系统级多学科建模与联合仿真
联合建模与仿真系统研究_陈丽
文章编号:1671-637Ⅹ(2007)04-0010-03联合建模与仿真系统研究陈 丽1,2, 冯润明2, 姚益平1(1.国防科技大学计算机学院,长沙 410073; 2.中国人民解放军63892部队,河南洛阳 471003)摘 要: 联合建模与仿真系统(Joint Modeling and Simulation System,J MASS)项目是美军三个“J”类(JMASS、JW ARS、JSI MS)重要项目中的一个,是在美国空军电子战数字评估系统(ECDE S)的基础上发展起来的联合项目。
开发JMASS项目的目的是在提供可重用的建模与仿真资源库(MSRL)的同时,开发一个标准的数字化建模与仿真体系结构和有关工具集,来支持对电子战环境下的武器系统进行工程级/交战级建模与仿真的分析、开发、采办以及测试与评估。
本文围绕JMASS系统的主要特点、组成结构及通过HLA实现互操作等方面进行了深入研究。
关 键 词: 建模与仿真; HL A; 电子战; 联合建模与仿真系统中图分类号: V271.4; TN97文献标识码: AStudy on Joint Modeling and Simulation System(JMASS)CHE N Li1,2, FENG Run-ming2, YAO Yi-ping1(1.College of Co mputer Science&Technology,NU DT,Changsha410073,China; 2.No.63892Unit of PLA,Lu oyang471003,China)A bstract: JMASS is one of the three important“J”pr ograms of JMASS,JW ARS and JSI MS.It is developedbased on Electronic Countermeasure Digital E valuation System(E CDE S).The goal of developing JMASS pro-gra m is to support reusable models in Modeling and Simulation Resource Library(MSRL),and develop a com-mon digital simulation architecture that defines standard interfaces and a suite of tools to support engineering and engagement level weapon system modeling and simulation in Electronic Warfar e(EW)analyzing,develop-ment,acquisition,test and evaluation.The authors studied its characteristics,architectur e and HLA-based in-teroperability with focus on the capability and application of JMASS.Key words: modeling and simulation; HLA; electronic war; JMASS0 引言联合建模与仿真系统(JMASS)是一个建模与仿真支撑环境,它支持在电子战环境下对武器系统进行工程级和交战级的建模与仿真分析、测试与评估。
多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究[1]
![多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/c3e3dd030b4e767f5acfcec1.png)
第11卷第7期计算机集成制造系统Vol.11No.72005年7月Computer Integrated Manufacturing SystemsJul .2005文章编号:1006-5911(2005)07-0901-08多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究邸彦强1,李伯虎1,柴旭东2,王 鹏1(1.北京航空航天大学自动化学院,北京 100083;2.航天科工集团二院,北京 100854)摘 要:针对面向多学科虚拟样机开发的协同建模与仿真平台,建立了其系统体系结构和技术体系结构。
提出了该平台解决多学科虚拟样机协同建模与仿真问题中的4项关键技术,包括:①面向模型的多领域协同仿真技术;②基于系统工程理论和组件技术的建模技术;③网格技术和微软自动化技术;④采用可扩展标记语言和产品生命周期管理系统的集成技术。
给出了一种符合并行工程思想的基于该平台的虚拟样机开发过程模型。
最后,简要介绍了该平台在船舶领域的一个应用范例,以及在航天、船舶和卫星等领域的初步实践,表明该平台能有效支持虚拟样机工程。
关键词:多学科虚拟样机;协同仿真;仿真平台;网格技术;集成技术中图分类号:T P391.9 文献标识码:AResearch on collaborative modeling &simulation platform for multi -disciplinary virtualprototype and its key technologyD I Yan -qiang 1,LI Bo -hu 1,CH A I X u -dong 2,WA N G Peng 1(1.Sch.of A utomatio n,Beihang U niv.,Beijing 100083,China;2.T he Second A cademy,China A ero space Sci.