机器人是一个复杂的动力学系统，机器人动力学研究包含两类 问题：一类是已知机器人各关节的作用力矩（或力）时，求解机器 人的运动轨迹，即正动力学分析问题；另一类是已知机器人运动轨 迹，求解所需要的关节驱动力矩（或力），即逆动力学分析问题。 本 节 导 入 求解比较困难 较长时间的运算 正动力学问题 我们只对 进行详细分析 逆动力学 了解机器人动 即机器人的动力学方程。它表示机器人各关节的关节变量对时间的一阶 导数、二阶导数、各执行器驱动力或力矩之间的关系，是机器人机械系 统的运动方程，其实际动力学模型可以根据已知的物理定律求得。 逆动力学问题 即机器人在关节变量空间的轨迹已确 定，或末端执行器在笛卡尔空间的轨 迹已确定 ( 轨迹已被规划 ) ，求解机 器人各执行器的驱动力或力矩。 正动力学问题 即机器人各执行器的驱动力或力矩为 机器人运动方程的求解可分为两种不同性质的向题 人们研究动力学的重要目的之一是对机器人的运动进行有效控制， 以实现预期的运动轨迹。常用的方法有牛顿 - 欧拉法、拉格朗日法、凯 恩动力学法等，在本节中只介绍拉格朗日法。 凯恩动力学法 运算量最小、效率最高， 在处理闭链机构的机器人动力学方面有一定的优势 拉格朗日法 是引入拉格朗日方程直接获得机器人动力学方程的解析公式， 并可得到其递推计算方法 一般来说，拉格朗日法运算量最大，

相关数据能够被有效配置管理，能够 在 MBE 企业内部以及供应链之间流通。 • LMS，仿真和试验解决方案：将三维 功能仿真、试验系统、智能一维仿真 系统、工程咨询服务有机地结合在一 起，专注于系统动力学、声音品质、 舒适性、耐久性、安全性、能量管理、 燃油经济性和排放、流体系统、机电 系统仿真等关键性能的开发和研究。 西门子完整的 MBE 解决方案，以系统工 程思想为指导，贯穿从产品需求开始，经过 工的时间和成本损失。Teamcenter 和 LMS 的 1D、3D 仿真环境相结合，能够实现主系统和 分系统多学科协同仿真，可以帮助用户解决从 产品概念设计、方案设计到详细设计的需求， 如机构设计与动力学分析、控制 / 传动 / 电机 驱动等机电系统设计、机电一体化分析、结构 有限元分析、振动噪声分析、疲劳耐久性分析、 结构优化、模态分析、模型修正、多学科优化 等，使企业在虚拟世界中及早地进行产品验证； 西门子基于模型的数字化企业解决方案白皮书（修订版） LMS 虚拟振动试验系统的构建有两种方 式，一种是基于线性有限元方法的开环虚拟振 动试验系统建模，主要是进行系统级振动分析； 另一种是基于多体动力学和机电联合仿真的闭 环虚拟振动试验系统建模，主要是进行机电耦 合分析和刚柔耦合分析。两种方法可以结合起 来，互为补充，应用在不同的场合下。 线性有限元方法的系统框架如下图所 示，振动台和试件的模型都是有限元模型，

造差异性的功能，跳出同质化竞争的窘境。 5 AIGC在汽车设计的多个领域展示了极大的潜力，例如AIGC技术可以加速车型外观设计和定义，使得以 低成本创造更加个性化和定制化的车型成为可能。还包括车辆动力学仿真、控制软件生成、软件测试、 结构参数调优、动力电池材料配方筛选等方面应用。 6 AIGC提高了汽车制造业的生产效率，可以实现更高效、更精准的生产作业和供应链管理，减少人力成 本，提高生产效 汽车设计AIGC应用案例 传统的汽车动力学仿真模型搭建方式主要是使用专业的汽车建模软件，利用软件提供的图形化界面和 模块库进行手动搭建。研发人员选择适当的模块作为车辆的各个部件，并设置相应的参数来描述其特 性。然而传统建模方法存在参数获取困难、对参数完整性要求较高、模型精度不足等问题；此外，对 于不同的车型和不同的设计需求，需要重新搭建汽车模型，无法实现模型的复用。将AIGC应用于汽 车动力学仿真建模，有望解决传统建模方法存在的一些问题。 车动力学仿真建模，有望解决传统建模方法存在的一些问题。 对于利用AIGC搭建汽车动力学仿真模型，一汽全国重点实验室提出一种高保真系统模型自动搭建技 术，从已有的数据和经验中自动提取和生成模型参数，提升建模的效率和精度，并实现模型的自动构 建和优化。对于仿真模型需要输入的参数，一是通过研究基于结构参数的模型参数自动提取匹配技术， 二是基于试验数据的关键部件及子系统非线性模型拟合技术，实现模型参数辨识及自动补齐调优，达

