CN113569476B - 一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，包括以下操作：1)选定边界条件之后，构建仿真模型并进行场稳态仿真；2)对稳态场仿真结果进行降阶处理和数据重构，构建形成代理模型；3)将代理模型导入仿真模型，并按照模型要求进行适用性检查；4)将满足要求的代理模型导入系统仿真工具，该系统仿真工具加入到分布式架构的多学科联合仿真平台，基于数据交互工具实现混合维联合仿真。本发明与“静态参数混合”的主要区别在于“静态参数混合”是对稳态场仿真模型进行“参数辨识”并开展松散耦合，而“动态参数混合”是对稳态场仿真模型进行“代理模型重构”并开展松散耦合。

Description

一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法

技术领域

本发明属于仿真技术领域，涉及一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法及系统。

背景技术

复杂产品及系统存在着多学科信息间的交叉，实物产品制造和试验的周期长、成本高，有必要在研制早期利用多学科联合仿真技术对复杂产品及系统的结构、性能进行分析，目的是降低周期和成本。随着产品复杂度和系统耦合度的不断增加，单一学科仿真逐渐不能满足工程应用的需要，多学科联合仿真，尤其是低维系统仿真与高维场仿真之间的联合仿真需求越来越迫切。

维度混合的方式有两种：静态参数混合、动态直接混合。静态参数混合的方法是：通过部件的高维静态仿真，识别出零维或一维模型中的参数，然后开展系统动力学仿真。试验数据的拟合多用到这样的处理方法，从本质上讲，这种方法是一种对场仿真结果数据的简单后处理。一般用的方法主要是曲线拟合、曲线或曲面插值等。

动态直接混合的方法是：直接开展低维和高维的混合仿真，两套模型按照通信步长逐帧通信，即“在线耦合”。这种方法从准确度角度看是比较好的，但是由于动态场仿真计算量很大、效率较低，会拖慢整体仿真效率，尽管能保证场仿真的内部信息，可是计算耗时使得一般工程应用无法接受。而且动态直接混合方法受场仿真工具的约束较多，需要针对特定的工具进行大量繁琐的二次开发，甚至这种二次开发还会涉及到具体的仿真模型模型，无法做到通用。

现有的联合仿真技术存在着很多劣势，多种多样联合仿真技术的出现也是产品精细性和计算效率间的协调和妥协。例如，最能发挥多学科优势的是基于接口方法的联合仿真技术，该技术能最大效率地协同各学科研发工程师，发挥单一学科仿真软件的优势，但是由于各商业软件的接口不一致，导致联合仿真过程中会出现各种各样意想不到的问题，特别是很多企业采用的并不是正版软件，仿真的稳健性严重不足。欧洲MODELICA协会近年来提出FMI、FMU解决方案，不失为一种较好的解决方案。但是目前应用起来依然存在软件间的协同问题，并未解决根本性的各商家商业软件的差异。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，该方法能支持当前主流系统仿真工具与主流场仿真工具，实现在同一分布式架构下的分布式多学科(多领域)联合仿真，为数字孪生技术提供底层技术支持。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，包括以下操作：

1)选定边界条件之后，构建仿真模型并进行场稳态仿真；

2)对稳态场仿真结果进行降阶处理和数据重构，构建形成代理模型；

3)将代理模型导入仿真模型，并按照模型要求进行适用性检查；若检查结果不满足要求，则修改模型、边界条件和/或重新生成代理模型，直到获得满足要求的代理模型；

4)将满足要求的代理模型导入系统仿真工具，该系统仿真工具加入到分布式架构的多学科联合仿真平台，基于数据交互工具实现混合维联合仿真。

所述对稳态场仿真结果进行降阶处理和数据重构，是利用包括克里金插值、BP神经网络、径向基插值、奇异值分解在内的方法，将稳态场仿真结果中的非必要模块降阶、简化；而对散乱数据点则进行补全和预测，得到结构化的满秩矩阵。

