从建模到编程的过程涉及多个步骤，以下是一个详细的流程：
需求分析
与用户沟通和交流，明确软件系统的需求和功能。
详细描述和规划系统需求，确保开发团队对需求有共同的理解。
系统设计
根据需求分析结果，设计系统结构、模块和功能。
包括系统架构设计、模块设计、数据库设计等，为编码实现提供指导。
编码实现
选择合适的编程语言和开发环境。
将系统设计转化为具体的编程代码，注意代码的规范性、可读性和可维护性。
测试验证
对编码实现的系统进行功能验证和性能测试。
通过单元测试、集成测试、系统测试等方法，确保系统的稳定性和可靠性。
数学建模与编程
确定问题：明确需要解决的问题，并进行仔细分析和理解。
选择合适的数学模型：根据问题的特性选择合适的数学模型，如线性规划、非线性规划、图论模型等。
建立数学模型：使用编程语言将模型进行数值化或符号化，编写数学方程、约束条件等。
编写程序代码：根据建立的数学模型，用计算机编程语言进行编码。
验证和调优：运行程序，与已知结果进行对比，进行调优和修改。
分析结果：根据模型运行结果，进行结果分析和解释，并进行可视化展示。
编程语言选择
MATLAB：适用于数学建模和仿真，具有强大的数值计算和绘图功能。
Python：功能强大且易于学习，拥有丰富的科学计算库，适合数据处理和复杂计算。
R语言：专门用于统计分析和数据可视化，广泛应用于数学建模和数据科学领域。
Julia：类似于MATLAB的高级编程语言，专注于数值计算和科学计算。
C/C++：适用于处理大规模数据和复杂运算，具有强大的计算性能和灵活的控制能力。
加工与实现
将建好的模型导入数控加工软件中，进行加工路径规划和优化。
选择合适的加工刀具和参数，编写和调试程序。
通过数控机床进行加工，确保零件的加工质量，并进行必要的检测和测量。
图形编程
使用图形编程库（如OpenGL、DirectX）来控制模型的展示和动画。
总结起来，建模到编程的步骤包括需求分析、系统设计、编码实现、测试验证、数学建模与编程、编程语言选择、加工与实现以及图形编程。每个步骤都相互依存，确保最终开发的软件系统符合用户需求并具有良好的性能和质量。根据具体需求和项目特点，可以选择合适的编程语言和工具进行实现。