常用的模拟仿真方式主要有以下几种：
连续系统仿真：
基于微分方程和积分方程模型的仿真技术。
适用于连续系统的仿真，如电路、机械系统、流体力学等。
通常使用Matlab、Simulink等软件工具实现。
离散事件仿真：
基于事件触发模型的仿真技术。
适用于离散事件系统的仿真，如计算机网络、交通系统等。
通常使用软件工具如Arena、AnyLogic等实现。
混合仿真：
同时包含连续系统仿真和离散事件仿真的技术。
适用于同时包含连续和离散事件的系统，如智能交通系统、能源系统等。
通常使用软件工具如AMESim、Simulink等实现。
三维仿真：
基于三维图形渲染的仿真技术。
适用于模拟和评估三维空间中的物理系统，如机器人、虚拟现实等。
通常使用软件工具如Unity、Unreal Engine等实现。
计算流体力学仿真：
基于数学模型和计算方法的仿真技术。
适用于模拟和评估流体力学系统的行为，如空气动力学、水动力学等。
通常使用软件工具如ANSYS Fluent、OpenFOAM等实现。
编程软件IDE仿真（如CODESYS）：
对于小型项目或基于逻辑和数学运算的程序，可以直接使用CODESYS等编程软件IDE进行模拟仿真。
这种方式可以在没有控制器的情况下，直接在编程电脑上模拟一个仿真设备，进行程序的调试和测试。
蒙特卡罗法：
一种基于概率统计的仿真方法，通过随机抽样来模拟复杂系统的行为。
适用于解决难以建立数学模型的复杂问题。
这些模拟仿真方式各有特点，适用于不同类型的系统和问题。选择合适的仿真方式可以提高仿真效率和仿真结果的准确性。同时，随着技术的不断发展，新的仿真方式和工具也在不断涌现，为各种复杂系统的模拟和分析提供了更多的可能性。