制作一个开源仿真作业推演平台涉及多个步骤，包括需求分析、系统设计、开发、测试和部署。下面是一个详细的指南，涵盖了从概念到实现的整个过程：
一、 需求分析：
1. 目标用户: 确定你的平台将服务于哪些用户群体，例如学生、研究人员、工程师等。
2. 功能需求: 列出必要的功能，如仿真模型管理、作业提交与管理、结果展示、评分机制等。
3. 性能需求: 定义系统的响应时间、并发处理能力等性能指标。
4. 可用性需求: 考虑用户界面的友好程度、系统的可扩展性和维护性。
5. 兼容性需求: 评估平台需要支持的硬件和软件环境。
6. 安全性需求: 确保用户数据的安全，防止未授权访问。
7. 法规遵从性: 考虑是否需要遵守特定的行业标准或法规。
二、 系统设计：
1. 架构设计: 选择合适的技术栈（如使用python, java, c++等），并设计整体架构。
2. 数据库设计: 设计用于存储仿真数据、用户信息和作业信息的数据库模型。
3. 界面设计: 设计直观的用户界面，确保易于使用且美观。
4. 功能模块划分: 将系统划分为多个模块，每个负责一个特定的功能。
三、 开发：
1. 前端开发: 使用html, css, javascript等技术构建用户界面。
2. 后端开发: 编写服务器端代码以处理请求和响应，可能包括使用框架如flask, django, node.js等。
3. 数据库开发: 实现数据库的增删改查操作，以及相关的数据验证和事务管理。
4. 仿真引擎开发: 如果需要，开发或集成一个仿真引擎来执行实际的物理或数学计算。
5. api开发: 为外部系统提供接口，以便它们可以与平台交互。
四、 测试：
1. 单元测试: 对每个独立的模块进行测试，确保其按预期工作。
2. 集成测试: 测试不同模块之间的交互，确保整体系统的稳定性。
3. 性能测试: 评估系统的响应时间和吞吐量。
4. 安全测试: 检查潜在的安全漏洞，如sql注入、xss攻击等。
5. 用户测试: 邀请真实用户参与测试，收集反馈并进行改进。
五、 部署：
1. 选择云服务: 根据预算和需求选择合适的云服务，如aws, azure, google cloud等。
2. 配置环境: 在云平台上设置开发、测试和生产环境。
3. 部署应用: 将应用程序上传到云服务器，并确保所有依赖项正确配置。
4. 监控和维护: 监控应用的性能和健康状况，及时更新和修复发现的问题。
六、 维护和更新：
1. 定期更新: 随着技术的发展和新需求的出现，定期更新平台以保持其功能性和安全性。
2. 用户支持: 提供帮助文档和用户支持，解决用户在使用过程中遇到的问题。
3. 社区建设: 鼓励用户参与，通过建立社区来收集反馈和建议。
七、 示例：
假设你的目标是创建一个用于大学工程课程的仿真实验平台，该平台可以让用户创建和运行简单的流体动力学模拟。以下是开发过程的一个简化示例：
1. 需求分析：目标用户是大学生和教师，功能需求包括仿真模型库、作业提交、成绩评估等。性能需求为每秒处理10个作业。
2. 系统设计：采用spring boot作为后端框架，react作为前端框架，mysql作为数据库。设计了一个包含仿真模型、作业和评价结果的数据库表结构。
3. 开发：前端使用react创建动态仪表盘和作业提交界面，后端使用spring boot处理restful api调用。同时开发了一个简单的流体动力学仿真引擎，用于生成和显示模拟结果。
4. 测试：进行了单元测试、集成测试和性能测试，确保没有重大缺陷。
5. 部署：选择了aws elastic beanstalk作为云服务，将应用部署到云上，并设置了自动扩展策略以应对高流量。
6. 维护和更新：根据用户反馈不断优化用户体验，添加更多的仿真模型和作业类型，并定期更新后端代码以利用最新的技术。
总之，开发一个开源仿真作业推演平台是一个复杂的过程，需要跨学科的技能和团队合作。上述只是一个大致的指导方案，具体细节需要根据实际情况进行调整。
