具体描述
《仿真模型可移植性规范及其应用》内容简介：仿真模型可移植性标准是欧洲航天局为提高不同仿真环境和操作系统中模型的可移植性和可重用性而建立的仿真模型开发与集成标准，用以解决多领域仿真模型集成与分析所面临的挑战。SMP 2．0基于 MDA的思想，采用平台无关模型和甲台相关模型提高仿真模型的可移植性，并基于平台无关模型提高了仿真模型的可组合能力，代表了仿真模型可组合应用的最新发展。为此《仿真模型可移植性规范及其应用》基于SMP规范详细介绍了SMP 的模型开发和集成方法、SMP的组件模型规范、SMP的元模型规范、SMP的模型开发和运行环境及相关应用实例，争取为围内大规模复杂仿真系统的研制提供一些有益的借鉴。 全书共8章，即概论、仿真模型可移植性规范简介、仿真模型开发与集成、SMP组件模型、SMP元模型、SMP开发环境、基于SMP的导弹攻防对抗仿真、卫星导航系统完好性仿真。
《仿真模型可移植性规范及其应用》可供从事武器装备或民用装备的论证、研制、试验、生产、使用等领域的工程技术人员阅读，也可作为高等院校的系统工程、仿真工程、计算机应用等有关专业师生参考。
好的，这是一份关于一本名为《仿真模型可移植性规范及其应用》的图书的详细简介，内容聚焦于与该主题相关的领域，但避开了该书的具体内容： --- 图书简介： 《复杂系统建模与仿真：理论、方法与前沿挑战》 导言： 在当今快速发展的工程、科学研究和工业制造领域，对复杂系统的理解、分析与预测能力已成为核心竞争力。从航空航天、汽车工业到生物医学工程、气候变化研究，仿真技术正以前所未有的广度和深度渗透到决策制定的各个环节。然而，随着仿真模型复杂度的几何级增长，如何确保这些模型的准确性、可靠性、以及在不同环境下的有效复用，成为了一个亟待解决的关键议题。 本书《复杂系统建模与仿真：理论、方法与前沿挑战》并非专注于某一特定领域的仿真技术标准或规范，而是致力于提供一个宏观而深入的视角，全面探讨现代仿真技术生态系统的构建基础、核心理论框架以及当前面临的重大技术挑战。本书旨在为仿真工程师、研究人员、系统架构师以及相关领域的决策者提供一个坚实的知识基石，以便他们能够设计、开发、验证和部署高性能、高可信度的仿真解决方案。 第一部分：仿真方法学的基石与演进 本部分着重回顾和梳理了支撑现代仿真的核心数学、物理学和计算科学基础。 第一章：建模范式与理论基础 本章深入探讨了不同建模范式的理论内涵及其适用范围。我们首先考察了基于物理定律的机理模型（First-Principles Models）的构建策略，包括偏微分方程（PDEs）的推导与离散化技术，如有限元法（FEM）、有限差分法（FDM）和有限体积法（FVM）。随后，我们将焦点转移到数据驱动和混合建模方法。重点分析了系统辨识理论、状态空间模型以及基于代理（Surrogate）模型的构建流程，包括高斯过程回归（GPR）和神经网络在系统近似建模中的应用。讨论还将涵盖多尺度、多物理场耦合建模面临的挑战，例如如何有效地在不同尺度上保持物理一致性。 第二章：离散事件仿真与混合系统建模 在处理具有明确状态转换和时间离散性的系统（如生产调度、网络通信或队列系统）时，离散事件仿真（DES）是不可或缺的工具。本章详细介绍了DES的核心概念，包括事件调度机制、状态变量的更新规则以及核心仿真算法（如面向事件的仿真引擎架构）。更进一步，我们探讨了如何将连续时间动态系统与DES结合，构建更贴近现实的混合系统仿真模型，这对复杂工业流程和生物动力学研究至关重要。 第二章：求解器技术与数值稳定性 仿真模型的求解效率和数值稳定性直接决定了仿真的实用性。本章聚焦于数值积分方法，从经典的欧拉法和龙格-库塔（Runge-Kutta）方法，到专门为常微分方程（ODEs）和微分代数方程（DAEs）设计的隐式和显式求解器。深入分析了刚性问题（Stiffness）的识别与处理策略，以及在并行计算环境中如何选择最优的求解器配置以平衡精度与计算成本。 第二部分：高保真仿真环境与数据管理 构建高保真的仿真环境需要精妙的架构设计和高效的数据管理策略。 第三章：仿真平台的架构设计 本章阐述了现代仿真平台应具备的架构特性。我们讨论了集中式与分布式仿真架构的优劣，重点分析了面向服务的架构（SOA）和微服务在构建可扩展仿真系统中的潜力。讨论了运行时环境（Runtime Environment）的设计原则，包括内存管理、输入/输出（I/O）处理和状态保存/恢复机制，以支持长时间或批处理仿真任务。 第四章：仿真模型的验证、确认与不确定性量化（VV&UQ） 仿真结果的可信度是其应用价值的基石。本章全面介绍VV&UQ的理论框架。验证（Verification）部分关注模型实现是否正确地反映了数学描述（如网格收敛性、时间步长敏感性分析）。确认（Validation）部分则侧重于模型输出与真实世界观测数据的对比和校准。不确定性量化（Uncertainty Quantification）部分，将深入探讨如何对模型输入参数、结构假设以及数值求解过程中的不确定性进行量化分析，并利用敏感性分析来指导后续的实验设计。 第三部分：前沿挑战与新兴趋势 本部分面向未来，探讨当前仿真技术领域正在经历的革命性变化。 第五章：大规模并行与高性能计算（HPC） 随着模型规模的爆炸式增长，传统的串行计算已无法满足需求。本章深入探讨了如何将复杂的仿真模型分解并部署到大规模并行计算集群上。内容涵盖了MPI（Message Passing Interface）和OpenMP等并行编程模型，以及针对图形处理器（GPU）的加速技术。特别关注了负载均衡、通信开销最小化以及分布式内存环境下的数据同步策略。 第六章：数字孪生：概念、架构与挑战 数字孪生（Digital Twin）是仿真技术的终极形态之一。本章清晰界定了数字孪生的核心概念，并将其与传统仿真模型区分开来。重点剖析了构建一个实时、双向同步的数字孪生所需的关键技术栈，包括边缘计算、物联网（IoT）数据流整合、以及如何利用机器学习技术实现孪生体与物理实体之间的自适应校准，确保其映射的准确性和实时性。 第七章：人机交互与可视化在仿真中的作用 即使是最精确的模型，如果不能被有效理解和利用，其价值也会大打折扣。本章探讨了先进的可视化技术如何增强对复杂仿真结果的洞察力。内容包括三维/沉浸式可视化技术（VR/AR）、交互式数据探查工具，以及如何设计直观的人机界面（HMI）来支持专家对仿真过程进行实时的干预和假设分析。 结语： 本书旨在提供一个全面、系统且具有前瞻性的视角，引导读者从理论深度和工程实践的广度上理解和驾驭复杂的仿真系统。我们相信，对仿真方法学基础的深入理解，配合对高性能计算和新兴数字孪生技术的掌握，将是推动未来工程创新和科学发现的关键动力。 ---
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