在工程建模领域，Modelica作为一门开创性的声明式语言，自1997年问世以来，为物理系统建模带来了极大便利。它开创性地结合了符号操作与软件工程原则，推动了仿真速度和模型规模的提升。然而，随着信息技术和工程需求的不断演进，Modelica的部分设计与特性也显现出局限性，这激发了新一代建模语言的诞生——Dyad。Dyad融合了Modelica和Julia两大语言的优势，致力于为现代工程建模带来更高效、灵活且扩展性强的解决方案。 回顾Modelica，作为一门以声明式范式描述物理系统结构的语言，其影响深远且理念先进。其引入的符号操作概念推动了自动化简化和高效数值仿真，为多域系统的统一建模奠定了基础。
Modelica的模块化设计和包结构也方便了复杂系统的层级管理。不过，Modelica诞生于二十多年前，彼时互联网尚未普及，技术标准和工具生态与当下大相径庭。比如，广泛应用于现代图形展示的SVG（可缩放矢量图形）及结构化数据交换标准JSON等，均是在Modelica之后出现，并未被Modelica所充分利用。此外，Modelica缺乏完善的包管理工具，导致其标准库臃肿且难以灵活扩展。 Dyad正是在这样的背景下成长起来的燃点。它的设计从一开始便渗透着对现代技术的融合思考。
Dyad采用了SVG作为图形表达的底层格式，使得模型的可视化不再受限于过时的专有格式，而是借助于Web标准实现跨平台且准确的图形渲染。数据结构与元数据使用JSON表述，更适应当前多语言、多平台的开发环境，也方便工具链自动化处理和深度集成。Dyad进一步开放了对语言抽象语法树的完整访问，利用JSON序列化使得分析与变换能被任意支持JSON的语言轻松实现，大大降低了二次开发的门槛。 从语义设计上来看，Modelica因其声明式属性在描述计算逻辑时饱受限制。复杂且动态的计算场景往往依赖于有限的强制命令式语义，或通过外部接口调用C或Fortran库。Dyad选择了完全声明式的语言核心，计算密集和功能复杂的部分则交付给Julia来处理。
Julia的多重分派特性使得同一函数既能作用于数值计算，也能对符号表达式执行操作，极大提升了符号计算与数值计算的统一和简洁度。Julia本身对硬件调用和多种语言接口的天然支持，为Dyad构建一个高效、开放的技术生态提供了坚实基础。 在文档编写方面，Modelica采用HTML格式的注释嵌入方案，虽然兼容性好，但可读性和维护性较差，尤其对于工程师来说不够直观。Dyad则转向Markdown格式，结合LaTeX数学公式的支持，使得文档既易读又专业，满足技术细节表达和文字表述的双重需求。同时，Dyad不再将文档埋藏于注解之中，而是整合为语言层面的文档字符串，同样适用于参数、变量、子组件和方程。这样的设计极大提升了代码可维护性和开发体验。
模型之间的连接数据表达也是Dyad相较Modelica的重要创新。Modelica通过连接器和流变量stream variables支持复杂介质系统的建模。Dyad在继承这一能力的同时，引入了path variables的概念，代表在电路或管路系统中所有连接点共享的统一状态变量。通过path的定义，只需在电路某一处声明介质属性，系统即可自动推断、传播至所有连接处，简化了介质模型管理，提升了系统整体一致性及扩展便捷性。这为多体动力学、介质传播模型和复杂作用域规则的统一处理提供了新的思路。 介质模型的计算评估，也同样利用了Julia的多重分派机制。
与Modelica传统固定流体属性库不同，Dyad允许工程师灵活定义和扩展介质属性接口，实现高度定制化而无须牺牲复用能力。这样的设计迎合了现代多变工程需求和跨学科创新趋势。 状态机的支持是Modelica自3.3版本开始加入的功能，为离散系统建模打开了新局面。尽管如此，在Modelica中状态机语义的复杂性和与声明式核心的磨合，使其使用体验存在不小阻力。Dyad则立志成为状态机“一等公民”，为嵌入式代码生成和复杂系统行为表达提供更自然流畅且集成度更高的支持。 枚举类型在Modelica中基本上是具名整数集合，在实践中，许多模型不得不通过大量条件参数和分支结构来反映枚举状态的不同处理逻辑，造成代码臃肿。
而Dyad突破了这一桎梏，其枚举类型不仅富含丰富上下文信息，还能直接携带不同情境下的属性和行为定义，大大减轻了模型设计的复杂度和净化代码结构。 在包管理方面，Modelica遗憾未配备现代包管理工具，这限制了模块的独立发展和分布式协作。Dyad得益于Julia生态，开箱即用Julia的Pkg包管理器，不但支持分布式、版本隔离环境，还促进用户轻松整合各类包，推动库生态健壮发展。Dyad标准库设计上也更轻量，将基础物理量和基本连接器剥离为必选底层包，而高级功能模块则按需加载，提升项目灵活性和启动效率。 进一步来看，针对Modelica改进提案流程冗长、实施复杂的问题，Dyad采取单一实现策略，避免繁琐的规范制订和多厂商并行开发的拖累，实现快速迭代与集成。它善用现有互联网标准如SVG、JSON、Markdown等，对建设工具生态和推广应用形成有力保障。
同时，基于现代编辑器生态，Dyad通过Visual Studio Code扩展的形式实现开发环境，无需从零打造独立IDE，降低用户采纳门槛。 开放性方面，Modelica和相关标准如FMI早期即倡导开放精神。Dyad延续且拓展了这一理念，核心工具链采用“源码可用”许可，依托Julia和ModelingToolkit的开源优势，未来计划对核心标准库进行开源，促进社区合作与生态繁荣。更重要的是，Dyad不仅生成高性能仿真代码，还输出包含符号表达的系统表示，使用户可直接在Julia环境中检视、变换和二次开发模型，助力高级定制和创新应用。其内嵌的分析API支持多种分析范式，包括瞬态仿真、稳态分析、灵敏度分析、优化，甚至基于机器学习和人工智能的高级建模，打造丰富多样的工程分析平台。 从开发到底层生产应用的完整路径来看，传统上原型验证语言如Python、MATLAB较易上手，但难以直接生成适合嵌入式系统的高效代码，经常需转写成C、Rust等底层语言，增加开发成本和风险。
Dyad借力Julia的多面功能和底层优化能力，实现从原型设计到嵌入式代码生成的一体化流程，最大限度地减少重复开发，提升整个工程周期效率。 虽然Dyad带来了诸多革新，但它并非否定Modelica的全部。Dyad仍坚守文本作为建模单一真源、符号操作作为仿真核心等Modelica成功理念，借鉴其多领域建模、静态分析、软件工程基础，致力于创新而非颠覆，秉持“有效则不必修正”的智慧，保持稳健传承与跨越。 总而言之，Dyad立足于Modelica辉煌遗产之上，以现代软件工程和技术计算为导向，结合强大的Julia生态，为未来工程建模和仿真注入了强大动力。它不仅满足当下硬软件融合趋势下对灵活性、性能及易用性的需求，更通过开放友好的生态环境促进社区创新。对于渴望更好工具支持的工程师，以及期待构建下一代建模平台的开发者而言，Dyad呈现了一个充满潜力与希望的未来。
随着语言生态和工具链的不断完善，Dyad有望加速实现从理论到实践的飞跃，推动工程仿真领域迎来新的繁荣篇章。