&Indust ry Co rp.,Beijing 100854,China)Abstract:T he system ar chitecture and technolog y ar chitectur e of Collabor ative M o deling &Simulation Platfor m (Cosim-P latfo rm)w ere established fo cusing on dev elopment o f M ult i-Disciplinary V ir tua l Pr otot ype.T o solv e the pro blem o f co llaborat ive modeling and simulat ion,fo ur key technolog ies wer e put for wa rd:model-o riented multi-domain collabor ativ e simulatio n technolog y,mo deling t echnolo g y based on System Eng ineer ing T heor y and co mpo nent techno log y,g rid techno log y and M icr osoft auto mation techno lo gy ,Co sim-P latfo rm s inter nal and ex ter nal integ ratio n technolo gy ,w hich w as based on eXtensible M arkup L ang uage(XM L )and Pr oduct L ifecycle M an ag ement (PL M ).A vir tual prototype development process mo del w as provided in accordance with the principle of Concur rent Eng ineering.At last,an application example in Ship was briefly introduced.T he primary practices in the fields of A s tronautics,Ship and Satellite indicated that Cosim-Platfor m could effectively support development of virtual prototype.Key words:multi-disciplinary v ir tua l pr oto type;collabor ativ e simulat ion;simulat ion platfor m;g rid technolog y;integr ation techno log y收稿日期:2004-06-24;修订日期:2004-09-20。
系统建模与仿真讲义
通过实验或经验数据，确定数学模 型的参数值。
03
02
建立数学模型
根据系统特性，选择合适的数学模 型描述系统的动态行为。
模型验证与修正
对建立的数学模型进行验证，并根 据实际需求进行必要的修正。
04
仿真实验设计与分析
实验方案设计
根据仿真目标，设计合理的实验方案，包括 实验条件、输入输出等。
概率模型
概率分布
概率分布是描述随机事件发生可能性的数学工具，常见的概率分布有二项分布、 泊松分布、正态分布等。
随机过程
随机过程是描述一系列随机事件随时间变化的模型，例如马尔科夫链和泊松过程 等。
03
系统仿真基础
仿真模型的建立与实现
01
确定系统边界
明确仿真目标，确定系统边界，将 系统划分为可管理的子系统。
系统建模与仿真讲义
汇报人： 日期:
目录
• 系统建模概述 • 数学建模基础 • 系统仿真基础 • 仿真技术的应用 • 系统建模与仿真的挑战与未来
发展
01
系统建模概述
定义与目的
定义
系统建模是对真实系统进行抽象、简 化和描述的过程，通过数学、逻辑和 图形等工具来表示系统的结构、行为 和性能。
目的
系统建模的目的是为了更好地理解、 分析和预测系统的行为，为系统设计 、优化和控制提供依据。
模型改进
根据性能优化需求，对数学模型进行改进，提应用于实际系统设计、分析和优化中，发挥仿真的价值和作用。
04
仿真技术的应用
工业系统仿真
总结词
工业系统仿真通过模拟工业生产过程，帮助企业优化生产流程、提高生产效率和降低成本。
详细描述
工业系统仿真通过对生产线的布局、工艺流程、设备运行等进行模拟，发现潜在的问题和瓶颈，为企 业提供改进方案。同时，仿真技术还可以用于新产品开发和设计阶段，预测产品的性能和可行性。
多学科联合仿真
传统单学科分析的局限
• （2）不同学科的工程师采用不同的分析工具 和数据模型进行独立的分析计算，在考虑学科 之间耦合作用而需要进行多学科集成仿真的时 候，只能通过分析工具之间的数据接口进行 “链式”的“联合仿真”，即一个工程师完成 一个学科点的分析之后，将数据模型或分析结 果通过软件之间的数据接口传递给下一个工程 师，完成计算。这样的联合仿真方式，一方面 学科之间的集成和耦合非常有限，另一方面由 于需要进行大量的数据模型的转换，也会影响 到分析的精度和效率。
传统单学科分析的局限
• （3）众多的单学科点分析工具也使得工程师 们大为头疼。不同的分析工具都有各自不同风 格的操作界面和分析环境，每一种分析工具对 于从事其它学科的工程师来说都过于专业和复 杂，形成了多重用户环境，这种现状一方面限 制了工程师之间的协作和交流，另一方面也制 约了仿真分析的效率，阻碍了仿真分析效益的 进一步提高。
传统单学科分析的局限
• (1) VPD 技术和各学科的分析工具在企业中已 经得到了广泛而深入的应用。工程师们在日常 工作中采用各学科的分析工具独立的完成分析 项目，对于各自使用的分析工具已经足够的熟 练和精通。然而由于各学科采用不同的分析工 具和相应的数据模型，工程师们使用的都是单 学科点的分析工具或通常意义上的多场求解工 具，因此，在分析中无法全面考虑各学科之间 的耦合作用和影响，难于实现真正的一体化的 多学科仿真；
传统单学科分析的局限
• （7）目前企业中的大多数仿真分析工作需要 工程师手动一步一步的进行，使得工程师的工 作量太大，过于疲劳，分析效率有待提高，期 待能够实现分析流程的自动化。
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多学科仿真发展趋势
解决单学科仿真分析平台应该具备以下功能： ♦ 消除传统意义上“多学科联合仿真”中模型 数据的转换，多学科分析基于共同的数据模型； ♦ 具有统一的用户环境，在同一平台下进行多 学科分析，降低用户环境和界面的复杂程度， 减少甚至消除用户熟悉不同环境所需的时间； ♦ 充分兼容传统单点分析工具的分析模型和数 据， 保护构开放，便于集成第三方软件或用户自由扩 展； ♦ 加强与CAD软件之间的集成与互动，进行无缝 的数据转换，提高模型导入精度； ♦ 促进分析人员之间、设计与分析之间的交流和 协作；疏通设计——分析流程；方便应用设计 人员的数据模型；
