CN111190689A - 数字孪生系统仿真方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种数字孪生系统仿真方法及装置。该方法包括:获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;确定互异概率保证值;基于所述互异概率保证值为所述至少两个待仿真事件分配仿真优先级;以及基于所述仿真优先级对所述至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。本公开涉及的数字孪生系统仿真方法及装置,能够对数字孪生系统中的多个事件进行多种顺序的模拟,以尽量使得数字孪生系统中的多个事件产生的结果接近于真实情况,在保证数字孪生系统可信的技术上促进数字孪生系统落地。
Description
技术领域
本公开涉及计算机信息处理领域,具体而言,涉及一种数字孪生系统仿真方法及装置。
背景技术
数字孪生(Digital Twin),是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,主要是通过对物理世界中的事件(物体)进行数字化模拟,来构建一个数字世界中一模一样的实体,藉此来实现对物理实体的了解、分析和优化的过程。在产品的设计阶段,利用数字孪生可以提高设计的准确性,并验证产品在真实环境中的性能。
但是真实世界的真实事件具有不确定性,并不完全按照期望的顺序出现。因此,当数字孪生系统捕捉到一组真实事件后,如何以不同顺序(先哪个事件仿真后对哪个事件进行仿真)对这些真实事件进行仿真是数字孪生仿真系统落地面临的关键问题之一。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
有鉴于此,本公开提供一种数字孪生系统仿真方法及装置,能够对数字孪生系统中的多个事件进行多种顺序的模拟,以尽量使得数字孪生系统中的多个事件产生的结果接近于真实情况,在保证数字孪生系统可信的技术上促进数字孪生系统落地。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一方面,提出一种数字孪生系统仿真方法,该方法包括:获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;确定互异概率保证值;基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;以及基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
根据本公开的一方面,提出一种数字孪生系统仿真装置,该装置包括:事件模块,用于获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;概率模块,用于确定互异概率保证值;优先级模块,用于基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;以及仿真模块,用于基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
在一个实施例中,还包括:实施模块,用于通过多组仿真结果为至少两个待仿真事件确定最优实施方案。
在一个实施例中,事件模块,包括:映射单元,用于将真实场景在虚拟空间中进行映射,生成数字孪生系统;以及捕获单元,用于根据预设条件在数字孪生系统中捕获至少两个待仿真事件。
在一个实施例中,优先级模块,包括:数量单元,用于获取待仿真事件的数量n;以及分配单元,用于根据数量n、互异概率保证值和任意整数值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;其中,n大于等于2。
在一个实施例中,分配单元,还用于根据数量n、互异概率保证值和任意整数值确定整数区间;由整数区间中提取n个数值生成优先级集合;以及将优先级集合中的数值依次分配给至少两个待仿真事件。
在一个实施例中,仿真模块,包括:排序单元,用于将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成仿真顺序;以及顺序单元,用于依据仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
在一个实施例中,实施模块,包括:多组单元,用于基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配多组仿真优先级;以及基于多组仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真,生成多组仿真结果。
在一个实施例中,多组单元,还用于基于多组仿真优先级,将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成多个初始仿真顺序;以及剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序生成多个仿真顺序;基于多个仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成多组仿真结果。
在一个实施例中,多组单元,还用于剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序;以及再次为至少两个待仿真事件分配仿真顺序至生成多个仿真顺序为止。
根据本公开的一方面,提出一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。
根据本公开的数字孪生系统仿真方法及装置,通过基于互异概率保证值为待仿真事件分配仿真优先级;并进行仿真以生成仿真结果的方式,能够对数字孪生系统中的多个事件进行多种顺序的模拟,以尽量使得数字孪生系统中的多个事件产生的结果接近于真实情况,在保证数字孪生系统可信的技术上促进数字孪生系统落地。
现有的随机数生成方法不可能保证数字孪生仿真系统生成的随机数绝对互异,而根据本公开的数字孪生系统仿真方法及装置,能够以概率保证待仿真的事件的优先级互异,而不是绝对互异,符合实际情况。
根据本公开的数字孪生系统仿真方法及装置,能够动态的根据待仿真事件的特征和可信度保证数字孪生仿真方法的有效性。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例,本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法及装置的系统场景框图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的流程图。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的流程图。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的流程图。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的流程图。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的硬件平台图。
图7是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的硬件平台图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真装置的框图。
