CN116341298A - 一种仿真引擎与模型解耦适配方法 - Google Patents
一种仿真引擎与模型解耦适配方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116341298A CN116341298A CN202310631577.1A CN202310631577A CN116341298A CN 116341298 A CN116341298 A CN 116341298A CN 202310631577 A CN202310631577 A CN 202310631577A CN 116341298 A CN116341298 A CN 116341298A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- simulation
- reuse
- models
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 126
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 title claims abstract description 17
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 21
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 20
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 12
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 12
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 9
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 9
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 7
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 claims description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 claims description 3
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000005477 standard model Effects 0.000 claims description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 19
- 239000000306 component Substances 0.000 description 7
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000012533 medium component Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/54—Interprogram communication
- G06F9/544—Buffers; Shared memory; Pipes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1095—Replication or mirroring of data, e.g. scheduling or transport for data synchronisation between network nodes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/56—Provisioning of proxy services
- H04L67/566—Grouping or aggregating service requests, e.g. for unified processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/02—CAD in a network environment, e.g. collaborative CAD or distributed simulation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种仿真引擎与模型解耦适配方法，包括如下步骤：收集模型可信性相关证据，评估仿真模型在一定假设条件下对于特定目的应用的可信性，并且对概念模型、数学逻辑模型、仿真程序模型校核及验证；基于多Agent机制，在模型与数据分离的基础上能进一步模型间松耦合设计，增加模型功能内敛能力；将模型的性能数据、状态数据存储和公布在统一的内存空间，同时进行透明数据交互和松耦合运行；提供模型运行所需数据，包括态势感知交互、环境感知交互，增强了模型运行独立性，提供模型资源应用的加载与独立运行管理支持，支持重用模型资源在平台仿真时钟、态势同步控制下的模型集成应用。
Description
技术领域
本发明属于模拟训练模型领域，更具体地说，尤其涉及一种仿真引擎与模型解耦适配方法。
背景技术
面向开发人员、组训人员、教研人员、管理人员不同用户，模拟训练模型与计算中心主要保证仿真模型的合理性和可用性，以应对跨学科仿真与分析需求以及应用环境的动态性和不确定性变化；