根据能量关系建立起碰撞冲击动力学模型并设计出力 调节器，其实质是用比例控制器加上积分控制器和一个平行速度反馈补偿 器，有望获得较好的力跟综特性。 稳定性在力控制中普遍存在响应速度和系统稳定矛盾，因此， Roberts 研 究了腕力传感器刚度对力控制中动力学的影响，提出了在高刚度环境中使 用柔软力传感器，能获得稳定的力控制，并和 Stepien 一起研究了驱动 刚度在动力学模型中的作用。 在

工业机器人传感系统 • 工业机器人的应用 • 工业机器人发展方向  工业机器人的控制与其机构运动学和动力学有密不可分的关系，因 而要使工业机器人的臂、腕及末端执行器等部位在空间具有准确无 误的位姿，就必须在不同的坐标系中描述它们，并且随着基准坐标 系的不同而要做适当的坐标变换，并且要经常求解运动学和动力学 问题。  描述工业机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型，因此随 着工业机器人的运

⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 量子力学体系的建立： 随着物质波假说、泡 利不相容理论、矩阵 力学、波动力学、狄 拉克方程、不确定性 原理、互补性原理等 一系列理论的提出， 量子力学的理论体系 构建完成，从根本上 改变人类对物质结构 及其相互作用的理解。 量子力学诞生： 马克斯·普朗克 首次提出“量 子”的概念， 这被普遍认为 是量子力学的 开端。 量子版图灵机 概念提出：保 罗·贝尼奥夫首 次提出了量子

测血红蛋白浓度变化间接反映神经活动，已广泛应用于认知科学研 究。创新方向聚焦于 fNIRS 与脑电图（EEG）、MEG 的多模态脑成像 系统融合，以提升时空动态解析能力。 超声信号感知技术通过超声多普勒效应检测血流动力学变化， 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 3 如检测脑血流量、血氧水平，间接反映神经元代谢活动。需植入微型 超声探头，多用于啮齿类动物神经活动监测，临床应用尚处探索阶段。 2.脑调控技术原理与应用 在脑机理论研究层面，德国科学家绘制了人类三维大脑图谱，全面 呈现了人类大脑的微观结构、复杂的连通性以及各脑区的功能特性， 有助于研究人员与临床医生之间建立沟通的桥梁。法国科学家基于 患者的解剖结构、结构连接以及大脑动力学数据，为药物难治性癫 痫患者定制出个性化大脑计算模型，模型能够精准模拟患者在癫痫 发作期间大脑的异常活动模式，从而为外科手术提供精确的定位依 据，提高手术的成功率与安全性。在人机协同研究方面，“人脑计 许无缝查询语义和空 间锚定数据集 虚拟大脑 （TVB） 将经验数据整合到个性化大脑网络 模型中，提供全面的方法来理解大 脑功能。用于构建、运行和整合神 经质量模型，使研究人员能够研究 大型神经元群体的动力学 是 EBRAINS 平台的重 要组成部分，是全脑模 拟的强大工具 NEST 用于研究大脑连接，学习过程和神 经模式，促进大规模神经元网络的 模拟和了解大脑动态，可在高性能 模拟能力被公认很强大

平衡，开展严格逐板计算，完成 全塔精确模拟。  组分物料平衡方程  相平衡方程  总包物料平衡方程  焓平衡方程 根据反应机理动力学，物料 平衡和压力平衡等，基于工业数 据 , 建立精确反应器模型。  分子、集总反应动力学  热平衡、压力平衡、物料平衡  产品精制 已开展工作 常减压 催化重整

松山湖运动健康实验室，打造专业平台，高效成果转化 药物研发引擎 亿级参数 20+ 任务 盘古药物分子大模型 实现 SOTA · 医药研发 · 覆盖药物生成优化，蛋白质结构预测，动力学 模拟，联邦学习等问题 · 基因测序 · 覆盖单组学，多组学，基因网络，基因测序等问题 足底压力测试系统 网球模拟分析系统 多场景训练跑台 气体代谢分析仪 动力泳池 高原舱 动捕区 直播间

现故障，影响企业的 声誉和销售。 智能化转型核心场景 生成式设计系统 1. 车身曲面生成：采用生成对抗网络算法，根据空气动力学参数自动 输 出优化曲面。生成对抗网络可以通过学习大量的优秀设计案例和空气动力 学数 据，生成符合要求的车身曲面，提高车辆的空气动力学性能。设计师仅 需输入 提示词，即可快速生成高质量的内外饰造型参考图，并通过 AI 设计 类产品界 面实时调整材质、光影与色彩搭配。相比传统手工绘制与反复修改