图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而,示例实施例能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的实施例;相反,提供这些实施例使得本公开将全面和完整,并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应理解,虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件,但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此,下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用,术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本领域技术人员可以理解,附图只是示例实施例的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的,因此不能用于限制本公开的保护范围。
现有技术中数字孪生系统仿真的技术方案如下:1)从云端或者其他渠道获取待仿真的事件数量;2)获取每一个待仿真事件的优先级;3)根据优先级对事件依次进行仿真。
本公开发明人发现,现有技术的技术方案存在如下不足:1)现有技术想保证待仿真事件的优先级绝对互异,不符合实际情况;2)现有技术需清晰地获取每一个待仿真事件的优先级,功能局限,使用范围狭窄。因为在很多场合,待仿真事件的优先级无法获取。
本公开中的技术方案能克服现有技术的不足,因为本公开中的技术方案是以概率保证待仿真的事件的优先级互异,而不是绝对互异,符合实际情况。因为现有的随机数生成方法不可能保证数字孪生仿真系统生成的随机数绝对互异;而且本公开中的技术方案能动态根据待仿真事件的特征(如事件的数量)和给出的可信度(概率值)保证数字孪生仿真方法的有效性。
下面借助于具体的实施例对本公开中的数字孪生系统仿真方法及装置进行详细描述。
图1是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法及装置的系统框图。
如图1所示,系统架构10可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
应该理解,图1中的终端设备、网络的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络。比如终端设备103可以是多个服务器组成的服务器集群或者多个终端组成的区块链网络等。
终端设备101、102、103可通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
终端设备101、102、103可对数字孪生系统中的多个事件进行仿真,终端设备101、102、103可例如获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;终端设备101、102、103可例如确定互异概率保证值;终端设备101、102、103可例如基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;终端设备101、102、103可例如基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
终端设备101、102、103还可例如通过多组仿真结果为至少两个待仿真事件确定最优实施方案。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如对终端设备101、102、103上传的多个事件进行数字孪生仿真的服务器。服务器105可以对接收到的数字孪生仿真请求进行分析等处理,并将处理结果(例如仿真结果)反馈给终端设备。
终端设备101、102、103可将其上的事件发送给服务器105,服务器105可例如获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;服务器105可例如确定互异概率保证值;服务器105可例如基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;服务器105可例如基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
服务器105还可例如通过多组仿真结果为至少两个待仿真事件确定最优实施方案。
服务器105可以是一个实体的服务器,还可例如为多个服务器组成,需要说明的是,本公开实施例所提供的数字孪生系统仿真方法可以由终端设备101、102、103或服务器105执行,相应地,数字孪生系统仿真装置可以设置于终端设备101、102、103或服务器105中。
图2是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的流程图。数字孪生系统仿真方法20至少包括步骤S202至S208。
如图2所示,在S202中,获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件。可包括:将真实场景在虚拟空间中进行映射,生成数字孪生系统;以及根据预设条件在数字孪生系统中捕获至少两个待仿真事件。可从云端或者其他渠道获取待仿真的真实事件。
其中,真实事件的总数,可记为n,并将待仿真的事件分别标号为1,2,...,n,称标号为i,i∈{1,2,...,n}的待仿真事件为事件i。
在S204中,确定互异概率保证值。可根据具体情况设定以多大的概率保证随机生成的事件优先级互异,即设定概率保证值,记设定的概率值(概率保证值)为p。
其中,事件优先级随机互异的含义如下:因为对于客观世界里的一系列真实事件,数字孪生仿真系统可能并不知道它们的优先级(哪个事件先发生、哪个事件后发生),而事件的优先级会影响最终的仿真效果,所以数字孪生仿真系统需对这些事件的不同甚至所有排列进行仿真。事件的排列顺序代表了事件的优先级。
一般而言,排在前面的优先级高,排在后面的优先级低。同一事件在不同排列中的优先级可能不一样,它随机地出现在排列中的任何位置且在同一个排列中只出现一次。因此,数字孪生仿真系统需为每个待仿真的事件随机生成一个优先级。如果系统为所有待仿真事件随机生成的优先级互异,那么称其为事件优先级随机互异。
其中,对事件的不同甚至所有排列进行仿真的是为了得到事件按照不同顺序进行仿真的仿真效果。
其中,以概率保证的含义如下:受现有随机数生成方法所限,数字孪生仿真系统为事件随机生成的优先级可能并不互异(可能存在相同优先级),但能以概率保证互异,称此概率为互异概率保证。
其中,现有的随机数生成方法不可能保证数字孪生仿真系统生成的随机数百分之百互异。另外,此处的概率视具体情况而定,如果希望互异的可能性高,那么可将随机数设置得高一些,否则,将随机数设置得低一些。
在S206中,基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级。可包括:获取待仿真事件的数量n;以及根据数量n、互异概率保证值和任意整数值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;其中,n大于等于2。
