CN111177899A - 一种基于云平台的多学科协同仿真方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于云平台的多学科协同仿真方法和系统。该方法包括：设置若干仿真节点，各个仿真节点对应分布式计算机中不同的仿真工具软件，具有不同的仿真功能；每个仿真节点作为发布方和/或订阅方，各仿真节点之间使用DDS网络进行数据交换；将各仿真节点中的仿真软件以流程绘制的方式连接起来完成特定的仿真任务，实现协同仿真。本发明通过基于Web的方式，提供定制化的协同仿真流程刻画，满足特定行业的协同仿真使用需求，仿真模块扩展性强，属于一种轻量化的云协同仿真工具；在仿真数据传输中，使用基于DDS的数据分发技术，同时结合仿真时序管理功能，可满足对仿真数据实时性要求较高的协同仿真场景。

Description

一种基于云平台的多学科协同仿真方法和系统

技术领域

本发明属于信息技术、仿真技术领域，具体涉及一种基于云平台的多学科协同仿真方法和系统。

背景技术

仿真技术是以控制论、信息技术等为基础，以计算机等设备为工具，利用建立模型的方法，对假象的或现实的系统进行研究及实验的，涉及多学科、具有综合性的技术。其特点是具有很好的可控性，并且没有破坏性，更不受外界条件的限制。仿真的本质是将知识进行特殊处理的过程，涉及到了不同学科的经验和知识。仿真技术在航空航天、工业制造、数学研究、计算机研发等行业有着越来越广泛的应用。

分布仿真技术作为仿真技术中具有代表性的技术之一，其目的是将分散在不同场所的不同仿真设备通过网络进行连接，从而实现大规模仿真。分布仿真技术经历了仿真网络(SIMNET)、分布交互仿真(DIS)和聚合仿真协议(ALSP)、高级体系结构(HLA)三个阶段的发展。

随着网络、计算机、传感器等技术的发展，数据形式的大量信息在分布仿真系统的计算机中传递，其数据分发的过程随着需求的不断变化而变得越来越复杂。数据分发不仅仅要建立系统中各组成部分的数据传递关系，还必须保证在传输过程中具有一定的灵活性、实时性，并具有良好的传输质量。

高层体系结构(HLA)需要以运行支撑环境(RTI)为工作中心。其发布和订阅过于频繁，不支持服务质量(QoS)，存在着性能瓶颈和可伸缩性的问题，越来越不能满足实际数据分发的需求。在此基础上更加灵活的DDS(Data Distribute Service，数据分发服务)获得了关注，随着其标准的逐渐完善，在分布仿真领域，有越来越多的系统架构在DDS之上。

DDS数据分发作为分布仿真系统中的核心环节，主要有三个方面的功能需求：建立供需关系、传递数据、构建安全可靠的分布式组织体系。OMG(Object Management Group，对象管理组织)组织从这三方面的需求出发，制定出了DDS规范。DDS规范以数据为中心，将数据存储在全局数据空间中，并通过数据空间中的数据与不同节点中数据对应的主题等信息，实现各个节点之间的数据分发。DDS的优势在于其传输速度高、传输时延小、扩展性强并可以使用服务质量(QoS)策略保证服务质量。

协同仿真的方法可以分为两类，一类是通用的协同仿真平台，如ANSYS，ADAMS公司开发的多学科协同仿真的平台，该类平台多是基于客户端/服务器的架构，用户需要购买License来使用该类软件。目前，国际较大的工业软件厂商正开始探索传统C/S架构的软件进行整体云化迁移，通过订阅的方式提供服务。由于整体云化迁移的软件使用价格普遍较高，且多数行业企业用户只在产品设计阶段使用到协同仿真功能，使用率并不高。

另外一类使用基于Web的软件使用方式，仿真类的软件如国外的Simscale，国内的Simright、EasyCAE等软件，通过云化集成的前处理，求解器，后处理，结合远程调用高性能计算服务器的方式，实现了结构静力学、传热学等单学科的轻量化仿真功能，该类基于Web的求解稳定性和准确性方面还有待提高，同时在多学科协同仿真方面的能力暂时缺失。

发明内容

本发明通过基于Web的方式，提供定制化的协同仿真流程刻画，满足特定行业的协同仿真使用需求。协同仿真使用的仿真工具软件通过虚拟远程桌面技术进行调用，仿真模块扩展性强，属于一种轻量化的云协同仿真工具。在仿真数据传输中，使用基于DDS的数据分发技术，同时结合仿真时序管理功能，可满足对仿真数据实时性要求较高的协同仿真场景。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于云平台的多学科协同仿真方法，包括以下步骤：

