「 1. 建模与仿真技术的定义 」
 
建模与仿真技术从严格意义上说，是两个技术的复合名词，即建模技术与仿真技术。建模是仿真的基础，建模是为了能够进行仿真。仿真是建模的延续，是进行研究和分析对象的技术手段。
 
具体到智能制造中，建模技术是指，针对制造中的载体（如数控加工机床、机器人等）、制造过程（如加工过程中的力、热、液等问题）和被加工对象（如被制造的汽车、飞机、零部件），甚至是智能车间、智能调度过程中一切需要研究的对象（实体对象或非实体化的生产过程等问题），应用机械、物理、力学、计算机和数学等学科知识，对研究对象的一种近似表达。
 
仿真技术是在建模完成后，结合计算机图形学等计算机科学手段，对模型进行图像化、数值化、程序化等的表达。借助仿真，可以看到被建模对象的虚拟形态。
 
 
「 2. 建模与仿真技术的特点 」
 
 
从需求本身出发，建模与仿真技术表现出以下特点：
 
（1）虚拟化：虚拟化是建模与仿真技术的最本质特点，利用建模与仿真技术可得到被研究对象的虚拟镜像。
 
（2）数值化：数值化是建模与仿真技术的必要特点，是仿真、计算、优化的前提。
 
（3）可视化：可视化是建模与仿真技术的直观特点，是建模与仿真技术人机交互与友好性的体现。在智能制造中，可视化几乎是一切建模与仿真技术所共有的特点和属性。可视化可以帮助科研人员直观分析被研究对象的动态行为，也可以帮助车间技术人员快速掌握加工过程或加工对象的实时状态。
 
（4）可控化：可控化是建模与仿真技术通往终极目标的必要手段。建模与仿真技术的目的是对被研究对象进行分析和优化。只有在建模与仿真技术中做到可控化，才可以进行科学化的对照试验、优化试验等。
 
建模与仿真技术的特点随着制造业的发展而不断更新。
   
另外，随着制造业的转型升级，从传统制造到数字制造，从数字制造到数字化网络化制造，再到数字化网络化智能化制造，建模与仿真技术又表现出一些新的特点：
 
（1）集成化：智能制造发展的初级阶段，即数字制造，制造对象或制造主体（机床或机器人等）主要表现出单元化的制造特点；到了智能制造发展的第二阶段，即数字化网络化制造，制造对象或制造主体又表现出在互联网下的多边互联特点；再到数字化网络化智能化的第三阶段，依托5G、物联网、云计算、云存储等技术，实现各制造对象或制造主体之间的互联互通，人-机-物的有机融合，建模与仿真技术也从原来的单一化过渡到多机协同的集成化模式。
 
（2）模块化：模块化似乎是与集成化相悖的一个概念和特点，但其实不然。数字化制造过程中，由于加工对象单一，加工过程单一，建模与仿真技术也表现出模型与实体对象的一一对应的特点。但到了智能制造发展的第三阶段，由于加工过程更为复杂，加工对象更多，各个对象之间还有紧密的联系，建模与仿真技术也变得更复杂，更有必要在复杂的条件下构建模块化的建模单元与仿真单元，以便不同人员跨地区、跨学科、跨专业、跨时段地进行协同建模与仿真开发。
 
（3）层次化：HLA（high-level architecture）是智能制造中的一个代表性的开放式、面向对象的技术架构体系。在HLA架构体系下，智能车间、智能工厂、智能仓储、智能化嵌入式系统、智能化加工单元等作为智能制造网络化体系结构的下端级，云平台、云存储作为上端级，边缘计算、云计算作为沟通中间的连接驱动和计算资源。针对复杂网络体系下的智能制造，需要更加层次化的建模与仿真，有利于模型的管理、重用、优化升级与快速部署。
 
（4）网络化：5G是智能制造时代的高速信息通道，智能制造与5G技术的结合，更有利于将人-机-物进行有机融合，各加工制造单元互联互通，模型交互与模型共享，仿真数据共享。
 
（5）跨学科化：智能制造生产活动中，表现出了多学科和跨学科的特点。建模与仿真技术在集成式发展的过程中，也表现出集机械、电磁、化学、流体等多学科知识，表现出多专家系统模式。典型的如CAM软件，既能够进行机械的三维实体建模，又能对模型进行有限元分析、流体分析与磁场分析等。
 
（6）虚实结合化：虚实结合化是智能制造中建模与仿真技术的重要特点，也是前沿方向。典型的如VR（virtual reality）、MR（mixed reality）、AR（augmented reality）等技术，这些技术的共同特征都是能让人参与虚拟化的建模与仿真技术，与实体对象进行交互，增强仿真过程中的真实体验。
 
（7）计算高速化：随着计算机技术和网络技术的快速发展，能够对制造活动中的对象进行越来越真实的建模与刻画，仿真过程也越来越丰富。虽然模型的计算复杂度大幅度提升，但依托于高速计算机、大型服务器、高速总线技术、网络化技术和并行计算模式，建模与仿真也表现出计算高速化的特点。计算高速化的建模仿真，是虚拟化模型与实体制造加工过程进行实时协作的关键技术。高性能计算（HPC）利用并行处理和互联技术将多个计算节点连接起来，从而高效、可靠、快速运行高级应用程序。基于HPC环境的并行分布仿真是提高大规模仿真的运行速度的重要方法。
 