其中,“基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级”的具体内容将在图3对应的实施例中进行具体描述。
在S208中,基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。可包括:将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成仿真顺序;以及依据仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
在一个实施例中,可例如数字孪生仿真系统为每一个待仿真的事件生成一个随机数,大随机数对于高优先级,小数对应低优先级,或者小随机数对于高优先级,大数对应低优先级。
其中,除了可以用整数的小大表示事件的优先级的高低,也可以用其他指标表示优先级高低。另外,即可以是大随机数对于高优先级,小数对应低优先级,也可以是小随机数对于高优先级,大数对应低优先级,本公开不以此为限。
根据本公开的数字孪生系统仿真方法及装置,通过基于互异概率保证值为待仿真事件分配仿真优先级;并进行仿真以生成仿真结果的方式,能够对数字孪生系统中的多个事件进行多种顺序的模拟,以尽量使得数字孪生系统中的多个事件产生的结果接近于真实情况,在保证数字孪生系统可信的技术上促进数字孪生系统落地。
应清楚地理解,本公开描述了如何形成和使用特定示例,但本公开的原理不限于这些示例的任何细节。相反,基于本公开公开的内容的教导,这些原理能够应用于许多其它实施例。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法及装置的流程图。图3所示的流程是对图2所示的流程中S206“基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级”的详细描述。
如图3所示,在S302中,获取待仿真事件的数量n,其中,n大于等于2。
在S304中,根据数量n、互异概率保证值和任意整数值确定整数区间。
可用整数的大小分别表示事件优先级高低,并求取整数区间[a,a+nk],其中,a是任意整数,k由待仿真的事件总数n和概率保证值p按照如下公式计算得出;
其中,a是整数,对其进行限定能保证整数区间[a,a+nk]没有溢出系统所支持的范围。
因为数字孪生仿真系统用生成的随机数的数值大小表示待仿真事件的优先级,所以本发明要根据待仿真事件的总数与给出的概率保证(概率值)确定出应该至少从多大的区间内随机生成表示优先级的数;
其中,这里用a限制,是因为如果区间越大(极端情况,区域无限大),那么从区间选出的数字的互异程度越高,进而确定出的事件优先级的互异程度越高。然而区间越大,对数字孪生系统的存储空间的要求越高,这会降低数字孪生仿真系统的性能。
因此,本公开要解决的问题之一是确定出“最小”的区间(用于表示事件优先级的数字从该区间随机选取)使得待仿真事件的优先级能以事先设定的概率保证互异。或者说,如果不考虑“至少”,那么数字孪生系统中的任何优先级生成方法都没有意义,因为给数字孪生系统配备越大的区间肯定能使事件优先级的互异程度越高。
在S306中,由整数区间中提取n个数值生成优先级集合。可从区间[a,a+nk]选取n个数,并组成集合,其中,在从区间选取n个数后,即可以将这些数组成集合也可以组成其他数据结构,例如,向量、链表、表格等等。
在S308中,将优先级集合中的数值依次分配给至少两个待仿真事件。可例如,集合中的第1,2,...,n个数分别对应待仿真的事件1,2,...,n的优先级。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法及装置的流程图。图4所示的流程是对“通过多组仿真结果为至少两个待仿真事件确定最优实施方案”的详细描述。
如图4所示,在S402中,基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配多组仿真优先级。
在S404中,基于多组仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真,生成多组仿真结果。可包括:基于多组仿真优先级,将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成多个初始仿真顺序;以及剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序生成多个仿真顺序;基于多个仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成多组仿真结果。
在一个实施例中,剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序生成多个仿真顺序,包括:剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序;以及再次为至少两个待仿真事件分配仿真顺序至生成多个仿真顺序为止。
从区间[a,a+nk]选取n个数,并组成集合,其中,集合中的第1,2,...,n个数分别对应待仿真的事件1,2,...,n的优先级。如果此集合表示的优先级与上一次仿真中的优先级不相同,那么数字孪生系统按照此优先级对事件进行仿真。再次进行优先级分配,直到事件的所有优先级组合(或者期望的优先级组合)都被仿真完。
在S406中,通过多组仿真结果为至少两个待仿真事件确定最优实施方案。其中,数字孪生仿真系统需要对待仿真事件的不同甚至所有排列进行仿真(最多可能需要仿真n!个事件排列),因此,如果在上一次仿真中,数字孪生仿真系统已经就事件的某一优先级组合(事件的被仿真的顺序)进行了仿真,那么本次就不需要再对该情况进行仿真了。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法及装置的流程图。图5所示的流程是对图4所示的流程的详细描述。
如图5所示,在S502中,获取待仿真事件总数。
在S504中,设定保证随机生成的事件优先级互异的概率。
在S506中,求取用于表示事件优先级的整数区间。可根据数量n、互异概率保证值和任意整数值确定整数区间。
在S508中,生成表示事件优先级的顺序。基于多组仿真优先级,将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成多个仿真顺序。
在S510中,是否已对其进行了仿真。如果在上一次仿真中,数字孪生仿真系统已经就事件的某一优先级组合(事件的被仿真的顺序)进行了仿真,那么这次仿真就不需要再对该情况进行仿真了。
在S512中,进行仿真。可基于多个仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成多组仿真结果。
现有的随机数生成方法不可能保证数字孪生仿真系统生成的随机数绝对互异,而根据本公开的数字孪生系统仿真方法及装置,能够以概率保证待仿真的事件的优先级互异,而不是绝对互异,符合实际情况。
根据本公开的数字孪生系统仿真方法及装置,能够动态的根据待仿真事件的特征和可信度保证数字孪生仿真方法的有效性。
图6,图7是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真方法的硬件平台图。
