智能仿真系统是依靠计算机模拟人类思维和行为的系统，其工作原理主要分为数据采集、建模与仿真、结果分析与优化三个阶段。首先，系统通过传感器、摄像头等设备采集和接收外部环境中的数据，将数据转化为计算机可识别的数字信息。这些数据包括但不限于物体位置、速度、温度、压力等，为系统后续建模仿真提供基础。
接下来，系统利用采集到的数据建立模型，并进行仿真。在模型构建阶段，系统根据现实环境特征和要求，选择合适的模型类型和参数，将各种因素综合考虑，构建出一个与实际场景相符的模型。然后，系统将模型输入计算机，进行仿真操作。通过数值计算和逻辑推理，模拟出各种可能性的情况，进而生成仿真结果。
最后，系统对仿真结果进行分析和优化。系统对仿真结果进行细致的分析，识别问题和潜在风险，找出造成这些问题的根源，并提出改进建议。在优化阶段，系统根据实际需求，调整模型中的参数，以期获得更为优化的仿真结果。通过不断循环迭代，智能仿真系统可以不断完善自身，提高预测和决策的准确性和效率。