模拟训练模型与计算中心以训练仿真模型共享共用、运行环境支撑、管理服务机制保障能力为重点，搭建具备“按需构建计算资源”与“快捷弹性伸缩”能力的云仿真计算环境，基于统一的模型框架构建一系列高可信、高实用、高重用的仿真模型资源体系；
在上述的基础上，我们提出一种仿真引擎与模型解耦适配方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种仿真引擎与模型解耦适配方法，建立可持续的模型开发与服务机制，打造可重复执行的在线实验运行管控平台，为长效解决模型低水平重复开发严重问题、利用在线实验为模型校验提供手段。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种仿真引擎与模型解耦适配方法，包括如下步骤：
收集模型可信性相关证据，评估仿真模型在一定假设条件下对于特定目的应用的可信性，并且对概念模型、数学逻辑模型、仿真程序模型校核及验证；
基于多Agent机制，在模型与数据分离的基础上能进一步模型间松耦合设计，增加模型功能内敛能力；
将模型的性能数据、状态数据存储和公布在统一内存空间，同时进行透明数据交互和松耦合运行；
提供模型运行所需数据，包括态势感知交互、环境感知交互，增强了模型运行独立性，提供模型资源应用的加载与独立运行管理支持，支持重用模型资源在平台仿真时钟、态势同步控制下的模型集成应用。
优选的，所述平台仿真时钟、态势同步控制能集成于重用模型集成中间件，平台仿真时钟、态势同步控制信息存储于共享内存用于支持和控制重用模型资源时间推进和态势同步控制。
优选的，所述方法采用组件化建模技术，基于程序开发形成的原子动作库和原子条件库，作为基于状态机行为建模的支撑；
平台组件、通信组件通过装配的方式形成具体的型号装备实体模型；装备实体模型通过聚合行为聚合编队实体模型；
最后基于实体模型和行为模型，能进行训练仿真想定的编辑，并能够基于仿真引擎实现推演运行。
优选的，所述概念模型围绕实际仿真要求不断充实和完善，保存领域通用的重复使用的知识信息，供其他仿真应用重复使用；
所述概念模型对功能上存在等价关系、支持同一仿真问题的多个概念模型，可进行统一的规范化的描述，从重用的角度降低代价，实现领域知识的共享和重用。
优选的，所述数学逻辑模型中逻辑单元对概念模型中的领域知识进行归类和进一步抽象，采用形式化方法进行面向对象的描述，能够重用于不同的仿真软件平台；
所述数学逻辑模型中数学单元以描述逻辑单元中的算法实现为目的，在逻辑单元基础上，形成标准算法，同时规定数学逻辑模型使用的约束条件，设计相对通用和标准的模型接口。
优选的，所述方法采用面向对象和层次性结构，在仿真引擎的不同层次上进行功能和模块划分，仿真引擎能在不同的仿真层次上具有重用性；
所述不同的仿真层次具有重用性具体为：模型级重用、构建级重用和应用级重用，提高仿真系统在可重用、互操作、可扩展以及可移植方面的性能。
优选的，所述方法中，所有模型框架均是按层次方法对模型进行分解和分类后形成的模型体系结构；模型分解将模型模块化和组件化，使模型的通用性增强，实现了模型的分解重用；模型分类采用面向对象技术对概念进行抽象与泛化，使模型的泛化能力增强，实现模型的泛化重用；
所述方法中，所有模型的规范化为模型的表示规定了统一的内容和结构，为模型的重用的基础；
具体为：建立仿真模型开发框架，通过抽取基本的模型描述和模型互操作模式，将模型的设计信息与运行信息分离；
所述仿真引擎的平台独立、跨平台重用和集成，在多个层面、仿真建模的多个阶段实现仿真模型的重用性，提高仿真模型开发和应用的效率，实现对于仿真模型的多样化重用需求。
优选的，所述概念模型和数学逻辑模型采用实体、行为、任务、交互进行实现，同时引入组件化建模思路，具体为：先构建实体组件模型，再通过组件模型装配或搭载的方式组合，聚合形成多样化装备实体模型和/或聚合实体模型；
任务行为模型建设，则是先将任务行为模型进行抽象，再将其分解为多个相对独立的动作模型，结合行为动作规则，形成多样化的组合行为模型，实现动作模型的重用，交互计算则是通过组件、平台交互计算结果累计聚合实体之间交互计算结果。
优选的，所述概念模型，主要完成了装备实体属性和效能行动和效能业务抽象和描述，根据模拟训练需求和保障关键物理属性参数，限定实体之间、实体环境之间交互的触发、结束条件以及基本算法和参数数据，所述概念模型全面梳理概括了行动规则，包括执行条件、终止条件、结束条件的判断依据，支撑多样化任务想定构建；
所述概念模型对模型与数据分离引擎直接对模型数据建模，对模型和数据无法分离的引擎，依据概念模型文档对业务的抽象描述实现快速建模；
所述数学逻辑模型，是概念模型的数学表达，基于概念模型对业务抽象描述的结果，数学逻辑模型着重对概念模型中实体静态属性、动态属性、基本队形、交互事件进行结构化描述，对输入输出数据和核心算法进行明确和说明，实现编程人员模型的仿真代码；
所述数学逻辑模型通过模型接口，对于地理信息服务、电磁环境计算服务，通过仿真中间件以计算服务方式为基于不同引擎的仿真应用系统提供相应模型计算服务，实现模型服务重用。
本发明的技术效果和优点：本发明提供的一种仿真引擎与模型解耦适配方法，与传统的技术相比，本发明建立可持续的模型开发与服务机制，打造可重复执行的在线实验运行管控平台，为长效解决模型低水平重复开发严重问题、利用在线实验为模型校验提供手段；
进一步的，模拟训练模型与计算中心需要具备的能力包括：支持组训能力、模型资源体系持续构建能力、运行基础设施支撑能力、机制建设保障能力；
另外，利用可执行想定库开展在线实验，可支持检查典型作战场景下仿真模型的可用性和可信度。
附图说明
图1为本发明实施例中训练模型管理流程图；
图2为本发明实施例中Agent建模架构图；
图3为本发明实施例中模型组装流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了仿真引擎与模型解耦适配方法，包括如下步骤：