多学科系统级虚拟样机建模与仿真技术
多学科系统级虚拟样机建模与仿真技术本文从当前产品设计过程对多学科联合仿确实需求出发，分析了产品协同设计对仿真技术三个层次的功能需求，并引出当前实现多学科集成仿确实通常方法。
多学科联合仿真需要操纵、机构、有限元等不一致仿真环境的集成与数据交换，MSC.Software提供最为系统与完整的多学科协同仿真开发环境，本文全面介绍了MSC.Software多学科系统级虚拟样机建模与仿确实解决方案，并给出了具体的实例。
1．多学科联合仿确实需求众所周知，现代产品的研发流程是多人团队、多学科领域的协同设计过程。
在产品开发过程中，不管是系统级的方案原理设计，还是部件级的全面参数规格设计，都涉及到多个不一致的子系统与有关学科领域，这些子系统都有自己特定的功能与特殊的设计方法，而各子系统之间则具有交互耦合作用，共同构成完整的功能系统。
图1 现代产品过程涉及多个子系统与有关学科领域如何有效的协调各个子系统设计团队的工作，让团队之间达到信息共享、互通有无，并保证子系统的设计质量与整体性能，实现产品设计真正的一体化与协同化，从而提高设计效率，节约设计成本，缩短开发周期，这是一个非常重要的问题。
为了达到上述目标，我们务必满足下列三个层次的需求：第一，具备各子系统与各学科领域有效的集成仿真工具，从而保证各子系统的设计水准与可靠性；图2 各学科领域的不一致设计工具第二，能够实现各仿真工具之间的无缝集成与数据交换，在统一架构下实现模型整合；第三，为了能够协调与管理各设计团队，与在设计过程中产生的大量数据，实现资源优化配置，还务必具有仿真数据与流程的管理平台，实现各学科领域的真正协同仿真。
2．多学科协同仿确实通常实现方法目前较为通用与流行的实现多学科集成仿确实方法要紧包含下列三种：2.1 联合仿真式（Co-Simulation）联合仿真式是目前较为通用，也是使用最多的一种数据交换方式，其数据交换原理如图3所示，两个不一致仿真工具之间通过TCP/IP等方式实现数据交换与调用。
系统建模与仿真课程设计
系统建模与仿真课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解系统建模与仿真的基本概念，掌握建模与仿真的基本原理；2. 使学生掌握运用数学模型描述实际问题的方法，提高解决实际问题的能力；3. 帮助学生了解不同类型的建模与仿真方法，并能够根据实际问题选择合适的建模与仿真方法。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件进行建模与仿真的操作能力；2. 提高学生分析问题、解决问题的能力，使学生能够独立完成简单的系统建模与仿真实验；3. 培养学生的团队协作能力，能够与他人合作完成复杂的系统建模与仿真项目。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对系统建模与仿真的兴趣，培养学生主动探索、勇于创新的科学精神；2. 培养学生具备严谨、求实的学术态度，提高学生的学术素养；3. 引导学生关注建模与仿真在工程技术领域的应用，增强学生的社会责任感和使命感。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在通过理论教学与实践操作相结合，使学生在掌握基本知识的基础上，提高实际操作能力。
课程目标分解为具体的学习成果，以便后续的教学设计和评估。
通过本课程的学习，学生将能够运用所学知识解决实际问题，为未来的学术研究和职业发展打下坚实基础。
二、教学内容1. 系统建模与仿真基本概念：包括系统、模型、仿真的定义及其相互关系，介绍建模与仿真的发展历程；2. 建模与仿真原理：讲解建模与仿真的基本原理，如相似性原理、逼真度原理等；3. 数学模型构建：介绍常用的数学模型及其构建方法，如差分方程、微分方程等；4. 建模与仿真方法：分析不同类型的建模与仿真方法，如连续系统仿真、离散事件仿真等；5. 计算机软件应用：介绍常用的建模与仿真软件，如MATLAB、AnyLogic 等，并进行实际操作演示；6. 系统建模与仿真实践：结合实际案例，指导学生运用所学知识进行系统建模与仿真实验；7. 教学内容安排与进度：按照教材章节顺序，制定详细的教学大纲，明确各章节的教学内容和进度。
系统级多学科建模与联合仿真
系统级多学科建模与联合仿真1.概述1.1.数字化建模仿真在技术的发展和市场的驱动下，产品功能越来越复杂，通过解析的方法对产品进行分析的难度逐渐增大。
而采用实验的方法对产品进行研究则需要物理样机，对于这种方法，一方面所需投入较多、时间周期较长，另一方面，当发现样机在某些功能和性能层面无法满足要求时，进行更改的成本非常高。
即使这些问题都能够解决，实验方法还要面对某些工况下实验带来的危险和破坏、实验环境不一致、实验结果的离散性等诸多问题。
此种情况下，基于计算机技术，借助于专业的软件，通过数字化建模仿真的方式对产品的方案进行验证和优化，可以显著缩短研发周期、降低研发成本、完善产品质量，提高产品的市场竞争力。
1.2.系统级建模随着产品组成、功能的复杂化，部件各部分之间的耦合关系越来越紧密。
当对产品的一各组成部分独立建模时，需要建立其边界条件。
但由于该部分与其他部分错综复杂的耦合关系及其他部分外特性的复杂性，边界条件难以采用简答的函数关系进行描述，而是需要详细的建模，如此类推，对于产品的数字化分析需要系统级的建模。
另一个方面，当前产品的多数功能都需要各部分之间紧密配合才能实现，这个特点也自然地导致了系统级建模的必要性。
以飞机机电系统的机电综合为例，在机电综合的背景下，在功能、能量、控制和物理的层面，燃油、环控、液压、电气系统之间的管理越来越紧密。
例如在综合能量管理系统中，为实现能量高效利用的目的，环控、燃油、滑油、液压、电气、发动机等系统协调工作，如图1所示。
在多电飞机架构中，通过供-配-用电网络，机电系统之间的联系变得更为紧密。
图1飞机综合能量管理系统1.3.多学科建模随着机-电-液-控一体化的高速发展，由单一领域部件构成的产品越来越少，取而代之的是综合利用机械、电、磁、液压和控制等诸多领域研究成果、涉及多个学科的产品。
图2飞机机电系统飞机机电系统所涉及的学科如图2所示，每个机电子系统都涉及多个学科，这种特点使得系统级建模必然涉及多个学科。
系统级多学科建模和联合仿真.doc
