统的可靠性，提高软件的重用性，必须创建一个良好的软件开发环境 ( Software development environment) 。

该环境应有特点是:

① 具有实时运行、并行开发和无缝集成的功能;

②使仿真软件具有良好的重用性和可维护性;

③采用面向对象的设计技术开发系统构架;

④融合高性能计算技术，兼容已有的成熟软件模块;

⑤具有通用性，又有针对性，特别便于用户使用;

⑥ 拥有友好的人机界面和可视化工作环境。

仿真软件开发，要勇于跻身于世界先进行列和自主创新，要敢于掌握和引领仿真软件发展的趋势。原创式仿真软件开发( Originated simulation software development) 要以创造性思维探索新的方法。

俗话说，温故知新，熟能生巧。目前颇有成效的方法有:组态软件( Configurable software) 、集成式软件( Integrated simulation software) 、基于构件的软件开发 ( Component － based development of simulation software) 、用 Java 开发基于Web的仿真软件系统(Web － based simulation software system developing in Java) 、仿真数据库管理系统 ( Simulation database management system， SDMS) 、改进式仿真软件开发( improved simulation software development) 、研发专业性和支撑性软件( Developing specialized and supported software) 等，皆可借鉴。

数字仿真的艺术性就体现在程序设计方面，它能做到开发者所想做到的事，而且很有效。想不到，难做到;要做到，首先得想到。

怎样才能想到呢? 特性列举法、 I/O 分析法、形态分析法、触发词法、类比法、移情法、检验表法、智囊团法等创造性思维的方法都可有助于激发创造性思维。比如，把高性能计算能力(Computing ability of high performance)融入一体化建模与仿真环境(Integrative Modeling And Simulation Environment，IMASE) 以提高仿真的精度和效率就是一个典型创新范例。

3) 校核、验证与确认

警犬( Bloodhound) 导弹(1962) 就注意到对仿真的全面评估。Shannon(1975) 认为，应尽量使仿真模型在真实对象试验的现场条件下运行，通过比较真实实验和仿真的结果，对仿真模型进行现场验证。显然，这是校核、验证与确认(Verification validation and accreditation，VV＆A)的基本思想。

VV＆A是数字仿真必不可少的重要手段，它是确保数字仿真置信度和数字仿真系统的效能的唯一手段。

美国VV＆A走在世界前列，DMSO(1996) 建立军用仿真VV＆A工作技术支持小组，负责起草国防部 VV＆A 建议规范 (Ｒecommended practice guides) ，并于同年11月和2000年先后发布第一版和第二版。IEEE于1997 年通过了关于 DIS 的建模与仿真VV＆A措施(Practice for distributed interactive simulation verification validation and accreditation ) 。Balci(1997) 归纳了 VV＆A 活动的常用技术，其中，校核技术分为4 大类:非正式方法( Informal method) 、静态分析( Static analysis) 、动态测试( Dynamic testing) 和正式证明( Formal proof) 。加拿大国防部合成环境协调办公室( 2005) 颁布了建模与仿真 VV＆A 指南，成为加拿大防御体系中建模与仿真( M＆S) 使用的VV＆A 工具和技术有关的指导书。我国把确认搞得严肃而又庄重，通常仅在仿真最后时刻，在技术测试基础上，由权威性团队进行评定，而校核和验证在仿真的全生命周期里却要进行多次。遗憾的是，目前开发都处于独立状态，难免低水平重复。

总的说来，我国对VV＆A 的研究尚有如下不足: ①概念不统一、不完备; ②应用对象不明确; ③实施过程缺乏目的明确、完备的阶段性划分; ④缺少评价指标和评价方法; ⑤没有可供使用的软件工具。

尽管如此，努力把 VV＆A 逐步深入到仿真的全生命周期，始终是仿真界的奋斗目标。实际上，仿真系统的整体置信度由两部分因素构成: ① 由 M＆S 开发过程所得到的置信度; ②对仿真系统进行整体测试( 仿真结果测试) 所得的置信度。专家认为仿真过程建立的置信度比仿真结果置信度更重要。对仿真过程某一阶段或某一模型评估时，比较常用的方法有模糊综合评判法(FSE) 、层次分析法(AHP) 、相似度方法、人工神经网络 (ANN) 以及上述方法的混合应用。

那么，对M＆S全过程的综合评估又将如何进行呢? 显然，这要涉及到系统效能评估问题。湖南大学( 长沙) 电气与信息工程学院王石等人 ( 2011) 在AHP方法和M＆S 过程演化的基础上提出了贝叶斯网的综合评估框架，既可实现对 M＆S 过程实现分阶段评估，也可实现 M＆S 全过程的综合评估。

应用科学( Applied science)

数字仿真应用科学，同其它学科一样，也由其应用理论 ( Applied theory) 和应用技术( Applied technology) 两部分组成。

4.1 应用理论

尽管应用领域相当广泛，可是作为仿真研究的对象都是建有模型的系统，而系统种类不外乎简单系统和复杂(巨)系统。众所周知，简单系统，乃至简单的巨系统，在还原论指导下，可区分为连续系统、离散事件系统和连续－离散混合系统。

