CN112270104B - 一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法，该实现方法包括实验因子设计模板管理模块、想定文件解析模块、实验因子规划模块和实验样本优化生成模块。本发明提供一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法，该方法首先定义了武器装备实验因子的设计模板，提供一套统一的、可扩展的实验因子设计方法，能够灵活编辑和扩展实验因子，提供武器装备仿真实验因子的参数设置功能；能够对实验因子进行过滤优化和组合筛选，自动生成武器装备多样本仿真实验想定，提高仿真实验效率。

Description

一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法

技术领域

本发明涉及一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法，主要应用于武器装备的分析论证和仿真实验。

背景技术

在武器装备体系对抗仿真实验中，涉及到不同的兵力部署、各种装备的性能参数、使用条件、使用方式，多种作战行动以及行动间的协调等多种复杂因素。在作战行动实施前按照规定的作战意图和想定背景，综合考虑可能的多种因素，设计规划多种联合作战实验方案，并进行大样本仿真实验，从实验数据结果分析并聚焦与联合作战实验目的相关的关键因素，可以大幅度减少仿真实验的次数，提高仿真效率。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开了一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法，包括实验因子设计模板管理模块、想定文件解析模块、实验因子规划模块和实验样本优化生成模块：

所述实验因子设计模板管理模块用于定义一套武器装备实验因子的设计规范，约束实验因子的数据类型、取值范围、单位、精度属性描述；

所述想定文件解析模块用于解析实验想定文件，读取实验想定文件中的所有实体列表及其属性，并基于实验因子模板，生成武器装备属性规则表；

所述实验因子规划模块提供基于武器装备属性规则表的参数设计界面，用于设计并生成实验因子的取值表；

所述实验样本优化生成模块用于在实验因子取值表的基础上，采用实验因子过滤优化规则对因子取值组合进行过滤，进一步缩小取值范围，筛掉和取值规则有冲突的因子组合，并自动生成多样本武器装备仿真实验想定文件。

所述实验因子设计模板定义了当前可编辑的实体对象的属性参数，实验因子设计模板采用<实验因子，属性信息定义模板>的方式描述，属性信息定义模板为描述实验因子的属性参数数据类型的模板，描述模板的标签定义方式如下：

<实验因子名称>

<属性名称数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝"/>

</实验因子名称>

其中，实验因子名称为实验因子的唯一标识；

属性名称项能够是两项以上，描述了实体对象的属性信息，属性信息的数据类型分为简单数据类型和复合数据类型；简单数据类型是不可拆分的数据类型，包括枚举型、浮点型、整数型、字符型，复合数据类型是由两个以上简单数据类型组合的复合结构体。

所述简单数据类型采用<属性名称，简单数据定义模板>的方式描述；简单数据定义模板为描述简单数据类型使用的属性描述模板，描述模板标签定义方式如下：

<属性名称数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>；

其中，属性名称为实验因子的属性名称；

数据类型包含字符型string、双精度浮点型double、单精度浮点型float、整型int、长整型long、枚举型enum；

单位描述该数据项的使用单位，和最大值、最小值的设置单位一致；

精度描述属性取值的最大精确度；

默认值描述属性的默认取值；

最小值、最大值描述属性的合理取值范围；

其中，数据类型、默认值为必填项。

所述简单数据类型，数据类型为枚举型enum时，描述模板标签定义方式如下：

<属性名称数据类型＝“enum”默认值＝“”/>

<枚举值ID＝“”名称＝“”/>

<枚举值ID＝“”名称＝“”/>

</属性名称>

其中，默认值用于描述属性的默认值，枚举值项能够是多项，用于描述属性的枚举值和值对应的名称。

所述复合数据类型采用<属性名称，复合数据定义模板>的方式描述；复合数据定义模板为描述复合数据类型使用的属性描述模板，描述模板标签定义方式如下：

<属性名称数据类型＝"struct"默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

其中，数据类型为struct，为复合结构体；

最小值描述属性结构体个数的最小值；

最大值描述属性结构体个数的最大值；

默认值描述该属性结构体的默认个数。

所述复合数据类型要定义结构组成，每个复合数据类型由两个以上的简单数据类型组成，每个简单数据类型的定义以嵌套的方式定义在复合数据类型的模板标签下，定义方式如下所示：

<属性名称>

<参数名称1数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

<参数名称2数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

</属性名称>

其中，属性名称为实验因子的复合属性名称；

参数名称为复合属性的参数名称。

所述想定文件解析模块，解析实验想定文件中的所有实体列表及其属性，基于实验因子模板进行自动匹配映射，生成武器装备属性规则表，在界面上显示武器装备属性的名称、数据类型、属性数量、精度、取值范围和当前取值，进行自动匹配映射的规则包括简单数据类型的属性匹配和复合数据类型的属性匹配。