系统级多学科建模和联合仿真系统级多学科建模和联合仿真1。
概述1.1。
在技术和市场发展的驱动下，数字建模和仿真在产品功能上变得越来越复杂。
用分析方法分析产品越来越困难。
另一方面，通过实验方法研究产品需要一个物理原型。
对于这种方法，一方面，它需要更多的投资和更长的时间周期；另一方面，当发现原型在某些功能和性能方面不能满足需求时，进行更改的成本非常高。
即使这些问题能够得到解决，实验方法仍然会面临许多问题，如在一定的工作条件下实验的危险性和破坏性、实验环境的不一致性、实验结果的离散性等。
在这种情况下，基于计算机技术，借助专业软件，通过数字建模和仿真对产品方案进行验证和优化，可以显著缩短研发周期，降低研发成本，提高产品质量，提高产品的市场竞争力。
1.2 .系统级建模随着产品组成和功能的复杂性，零件之间的耦合关系越来越紧密。
当产品的每个组件被独立建模时，需要建立其边界条件。
然而，由于这部分与其他部分之间复杂的耦合关系以及其他部分的外部特性的复杂性，很难用简单的函数关系来描述边界条件，但需要进行详细的建模，等等。
对于产品的数字分析，需要系统级建模。
另一方面，当前产品的大部分功能需要各部分之间的紧密合作来实现，这自然导致了系统级建模的必要性。
以飞机机电系统的机电一体化为例，在机电一体化的背景下，燃油、环境控制、液压和电气系统之间的管理在功能、能量、控制和物理方面越来越紧密。
例如，在集成的能量管理系统中，为了达到高效利用能量的目的，环境控制、燃油、润滑油、液压、电气、发动机和其他系统协同工作，如图1所示。
在多电飞机结构中，需要物理样机通过供应和测试方法来研究产品。
对于这种方法，一方面，它需要更多的投资和更长的时间周期；另一方面，当发现原型在某些功能和性能方面不能满足要求时，修改的成本非常高。
即使这些问题能够得到解决，实验方法仍然会面临许多问题，如在一定的工作条件下实验的危险性和破坏性、实验环境的不一致性、实验结果的离散性等。
复杂系统的建模及仿真研究
复杂系统的建模及仿真研究复杂系统是指由多个动态、相互作用的部件组成的系统。
这些部件之间的相互作用可以直接或间接地影响系统的行为。
复杂系统可以是物理系统，如气象系统或城市交通系统；也可以是生物系统，如细胞和生态系统；还可以是社会系统，如金融系统和人类行为模式。
复杂系统的研究是跨学科的，并结合了数学、物理学、计算机科学和生物学等多个领域的知识。
建立模型来描述复杂系统是研究复杂系统的核心之一。
建立模型的过程是将一个系统抽象为一组定义良好的变量和规则的数学表达式。
建立一个复杂系统模型是一个需要仔细考虑的过程。
首先需要确定模型的目的和问题。
其次，需要收集系统的相关数据和信息，以了解系统中不同部件之间的关系，以及它们如何相互作用。
然后，需要选择用于表示不同部件之间相互作用的数学模型。
建立的模型必须准确描述系统的行为，并且需要进行验证和测试。
如果模型无法反映真实世界中的行为，它就无法被用来做出有意义的预测。
仿真是一种评估模型性能的方法。
仿真试验可以提供有关模型行为的重要信息，并且可以帮助评估模型的准确性。
仿真试验可以利用计算机程序来模拟系统的行为，以便理解其运行方式并预测其运行结果。
在仿真试验中，可以通过改变模型中的参数和变量来模拟系统的行为，并观察这些变化如何影响系统的整体行为。
通过仿真试验，可以开发出新的算法和工具，以帮助解决复杂系统建模中遇到的问题。
在复杂系统建模和仿真领域，有许多优秀的软件工具可供使用。
例如MATLAB，它是一种流行的工具，可用于建立复杂系统的模型和进行仿真试验。
MATLAB包含许多内置的函数和工具箱，可用于解决不同类型的问题。
另一个常用的软件工具是Simulink，它是MATLAB的可视化环境，可用于建立和仿真各种复杂系统的模型。
Simulink包括许多不同的块，可用于建立模型，并提供不同的仿真选项，以支持快速而准确的模拟试验。
在建立和仿真复杂系统模型时，需要考虑模型的准确性以及仿真结果的可靠性。
挖掘机机电液联合仿真技术研究
挖掘机机电液联合仿真技术研究摘要：通过AMESim与Simulink联合仿真技术，可充分发挥AMESim针对液压、机械仿真建模优势，以及与Simulink实现复杂电控逻辑开发的优势，大大加快了挖掘机电控系统的开发进度。
该文介绍了一款21吨挖掘机的AMESim机构模型搭建、液压系统建模，及与Simulink联合仿真的过程。
关键词：联合仿真；挖掘机；AMESim；Simulink；电控；前言多路阀是工程机械液压系统的核心部分。
其节流口形状、尺寸对主机的运动特性有直接的影响。
AMEsim是一种基于键合图理论的系统仿真软件，有丰富的液压元件库，允许用户以绘制液压原理图的方式建立系统模型和设置各部件的结构参数；通过选择油液类型和油温即可获得液压油的特性，使用户不必关心各种受到油液特性影响的系数和参数，也不必关心系统的数学方程因而本文采用AMEsim来搭建液压系统模型。
一、整机动力学模型组成1.联合仿真的数据交换方式为：由AMEsim求解三个油缸推力及回转马达的输出扭矩，传递给ADAMS模型后，由ADAMS模型求解油缸速度、位移及回转马达转速，再传递给AMEsim。
ADAMS模型的输入输出设置由于ADAMS和AMEsim两个软件内的状态量所使用的单位不一致，在AMEsim模型中需设置增益以便转换单位。
2.联合仿真时，AMEsim是主控软件，用户在AMEs—im中运行并控制ADAMS的仿真进程。
从ADAMS输出到AMEsim采用共同仿真模式，即AMEsim通知ADAMS在给定的时间间隔提供其输出，由ADAMS求解模型。
二、联合仿真平台挖掘机联合仿真平台包括液压系统、动力系统、电控系统、工作装置模型，可以实现从驾驶员发出操作指令给液压系统和电控系统，电控系统经过运算发出控制信号，控制发动机及液压系统工作。
液压系统执行元件带动工作装置，对物料进行挖掘和卸料的整个工作过程进行模拟。
挖掘机的机电液联合仿真模型是一个多学科的联合仿真，根据仿真模型的详细程度分为系统级模型和元件级模型。
Modelook 复杂工程系统建模仿真系统
Modelook 复杂工程系统建模仿真系统l 产品定位复杂工程系统建模仿真系统（以下简称Modelook）是基于国外先进的模型驱动工程（MDE）和基于模型的系统工程（MBSE）理论、方法和实践成果的基础上，自主研发的面向系统级用户的MBSE解决方案产品。