因此，相应有连续系统仿真理论、离散事件系统仿真理论和连续－离散混合系统仿真理论。这些在任何一本仿真教科书都有详尽的介绍。对于不能用还原论研究的复杂 ( 巨) 系统，要用整体论和系统论，目前，对非线性科学( Nonlinear science) 和复杂性科学( Complex science) 这两大问题进行着热烈的研究，并称复杂性科学是21 世纪的科学。20 世纪 90 年代以来，非线性理论体系业已包括混沌 ( Chaos) 、分形( Fractal) 、模式形成( Patternm forming) 、孤立子( Soliton) 和元胞自动机( Cellular automata，CA) 。非线性控制( Nonlinear control) 成为当前的研究热点。

常见的非线性控制方法有相平面法、描述函数法、微分代数、微分几何、混沌和综合法。其中，混沌和综合法都是近代非线性控制法，它除 Lyapunov有缺乏构造性的问题外，有自适应控制、滑模变结构控制、鲁棒控制等多种方式。由于有复杂性的作用，复杂系统常常表现为一种反直观的系统。实际上，复杂系统是一种具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。至于复杂性科学的理论体系，目前包含神经网络、智能体( Agent) 、进化计算、 L－系统。

何谓复杂性? 如今尚无确切定义，通常以不确定性( Uncertainty) 为代表。解释结构建模( Interpretation structural modeling， ISM) 是美国JN沃菲尔德教授研发的一种分析复杂的社会境界结构问题的方法，它以图论中的关联矩阵原理来分析复杂系统的整体结构，将系统的结构分析转换为同构有向图的拓扑分析，继而转化为代数分析，通过关联矩阵的运算来明确系统的结构特征。

ISM技术的基本思想是: 通过系统分解、辨识等技术，提取对象系统的结构要素，利用有向图、矩阵等工具和计算机技术，对要素及其相互关系等信息进行处理，最后用文字加以解释说明，明确问题的层次和整体结构，提高对问题的认识和理解程度。ISM 作为一种成熟的分析系统结构的定性方法，在进行系统的定性分析时具有很强的优势。

当前，除了对复杂适应系统( Complex adaptation system) 采用基于Agent的自下而上的涌现方法外，大都采用智能自动控制方法( 如大系统控制、鲁棒控制、自适应控制、模变结构控制、保性能控制等) 。

近来广泛关注复杂网络建模方法 ( Complex network modeling) 。涂序彦等人( 2005) 在《大系统控制论》一书中提出了多重广义算子模型，它是一种根据系统外部输入和输出之间的变换功能和传递特性，在不同层次以不同粒度研究系统的建模思想。它特别适用于具有多段结构或网络结构的复杂系统模型化。北京科大计算机与通信工程学院赵宇红等人(2012) 将广义算子模型应用于复杂网络的建模中，首先根据系统的结构特征进行分解，分别建立广义算子和关系算子，然后联结形成复杂网络的广义算子模型。在Internet的建模中，证明了该模型的简单性、灵活性和有效性。

4.2 应用技术

对于数字仿真来说，无论工程技术，还是生产技术，按照 DIS对数字仿真分类，它们都有构造仿真、实况仿真和虚拟仿真三个基本类型。千姿百态的累累硕果，就是应用这三类基本技术的结果。因此，可把全面概述数字仿真应用技术转化为分别阐明三者的应用技术。显然，这些应用技术具有通用性，适用于各个基本学科和日常生活。

1) 构造仿真

构造仿真，也就是人们早已熟知的数学仿真，它是用计算机实现给定系统模型所进行的试验。整个数学仿真就在数字计算机系统( DCS) 上进行，无需附加专用设备。数学仿真颇具特色之处在于应用时间比例尺，可使实际过程过快或过慢的研究对象在仿真过程中按便于研究的速度运行。只要仿真模型是经过校核或验证的，数学仿真就是最为经济有效的。因此有人说，仿真的发展方向是数学仿真。事到如今，可以估计出，数学仿真是普适化仿真的重要技术途径。

2) 实况仿真

西文书刊上常见Hardware － in － the － loop simulation，通常译作半实物仿真或半物理仿真。它是在仿真回路中含有所研究系统的至少一个实际设备( 实物) 的计算机仿真。目前，我国仿真大都以半实物仿真系统为依托。

半实物仿真，就是一种实况仿真。当然，实况仿真还包括有人因素仿真。凡需要驾驶员或操作员亲身参与操作的仿真，就是有人因素仿真，西文书刊上写作Human － in － the － loop simulation。实况仿真最主要的特征就是实时。

为了提高实时性，通常考虑的方法有: ①使用计算能力更高的主机或性能更好的图形加速卡。②采用并行处理。③对场景的某些计算进行脱线预先计算。④降低三维模型复杂度。由于实况仿真比起数学仿真来，具备更高的置信度，因而广泛应用于系统设计的各个阶段( 方案、初样、试样、定型或故障分析等) 。