所述简单数据类型的属性匹配，首先将实验因子设计模板中的实验因子名称与实验想定文件中的实验因子名称进行完全匹配，再对实验因子的属性名称进行完全匹配；匹配成功后，将实验因子设计模板中的定义自动赋予实验想定文件中的实验因子，构建因子的取值规则；

所述复合数据类型的属性匹配，首先将实验因子设计模板中的实验因子名称与实验想定文件中的实验因子名称进行完全匹配，再对实验因子的属性名称进行完全匹配；在复合属性中匹配到复合数据类型后，将实验因子设计模板中定义的复合属性信息自动赋予实验想定文件中的实验因子，构建因子的取值规则。

所述实验样本优化生成模块，采用实验因子过滤优化规则对因子取值组合进行过滤，筛掉和取值规则有冲突的因子组合，过滤优化规则具体步骤包括：

步骤1，从规则库中检索出包含当前想定中因子的过滤规则；

步骤2，通过专家打分给过滤规则设置优先级，优先级越高分值越低，并生成设计规则表；

步骤3，按照设计规则表中的优先级从高到低给规则排序，并计算规则数量N_c；

步骤4，提取设计规则，对想定中所有因子进行取值过滤，过滤条件和已有取值空间比较，取最小集保存；

步骤5，当设计规则数量N_c小于等于0时，过滤完成生成因子取值表。

过滤后的因子取值表，通过加载并选择实验因子组合筛选算法DLL文件，自动生成多样本实验想定文件。

本发明的优点主要体现在以下几个方面：

1)本发明使用模板定义实验因子的设计，实验因子设计模板可以扩充、修改，灵活地适应需求，不受想定格式的局限。

2)本发明中对实验因子取值进行了聚焦优化，缩小了实验想定的数量，减少实验次数，大大提高了实验效率。

3)本发明中因子水平值设置方法和实验因子组合算法提供通用的接口函数，用户根据需要通过DLL方式添加，提高了实验设计算法的扩展性。

4)本发明导出与输入的想定文件相同格式的实验想定文件，便于仿真推演系统直接使用，不需要做任何更改。

5)本发明采用模块化设计，每个模块可以独立设计开发，模块的更改不影响其他模块的功能，具有较好的重用性和重组性。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1基于模板的多样本实验想定生成方法模块组成图。

图2基于模板的多样本实验想定生成方法流程图。

图3实验因子过滤优化流程图。

图4为实验因子设计模板文件示意图。

图5是实验因子设计模板示意图。

图6是实验想定文件示意图。

图7是因子聚焦优化规则示意图。

具体实施方式

如图1、图2、图3、图4所示，本实施例提供的一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法包括实验因子设计模板管理模块1、想定文件解析模块2、实验因子规划模块3和实验样本生成模块4。

本发明的主要方法步骤包括：1)编辑实验因子的设计模板；2)解析想定文件；3)设计实体属性的参数信息；4)生成多样本想定文件。

步骤1，编辑实验因子的设计模板

本发明提供了武器装备实验因子的设计模板。加载此模板后可在界面上增加修改实验因子，实验因子包含以下要素：实验因子名称、数据类型、单位、精度、最大值、最小值、默认值等。实验因子名称为模板中所有实验因子的唯一标识，不可重复。

1)增加实验因子。当实验因子设计模板中的不存在想定中想要调整的属性时，首先在模板中增加实验因子，编辑因子名称、数据类型、单位、精度、最大值、最小值、默认值等基本信息。实验因子的类型包括：数值型、枚举型。数值型的如雷达对抗、通信对抗和光电对抗相关的武器装备实验中干扰带宽、干扰频率、干扰功率、干扰距离等，枚举型的如干扰样式等。

2)保存实验因子设计模板文件。实验因子设计模板编辑完成后，保存为XML格式文件。

步骤2，解析想定文件

本步骤通过选择一个已有的想定文件，解析想定中的所有实验因子列表，并获取实验因子中要进行实验设计的属性，以供下一步进行因子规划，开展仿真实验。

本申请实例中，想定文件由仿真推演系统中的想定编辑等工具事先制定好，想定文件中包含地图信息、战场环境、战场实体对象列表、区域信息、航路信息、固定设施等信息。解析想定文件模块主要读取想定文件，关注并解析文件中战场实体对象及其属性列表。想定中包含多个战场实体对象，每个战场实体对象包含多个属性，对象属性关联实验因子设计模板中的实验因子，基于步骤1中的实验因子模板进行自动匹配映射，生成武器装备属性规则表，在界面上显示武器装备属性的名称、数据类型、属性数量、精度、取值范围和当前取值。