设置若干仿真节点，各个仿真节点对应分布式计算机中不同的仿真工具软件，具有不同的仿真功能；

每个仿真节点作为发布方和/或订阅方，各仿真节点之间使用DDS网络进行数据交换；

将各仿真节点中的仿真软件以流程绘制的方式连接起来完成特定的仿真任务，实现协同仿真。

进一步地，通过浏览器页面访问的方式，实现面向机电液一体化协同仿真流程定义，仿真模型上传，仿真参数配置，仿真运行管理以及仿真数据可视化功能。

进一步地，在协同仿真过程中，使用QoS策略以及心跳检测机制进行时间管理，其中QoS策略用来保证数据传输的可靠性，心跳监测机制用来进行监测仿真程序执行状态是否异常；所述心跳检测机制使用加速推拉模型，用于排除不确定性因素，降低误判概率，同时间接作为时间校准依据，为协同仿真系统提供同步信号。

进一步地，各仿真节点中包含一个控制及显示节点，用于从其它仿真节点接收模型参数信息和仿真进程信息，并发送控制命令信息。

进一步地，所有模型参数的传递与接收，仿真时序同步与控制，仿真过程的开始与终止都由相应的控制函数进行判断并执行；控制函数通过从DDS中间件接收到的目标信息，进行相应的处理，主程序通过调用控制函数，并加上循环或分支类型的判断，即能够完成一次完整的协同仿真过程。

进一步地，通过多媒体时钟功能，以共同约定的方式响应仿真工具软件运行的控制函数和DDS接口函数，从而完成每一个仿真节点中的仿真过程。

进一步地，DDS在数据传输过程中主要以DDS中间件的形式工作，各学科模型应用程序在访问DDS中间件时，基于开源软件OpenDDS的软件环境，通过调用DDS中标准的发布和订阅框架，定义传输的数据类型，并创建与协同仿真中必须的数据类型对应的发布和订阅过程。

进一步地，协同仿真过程中通过API接口调用方式，实现与主流云仿真厂商提供的仿真软件云、仿真桌面云、作业调度、高性能计算的集成，实现多学科协同仿真任务的高效执行。

一种基于云平台的多学科协同仿真系统，其包括若干仿真节点，各个仿真节点对应分布式计算机中不同的仿真工具软件，具有不同的仿真功能；每个仿真节点作为发布方和/或订阅方，各仿真节点之间使用DDS网络进行数据交换；将各仿真节点中的仿真软件以流程绘制的方式连接起来完成特定的仿真任务，实现协同仿真。

本发明的有益效果如下：

1)在协同仿真参数交互方面，使用DDS的数据分发技术，发布/订阅的模式，使得参与协同仿真的人员不用同时在线，协同仿真流程只需完成向导式的仿真流程，即可进行协同仿真任务；使用DDS网络实现分布式数值协同仿真，并满足大数据量的低延时传输；

2)基于Web的方式实现协同仿真，支持分布式的协同仿真模式，仿真数据可集成到云端，便于仿真数据的集中统一管理；

3)基于云平台的多学科协同仿真工具具有开放的接口，有良好的可扩展性。主要体现在，协同仿真过程中通过API接口调用方式，实现与主流云仿真厂商提供的仿真软件云，仿真桌面云，作业调度，高性能计算等集成，实现多学科协同仿真任务的高效执行。

附图说明

图1是本发明的系统结构图。

图2是多学科协同仿真原理图。

图3是基于云平台的仿真引擎示意图。

图4是发布/订阅框架示意图。

图5是DDS发布订阅过程示意图。

图6是基于Web的分布式协同仿真流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面通过具体实施例和附图，对本发明做进一步详细说明。

本发明的主要内容包括：(1)提供不同仿真工具软件、学科模型间的循环或分支类型的协同仿真；(2)基于数据交互服务质量(QoS)策略，提升协同仿真过程中仿真数据的分发能力。

1.基于云平台的多学科协同仿真方法整体方案

本发明方案描述了一种基于云平台的支持浏览器网页配置、定义和运行的离散制造业产品协同仿真方法。本方法在已有工业软件整体云化迁移的基础上，通过浏览器页面访问的方式，实现面向机电液一体化协同仿真流程定义(如Matlab Simulink与ANSYSFluent的控制-流体耦合仿真流程)，仿真模型上传，仿真参数配置，仿真运行管理以及仿真数据可视化等功能。

2.基于云平台的多学科协同仿真方法各模块详细说明

2.1系统结构设计

在协同仿真过程中，各个节点对应分布式计算机中不同的仿真工具软件和与仿真工具软件对应的学科模型，具有不同的仿真功能，通过流程刻画将仿真节点连接起来完成特定的仿真任务。节点之间的数据交换使用DDS网络完成，实现高效且实时的仿真数据交互，系统结构如图1所示。

