现代机电产品日益复杂，为加快设计，节省资源，模型仿真技术倍受关注。但是，复杂模型会消耗大量的计算机资源，严重制约了仿真技术在工业界的进一步应用与发展。为应对这种挑战，自上世纪90年代出现了响应面方法并不断发展。响应面方法主要利用试验设计获取的采样点来构造近似模型，并用其来替代复杂源模型（黑箱模型）进行仿真分析，也可应用于实验设计、优化设计或实时仿真，大大加速了计算进程，显著降低了对计算资源的消耗。　　径向基函数（Radial Basis Functions）作为一种插值方法，对高维及高阶非线性模型的近似效果良好，且具有精度高、估值快等优点。因此，本文基于径向基函数方法，围绕着多输入多输出黑箱模型的全局近似、复杂仿真模型的近似处理、自适应采样的加速、近似方法的系统集成及近似模型的应用等方面开展了一系列深入研究，具体内容包括如下几个方面：　　（1）为实现对复杂多输入多输出黑箱模型进行有效的近似处理，提出一种基于径向基函数响应面集的全局近似方法。鉴于径向基函数响应面方法公式易计算、易扩展的特点，提出响应面集的概念及其增量更新方法，并以此完成近似模型的构建，快捷、高效地实现对多输出变量黑箱模型的近似处理。通过相关数学模型的测试，该方法取得了良好的效果。　　（2）对基于响应面集的自适应序列采样策略展开研究，首先提出一种最大曲率和距离变量准则，实现在多个响应面上的序列自适应同步采样。为加速响应面集近似模型的构建，提出一种变量域分块算法：在每次迭代过程新增一个采样点后对变量域进行分块，确定新增的采样点在哪一个分块中，并计算该分块包含的采样点与新增采样点之间的距离。此外，为进一步加速序列采样过程，提出一种多点并行采样方法。通过数学模型测试，证明了上述方法可有效加快响应面集近似模型的构建效率。　　（3）针对与时间有关且具有状态变量及多输入多输出的复杂仿真模型，提出一种基于固定步长带反馈的仿真模型近似方法。以纯电动汽车为研究对象，使用该近似方法对其电池和动力系统的仿真模型分别进行了近似处理。通过对近似模型与源模型的精度对比，验证了该方法的可行性和有效性。　　（4）对近似方法展开工程应用研究。复杂仿真模型难以应用于实时仿真问题，为克服不足，将近似方法引入到上述应用中，用近似的模型代替源模型进行仿真计算。通过测例证明了该方法不但可以有效解决上述问题，而且有效加速了仿真进程。　　（5）为实现复杂多领域仿真模型建模、实验设计以及在统一的平台系统上构建近似模型等功能，研发一种基于 Web的仿真模型全局近似原型系统。该近似系统以Modelica语言及相关网络技术为基础，可实现复杂模型的协同建模与仿真，同时具有有效的分布式计算能力，能快速进行试验设计并构建响应面近似模型。通过该系统实现了纯电动汽车模型的高效建模及其近似处理，验证了该系统相关功能及所提出的模型近似算法的有效性。