Modelook定位于为复杂工程系统（例如武器装备中的电子信息系统、控制系统、体系级指控系统等）的系统级研发提供基于模型的建模仿真解决方案，用户可以在系统设计阶段基于SysML模型进行需求分析、架构设计、仿真分析，改变原有的基于文档的设计范式，有效的提高系统研发效率。
l 产品优势通过Modelook提供的基于模型的系统设计相对于传统的基于文档的系统设计方式有以下优势：●基于SysML系统模型能够消除原有基于文档方式描述的二义性，较大的提升沟通效率；●基于Modelook完成需求追溯/验证，可以有效提升设计质量，降低开发风险；●以系统模型为核心可以有效管理系统研发的复杂度，系统模型正好处在衔接各个维度工作的中心位置，可以有效建立和管理各个业务模型及数据的关系；●通过模型实现系统级设计方案的知识化积累及模型复用。
除此之外，相对于其他国外MBSE建模工具，Modelook还具有以下优势：●国产自研，完全自主可控；●全中文环境，降低使用门槛，提高设计和沟通效率；●支持基于用户需求进行功能定制扩展，贴合用户业务特点，促进MBSE落地；●提供完整的咨询培训服务，紧密结合用户业务进行实践，发挥MBSE的价值。
l 产品简介Modelook及各种插件为用户提供了系统架构设计建模，分析、仿真和测试，协作，模型库等功能，功能架构如下图所示：Modelook功能架构系统架构设计建模SysML建模SysML建模是Modelook的核心功能，目前Modelook支持SysML定义的9张图及131个元模型控件，对系统需求、功能、行为、架构、接口、参数等元素进行建模和展示。
Modelook支持的SysML9张图除上述SysML9类图外，Modelook还支持以表格、矩阵及关系图的等不同方式表达系统模型。
面向复杂系统工程的多学科统一建模与联合仿真技术研究与应用实践
面向复杂系统工程的多学科统一建模与联合仿真技术研究与应用实践作者：暂无来源：《智能制造》 2017年第5期航空工业信息技术中心（金航数码）郄永军多学科联合仿真技术应用工程背景航空产品是涉及机械、电子、电气、控制、液压及软件等多学科, 可靠性、维修性和保障性等多专业工程要求的复杂系统，其开发模式正经历从基于文档向基于模型的范式转移。
建立以基于模型的系统工程方法论为指导、以功能/性能样机为载体，贯穿需求、功能、逻辑与物理构建模型在环、软件在环、硬件在环及人员在环的数字化综合仿真环境，开展多学科统一建模与联合仿真，实现功能/ 性能需求在开发早期阶段的验证与确认，基于数学模型（虚拟样机）开展复杂系统架构与方案的设计、权衡与分析优化，缩短设计迭代周期，提升开发质量，已成为国际航空航天和防务领域复杂系统开发的主流趋势。
当前，基于Modelica 语言的系统仿真技术已在达索航空、德宇航和空客得以工程应用，通过构建由功能样机、性能样机和几何样机组成的数字样机，可实现在虚拟空间下开展虚拟试验/ 试飞，极大的降低物理试验/ 试飞的周期与成本。
多学科联合仿真技术演进历程系统级多学科联合仿真主要应用于系统架构与方案权衡、功能分配、接口定义、子系统参数优化、功能/ 性能早期验证和确认等领域，涉及多学科的系统仿真技术主要经历了如下发展历程。
（1）基于接口的多学科建模与仿真技术：该方法是由各学科相应的商用仿真软件提供或开发相应的接口。
其完全依赖商用软件之间的一对一接口，这些接口往往为某些商业公司所私有，不具有标准性和开放性。
（2）基于高层体系结构（HLA）：该方法克服了基于接口的诸多缺陷，较好地实现了多学科建模与仿真，但要求建模人员必须先熟悉HLA/RTI 的各种服务协议，再编制相应的程序代码，并且需要人为的割裂不同学科子系统之间的耦合关系，实质上是一种子系统层次上的集成方法。
（3）基于统一建模语言的多学科系统仿真技术：该方法具有与学科无关的通用模型描述能力，任何学科均可实现统一建模。
大型复杂系统建模与仿真研究
大型复杂系统建模与仿真研究第一章绪论大型复杂系统建模与仿真研究是当代科学技术领域中一个极为重要的课题。
人类社会日益快速发展，对实现可持续发展提出了更高的要求，因此需要深入研究复杂系统的建模和仿真技术，以帮助人类社会更好地理解和掌握这些系统的本质，更有效地进行规划和决策。
复杂系统指的是有多个组成部分、相互作用并形成复杂连锁反应的系统，例如生态系统、社会经济系统等。
这些系统具有高度的非线性、不确定性和复杂性，因此需要建立复杂的数学模型，进而进行仿真研究。
本文旨在介绍大型复杂系统建模与仿真研究的现状和前沿技术，分析遇到的问题，并提出解决问题的方法。
第二章大型复杂系统建模方法大型复杂系统建模是将实际的系统抽象成数学模型的过程，数学模型则可以通过计算机进行仿真分析。
大型复杂系统建模方法可以分为几种：1.系统动力学建模系统动力学建模是将系统看作一个动态的整体，建立对系统运作的动态性质的模型。
这种方法适用于系统变化比较缓慢的场景，如经济系统。
2.智能算法建模智能算法建模是一种结合了进化算法、神经网络和模糊逻辑等智能算法的优化建模方法，可以用来解决复杂系统中多变因素下的规划和优化问题。
3.统计建模统计建模是通过对已经发生的变量的统计数据进行分析来探究数据之间的关系，从而建立对系统的数学模型。
第三章大型复杂系统仿真方法大型复杂系统仿真是利用计算机技术对复杂系统进行模拟实验的过程。
大型复杂系统仿真可以分为几种：1.离散事件仿真离散事件仿真是以事件驱动的方式进行仿真。
它适用于混杂了多种类型事件的系统，如制造过程等。
2.连续仿真连续仿真是以时间为连续变量的仿真方式。
这种方法适用于连续变量影响随时间的系统，如气候系统等。
3.混合仿真混合仿真是结合了离散事件仿真和连续仿真的仿真方法，适用于既有离散事件也有连续变量的系统。
第四章大型复杂系统仿真工具大型复杂系统仿真需要使用到相关仿真工具。
目前较为知名的仿真工具主要有以下几种：1. MATLAB/SimulinkMATLAB/Simulink是一种专业的技术计算软件，主要用于数据分析、仿真建模、控制系统设计以及混合仿真等。
复杂系统建模与仿真研究
复杂系统建模与仿真研究复杂系统是由许多相互作用的基本组件构成的，它们之间的关系构成了系统的结构和行为。
复杂系统的诞生源自于各种领域中需要处理的大量数据和信息，如交通管理、金融风险管理和生命科学等。
复杂系统在研究中的应用越来越广泛，得益于计算机科学技术和仿真技术的发展。
复杂系统建模与仿真方法为研究人员提供了应对复杂系统挑战的有效手段。
建模是指通过建立数学模型来描述复杂系统，以便于理解和控制系统的行为。
在复杂系统建模中，模型应该具有足够的准确性和适应性，以预测或模拟系统的性能。
复杂系统的建模是一个需要综合多个学科知识的过程。