步骤3，设计实体属性的参数信息

本步骤是在武器装备属性规则表的约束下，设计武器装备属性的取值。想定文件中包含多个武器装备对象，武器装备对象包含多个属性，不是所有的武器装备的属性都要进行实验设计，选择的实验因子过多，会增加系统的运行负担、降低运行效率，更重要的是变量之间可能会交叉影响，从而无法根据实验结果分析每个变量对结果的贡献，因此需要根据仿真实验目标对实验因子和因子取值进行适当的取舍。

步骤4，优化生成多样本想定文件。根据步骤3实验因子设计的结果，生成多实验因子的取值表。选择实验因子组合筛选算法，包括全面设计、正交设计、均匀设计等典型算法，算法采用统一函数格式的进行封装成动态库dll，通过灵活选择、动态加载。在规则库中选择想定中因子的过滤规则，对因子取值组合进行过滤，生成多样本实验想定。实验想定的内容格式与想定文件格式保持一致，增加了实验因子关键字内容，写入实验规划中各实验因子的取值组合，为了便于进行实验分析时快速浏览。保证在进行仿真推演时，不需要做任何更改，就能用原仿真环境进行仿真实验，直接用于实验推演。

实施例

本实施例主要包括如下步骤：

步骤1、生成实验因子的设计模板。

根据实验因子的设计模板<实验因子名称，因子信息定义模板>的描述方式新建了一个实验因子设计模板，如图5所示。

其中，“水平波束范围”是简单数据类型的实验因子，“开关机”是枚举型的实验因子，“责任区空间”是复合类型的实验因子。实验因子模板根据武器装备属性需求生成。

步骤2，解析想定文件。

想定文件包括海、陆、空、天、电各类目标的基本属性、计划运动航线、挂载设备的状态变化参数以及气象、海洋等自然环境信息，以XML文件的格式进行存储。选取一个拟制好的想定文件，如图6所示。读取并进行解析，显示该想定下所有的战场实体列表，红方包含预警机两架、舰载飞机一架、护卫舰两艘、水下浮标一枚、防空导弹旅、天波超视距雷达、红外预警卫星、各级指挥所等，其中预警机实体挂载机载雷达装备。选中战场实体，显示该实体属性列表，选中实体挂载设备，显示装备属性列表。

装备属性与实验因子模板进行自动匹配，如图4，想定中的武器装备名称“预警机雷达设备”与实验因子设计模板中的因子名称“预警机雷达设备”相匹配，再匹配预警机雷达设备的属性名称，简单数据类型的属性如“水平波束范围”，匹配成功后赋予因子的取值规则。复合数据类型的属性如“责任区空间”，匹配成功后赋予责任区空间所有子属性的取值规则。

步骤3，设计实体属性的参数信息。

对步骤2中的属性进行水平值设置，水平值设置的约束规则基于步骤1的实验因子设计模板。常规型实验因子首先选择设计方法，再进行取值选择，自动生成取值列表；枚举型实验因子采用多项选择，如表1所示。

表1

步骤4，优化生成多样本想定文件。

根据生成的多实验因子取值表1，加载和选择实验因子组合筛选算法(全因子设计、正交设计、均匀设计等)，对多因子取值进行组合。并读取规则库中的因子优化规则表，如图7所示，如当“工作模式”设置为“精跟踪”时，“水平波束范围”只能在0～90之间。则当“工作模式”为“精跟踪”时，“水平波束范围”只能取值“80”、“85”。根据规则表对所有样本进行过滤后，生成多组实验样本想定。

本发明提供了一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法，以上所述仅是本发明的实施范例，并不局限于此类实验因子和装备属性，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种基于模板的多样本武器装备仿真实验设计方法，其特征在于，包括：生成实验因子设计模板、解析想定文件、设计实体属性的参数信息、优化生成多样本想定文件；

所述实验因子设计模板用于定义一套武器装备实验因子的设计规范，约束实验因子的数据类型、取值范围、单位、精度属性描述；

所述解析想定文件是指读取实验想定文件中的所有实体列表及其属性，并基于实验因子设计模板，生成武器装备属性规则表；

所述设计实体属性的参数信息是指基于武器装备属性规则表的参数设计界面，用于设计并生成实验因子的取值表；

所述优化生成多样本想定文件是在实验因子取值表的基础上，采用实验因子过滤优化规则对因子取值组合进行过滤，进一步缩小取值范围，筛掉和取值规则有冲突的因子组合，并自动生成多样本武器装备仿真实验想定文件；