每个仿真节点都可以作为系统的发布方和订阅方，或者只发布，只订阅。在多个仿真节点组成的系统中，每个节点分别分配系统中用于不同功能的仿真模型。

2.2时间管理

在协同仿真流程刻画完成后，协同仿真系统的时序准确性影响到仿真任务是否能够正常推进。在基于云平台的协同仿真实现过程中，使用QoS策略以及心跳检测机制进行时间管理。其中，QoS用来保证数据传输的可靠性，心跳监测机制用来进行监测仿真程序执行状态是否异常。心跳检测机制使用加速推拉模型(一种现有的用于网络数据传输的技术)，用于排除数据丢包、网络传输延时等不确定性因素，降低误判概率。同时可间接作为时间校准依据，为协同仿真系统提供同步信号。

2.3仿真管理

协同仿真过程中各个仿真节点的原理如图2所示。其中，有一个节点不参与仿真，即图2中的控制及显示节点，但会接受所有信息并进行图形显示，同时通过此节点发布控制命令信息，进行仿真开始信号的发布；其他4个仿真节点运行仿真程序。可见4个仿真节点都会发送和接收模型参数信息(即图2中的“实体信息”)，也发送和接收模型间交互的参数信息；控制及显示节点会接收模型参数信息和仿真进程信息，并会发送控制命令信息。

在仿真工具系统中，所有模型参数的传递与接收，仿真时序同步与控制，仿真过程的开始与终止等过程都是由相应的控制函数进行判断并执行。控制函数通过从DDS中间件接收到的目标信息，进行相应的处理，主程序通过调用这些函数，并加上循环或分支类型的判断，就可以完成一次完整的协同仿真过程。

每一个节点中仿真过程都是通过多媒体时钟功能以共同约定的方式响应仿真工具软件运行的控制函数和DDS接口函数来完成的。多媒体时钟是仿真过程的核心，通过设置合适的仿真步长作为多媒体时钟的定时时间，以一定顺序实行DDS中间件的数据传输以及实体控制的各个函数，实现仿真的过程。使用多媒体时钟，可以准确地按照一定周期进行仿真，使得仿真过程监管更为准确，结果更加可靠。

2.4多学科仿真引擎

多学科仿真引擎定位为基于云平台实现跨领域多学科协同设计和仿真的应用。用户可以在网页上定义多学科协同仿真流程，上传对应的仿真模型，模型间交互数据集，仿真过程中数据发布和订阅关系，以及数据交互的服务质量策略。

通过集成DDS中间件，多学科仿真引擎可实现分布式仿真节点之间仿真数据的高效和实时的数据分发，使系统中不同功能的节点快速，准确的进行数据的交换。DDS支持用户在订阅和发布角色中进行设置。基于云平台的仿真引擎如图3所示。

DDS在数据传输过程中主要以DDS中间件的形式工作，协同仿真流程中涉及的仿真工具软件在访问DDS中间件时，基于开源软件OpenDDS的软件环境，通过调用DDS中标准的发布和订阅框架，定义传输的数据类型，并创建与协同仿真中必须的数据类型对应的发布和订阅过程。订阅发布框架如图4所示。

在学科模型应用程序中使用DDS完成数据的发布及订阅。仿真过程中，不同子系统仿真软件在数据进行交互时，数据发布方就是协同仿真的上游模型数据，它要向下游模型进行数据传输，下游的仿真模型就是响应的订阅方。发布订阅过程见图5，详细步骤如下：

(1)创建一个域参与者，定义其所属的域，并可设置QoS策略；

(2)启动心跳包发送线程；

(3)在程序中注册需要接受或发送的数据类型；

(4)在域中创建与数据类型相关的主题，并设置QoS策略；

(5)分别在发布端/订阅端创建发布者/订阅者(Punblisher/Subscriber)，设置兼容的QoS策略；

(6)数据发布端通过订阅者创建数据写者(DataWriter)，数据通过该数据写者进行数据发布；

(7)数据订阅端程序通过订阅者创建监听者(Listener)，并与创建的数据读者(Datareader)绑定，发布端发布新数据的过程中可以通过监听者完成对数据的处理。在DDS中以数据为中心的发布/订阅模型(DCPS层)为每个实体定义了一个调用接口，以方便应用程序(仿真系统中是指仿真工具软件)监听实体的状态改变或者有关的事件。例如，当有数据可读的时候，数据读者监听者就给相应的数据订阅者发出通知。