需要对物理学、计算机科学、生物学等学科中的概念和技术进行综合应用。
这样才能更好地理解复杂系统的本质。
对于复杂系统建模，存在两种主要的方法：基于系统分析和基于统计学的方法。
基于系统分析的方法旨在识别和表达复杂系统的主要组成部分和相互作用。
而基于统计学的方法则是通过数据分析来发现系统中的规律和规律。
除了建立数学模型外，仿真技术也是处理复杂系统的研究中的重要手段。
仿真是一种通过计算机程序模拟系统行为的方法，旨在探索系统的性能和行为，寻找优化或改进系统的方法。
仿真技术最近得到了快速发展，为研究人员提供了一种便捷而高效的方式处理复杂系统，特别是对于模拟大型系统来说更是如此。
使用仿真技术和建模方法，可以更好地理解系统的运作方式和排除故障。
它们具有潜在的商业和行业应用评估和推断模拟。
如今，人们对于复杂系统的需求不断增长，驱动着建模和仿真技术的进一步发展。
同时，越来越多的系统需要针对客户需求进行个性化或定制化的开发。
这就需要更加复杂化的建模和仿真技术。
下一步发展建模和仿真技术的方向应该是在更大规模、更高实用性和更直观的能力基础上，加强系统化，提升可重复性和不确定性，为复杂系统建模和仿真应用的深度研究提供良好基础。
总之，复杂系统建模与仿真是为我们研究复杂系统提供良性工具的重要研究领域。
未来的研究将通过充分发展和应用这些方法和技术，更好地管理我们所处理的复杂系统。
多学科联合仿真
第二路是拉伸弹簧的弹力大小控制，
第三路是驱动关节的旋转角度控制。
通过对三路反馈信号的控制，在联合仿真过程中动态修改PID控
制参数，实现对机械手夹持机构的轨迹控制要求，最终保证夹 持机构能够实现比较平稳的夹紧和放松动作，保证其较高精度 的轨迹跟踪特性。
基于目前有许多仿真软件，包含多个领域，系统也 很广泛。MSC.Software公司是行业的领导者，该公司退 出多学科仿真引擎MD以及企业级解决方案SimEnterpris
多学科联合仿真的发展趋势
1
消除传统意义上“多学科联合仿真”中 模型数据的转换，多学科分析基于共同的数 据模型
2
具有统一的用户环境，在同一平台下进行 多学科分析，降低用户环境和界面的复杂程 度，减少甚至消除用户熟悉不同环境多续的 时间。
多学科联合仿真
本次报告成员：
杨兴科 于建飞 吴佳伟 梅年丰 王君
1.1为什么需要多学科联合仿真
科研和生产中的问题，大多数是复杂的 多学科问题的集成。
各学科采用不同的分析工具和相应的数 据模型，工程师们使用的都是单学科点 的分析工具或通常意义上的多场求解工 具。
在考虑多学科间的耦合作用需要进行集 成仿真时，只能通过分析工具间的接口 进行“链式”的“联合仿真”。
利用Pro/E软件建立夹持机构各零件及装配体的三维模型，
将装配体模型导入 ADAMS/View 中进行分析。对导入到 ADAMS中的三维模型添加相应的约束和驱动，具体的拓 扑结构如图所示。照此拓扑图添加约束，使夹持机构的各 个构件之间有确定的约束关系川，保证仿真时各个构件具
有正确的运动。定义约束和驱动后的模型如图所示。
复杂系统的建模与仿真技术研究
复杂系统的建模与仿真技术研究在当今科技飞速发展的时代，复杂系统无处不在，从生态环境到社会经济，从交通网络到生物医学，从航空航天到工业生产。
这些复杂系统的运行和发展规律往往难以通过直观的观察和简单的分析来理解和预测。
因此，建模与仿真技术成为了研究复杂系统的重要手段。
复杂系统具有诸多显著的特点。
首先，它们通常由大量相互作用的元素组成，这些元素之间的关系错综复杂。
例如，在一个城市的交通系统中，车辆、行人、信号灯、道路等众多因素相互影响，共同决定了交通的流量和拥堵情况。
其次，复杂系统往往表现出非线性的行为特征，即系统的输出与输入之间不是简单的线性关系。
这使得对其行为的预测变得极为困难。
再者，复杂系统还具有动态性和适应性，它们能够根据环境的变化和内部的相互作用而不断调整和演化。
建模是对复杂系统进行研究的第一步。
建模的目的是将复杂系统中的关键元素和它们之间的关系用数学、物理或逻辑的方式进行描述。
常见的建模方法有基于物理规律的建模、基于数据驱动的建模以及基于智能算法的建模等。
基于物理规律的建模方法是通过对系统中各个元素的物理特性和相互作用规律进行分析，建立相应的数学方程来描述系统的行为。
这种方法在工程领域中应用广泛，比如对机械系统、电力系统的建模。
然而，对于一些复杂的系统，由于其内部机制尚不明确，或者难以用精确的物理规律来描述，这种方法就可能存在局限性。
基于数据驱动的建模方法则是通过对大量的系统观测数据进行分析和挖掘，从中提取出系统的特征和规律，并建立相应的数学模型。
这种方法不需要对系统的内部机制有深入的了解，只需要有足够的数据支持。
常见的数据驱动建模方法包括统计回归、机器学习等。
但数据驱动的建模方法也存在一些问题，比如数据的质量和代表性、模型的过拟合等。
基于智能算法的建模方法，如遗传算法、粒子群优化算法等，通过模拟生物进化或群体行为的方式来寻找最优的模型结构和参数。
这种方法在处理复杂的优化问题时具有一定的优势，但计算复杂度较高，且对于模型的可解释性相对较差。
复杂系统建模与仿真技术研究
复杂系统建模与仿真技术研究随着科技的不断发展，各行各业的日常工作和生产、生活环境都变得越来越复杂，这就需要我们对这些复杂系统进行建模和仿真来提高工作效率、降低维修成本、改善生活质量等等。
本文旨在研究复杂系统建模和仿真技术，介绍其应用和优点。
一、复杂系统的定义和特征复杂系统通常是由大量的互动元素构成，各元素之间存在着复杂的相互作用和反馈，整个系统的表现具有不可预测、不可控和不确定性等特征。
一些典型的复杂系统包括金融市场、交通运输系统、电力系统、自然灾害等等。
复杂系统的特征主要有以下几点：1. 大量的元素和部件，分布范围广。
2. 各元素之间存在相互作用以及反馈机制，且相互之间具有同步和异步的特征。
3. 系统的全局行为无法从个体的行为中推断出来，也就是系统的行为存在着非线性和不连续性。
4. 系统的演化和变化由不确定因素所主导，发展具有不确定性。
以上这些特点使得理解、分析和控制复杂系统具有相当大的难度，因此，我们需要一些特殊的手段来把复杂系统描述出来，也就是建模和仿真技术。
二、复杂系统建模的方法建模的目的在于尽可能准确地模拟系统的行为和相互作用，通过真实模拟复杂系统的运行来帮助我们进行分析和预测、控制和优化。
目前，常用的建模方法主要包括以下几种：1. 数学建模法，如微分方程、差分方程、概率论、统计学等等。