所述实验因子设计模板用于定义了武器装备仿真对象的属性参数，实验因子设计模板采用<实验因子，属性信息定义模板>的方式描述，属性信息定义模板为描述实验因子的属性参数数据类型的模板，描述模板的标签定义方式如下：

<实验因子名称>

<属性名称数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

</实验因子名称>

其中，实验因子名称为实验因子的唯一标识；

属性名称项能够是两项以上，描述了武器装备对象的属性信息，属性信息的数据类型分为简单数据类型和复合数据类型；简单数据类型是不可拆分的数据类型，包括枚举型、浮点型、整数型、字符型，复合数据类型是由两个以上简单数据类型组合的复合结构体；

所述简单数据类型采用<属性名称，简单数据定义模板>的方式描述；简单数据定义模板为描述简单数据类型使用的属性描述模板，描述模板标签定义方式如下：

<属性名称数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>；

其中，属性名称为实验因子的属性名称；

数据类型包含字符型string、双精度浮点型double、单精度浮点型float、整型int、长整型long、枚举型enum；

单位描述数据项的使用单位，和最大值、最小值的设置单位一致；

精度描述属性取值的最大精确度；

默认值描述属性的默认取值；

最小值、最大值描述属性的合理取值范围；

其中，数据类型、默认值为必填项；

所述简单数据类型，数据类型为枚举型enum时，描述模板标签定义方式如下：

<属性名称数据类型＝“enum”默认值＝“”/>

<枚举值ID＝“”名称＝“”/>

<枚举值ID＝“”名称＝“”/>

</属性名称>

其中，默认值用于描述属性的默认值，枚举值项能够是多项，用于描述属性的枚举值和值对应的名称；

所述复合数据类型采用<属性名称，复合数据定义模板>的方式描述；复合数据定义模板为描述复合数据类型使用的属性描述模板，描述模板标签定义方式如下：

<属性名称数据类型＝"struct"默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

其中，数据类型为struct，为复合结构体；

最小值描述属性结构体个数的最小值；

最大值描述属性结构体个数的最大值；

默认值描述该属性结构体的默认个数；

所述复合数据类型要定义结构组成，每个复合数据类型由两个以上的简单数据类型组成，每个简单数据类型的定义以嵌套的方式定义在复合数据类型的模板标签下，定义方式如下所示：

<属性名称>

<参数名称1数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

<参数名称2数据类型＝""单位＝""精度＝""默认值＝""最小值＝""最大值＝""/>

</属性名称>

其中，属性名称为实验因子的复合属性名称；

参数名称为复合属性的参数名称；

所述解析想定文件是解析实验想定文件中的所有实体列表及其属性，基于实验因子模板进行自动匹配映射，生成武器装备属性规则表，显示武器装备属性的名称、数据类型、属性数量、精度、取值范围和当前取值；

所述自动匹配映射，其规则包括简单数据类型的属性匹配和复合数据类型的属性匹配；

所述简单数据类型的属性匹配，首先将实验因子设计模板中的实验因子名称与实验想定文件中的实验因子名称进行完全匹配，再对实验因子的属性名称进行完全匹配；匹配成功后，将实验因子设计模板中的定义自动赋予实验想定文件中的实验因子，构建因子的取值规则；

所述复合数据类型的属性匹配，首先将实验因子设计模板中的实验因子名称与实验想定文件中的实验因子名称进行完全匹配，再对实验因子的属性名称进行完全匹配；在复合属性中匹配到复合数据类型后，将实验因子设计模板中定义的复合属性信息自动赋予实验想定文件中的实验因子，构建因子的取值规则；

所述优化生成多样本想定文件，是采用实验因子过滤优化规则对因子取值组合进行过滤，筛掉和取值规则有冲突的因子组合，过滤优化规则具体步骤包括：

步骤1，从规则库中检索出包含当前想定中因子的过滤规则；

步骤2，通过打分给过滤规则设置优先级，优先级越高分值越低，并生成设计规则表；

步骤3，按照设计规则表中的优先级从高到低给规则排序，并计算规则数量N_c；

步骤4，提取设计规则，对想定中所有因子进行取值过滤，过滤条件和已有取值空间比较，取最小集保存；

步骤5，当设计规则数量N_c小于等于0时，过滤完成生成因子取值表。

Images