所述的分布式架构由服务器和客户端组成，服务器与客户端的通信采用TCP/IP协议，其中客户端加载fmu格式的通信控件和仿真模型，以进行模型分布式求解；服务器与客户端通过数据并行通信，进行仿真过程的全部客户端的同步、仿真计算推进和数据交互：

在T通信时刻，当所有客户端的仿真模型都完成计算并推进到T时刻后，服务器利用多线程并发的方法同时与各个仿真模型完成当前时间步的数据交互通信；完成较快的仿真模型原地等待，等到全部客户端的数据通信都完成后，服务器发出指令，时间步向前推进，开始T+1时间步的运算；

在分布式架构内实现“模型并行计算”+“数据并行通信”。

所述的客户端的仿真模型为异构模型，各客户端的仿真工具可以相同也可以不同，其求解模型、求解算法、求解步长允许不同，以支持不同学科领域的仿真模型在最适合的条件下进行仿真计算。

所述fmu格式的通信控件是基于modelica语言开发的TCP/IP通信客户端程序所生成的*.fmu格式文件，此*.fmu格式文件作为TCP/IP通信控件使用。在进行分布式仿真之前，在仿真工具中导入所生成的*.fmu格式文件，服务器通过*.fmu格式文件实现与各个仿真工具的分布式联合仿真。

所述服务器通过同步时钟实现客户端的同步：

每个客户端的仿真模型在各自的仿真工具中运行，在服务器同步时钟的控制下，每到一个约定的通信时间点，所有仿真模型通过fmu格式的通信控件将提前约定好的数据传输到服务器，同时从服务器接受后续计算所需要的数据。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明提供的利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，是基于场仿真与系统仿真的联合仿真，而且对稳态场仿真模型进行“代理模型重构”，对系统仿真通过分布式架构的多学科联合仿真，在仿真过程中开展松散耦合；本发明提出一种新的混合维联合仿真方法—“动态参数混合方法”，能够基于TCP/IP通信协议及FMI接口协议实现统一的仿真调度接口及统一的数据交互，利用克里金插值、BP神经网络、径向基插值、SVD(奇异值分解)等方法，对散乱数据点进行补全、预测，得到结构化的满秩矩阵，以供系统仿真模型调用。

本发明应用分布式仿真架构与并行仿真方法求解混合维联合仿真方法，利用分布式仿真架构实现仿真模型的分布式计算求解，同时架构中的服务器端采用并行通信。在分布式架构内实现“模型并行计算”+“数据并行通信”，将所需要求解的所有模型挂接到该服务器上即可开始分布式联合仿真。

多学科仿真模型集成越多仿真效率越低，本发明的混合维分布式联合仿真方法通过分布式求解在专业的软件中计算专业的模型，通过并行通信方式交互模型数据，大大提高了仿真效率。

本发明的混合维分布式仿真方法可以集成多款仿真软件，包括SimcenterAMESim、SimulationX、MATLAB\Simulink、ANSYS Twin Builder、ADAMS等。

混合维分布式联合仿真方法以单一服务器进行多软件仿真数据实时交互，多系统模型通过分布式架构对各变量数据交互实现了闭环反馈，分析结果更贴近于真实。

附图说明

图1为本发明实现动态参数混合方法的流程示意图；

图2为分布式架构多学科联合仿真数据交互关系图；

图3为应力场模型交联关系示意图；

图4为应力场模型建立过程示意图；

图5为应力场模型与模型总线数据交互示意图；

图6为ADAMS模型输入力与输出位移示意图；

图7为AMESim模型输入力与输出位移示意图；

图8为电磁场模型交联关系示意图；

图9为电磁场模型建立流程示意图；

图10为电磁场模型与模型总线数据交互示意图；

图11为稳压电路输出电压示意图；

图12为发电机2D电磁场云图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述，所述是对本发明的解释而不是限定。

