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1.为什么要学习Modelica语言

本人正在研究Modelica 多领域统一建模仿真语言，特此做学习入门介绍，希望可以帮助需要的小伙伴。

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一、背景

  设计是现代机电产品制造产业链的上游环节和产品创新的源头。仿真已经与理论、实验一起成为人类认识世界的三种主要方式，基于仿真的分析与优化逐渐成为复杂工程系统设计的重要支撑手段。仿真的基础是建模，以建模和仿真为核心的虚拟功能样机已有贯穿于复杂工程系统设计全过程的趋势。

   传统的单领域建模仿真工具不能胜任现代复杂工程系统整体性能分析与优化的任务，对相关的若干单领域工具的简单集成也不能从根本上满足多领域耦合系统设计的要求。由于复杂工程系统多领域-致建模与仿真的需求，近几年来国际上对于多领域统一建模与仿真的理论和方法的研究发展迅速，并初步形成了以Modelica为代表的多领域统一建模规范语言, 这些语言普遍支持面向对象、多领域统一、非因果陈述式表示以及连续-离散混合的建模方法，为解决复杂工程系统仿真中多领域耦合的问题开辟了新的道路，并且开始逐渐应用于工程实际，取得了良好效果。

二、系统建模与仿真

2.1 系统仿真与系统模型

   系统仿真的基础是系统建模，系统建模一般包括物理建模和数学建模两个步骤，相应的模型称为物理模型和数学模型。物理建模是由参数化的理想物理元件以一定拓扑结构形式描述真实系统的物理行为特性。数学建模是通过变量与方程的关系以数学或逻辑形式描述物理模型的物理行为和拓扑结构。
   确定的集总式动态系统的数学模型可以用微分方程、代数方程或差分方程表示;分布式参数系统的数学模型通常用偏微分方程表示。

2.2 仿真价值与可靠性

  系统仿真在某种程度.上可以代替理论分析与试验验证，特别是以仿真为核心的虚拟功能样机，可以显著地减少试验次数，通过仿真进行常规条件下不能实现的物理试验，而且通过仿真进行试验具有更好的可观性与可控性。基于仿真的设计可以应用于产品设计各个流程，如方案设计阶段的参数匹配与方案分析、详细设计阶段的参数优化与设计验证、试验阶段的虚拟试验等等，从而显著提高产品设计效率和产品质量。
  系统仿真可能失败，即系统模型不能有效求解或者仿真结果与实际系统存在显著差异。从建模与仿真环节来看，仿真失败可能存在以下原因:①模型问题。由于建模疏忽或抽象不当，导致模型存在错误或者不能正确反映实际系统特性;②求解问题。由于求解算法或调度策略错误，或者求解参数设置不当，导致不能有效求解或者求解结果错误。

三、物理建模语言的发展概述

  在物理建模语言方面,第一个里程碑是Strauss于1967年提出的连续系统仿真语言CSSL,它统一了当时多种仿真语言的概念和语言结构。CSSL是一-种过程式语言，支持框图、数学表达式及程序代码方式建模，以常微分方程(ODE)的状态空间形式作为数学表示。Mitchell 和Gauthier 在1976年基于CSSL实现了ACSL , ACSL在CSSL基础上作了部分改进,在相当长时间内成为仿真事实标准。在CSSL之后，出现了一系列类似的物理 建模语言，例如Dymola、ASCEND、0mola、gPROMs、ObjectMath、 Smile、 NMr、 U.L.M.1261、SIDOPS+等，各具特点。欧洲仿真界于1997年综合上述多种物理建模语言提出了多领域统一建模语言Modelical。
  Modelica 的出现是一个新的里程碑，它综合了先前多种建模语言的优点，支持面向对象建模、非因果陈述式建模、多领域统一建模及连续-离散混合建模，以微分方程、代数方程和离散方程为数学表示形式。Modelica自其诞生以来发展迅速，工程应用越来越广泛。1999 年，数字电路硬件描述语言VHDL被IEEE扩展为VHDL-AMS[30],从机制上提供混合信号和多领域建模支持。