（8）人工智能化：传统的建模仿真主要是三类，即基于物理分析的机理模型、基于实验过程的经验推导模型、基于统计信息的统计模型。智能制造是一个高度复杂和强耦合的体系，传统的模型在一些要求较高的条件下，往往并不能满足需求。而通过借助人工智能技术，如人工神经网络、核方法、深度学习、强化学习、迁移学习等对非线性强耦合的加工过程和加工对象进行建模，能够得到传统建模方法达不到的精准效果。
 
（9）数据驱动化：工业大数据是数字-智能时代工业的一个伴生名词，工业大数据指智能制造活动中，加工实体、加工过程等一切参与智能制造活动的对象所产生的数据资源。工业大数据背后往往隐藏着巨大的制造活动奥秘，而这些奥秘是传统建模与仿真凭借机理推导、单一数据实验和统计难以发现的。基于工业大数据和机器学习技术，能够为复杂制造对象与过程进行建模，并伴随数据量的逐渐累积，所建立的模型与仿真也更加贴合实际。
 
 
「 3. 建模与仿真技术的技术体系/关键技术 」
 
1）建模/仿真支撑环境
 
建模/仿真的支撑环境是进行建模与仿真的基础性问题。在计算机、网络、软件（管理软件、应用软件和通信软件）、数据库、图形图像可视化的基础上构建建模/仿真支撑环境。建模/仿真支撑环境是建模和进行仿真试验的硬软件环境，它的体系结构应根据仿真任务的需求和规模从资源、通信、应用3个方面来设计，建立适合本应用领域的建模/仿真支撑环境。建模/仿真支撑环境可划分为建模开发环境和仿真运行环境，两者有共享的资源。研究开发环境主要用于建模、仿真系统设计、仿真软件开发等，没有严格的时间管理要求，但要保证事件发生的前后顺序；而仿真运行环境用于仿真系统运行，必需有严格的时间管理，保证实时性。一般情况下，仿真系统运行时调用的资源是固定的、静态的，要实现调用动态资源则建模仿真环境体系结构更复杂。在智能制造的背景下，建模/仿真技术的支撑环境也越来越复杂，从单计算机平台，过渡到多机协同建模与仿真平台，从个人电脑迁移到云端进行建模与仿真。然而，每一次建模与仿真技术的革新，往往伴随支撑环境底层技术的突破。
 
2）先进分布仿真
 
从单元化制造到集成化网络化制造，也呈现出分布式建模与仿真的新模式。基于仿真的设计、基于仿真的制造涉及多个专业、多个单位，他们可能分布在不同地区，应将分布在各地理的仿真系统、模型、计算机、设备，将通过网络构成分布联网仿真系统。仿真运行时，仿真系统中的模型之间，计算机之间，仿真系统之间有大量数据和信息传送和交互。
 
美国国防部于1998 年正式提出基于仿真采办的概念，其两大关键是：
 
（1）协同环境－协同环境是由互操作的工具和数据库，权威的信息资源，以及产品/过程模型支持的各领域专家可协同工作的环境；
 
（2）分布产品描述－分布产品描述是数字化产品信息的分布集合，通过 Web 技术互联，对用户呈现单一的逻辑上统一的产品描述，包括产品数据，产品模型，过程模型等。
 
3）仿真资源库
 
仿真资源库是仿真技术的依赖性技术。仿真资源库包括数据库，模型库，工具软件库等。仿真系统的开发和运行要用到大量数据和模型，例如飞行器动力学模型和气动数据，全球导航台数据，综合自然环境模型和数据，产品性能的模型和数据，人的行为模型和数据、仿真结果数据等。此外，仿真资源库越丰富，能开展的仿真活动也更为多样。在智能制造中，人是一项关键的因素，将人纳入建模与仿真环境进行协同仿真，是对建模与仿真平台的又一大挑战。因此，建模与仿真技术不但需要有丰富的图形图像仿真资源库、数值计算与数值优化资源库，也要包含语料资源库、音频资源库，甚至是触觉资源库与多专家系统知识库。
 
4）图形图像综合显示技术
 
图形图像综合显示技术一直都是建模与仿真技术的关键核心技术，也是最根本的一项技术，是计算机图形学、数据处理等基础技术的综合应用。智能制造对建模与仿真的图形图像综合显示技术提出了更多新的要求，即不但能在单机上进行二维和三维图形显示，更需要满足嵌入式系统仿真过程中的快速在线实时三维显示。这种综合显示技术不再是单一加工对象或加工主体的图形图像化显示，更提出了新的要求，即融合人和加工环境等的仿真显示技术。
数控加工仿真是利用计算机图形学的成果，采用动态图的真实感形式，模拟数控加工全过程。通过数控加工仿真软件，能判别加工路径是否合理，检测刀具的碰撞、干涉，优化加工参数，减低材料消耗和生产成本，最大限度地发挥数控设备的利用率。