这里需要指出的是，在重复性高、危险性大等人难以介入的场合，人的模拟就是其关键技术。有人因素的数学描述十分困难，传递函数很难确定，因为它随人而异，随作业而变，而且对同一人员还随时间而变。目前，国内外都缺乏权威性的人的行为描述。但是，机器人( Ｒobot) 的研究一直相当活跃，机器人仿真可用于机器人运动学、动力学分析，轨迹和路径规划，机器人与工作环境的相互作用，离线编程等方面。

随着目前虚拟制造及数字化制造等先进制造技术的发展，机器人仿真也成为围绕产品生命周期的整个数字化设计、验证及制造环境的重要组成部分。

3) 虚拟仿真

虚拟仿真就是仿真回路中接入虚拟样机( VP) 的数字仿真。VP 可以是真实世界中的实体、人体和环境的模型，它可以是产品的 VP、计算机生成兵力( CGF) 、虚拟战场、功能化虚拟样机( FVP) 、虚拟工厂仿真( Virtual factory simulation) 等等。虚拟仿真的目的，无非是构造产品的逼真数学模型，在产品研发初期进行基于仿真的设计，以减少物理样机的数量和缩短研发周期。

众所周知，一个典型的虚拟世界开发系统( Development system of virtual world) 通常采用这样的概念模型，其最底层是各种开发工具软件包，它们为构建一个虚拟世界提供了基本的支持。这些工具通常包括图形建模软件与开发环境 ( Graphic modeling software and development environment) 、网络通讯软件(Network communication software)、语言开发环境(Language development environment)、通用的应用程序框架(General application framework)和基本几何图元库(Basic geometry graph element storehouse) 等。上一层为对象建模语言(Object modeling language) ，它为虚拟环境中的实体提供了一个一致性的描述模板，用来说明环境中实体的几何属性、物理属性及行为属性。虚拟环境管理器(Virtual environment manager) 和环境描述语言( Environment description language)，处于该概念模型的最高层。环境描述语言说明了虚拟环境的特征，虚拟环境管理器根据环境描述语言中对虚拟环境特征的描述对整个虚拟系统进行控制。

数字仿真发展趋势( Development tendency of digital simulation)

众所周知，理论分析和科学实验，历来是科学研究的两个重要的手段。可是，美国前国家科学基金会主任ＲColwell (1999) 和美国能源部科学办公室主任ＲL Orbach(2008) 先后都说，高性能计算(High Performance Computing)和仿真，今天，已经成为认识世界、改造世界的第三个手段。

显然，这是忽悠概念。理论分析和实验研究，理论和实践两方面都考虑到，已很全面了，哪来第三手段? 宋健院士说，“仿真是科学实验的利器。”这句话为仿真做了准确定位。我们必须如此来正确认识仿真。当前，信息化席卷全球，推动现代科技发展变化，这是数字仿真发展的大好时机，数字仿真必将随之与时俱进!

1) 863规划中的高新技术，即信息、航天、自动化、激光、生物、新材料、海洋开发和能源，由于它们关系到我国社会发展，能够振兴中华，自然成为牵引数字仿真发展的首选需求。

2) 科技创新是国力精髓民族魂。八大高新技术产业的灵魂是创新。企业竞争取胜的法宝，仍然是创新，参与竞争，在竞争中创新，在创新中取胜。

3) 在深度和广度上要进一步扩展，广度上要扩展到所有学科和专业，深度上要随着席卷全球的信息化的发展而发展，如日本人所说的“3C”，“4A”革命，就是指计算技术为主体的信息技术渗透到社会的各个角落。

3C 指通信( Communication) ，计算机( Computer) 和自动控制( Control) ， 3C 构成强大的和灵活的信息网络，是信息时代的神经中枢。

4A 指工厂自动化(Factory Automation，FA) ，农业自动化( Agriculture Automation，AA) ，办公室自动化(Office Automation， OA) 和家庭自动化( Home Automation，HA) 。

4) 立足本职，放眼全球，可见李伯虎院士提出仿真技术在21世纪里应当向着以数字化、虚拟化、智能化、网络化、服务化、普适化为特征的现代化方向发展，显然是十分正确的! 这有如磨刀不误砍柴工。

只要仿真技术发展与时俱进，必然能够持续创造一系列高新技术产业的仿真硕果，必然能够支持数字化制造业掀起第三次工业革命，必然能够进一步掀起复杂系统的面纱，必然能够安全而又经济有效地完成时代赋予仿真的使命。

5) 近年来，随着仿真技术的发展，中国仿真市场增长异常迅猛，在某些方面达到了国际先进水平。但是，总体技术水平，特别是应用水平与发达国家相比还有差距。

2007 中国 (上海) 国际仿真工业展览会组委会曾历时两年做过一次“中国仿真产业发展现状”的市场调查。调查显示从事仿真技术的企业普遍抱着乐观态度，对中国仿真行业市场容量扩大抱有信心。在参与调查的2200家企业中，86%以上企业认为，市场潜力开发、新产品知识产权保护和缺少国外相关技术，是目前我国仿真市场遇到的三大问题，也正反映了我国仿真市场的机遇之所在。