数学建模的难点在于需要对系统的分解和抽象以及模型的求解。
2. 物理建模法，也就是通过对系统所受的力和能量进行描述来建立模型。
物理建模的优点在于其比较逼真，但要求对系统的认知比较全面。
3. 系统动力学建模法，通过研究复杂系统内部关系和外部影响，以及反馈机制建立模型来研究系统的演化和变化。
系统动力学较适用于大规模系统的分析和控制。
4. 人工智能建模法，通过建立人工智能模型来对系统进行描述和分析。
人工智能方法可帮助处理大量的数据和模式识别。
以上四种方法各有优缺点，对于不同的复杂系统，所选方法不同，但共同的特点是都需要对系统有一定的了解和认知。
多学科系统级虚拟样机建模与仿真解决方案
需求
程是多人团队、多学科领域的协同
Ｃ ＩＰ 要达到上述 目标 ，必须满 足以 仿真工具 之间通过Ｔ ＰＩ等 方式实 第 ，具备各子 系统和各学科
曼 蔓
众所周知 ，现代产 品的研发流 下三个层次的需求 ： 设计过 程。在产 品开 发过 程中 ，无 领域的有效集成仿真 工具 ，从 而保 论是 系统级 的方案原理设 计 ，还是 证各子系统 的设计水 准和可靠 性 ，
之 间可 以通过不 同方式实现模 型数 立 的控 制 与 多学 科 合和计算过程协 Ａ Ａ Ｓ Ｓ ．Ａ Ｙ 模 型 作为 一套 Ｓ 方程加入到Ｍ ＣＡ Ａ Ｓ（ ｌ动态 Ｓ ．Ｄ Ｍ ｄ ｌ 同。同时 ，Ｍ Ｃ Ｓ 正在积极 地开展 工 Ｇ Ｅ 链接库 形式 引入 ） Ｍ ＣＡ Ａ Ｓ 。 Ｓ ．Ｄ Ｍ 求 作 ，ｊ Ｍ ＣＳｍ 仟１ｅ ￣ Ｓ ．１ ０ ｃ各成员移植、 ｝
信息共享 、互通 有无 ，并保 证子系 现 多学科集成仿真 的方法 主要 包括
统的设计质量和整体性能，实现产 以下三种。 品设计真正的一体化和协同化 ， 从
而提高 设计效率 、节省设计成本并
１ 合 仿 真 式 ． 联
联合仿真式是 目前较为通 用 ，
缩 短 开 发 周期 ，是 一 个 非常 重要 也 是使 用 最 多 的一 种 数据 交 换方 调用 ， 图５ 示。 如 所
维普资讯
ｏｏ ｔｖ ｆ ｆｖａ ｅ
多学科 系统 级虚 拟样机建模 与仿真解 决方案
一
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、
多学科 联 合仿 真 的 的问题。
式 ，其数据交换原理 ，即两个不同 现数据交换和调 用，如 图３ 示。 所
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系统级多学科建模与联合仿真1.概述1.1.数字化建模仿真在技术的发展和市场的驱动下，产品功能越来越复杂，通过解析的方法对产品进行分析的难度逐渐增大。
而采用实验的方法对产品进行研究则需要物理样机，对于这种方法，一方面所需投入较多、时间周期较长，另一方面，当发现样机在某些功能和性能层面无法满足要求时，进行更改的成本非常高。
即使这些问题都能够解决，实验方法还要面对某些工况下实验带来的危险和破坏、实验环境不一致、实验结果的离散性等诸多问题。
此种情况下，基于计算机技术，借助于专业的软件，通过数字化建模仿真的方式对产品的方案进行验证和优化，可以显著缩短研发周期、降低研发成本、完善产品质量，提高产品的市场竞争力。
1.2.系统级建模随着产品组成、功能的复杂化，部件各部分之间的耦合关系越来越紧密。
当对产品的一各组成部分独立建模时，需要建立其边界条件。
但由于该部分与其他部分错综复杂的耦合关系及其他部分外特性的复杂性，边界条件难以采用简答的函数关系进行描述，而是需要详细的建模，如此类推，对于产品的数字化分析需要系统级的建模。
另一个方面，当前产品的多数功能都需要各部分之间紧密配合才能实现，这个特点也自然地导致了系统级建模的必要性。
以飞机机电系统的机电综合为例，在机电综合的背景下，在功能、能量、控制和物理的层面，燃油、环控、液压、电气系统之间的管理越来越紧密。
例如在综合能量管理系统中，为实现能量高效利用的目的，环控、燃油、滑油、液压、电气、发动机等系统协调工作，如图1所示。
在多电飞机架构中，通过供-配-用电网络，机电系统之间的联系变得更为紧密。
图1飞机综合能量管理系统1.3.多学科建模随着机-电-液-控一体化的高速发展，由单一领域部件构成的产品越来越少，取而代之的是综合利用机械、电、磁、液压和控制等诸多领域研究成果、涉及多个学科的产品。
图2飞机机电系统飞机机电系统所涉及的学科如图2所示，每个机电子系统都涉及多个学科，这种特点使得系统级建模必然涉及多个学科。
1.4.联合仿真多数情况下，产品的研发需要多个部门配合工作，而当需要对产品功能进行仿真验证时，需要把各部分模型进行集成，获得各部分模型之间的耦合关系，且需要在仿真过程中保证各部分模型之间能够进行高效的数据交互。
所以在系统级的多学科数字化建模之后，还需要进行联合仿真。
2.实施方案2.1.Modelica建模语言Modelica语言是一种面向对象的多学科建模语言，其设计初衷就是为了解决涉及多个学科领域的、复杂系统建模，是一种面向工程应用的建模语言。
Modelica语言基于方程的建模方式和无因果特点大大简化了模型开发的难度，且Modelica协会提供了针对机械、流体、控制、电磁、电气等多个工程领域的免费模型库（图3）。
使用者可方便地基于这些模型库中的已有元器件模型，搭建自己的系统模型，且可以针对自己的特殊应用，通过继承、修改等方式形成具有知识产权的模型甚至模型库。
图3Modelica基础模型库2.2.Dymola建模仿真平台Dymola软件是法国达索公司专业的多学科系统仿真工具，基于开源的Modelica语言进行建模，支持最新版本的Modelica基础模型库，且拥有由DLR（德国宇航局）、Modelon、Claytex、ATI等成员公司开发并经过工业验证的众多不同行业的专业库，如电机、多体动力学、电气、热力学、液压、气动和控制等专业元件库，为机械、电气、液压等多领域的应用提供了极大的便利性。
图4Dymola商业库及应用基于Dymola的模型库，可以搭建完整的飞机机电系统模型，如图5所示。
图5基于Dymola搭建飞机机电系统Dymola提供了多种高效、稳定的DAE求解器，具有自适应步长、自动调整求解器阶数等特点，适用于涉及多种方程种类的系统求解，包括非线性系统、刚性系统、连续离散混合系统、带有高频、冲击的系统等，能够保证包含液压、电力、多刚体、状态机、控制等多领域方程系统求解的收敛性和稳健性。