其中,可在某仓库的边缘云上部署数字孪生系统。数字孪生系统可包括:可信度设定模块、事件捕获与输入模块、事件的优先级生成模块通过无线连接。
其中,可信度设定模块可用MATLAB实现,负责设定以多大的概率保证随机生成的事件的优先级互异,其取值视具体情况定。例如,如果希望优先级互异的可能性大或者互异的程度大,那么概率取得大一些,否则,取得小一些,本实施例将其设置为0.9。
其中,事件捕获与输入模块可用C在单片机上编写,负责告知数字孪生系统有哪些事件。
其中,事件的优先级生成模块可用Python编写,负责根据待仿真的事件总数和给出的概率保证随机值生成用于表示事件优先级的数值;
其中,仿真效果的可信度设定模块将概率保证值设定为0.9,事件捕获与输入模块读取仓库中的事件并将其输出到边缘云上的数字孪生系统,事件优先级生成模块根据待仿真的事件总数和给出的概率保证值随机生成用于表示事件优先级的数值,数字孪生系统根据这些优先级处理事件(采用“大随机数对高优先级,小数对应低优先级”的原则);
统数字孪生系统计事件优先级的互异情况,如表1所示。其中,本实施例一共进行100次实验,统计了待仿真的事件的优先级完全互异的实验次数。如果完全互异的实验次数在90次以上,那么说明本发明提出的方法能以事先设定的概率保证事件的优先级互异(互不相同)。
其中,表1表明在100次实验中,事件优先级互异的实验次数是92次,即事件优先级完全互异的实验次数占比是92%。实验结果满足事先设定的概率保证值0.9,这说明本发明提出的方法能以事先设定的概率保证待仿真事件的优先级互异。
表1本实施的实验结果
本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时,执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
此外,需要注意的是,上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
值得一提的是,本公开提出的数字孪生系统仿真方法在产品侧可用于数字孪生仿真系统等产品。特别是需要以概率保证被数字孪生系统仿真的事件的优先级互异的数字孪生仿真系统产品以及一切需要用到数字孪生仿真系统的产品,其应用场景可满足如下条件:
1)待仿真事件的优先级无法直接获取或者部分优先级无法直接获取;
2)待仿真事件的优先级互异,待仿真的事件总数可获取;
3)用于表示优先级的数字的取值范围不会超过数字孪生系统支持的范围。
下述为本公开装置实施例,可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节,请参照本公开方法实施例。
图8是根据一示例性实施例示出的一种数字孪生系统仿真装置的框图。如图8所示,数字孪生系统仿真装置80可包括:事件模块802,概率模块804,优先级模块806,仿真模块808。
事件模块802用于获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;事件模块802包括:映射单元,用于将真实场景在虚拟空间中进行映射,生成数字孪生系统;以及捕获单元,用于根据预设条件在数字孪生系统中捕获至少两个待仿真事件。
概率模块804用于确定互异概率保证值;
优先级模块806用于基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;优先级模块806包括:数量单元,用于获取待仿真事件的数量n;以及分配单元,用于根据数量n、互异概率保证值和任意整数值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;其中,n大于等于2。分配单元,还用于根据数量n、互异概率保证值和任意整数值确定整数区间;由整数区间中提取n个数值生成优先级集合;以及将优先级集合中的数值依次分配给至少两个待仿真事件。
仿真模块808用于基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。仿真模块808包括:排序单元,用于将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成仿真顺序;以及顺序单元,用于依据仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
数字孪生系统仿真装置80还可包括:实施模块,用于通过多组仿真结果为至少两个待仿真事件确定最优实施方案。实施模块可包括:多组单元,用于基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配多组仿真优先级;以及基于多组仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真,生成多组仿真结果。
其中,多组单元,还用于基于多组仿真优先级,将至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成多个初始仿真顺序;以及剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序生成多个仿真顺序;基于多个仿真顺序依次对至少两个待仿真事件进行仿真以生成多组仿真结果。多组单元,还用于剔除多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序;以及再次为至少两个待仿真事件分配仿真顺序至生成多个仿真顺序为止。
根据本公开的数字孪生系统仿真装置,通过基于互异概率保证值为待仿真事件分配仿真优先级;并进行仿真以生成仿真结果的方式,能够对数字孪生系统中的多个事件进行多种顺序的模拟,以尽量使得数字孪生系统中的多个事件产生的结果接近于真实情况,在保证数字孪生系统可信的技术上促进数字孪生系统落地。
图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
下面参照图9来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备900。图9显示的电子设备900仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示,电子设备900以通用计算设备的形式表现。电子设备900的组件可以包括但不限于:至少一个处理单元910、至少一个存储单元920、连接不同系统组件(包括存储单元920和处理单元910)的总线930、显示单元940等。
其中,存储单元存储有程序代码,程序代码可以被处理单元910执行,使得处理单元910执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如,处理单元910可以执行如图2,图3,图4,图5中所示的步骤。
存储单元920可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)9201和/或高速缓存存储单元9202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)9203。