参见图1、图2，动态参数混合的方法分为以下步骤：

一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，包括以下操作：

1)选定边界条件之后，构建仿真模型并进行场稳态仿真；

2)对稳态场仿真结果进行降阶处理和数据重构，构建形成代理模型；

3)将代理模型导入仿真模型，并按照模型要求进行适用性检查；若检查结果不满足要求，则修改模型、边界条件和/或重新生成代理模型，直到获得满足要求的代理模型；

4)将满足要求的代理模型导入系统仿真工具，该系统仿真工具加入到分布式架构的多学科联合仿真平台，基于数据交互工具实现混合维联合仿真。

上述过程为“动态离线耦合”或“动态松散耦合”，本发明将其命名为“动态参数混合方法”。该方法与“静态参数混合”的主要区别在于“静态参数混合”是对稳态场仿真模型进行“参数辨识”并开展松散耦合，而“动态参数混合”是对稳态场仿真模型进行“代理模型重构”并开展松散耦合。通过“动态参数混合”降低了高维或高阶模型的复杂性，提高了模型辨识度和仿真效率。

具体的，所述对稳态场仿真结果进行降阶处理和数据重构，是利用包括克里金插值、BP神经网络、径向基插值、奇异值分解在内的方法，将稳态场仿真结果中的非必要模块降阶、简化；而对散乱数据点则进行补全和预测，得到结构化的满秩矩阵。

下面对分布式架构仿真平台进行说明。

所述的分布式架构由服务器和客户端组成，服务器与客户端的通信采用TCP/IP协议，其中客户端加载fmu格式的通信控件和仿真模型，以进行模型分布式求解；服务器与客户端通过数据并行通信，进行仿真过程的全部客户端的同步、仿真计算推进和数据交互：

在T通信时刻，当所有客户端的仿真模型都完成计算并推进到T时刻后，服务器利用多线程并发的方法同时与各个仿真模型完成当前时间步的数据交互通信；完成较快的仿真模型原地等待，等到全部客户端的数据通信都完成后，服务器发出指令，时间步向前推进，开始T+1时间步的运算；

在分布式架构内实现“模型并行计算”+“数据并行通信”。

具体的，所述的客户端的仿真模型为异构模型，各客户端的仿真工具可以相同也可以不同，其求解模型、求解算法、求解步长允许不同，以支持不同学科领域的仿真模型在最适合的条件下进行仿真计算。

具体的，所述fmu格式的通信控件是基于modelica语言开发的TCP/IP通信客户端程序所生成的*.fmu格式文件，此*.fmu格式文件作为TCP/IP通信控件使用。在进行分布式仿真之前，在仿真工具中导入所生成的*.fmu格式文件，服务器通过*.fmu格式文件实现与各个仿真工具的分布式联合仿真。

所述服务器通过同步时钟实现客户端的同步：

每个客户端的仿真模型在各自的仿真工具中运行，在服务器同步时钟的控制下，每到一个约定的通信时间点，所有仿真模型通过fmu格式的通信控件将提前约定好的数据传输到服务器，同时从服务器接受后续计算所需要的数据。

下面给出具体的实施例。

实施例1执行机构应力场的联合仿真

执行机构应力场分析采用AMESim与ADAMS的联合仿真，通过曲柄滑块机构来阐述。曲柄滑块机构是指用曲柄和滑块来实现转动和移动相互转换的平面连杆机构；曲柄滑块机构中与机架构成移动副的构件为滑块，通过转动副联接曲柄和滑块的构件为连杆。在ADAMS中建立曲柄滑块机构机构模型，在AMESim中建立力模型，在曲柄滑块机构机构的曲柄上施加正弦力，实现滑块在限定的位移内跟随力的变化移动，并将连杆柔性化考察连杆的应力变形值。

AMESim、ADAMS及模型总线的交联关系如图3所示，AMESim输入一个力(y1_in)到模型总线，模型总线将力(y1_out)传递给ADAMS；ADAMS将滑块位移(x1_in)输入到模型总线，模型总线将位移(x1_out)输入到AMESim。