2.3.基于FMI+TISC的联合仿真在多学科建模工具Dymola中，可以高效地建立各子系统的模型并进行联合仿真，但鉴于工作习惯等原因，多数领域的工程师会选择继续使用惯用的软件进行建模，不同领域的建模软件亦不同。
如此，在进行模型集成和联合仿真时会遇到数据接口的问题。
如果针对任意两个软件开发专用的接口，则会引入巨大的工作量，而对于使用者也比较混乱。
另一个方面，很多模型都包含了大量的研究成果，出于对知识产权的保护，有些部门或供应商可能不愿意提供白盒模型。
为了解决上述问题，欧洲Modelisar协会提出了FunctionalMock-up Interface（FMI）。
FMI是开放的第三方标准接口协议，任何软件均可以基于该协议开发接口，将所建立的模型封装为Functional Mock-up Unit（FMU），实现与其他软件所建立模型的交互和联合仿真。
而且FMU是黑盒模型，有助于保护模型所有者的知识产权。
目前有52个工程领域常用的商业软件支持FMI协议，但仍有部分软件未能支持。
另一方面，有时模型分布在各个研究室，且难以存储于同一台计算机，则需要进行分布式的联合仿真。
为解决上述问题，引入分布式联合仿真平台TISC，该软件同时支持同一台计算机中的多个模型之间的联合仿真。
(a)原理(b)目前支持的软件图 6 分布式联合仿真平台TISC该平台通过以太网通信，实现模型之前的数据交互，支持多个领域的多种建模仿真工具，且具有FMU Controller，支持基于FMU的联合仿真。
基于FMI+TISC，可以为复杂机电系统的建模仿真提供完整的解决方案，如图7所示。
图7基于FMI+TISC的复杂系统联合仿真2.4.模型开发与系统级建模仿真基于Dymola、PROOSIS、Simulink等建模工具，恒润可以提供定制化的建模仿真服务。
图8基于Dymola建立的环控系统模型基于Dymola，可建立基本管路、分叉流管路、汇流、流阻、限流环、电动活门、流量控制活门、混合腔、驾驶舱、客舱、电动风扇、涡轮、压气机、风扇、电加热器、空-空热交换器、空-液热交换器、水分离器等模型，搭建整个环控系统的模型并进行仿真（图8），用于环控系统方案验证和参数优化，压力控制器、温度控制器控制策略的验证和优化。
图9基于Dymola建立的燃油系统模型基于Dymola，建立飞行环境、燃油、流体边界、流阻、管道、定量泵、引射泵、活门、开口油箱、闭口油箱、燃油换热器、传感器等元件模型，搭建完整的燃油系统模型（图9），结合控制器模型，考虑热管理，对供油和输油的工况进行仿真，模拟各种工况下，燃油系统的工作状况，并对油温进行监测。
图10基于PROOSIS建立的双转子涡扇发动机模型图11PROOSIS发动机模型与Simulink联合仿真基于PROOSIS航空发动机性能仿真软件建立某涡扇发动机的性能仿真模型（图10），并下载到Simulink中实现了发动机性能的联合仿真（图11）。
图12虚拟铁鸟基于Dymola搭建环控系统、燃油系统、供配电系统、二动力系统，通过AMESim搭建液压系统，基于PROOSIS搭建发动机模型，并基于Simulink 搭建控制系统，通过FMI/FMU接口技术，实现Dymola、PROOSIS、AMESim、Simulink等多学科模型之间的联合仿真，实现飞机机电综合性能模拟，并用于研究机电综合下各个子系统之间的交联问题（图12）。
3.优势Modelica语言的优势如下：（1）面向对象：Modelica是一种面向对象的建模语言，它将面向对象看作为用于处理复杂大系统描述的一种模型组织概念，强调陈述式描述和模型的重用。
它以类为中心组织和封装数据，支持采用分层机制、组件连接机制和继承机制构建Modelica 模型。
（2）非因果建模：Modelica采用了数学方程而非赋值语句来定义类。
因为方程本身具有陈述式非因果特性，所以声明方程中未限定方程的求解方向，这样的好处在于可以根据需要选择求解不同的变量，这使得基于Modelica的模型具有很强的重用性，同时也减轻了编程人员的工作量。
因此Modelica语言建立的模型可直接用于正向或逆向分析，只需要设置不同的边界条件，从而大大提高了模型的复用性；（3）陈述式物理建模：Modelica 语言采纳了陈述式设计思想，其软件组件模型支持根据实际系统的物理拓扑结构组织构建仿真模型，即陈述式物理建模。
物理元件对应模型的一个组件，物理元件之间的真实的物理连接对应于组件连接图中模型组件之间的逻辑连接。
采用这种方式构建的物理系统的 Modelica 模型有着与实际系统类似的层次结构（4）连续混合系统建模： Modelica 使用DAE 来描述连续时变系统，采用有限自动机、Petr i网、状态表、分段函数表、DEVS和差分方程对离散系统进行描述，。
Modelica语言允许混合使用微分、代数方程和离散方程对对象的行为进行描述。
（5）多领域统一建模：基于物理系统数学表示的内在一致性，并通过包括流变量和势变量的标准接口定义和连接器定义，Modelica 支持在一个模型中包含来自多个领域的模型组件，实现多领域建模。
相同领域组件之间的通讯借助连接器实现连接，而不同领域的组件之间的交互则通过特定的领域连接转换器实现。
适用于涉及多个学科的、复杂系统的描述。
Dymola建模仿真平台的优势如下：（1）Dymola中的模型基于开源的面向物理对象的Modelica语言开发而成，继承Modelica语言优势的同时，可以直接查看每个元件的源代码以检查模型建立所涉及的理论，并且可以根据用户自身的特殊需求通过继承、修改源代码形成具有自主知识产权的模型和模型库。
（2）Dymola中的Modelica基础库与Modelica协会发布的最新版本保持同步，为客户提供Modelcia协会在机械、流体、电子电气、电磁、控制、传热等多个工程领域的最新研究成果。
（3）专业库方面，Dymola与全球范围内各领域的领军企业和研究所合作，包括Modelon、DLR、AIT、Claytex等，为客户提供具有国际领先水平、经过工业验证的专业模型库，涵盖空调系统、蒸汽循环系统、换热器、液冷系统、电力系统、液压系统、气动系统、智能电机驱动系统、发动机、传动系、车辆动力学、柔性体、飞机燃油及环控、飞控系统、燃料电池、火电、水电等领域，为产品研发提供全面、有力的支撑。
（4）Dymola提供了模型标定、模型管理、优化设计等功能模块，使模型版本管理、加密，基于实验数据的建模和验证更为便捷。
基于优化设计模块，可以对模型进行参数扫描分析、参数摄动分析、蒙特卡洛分析等操作。
（5）Dymola具备Simulink接口，可以方便地进行与控制系统的联合仿真。