收集模型可信性相关证据，评估仿真模型在一定假设条件下对于特定目的应用的可信性，并且对概念模型、数学逻辑模型和仿真程序模型校核及验证；数学逻辑模型中逻辑单元对概念模型中的领域知识进行归类和进一步抽象，采用形式化方法进行面向对象的描述，能够重用于不同的仿真软件平台；
数学逻辑模型中数学单元以描述逻辑单元中的算法实现为目的，在逻辑单元基础上，形成标准算法，同时规定数学逻辑模型使用的约束条件，设计相对通用和标准的模型接口。
其次，概念模型和数学逻辑模型采用实体、行为、任务、交互进行实现，同时引入组件化建模思路，具体为：先构建实体组件模型，再通过组件模型装配或搭载的方式组合，聚合形成多样化装备实体模型和/或聚合实体模型；
任务行为模型建设，则是先将任务行为模型进行抽象，再将其分解为多个相对独立的动作模型，结合行为动作规则，形成多样化的组合行为模型，实现动作模型的重用，交互计算则是通过组件、平台交互计算结果累计聚合实体之间交互计算结果。
作为进一步的优化，概念模型，主要完成了装备实体属性和效能行动和效能业务抽象和描述，根据模拟训练需求和保障关键物理属性参数，限定实体之间、实体环境之间交互的触发、结束条件以及基本算法和参数数据，概念模型全面梳理概括了行动规则，包括执行条件、终止条件、结束条件的判断依据，支撑多样化任务想定构建；
概念模型对模型与数据分离引擎直接对模型数据建模，对模型和数据无法分离的引擎，依据概念模型文档对业务的抽象描述实现快速建模；
数学逻辑模型，是概念模型的数学表达，基于概念模型对业务抽象描述的结果，数学逻辑模型着重对概念模型中实体静态属性、动态属性、基本队形、交互事件进行结构化描述，对输入输出数据和核心算法进行明确和说明，实现编程人员模型的仿真代码；
数学逻辑模型通过模型接口，对于地理信息服务、电磁环境计算服务，通过仿真中间件以计算服务方式为基于不同引擎的仿真应用系统提供相应模型计算服务，实现模型服务重用。
多Agent机制，在模型与数据分离的基础上能进一步模型间松耦合设计，增加模型功能内敛能力；
将模型的性能数据、状态数据存储和公布在统一内存空间，同时进行透明数据交互和松耦合运行；
提供模型运行所需数据，包括态势感知交互、环境感知交互，增强了模型运行独立性，提供模型资源应用的加载与独立运行管理支持，支持重用模型资源在平台仿真时钟、态势同步控制下的模型集成应用。
上述方法，建立可持续的模型开发与服务机制，打造可重复执行的在线实验运行管控平台，为长效解决模型低水平重复开发严重问题、利用在线实验满足校模验模需求提供手段。
如图1-3所示，平台仿真时钟、态势同步控制能集成于重用模型集成中间件，平台仿真时钟、态势同步控制信息存储于共享内存用于支持和控制重用模型资源时间推进和态势同步控制，方法采用组件化建模技术，基于程序开发形成的原子动作和原子条件库，作为基于状态机的行为建模的支撑；
平台组件、通信组件通过装配的方式形成具体的型号装备实体模型；装备实体模型通过聚合行为聚合编队实体模型；
最后基于实体模型和行为模型，能进行训练仿真想定的编辑，并能够基于仿真引擎实现推演运行。
进一步的，概念模型围绕实际仿真要求不断充实和完善，保存领域通用的重复使用的知识信息，供其他仿真应用重复使用；
概念模型对功能上存在价关系、支持同一仿真问题的多个概念模型，可进行统一的规范化的描述，从重用的角度降低代价，实现领域知识的共享和重用。
值得说明的是，方法采用面向对象和层次性结构，在仿真引擎的不同层次上进行功能和模块划分，仿真引擎能在不同的仿真层次上具有重用性；
不同的仿真层次具有重用性具体为：模型级重用、构建级重用和应用级重用，提高仿真系统在可重用、互操作、可扩展以及可移植方面的性能，方法中，所有模型框架均是按层次方法对模型进行分解和分类后形成的模型体系结构；模型分解将模型模块化和组件化，使模型的通用性增强，实现了模型的分解重用；模型分类采用面向对象技术对概念进行抽象与泛化，使模型的范化能力增强，实现模型的泛化重用；
方法中，所有模型的规范化为模型的表示规定了统一的内容和结构，为模型的重用的基础；
具体为：建立仿真模型开发框架，通过抽取基本的模型描述和模型互操作模式，将模型的设计信息与运行信息分离；
仿真引擎的平台独立、跨平台重用和集成，在多个层面、仿真建模的多个阶段实现仿真模型的重用性，提高仿真模型开发和应用的效率，实现对于仿真模型的多样化重用需求。
应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然能对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、同替换、改进，均应包含在本发明的保护范围之内。
作为进一步的，本方法在使用时，需要满足如下要求：
教研人员和仿真应用系统开发人员通过模型与计算中心查询已有的各类模拟训练模型，包括概念模型、数学逻辑模型、三维模型和计算机仿真程序模型，下载模型文档和可执行构件，用于仿真应用系统的开发，从而缩短开发周期、节省开发成本，提高应用系统开发效益。
模型开发人员通过模型与计算中心的模型开发集成环境，使用统一的模型开发工具、模板和平台，进行仿真建模，并对模型进行维护、修改、迭代和优化。在模型开发和管理环境中对配套的概念模型、数学逻辑模型和仿真程序模型三种模型前向自动映射和后向追溯；通过建模平台将所需或所开发的模型封装成仿真应用系统开发所需的程序或数据标准接口。
模型开发人员依托模型与计算中心云仿真服务平台，利用HPC服务器、云物理主机、GPU服务器计算资源，针对所开发的或从模型库中下载的已有模型，结合可执行想定，设计仿真背景和训练想定，结合模型库中其他模型，设计闭环构造仿真应用系统，利用云仿真计算环境自动开设与云仿真资源自动部署的机制，按需创建模型运行支撑环境，构建合理的仿真运行，通过仿真结果对模型进行校核和验证提供数据支撑。