应力场模型建立过程如图4所示，主要有三个步骤：

第一步，在ADAMS软件中建立多刚体动力学(曲柄滑块机构)模型，在模型中赋予简单的输入、输出运算值(例如输入恒力、输出位移等)，模型能流畅计算；

第二步，对模型中敏感性分析的元、部件进行柔性化处理，处理方法有两种：第一种是利用软件(例如SimcenterMotion)自带柔性化模块对元、部件柔性化；第二种是在软件中(ADAMS)导入已经柔性化处理的元、部件(例如用ANSYS软件计算模态)替换已有刚性体；

第三步，在柔性化模型中导入FMU控件，将模型的输入、输出与FMU控件的输入、输出关联并运行仿真。

AMESim、ADAMS与模型总线的数据交互如图5所示，在AMESim中导入客户端文件需要设置端口号、通信步长、IP地址、接口名称；在ADAMS中导入已经设置好的客户端文件即可。设置好模型总线与FMU控件之间分配的端口号、通信步长、仿真时长即可运行仿真。

仿真运行完毕后，ADAMS模型中曲柄的输入力与滑块的输出位移曲线如图6所示，AMESim模型中曲柄的输入力与滑块的输出位移如图7所示。由图中曲线得出，输入曲线与输出曲线完全吻合，便捷的实现了系统仿真与高维场仿真的联合仿真。

实施例2电磁场与控制电路的联合仿真

28V的低压直流发电系统是集控制、电路和发电机本体的一体化系统。对这类发电机的分析不仅仅需要对其瞬态磁场进行计算，还要对控制电路进行考虑。以ANSYS\TwinBuilder为平台建立28V直流发电机电路模型，在Maxwell中建立2D磁场模型来对发电机进行电磁场仿真分析。模型由四部分组成，各部分交互关系如图8所示。

电机模型为永磁同步发电机，模型是用maxwell的2D电磁场有限元模型。控制电路是用Twin Builder建立，控制方式为典型的DC-DC的buck电路；控制原理为：将永磁同步发电机的输出交流电经过整流电路整流后，变成直流电，输出的直流电在经过buck电路，通过调节buck电路中开关的控制信号调节永磁同步电机的输出电压维持在28V。永磁电路buck电路的开关的控制模块在Simulink平台下建模，控制原理为：检测负载的输出电压，当负载输出电压大于28V时，开关的控制信号输出为0，buck电路开关断开，负载电压下降；当负载输出电压小于28V时，开关的控制信号输出为1，buck电路开关断开，负载电压上升。通过调节控制模块的输出信号调节buck电路输入信号的占空比，保证电机输出28V。永磁电机的负载通过Simulation X进行负载电阻控制。模型考虑了永磁同步电机绕阻的热功率，通过i2R将电机绕组损耗功率传递至AMESim模型进行散热。

电磁场模型建立如图9所示，建立电磁场模型主要有以下四个步骤：

第一步，确定发电机的基本参数，在ANSYS EM中的同步电机模块中输入相应的电磁结构尺寸和对应的材料，将参数模型导出成为Maxwell 2D电磁场有限元模型，将电磁场模型电路控制设置为外部模式；

第二步，在TwinBuilder软件中建立发电机控制电路模型；

第三步，将Maxwell 2D电磁场有限元模型降阶并形成代理模型，导入TwinBuilder中，连接外部电路，简单运行测试；

第四步，在控制电路中导入FMU控件，设置FMU控件参数并运行仿真。

各部分模型及与模型总线的交互关系如图10所示，Simulink将稳压信号(y_in)输入到模型总线，模型总线将稳压型号(y_out)输出到电路模型，Twin Builder电路模型将发电机电压(V_in)输入到模型总线，模型总线将发电机电压(V_out)输入到Simulink模型；SimulationX控制负载电阻，输入负载电阻控制信号(R_in)到模型总线，模型总线输出到Twin Builder电路模型(R_out)；发电机模型输出一部分热功率(W_in)到模型总线，模型总线将功率数据输出到AMESim冷却系统(W_out)，AMESim输入冷却温度(T_in)到模型总线，模型总线输出(T_out)到Maxwell电机模型。设置好模型总线与FMU控件之间分配的端口号、通信步长、仿真时长即可运行仿真。

