在计算机上对系统的数学模型进行试验的技术。又称计算机仿真。
数学模型一般有两种表示方法：①用数学方程。如代数方程、微分方程、差分方程等，这类模型的试验称为连续系统仿真，仿真工具为模拟计算机、数字计算机或混合计算机。②用描述系统中各种实体之间数量关系和逻辑关系的流程图。特点是系统的状态变化是由一些在离散时刻发生的事件引起的，这类模型的试验称为离散事件系统仿真，仿真工具主要为数字计算机。
数学仿真的基本步骤为：①根据试验目的建立系统的数学模型；②根据数学模型的特点选择仿真工具；③将数学模型表示成计算机能接受的形式（称为仿真模型）；④对仿真模型进行计算，记录系统各状态量的变化情况；⑤输出试验结果。
与物理仿真相比，数学仿真的优点是通用性强，用同一套计算机设备，配以不同仿真软件，就可对不同类型的系统（如电气系统、机械系统、热力系统、交通管理系统等）进行仿真。
验模基础环境模块
-具备仿真工具接口集成、仿真模型及试验数据解析功能；
-支持MatlabSimulink仿真模型、支持编程语言（如C、Fortran语言）开发的程序化仿真模型（如EXE文件）；
-仿真模型输入输出变量的解析；
-仿真数据与试验数据的解析与对比显示；
-各验模流程图、文、表的动静态显示及保存输出。
数据清理与变换模块
仿真模型误差评估模块
DOE试验设计分析模块
-具备经典DOE算法，包括随机采样、正交矩阵、中心复合、全因子等；
-自动生成输入参数DOE表，进行批量仿真，适用于各类参数拉偏虚拟试验；
–具备输入参数与输出响应的筛选功能，依据具体工程约束获得合理参数范围。
参数灵敏度分析模块
-基于多种参数灵敏度算法进行参数敏感性分析，筛选对仿真结果有重要影响的高敏参数，得出总效应、主效应和交互效应；
-具备时域参数灵敏度分析计算功能；
-具备基于试验数据的参数灵敏度分析计算功能。
参数修正优化模块
-以仿真输出与试验结果、仿真输出与设计指标的误差作为优化目标，利用全局和局部算法对模型进行参数修正或优化；
–支持权重可分配的多目标优化计算；
–支持多工况数据与仿真的联合修正。
参数不确定性分析模块
-基于多种不确定性算法评估数学模型输入参数不确定性对仿真输出结果的影响，给出各类概率计算结果；
-数学模型仿真输出的失效概率计算；
-具备时域参数不确定性分析计算功能；
-具备基于试验数据的参数不确定性分析计算功能。
逆向建模功能模块
-基于仿真或试验的输入输出数据建立“黑盒”代理模型；
-基于科学的逆向建模算法（偏最小二乘法、高斯克里金过程、神经网络等）拟合多项式或生成代理模型响应面；
-具备代理模型精度评估功能：包括内检和外检。
验模报告自动生成模块
-一键生成报告功能（Word格式），按照默认模板将各分析流程的图表文字结果自动发布到报告中；
-报告字体格式自定义配置；
-报告组成内容图形化选择配置。
感谢您阅读，我们下期见！
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