教研人员依托模型与计算中心提供的云仿真服务平台，利用HPC服务器、云物理主机、GPU服务器计算资源，按需动态创建多样化的仿真模型运用支撑环境，结合院校模拟训练教学要求，结合作战概念，选择合适的可执行想定，预先设置战场环境要素、敌我兵力规模与部署情况、对抗任务、仿真推演和毁伤裁决内容，并通过集成模型库的中构件化仿真模型，以闭环构造仿真模式，构建以Agent模式运行CGF计算构造仿真实验在动态构建的云仿真运行环境自动在线执行，以开展仿真研究。
应用系统开发人员为提高开发效率，通过模型与计算中心的中心（云仿真计算平台）－边缘计算拓扑结构的高性能仿真计算环境，搭建协同仿真应用系统，可重用构件化模型和战场环境模型在中心节点或边缘节点部署和计算，与各节点部署的新开发或已有的仿真应用系统进行协同仿真计算。
提供地形、气象、电磁在线计算服务，支持现有的“指挥训练系统”和“分队训练系统”协同仿真计算，组训时使用模型与计算中心提供的地形、气象、电磁对装备作战影响的在线计算服务。
Claims (9)
1.一种仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于，包括如下步骤：
收集模型可信性相关证据，评估仿真模型在一定假设条件下对于特定目的应用的可信性，并且对概念模型、数学逻辑模型、仿真程序模型校核及验证；
基于多Agent机制，在模型与数据分离的基础上能进一步模型间松耦合设计，增加模型功能内敛能力；
将模型的性能数据、状态数据存储和公布在统一内存空间，同时进行透明数据交互和松耦合运行；
提供模型运行所需数据，包括态势感知交互、环境感知交互，增强了模型运行独立性，提供模型资源应用的加载与独立运行管理支持，支持重用模型资源在平台仿真时钟、态势同步控制下的模型集成应用。
2.根据权利要求1所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述平台仿真时钟、态势同步控制能集成于重用模型集成中间件，平台仿真时钟、态势同步控制信息存储于共享内存用于支持和控制重用模型资源时间推进和态势同步控制。
3.根据权利要求2所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述方法采用组件化建模技术，基于程序开发形成的原子动作和原子条件库，作为基于状态机的行为建模的支撑；
平台组件、通信组件通过装配的方式形成具体的型号装备实体模型；装备实体模型通过聚合行为聚合编队实体模型；
最后基于实体模型和行为模型，能进行训练仿真想定的编辑，并能够基于仿真引擎实现推演运行。
4.根据权利要求1或3任一所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述概念模型围绕实际仿真要求不断充实和完善，保存领域通用的重复使用的知识信息，供其他仿真应用重复使用；
所述概念模型对功能上存在等价关系、支持同一仿真问题的多个概念模型，可进行统一的规范化的描述，从重用的角度降低代价，实现领域知识的共享和重用。
5.根据权利要求1所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述数学逻辑模型中逻辑单元对概念模型中的领域知识进行归类和进一步抽象，采用形式化方法进行面向对象的描述，能够重用于不同的仿真软件平台；
所述数学逻辑模型中数学单元以描述逻辑单元中的算法实现为目的，在逻辑单元基础上，形成标准算法，同时规定数学逻辑模型使用的约束条件，设计相对通用和标准的模型接口。
6.根据权利要求1所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述方法采用面向对象和层次性结构，在仿真引擎的不同层次上进行功能和模块划分，仿真引擎能在不同的仿真层次上具有重用性；
所述不同的仿真层次具有重用性具体为：模型级重用、构建级重用和应用级重用，提高仿真系统在可重用、互操作、可扩展以及可移植方面的性能。
7.根据权利要求1所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述方法中，所有模型框架均是按层次方法对模型进行分解和分类后形成的模型体系结构；模型分解将模型模块化和组件化，使模型的通用性增强，实现了模型的分解重用；模型分类采用面向对象技术对概念进行抽象与泛化，使模型的泛化能力增强，实现模型的泛化重用；
所述方法中，所有模型的规范化为模型的表示规定了统一的内容和结构，为模型的重用的基础；
具体为：建立仿真模型开发框架，通过抽取基本的模型描述和模型互操作模式，将模型的设计信息与运行信息分离；
所述仿真引擎的平台独立、跨平台重用和集成，在多个层面、仿真建模的多个阶段实现仿真模型的重用性，提高仿真模型开发和应用的效率，实现对于仿真模型的多样化重用需求。
8.根据权利要求1所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述概念模型和数学逻辑模型采用实体、行为、任务、交互进行实现，同时引入组件化建模思路，具体为：先构建实体组件模型，再通过组件模型装配或搭载的方式组合，聚合形成多样化装备实体模型和/或聚合实体模型；
任务行为模型建设，则是先将任务行为模型进行抽象，再将其分解为多个相对独立的动作模型，结合行为动作规则，形成多样化的组合行为模型，实现动作模型的重用，交互计算则是通过组件、平台交互计算结果累计聚合实体之间交互计算结果。
9.根据权利要求1所述的仿真引擎与模型解耦适配方法，其特征在于：所述概念模型，主要完成了装备实体属性和效能行动和效能业务抽象和描述，根据模拟训练需求和保障关键物理属性参数，限定实体之间、实体环境之间交互的触发、结束条件以及基本算法和参数数据，所述概念模型全面梳理概括了行动规则，包括执行条件、终止条件、结束条件的判断依据，支撑多样化任务想定构建；
所述概念模型对模型与数据分离引擎直接对模型数据建模，对模型和数据无法分离的引擎，依据概念模型文档对业务的抽象描述实现快速建模；