仿真运行完毕后，Twin Builder模型中发电机控制电路输出电压如图11所示，Maxwell电磁场模型中0.2ms时刻2D电磁场云图如图12所示。图中可知控制电路电压控制以28V稳定输出，电磁场云图也符合磁场运行状态。利用Maxwell建立的永磁式发电机电磁场二维有限元仿真模型，采用瞬态磁场场对发电机负载运行进行了仿真研究。通过分布式架构联合仿真方法，实现了SimulationX、Amesim、Matlab/Simulink、Twin Builder及Maxwell工具的异构模型集成，解决了多系统混合维集成困难的问题，有效的提升了电磁场仿真效率。

以上给出的实施例是实现本发明较优的例子，本发明不限于上述实施例。本领域的技术人员根据本发明技术方案的技术特征所做出的任何非本质的添加、替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，包括以下操作：

1)选定边界条件之后，构建仿真模型并进行场的稳态仿真；

2)对场的稳态仿真结果进行降阶处理和数据重构，将场的稳态仿真结果中的非必要模块降阶、简化；并对散乱数据点则进行补全和预测，得到结构化的满秩矩阵，构建形成代理模型；

3)将代理模型导入仿真模型，并按照模型要求进行适用性检查；若检查结果不满足要求，则修改模型、边界条件和/或重新生成代理模型，直到获得满足要求的代理模型；

4)将满足要求的代理模型导入系统仿真工具，该系统仿真工具加入到分布式架构的多学科联合仿真平台，基于数据交互工具实现混合维联合仿真。

2.如权利要求1所述的利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，所述对场的稳态仿真结果进行降阶处理和数据重构，是利用包括克里金插值、BP神经网络、径向基插值、奇异值分解在内的方法，将场的稳态仿真结果中的非必要模块降阶、简化；而对散乱数据点则进行补全和预测，得到结构化的满秩矩阵。

3.如权利要求1所述的利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，所述的分布式架构由服务器和客户端组成，服务器与客户端的通信采用TCP/IP协议，其中客户端加载fmu格式的通信控件和仿真模型，以进行模型分布式求解；服务器与客户端通过数据并行通信，进行仿真过程的全部客户端的同步、仿真计算推进和数据交互：

在T通信时刻，当所有客户端的仿真模型都完成计算并推进到T时刻后，服务器利用多线程并发的方法同时与各个仿真模型完成当前时间步的数据交互通信；完成较快的仿真模型原地等待，等到全部客户端的数据通信都完成后，服务器发出指令，时间步向前推进，开始T+1时间步的运算；

在分布式架构内实现“模型并行计算”+“数据并行通信”。

4.如权利要求3所述的利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，所述的客户端的仿真模型为异构模型，各客户端的仿真工具可以相同也可以不同，其求解模型、求解算法、求解步长允许不同，以支持不同学科领域的仿真模型在最适合的条件下进行仿真计算。

5.如权利要求3所述的利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，所述fmu格式的通信控件是基于modelica语言开发的TCP/IP通信客户端程序所生成的*.fmu格式文件，此*.fmu格式文件作为TCP/IP通信控件使用；在进行分布式仿真之前，在仿真工具中导入所生成的*.fmu格式文件，服务器通过*.fmu格式文件实现与各个仿真工具的分布式联合仿真。

6.如权利要求3所述的利用动态参数混合实现混合维联合仿真的方法，其特征在于，所述服务器通过同步时钟实现客户端的同步：

每个客户端的仿真模型在各自的仿真工具中运行，在服务器同步时钟的控制下，每到一个约定的通信时间点，所有仿真模型通过fmu格式的通信控件将提前约定好的数据传输到服务器，同时从服务器接受后续计算所需要的数据。