宇宙模拟器通过整合地质学、生物学、物理学等多学科数据，构建可交互的虚拟地球环境，模拟从太古代到新生代的地球历史。其中，中生代恐龙演化的模拟是核心模块，利用古气候模型、古生物地理数据，重现三叠纪至白垩纪的地质事件（如泛大陆分裂、火山活动）与气候变迁，为恐龙的起源、辐射演化提供数字实验平台。
模拟器中，恐龙的形态演化受环境变量动态调控。例如，当模拟环境温度升高且植被以高营养植物为主时，蜥脚类恐龙的脖子长度逐渐增加，以获取更高处食物，其骨骼结构（如颈椎数目、椎体形态）的模拟数据与化石记录的演化趋势高度一致。同时，捕食性恐龙的爪部锋利程度和奔跑速度在竞争激烈的生态系统中逐步提升，其行为策略（如伏击、群体狩猎）通过模拟行为算法实现，并影响猎物种群的适应性进化。
生态系统的动态平衡是模拟的核心目标之一。模拟器中，恐龙作为关键物种，其种群数量变化直接关联食物链的稳定性。例如，当模拟环境中植食性恐龙数量因疾病爆发骤减，霸王龙的捕食压力增加，其种群数量随之下降，进而导致植食性恐龙的种群恢复，形成负反馈循环。这种模拟揭示了恐龙在生态系统中的关键枢纽作用，为理解古生态系统的复杂性提供数字证据。
智能行为的模拟是宇宙模拟器恐龙模块的进阶研究。通过强化学习算法，模拟恐龙幼崽的学习行为，如模仿成年恐龙的捕食技巧或防御姿态，其学习效率与环境复杂度相关。同时，模拟群体中的信息传递（如视觉信号、声音交流）如何提升群体生存能力，例如，当模拟环境中出现捕食者时，群体通过信号传递快速疏散，模拟结果支持恐龙具有复杂的社会结构假设。这些智能行为模拟为古生物学中的“恐龙智慧”问题提供数字验证。
模拟结果对科学研究的贡献体现在多个层面。首先，数字模拟验证了化石记录的演化路径，例如，模拟出的恐龙头骨形态与白垩纪晚期化石的形态学特征吻合，补充了化石记录中缺失的中间过渡阶段。其次，模拟揭示了环境压力对演化速率的影响，如火山活动导致的快速气候变化加速了恐龙的辐射演化，为“灾变论”与“渐变论”提供了数字支持。最后，模拟为现代生物演化研究提供模型参考，例如，模拟中的协同进化机制（如植物与植食性恐龙的形态适应）与现代生态系统的演化规律一致，拓展了演化生物学的研究边界。