上面步骤中的QoS策略是针对网络数据传输的策略，需要根据实际系统数据传输的类型、资源使用等情况来进行具体设置。

图5中DCPS(Data Centric Publish Subscribe)信息库是以数据为中心的发布订阅模型信息库，是一个全局的数据空间。

3.本方法的应用流程

本方法的应用流程如下：

1)打开浏览器登录本发明的协同仿真应用；

2)按需分配协同仿真的用户权限；

3)创建协同仿真工程；

4)进入协同仿真的流程刻画页面；

5)通过拖拽的方式将协同仿真工具软件在工作区进行定义；

6)添加仿真模型，仿真输入/输出参数，交互参数，仿真周期等参数；

7)配置DDS数据传输参数，时序定义以及QoS服务质量参数；

8)开始仿真；

9)提供仿真过程检测，仿真过程的启动和停止的功能；

10)查看仿真结果；

11)仿真数据下载；

12)仿真工程文件云端存储。

在基于Web的分布式协同仿真中，总体用户和子系统用户涉及的仿真工程配置，仿真运行管理以及仿真结果可视化(仿真后处理)流程如图6所示。分布式仿真过程中，以典型的协同方式为例，总体用户即协同仿真模型的发起用户，创建协同仿真流程，是仿真系统的管理者；子系统用户则是仿真系统中具体完成部分仿真功能的用户，负责完成总体用户定义流程中涉及自己仿真子系统的功能。

基于云平台的多学科协同仿真工具具有开放的接口，有良好的可扩展性。主要体现在，协同仿真过程中通过API接口调用方式，实现与主流云仿真厂商提供的仿真软件云，仿真桌面云，作业调度，高性能计算等集成，实现多学科协同仿真任务的高效执行。

本发明未详细阐述的部分属于本领域技术人员的公知技术。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，本领域的普通技术人员可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的原理和范围，本发明的保护范围应以权利要求书所述为准。

Claims (10)

1.一种基于云平台的多学科协同仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：

设置若干仿真节点，各个仿真节点对应分布式计算机中不同的仿真工具软件，具有不同的仿真功能；

每个仿真节点作为发布方和/或订阅方，各仿真节点之间使用DDS网络进行数据交换；

将各仿真节点中的仿真软件以流程绘制的方式连接起来完成特定的仿真任务，实现协同仿真。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过浏览器页面访问的方式，实现面向机电液一体化协同仿真流程定义，仿真模型上传，仿真参数配置，仿真运行管理以及仿真数据可视化功能。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在协同仿真过程中，使用QoS策略以及心跳检测机制进行时间管理，其中QoS策略用来保证数据传输的可靠性，心跳监测机制用来进行监测仿真程序执行状态是否异常；所述心跳检测机制使用加速推拉模型，用于排除不确定性因素，降低误判概率，同时间接作为时间校准依据，为协同仿真系统提供同步信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各仿真节点中包含一个控制及显示节点，用于从其它仿真节点接收模型参数信息和仿真进程信息，并发送控制命令信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所有模型参数的传递与接收，仿真时序同步与控制，仿真过程的开始与终止都由相应的控制函数进行判断并执行；控制函数通过从DDS中间件接收到的目标信息，进行相应的处理，主程序通过调用控制函数，并加上循环或分支类型的判断，即能够完成一次完整的协同仿真过程。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过多媒体时钟功能，以共同约定的方式响应仿真工具软件运行的控制函数和DDS接口函数，从而完成每一个仿真节点中的仿真过程。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，DDS在数据传输过程中主要以DDS中间件的形式工作，各学科模型应用程序在访问DDS中间件时，基于开源软件OpenDDS的软件环境，通过调用DDS中标准的发布和订阅框架，定义传输的数据类型，并创建与协同仿真中必须的数据类型对应的发布和订阅过程。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用DDS完成的数据的发布及订阅过程包括以下步骤：

(1)创建一个域参与者，定义其所属的域，并设置QoS策略；

(2)启动心跳包发送线程；

(3)在程序中注册需要接受或发送的数据类型；

(4)在域中创建与数据类型相关的主题，并设置QoS策略；

(5)分别在发布端/订阅端创建发布者/订阅者，设置兼容的QoS策略；

(6)数据发布端通过订阅者创建数据写者，数据通过该数据写者进行数据发布；

(7)数据订阅端程序通过订阅者创建监听者，并与创建数据读者绑定，发布端发布新数据的过程中通过监听者完成对数据的处理。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，协同仿真过程中通过API接口调用方式，实现与主流云仿真厂商提供的仿真软件云、仿真桌面云、作业调度、高性能计算的集成，实现多学科协同仿真任务的高效执行。

10.一种基于云平台的多学科协同仿真系统，其特征在于，包括若干仿真节点，各个仿真节点对应分布式计算机中不同的仿真工具软件和学科模型，具有不同的仿真功能；每个仿真节点作为发布方和/或订阅方，各仿真节点之间使用DDS网络进行数据交换；将各仿真节点中的仿真软件以流程绘制的方式连接起来完成特定的仿真任务，实现协同仿真。

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