存储单元920还可以包括具有一组(至少一个)程序模块9205的程序/实用工具9204,这样的程序模块9205包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线930可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备900也可以与一个或多个外部设备900’(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备900交互的设备通信,和/或与使得该电子设备900能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口950进行。并且,电子设备900还可以通过网络适配器960与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。网络适配器960可以通过总线930与电子设备900的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备900使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该计算机可读介质实现如下功能:获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;确定互异概率保证值;基于互异概率保证值为至少两个待仿真事件分配仿真优先级;以及基于仿真优先级对至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中,也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块,也可以进一步拆分成多个子模块。
通过以上的实施例的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施例可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是,本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法;相反,本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。
Claims (10)
1.一种数字孪生系统仿真方法,其特征在于,包括:
获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;
确定互异概率保证值;
基于所述互异概率保证值为所述至少两个待仿真事件分配仿真优先级;以及
基于所述仿真优先级对所述至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
通过多组仿真结果为所述至少两个待仿真事件确定最优实施方案。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件,包括:
将真实场景在虚拟空间中进行映射,生成所述数字孪生系统;以及
根据预设条件在所述数字孪生系统中捕获所述至少两个待仿真事件。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述互异概率保证值为所述至少两个待仿真事件分配仿真优先级,包括:
获取待仿真事件的数量n;以及
根据所述数量n、所述互异概率保证值和任意整数值为所述至少两个待仿真事件分配仿真优先级;
其中,n大于等于2。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述数量n、所述互异概率保证值和任意整数值为所述至少两个待仿真事件分配仿真优先级,包括:
根据所述数量n、所述互异概率保证值和任意整数值确定整数区间;
由所述整数区间中提取n个数值生成优先级集合;以及
将所述优先级集合中的数值依次分配给所述至少两个待仿真事件。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述仿真优先级对所述至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果,包括:
将所述至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成仿真顺序;以及
依据所述仿真顺序依次对所述至少两个待仿真事件进行仿真以生成所述仿真结果。
7.如权利要求2所述的方法,其特征在于,通过多组仿真结果为所述至少两个待仿真事件确定最优实施方案之前,还包括:
基于所述互异概率保证值为所述至少两个待仿真事件分配多组仿真优先级;以及
基于多组仿真优先级对所述至少两个待仿真事件进行仿真,生成多组仿真结果。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,基于多组仿真优先级对所述至少两个待仿真事件进行仿真,生成多组仿真结果,包括:
基于所述多组仿真优先级,将所述至少两个待仿真事件按照其对应的仿真优先级进行排列,生成多个初始仿真顺序;以及
剔除所述多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序生成多个仿真顺序;
基于所述多个仿真顺序依次对所述至少两个待仿真事件进行仿真以生成所述多组仿真结果。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,剔除所述多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序生成多个仿真顺序,包括:
剔除所述多个初始仿真顺序中重合的仿真顺序;以及
再次为所述至少两个待仿真事件分配仿真顺序至生成多个仿真顺序为止。
10.一种数字孪生系统仿真装置,其特征在于,包括:
事件模块,用于获取数字孪生系统中至少两个待仿真事件;
概率模块,用于确定互异概率保证值;
优先级模块,用于基于所述互异概率保证值为所述至少两个待仿真事件分配仿真优先级;以及
仿真模块,用于基于所述仿真优先级对所述至少两个待仿真事件进行仿真以生成仿真结果。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112200492A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-01-08 | 傲林科技有限公司 | 一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置 |
CN112382064A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于数字孪生技术的电力物联网故障预警方法及系统 |
CN112749525A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-05-04 | 成都华大九天科技有限公司 | 半导体器件的仿真方法及装置、服务器和存储介质 |
CN115098471A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种孪生、订阅事件的历史状态的方法及装置 |
CN114138265B (zh) * | 2021-12-03 | 2023-07-18 | 北京数字政通科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的可视化方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101552672A (zh) * | 2009-04-15 | 2009-10-07 | 胡祥义 | 一种基于标识认证的全球网络实名制实现方法 |