所述数学逻辑模型，是概念模型的数学表达，基于概念模型对业务抽象描述的结果，数学逻辑模型着重对概念模型中实体静态属性、动态属性、基本队形、交互事件进行结构化描述，对输入输出数据和核心算法进行明确和说明，实现编程人员模型的仿真代码；
所述数学逻辑模型通过模型接口，对于地理信息服务、电磁环境计算服务，通过仿真中间件以计算服务方式为基于不同引擎的仿真应用系统提供相应模型计算服务，实现模型服务重用。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310631577.1A CN116341298B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种仿真引擎与模型解耦适配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310631577.1A CN116341298B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种仿真引擎与模型解耦适配方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116341298A true CN116341298A (zh) | 2023-06-27 |
| CN116341298B CN116341298B (zh) | 2023-08-22 |
Family
ID=86880828
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310631577.1A Active CN116341298B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种仿真引擎与模型解耦适配方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116341298B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116796684A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-09-22 | 牛芯半导体(深圳)有限公司 | 高速串行接口的自适应均衡算法的仿真验证方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104866371A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-08-26 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 一种基于Agent行动图的作战建模方法与仿真系统 |
| US20180247001A1 (en) * | 2015-09-06 | 2018-08-30 | China Electric Power Research Institute Company Limited | Digital simulation system of power distribution network |
| CN109300354A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-01 | 上海机电工程研究所 | 一种武器装备体系对抗仿真系统 |
| CN113781856A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-12-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种联合作战武器装备运用训练仿真系统及其实现方法 |
| CN115982982A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-18 | 中国人民解放军63892部队 | 一种支持多源模型联合运行的仿真方法及系统 |
-
2023
- 2023-05-31 CN CN202310631577.1A patent/CN116341298B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104866371A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-08-26 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 一种基于Agent行动图的作战建模方法与仿真系统 |
| US20180247001A1 (en) * | 2015-09-06 | 2018-08-30 | China Electric Power Research Institute Company Limited | Digital simulation system of power distribution network |
| CN109300354A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-01 | 上海机电工程研究所 | 一种武器装备体系对抗仿真系统 |
| CN113781856A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-12-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种联合作战武器装备运用训练仿真系统及其实现方法 |
