套用領域
模擬駕駛、訓練、演示、教學、培訓；軍事模擬、指揮、虛擬戰場；建築視景與城市規劃；科學研究
行業發展
當前，擁有核心智慧財產權，技術過硬的企業並不多，行業內優秀品牌企業稀少。傲唯刃道呼籲業內企業共同努力，尤其發揮吹毛求疵的研發精神，進一步提高研發能力，降低成本，真正解決客戶的實際困難，嚴把質量關，提供最可靠的產品和技術。
三大組成部分
對一個工程技術系統進行模擬仿真，包括了建立模型、實驗求解和結果分析三個主要步驟。
建立系統數學模型
模擬仿真是一基於模型的活動，是用模型模擬來代替真實系統進行實驗和研究。因此，首先就要對待仿真的問題進行定量描述，這就是建立系統的數學模型。
模型是對真實世界的模仿，真實世界是五彩繽紛的，因此模型也是千姿百態的；
根據模型中是否包含隨機因素，可分為隨機型和確定型模型。
根據模型是否具有時變性，可分為動態模型和靜態模型。
根據模型參數是否在空間連續變化，可分為分布參數模型和集中參數模型。
根據模型參數是否隨時間連續變化，可分為連續系統模型和離散系統模型。
根據模型的數學描述形式，又可分為常微分方程、偏微分方程、差分方程、離散事件模型等。
對於上述不同類型的模型，這裡不作深入的論述，只討論建立系統數學模型中的幾個共性問題。
1）建模的過程是一個信息處理的過程，換而言之，信息是構造模型的“原材料”，根據建模所用的不同類型“原材料”可將建模方法歸為兩類：
一類是演繹法建模，即利用先驗的技術信息建模。其過程是：從某些前提、假設、原理和規則出發，通過數學邏輯推導來建立模型。因此，這是一個從一般到特殊的過程，即根據普遍的技術原理推導出被仿真對象的特殊描述。
另一類是歸納法建模，即利用對真實系統的試驗數據信息建模。其過程是：通過對真實系統的測試獲得數據，這些數據中包含著能反映真實系統本質的信息，然後通過數據處理的方法，從中得出對真實系統規律性的描述，例如大家熟知的最小二乘回歸模型等。這是一個從特殊到一般的過程。
但是實際套用中，常常是通過上述兩類方法的結合完成模型的建立，即混合法建模。
不管用哪種方法建模，其關鍵都在於真實系統的了解程度。如果對真實系統沒有充分的和正確的了解，那么所建的模型將不能準確地模仿出真實系統的本質。
2）模型的可信度。既然模型是對真實系統的模仿，那么就有一個模仿得像不像的問題，這就是模型的相似度、精度的可信度的問題。
模型的可信度取決於建模所用的信息“原材料”（先驗知識、試驗數據）是否正確完備，還取決於所用建模方法（演繹、歸納）是否合理、嚴密。此外，對於許多仿真 軟體來說，還要將數學模型轉化為仿真算法所能處理的仿真模型。因此，這裡還有一個模型的轉換精度問題。建模中任何一個環節的失誤，都會影響模型的可信度。
為此，在模型建立好以後，對模型進行可信度檢驗是不可缺少的重要步驟。檢驗模型呆信度的方法通常是：首先由熟悉被仿真系統的專家對模型作分析評估，然後對建模所用數據進行統計分析，最後對模型進行試運行，將初步仿真結果與估計結果相比較。
仿真計算
仿真計算是對所建立的仿真模型進行數值實驗和求解的過程，不同的模型有不同的求解方法。例如：對於連續系統，通常用常微分方程、傳遞函式，甚至偏微分方程對 其進行描述。由於要得到這些方程的解析解幾乎是不可能的，所以總是採用數值解法，如：對於常微分方程主要採用各種數值積分法，對於偏微分方程則採用有限差 分法、特徵法、蒙特卡羅法或有限元方法等。
又例如：對於離散事件系統，通常採用機率模型，其仿真過程實際上是一個數值實驗的過程，而這些參數又必須符合一定的機率分布規律。對於不同類型的離散事件系統（如隨機服務系統、隨機庫存系統、隨機網路計畫等）有不同的仿真方法。
隨著被仿真對象複雜程度的提高和對仿真實時性的迫切要求，研究新的仿真算法一直是一項重要的任務，特別是研究各種並行的仿真算法。
仿真結果的分析
要 想通過模擬仿真得出正確、有效地結論，必須對仿真結果進行科學的分析。早期的仿真軟體都是以大量數據的形式輸出仿真的結果，因此有必要對仿真結果數據進行 整理，進行各種統計分析，以得到科學的結論。現代仿真軟體廣泛採用了可視化技術，通過圖形、圖表，甚至動畫生動逼真地顯示出被仿真對象的各種狀態，使模擬 仿真的輸出信息更加豐富、更加詳盡、更加有利於對仿真結果的科學分析。