CN103678549A (zh) * | 2013-12-04 | 2014-03-26 | 新浪网技术(中国)有限公司 | 网页页面数据共享方法和装置 |
CN105007198A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-10-28 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种ip数据包乱序模拟仿真电路及方法 |
CN105095643A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-11-25 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 面向动态环境的成像卫星自主任务规划方法 |
CN105096118A (zh) * | 2015-08-21 | 2015-11-25 | 廖小谦 | 一种电子货币转付系统及方法 |
CN109445305A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-08 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种基于数字孪生的装配精度仿真分析方法与系统 |
CN109547216A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-03-29 | 孙震 | 一种基于段码显示器的动态令牌及其方法与应用 |
CN110008647A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-07-12 | 广东三向智能科技股份有限公司 | 数字孪生仿真装置和数字孪生仿真系统 |
CN110399642A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-11-01 | 浙江大学 | 一种针对生产流水线的数字孪生体及其构建方法和应用 |
-
2019
- 2019-12-24 CN CN201911348688.1A patent/CN111190689B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101552672A (zh) * | 2009-04-15 | 2009-10-07 | 胡祥义 | 一种基于标识认证的全球网络实名制实现方法 |
CN103678549A (zh) * | 2013-12-04 | 2014-03-26 | 新浪网技术(中国)有限公司 | 网页页面数据共享方法和装置 |
CN105095643A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-11-25 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 面向动态环境的成像卫星自主任务规划方法 |
CN105007198A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-10-28 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种ip数据包乱序模拟仿真电路及方法 |
CN105096118A (zh) * | 2015-08-21 | 2015-11-25 | 廖小谦 | 一种电子货币转付系统及方法 |
CN109445305A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-08 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种基于数字孪生的装配精度仿真分析方法与系统 |
CN109547216A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-03-29 | 孙震 | 一种基于段码显示器的动态令牌及其方法与应用 |
CN110008647A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-07-12 | 广东三向智能科技股份有限公司 | 数字孪生仿真装置和数字孪生仿真系统 |
CN110399642A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-11-01 | 浙江大学 | 一种针对生产流水线的数字孪生体及其构建方法和应用 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112200492A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-01-08 | 傲林科技有限公司 | 一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置 |
CN112200492B (zh) * | 2020-11-02 | 2024-02-06 | 傲林科技有限公司 | 一种数字孪生模型构建、业务活动预测分析方法及装置 |
CN112382064A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于数字孪生技术的电力物联网故障预警方法及系统 |
CN112382064B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-01-20 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于数字孪生技术的电力物联网故障预警方法及系统 |
CN112749525A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-05-04 | 成都华大九天科技有限公司 | 半导体器件的仿真方法及装置、服务器和存储介质 |
CN114138265B (zh) * | 2021-12-03 | 2023-07-18 | 北京数字政通科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的可视化方法 |
CN115098471A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种孪生、订阅事件的历史状态的方法及装置 |
CN115098471B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-02-27 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种孪生、订阅事件的历史状态的方法及装置 |
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Publication number | Publication date |
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