| CN115982982A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-18 | 中国人民解放军63892部队 | 一种支持多源模型联合运行的仿真方法及系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116796684A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-09-22 | 牛芯半导体(深圳)有限公司 | 高速串行接口的自适应均衡算法的仿真验证方法及系统 |
| CN116796684B (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-17 | 牛芯半导体(深圳)有限公司 | 高速串行接口的自适应均衡算法的仿真验证方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116341298B (zh) | 2023-08-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Topçu et al. | Distributed simulation | |
| Lin et al. | Efficient container virtualization-based digital twin simulation of smart industrial systems | |
| CN111460621B (zh) | 一种组件化仿真建模方法及系统 | |
| Garro et al. | On the integration of HLA and FMI for supporting interoperability and reusability in distributed simulation | |
| Pereira et al. | BigActors: a model for structure-aware computation | |
| CN110442041B (zh) | 一种基于异构云计算框架的仿真平台构建方法及仿真系统 | |
| CN111767031B (zh) | 一种基于仿真的核电工业互联网实验床 | |
| CN116341298B (zh) | 一种仿真引擎与模型解耦适配方法 | |
| CN112527647B (zh) | 基于NS-3的Raft共识算法测试系统 | |
| Zhang et al. | DEVS/RMI-An auto-adaptive and reconfigurable distributed simulation environment for engineering studies | |
| Nüst et al. | The rockerverse: packages and applications for containerization with r | |
| Kress | In situ visualization techniques for high performance computing | |
| Bennouar et al. | A new approach for component’s port modeling in software architecture | |
| US20120311542A1 (en) | Dynamic interface reduction for software model checking | |
| Sirjani et al. | Model Checking, Automated Abstraction, and Compositional Verification of Rebeca Models. | |
| Roth et al. | A gateway to easily integrate simulation platforms for co-simulation of cyber-physical systems | |
| CN112755534B (zh) | 一种数据处理方法、装置和存储介质 | |
| Shanliang et al. | Implementation of a rule-based expert system for application of weapon system of systems | |
| Rattray | Specification and verification of concurrent systems | |
| Huang et al. | Research on intelligent cloud test platform | |
| Song et al. | A SIMULATION-LANGUAGE-COMPILER-BASED MODELING AND SIMULATION FRAMEWORK. | |
| Battulga et al. | Speck: Composition of stream processing applications over fog environments | |
| Risco-Martín et al. | Model Management and Execution in DEVS Unified Process | |
| Li et al. | Research and application on cloud simulation | |
| Sanders | A Call for a New Army Modeling Framework |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |