CN117113734A - 一种数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种数据处理方法及装置，基于对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，该方法包括：获得连续模块的状态项和状态变化项，状态变化项表征状态项随时间的变化率；获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值；基于第一状态值，确定状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值；基于第一状态变化值和当前仿真时刻与当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值；基于状态项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值。

Description

一种数据处理方法及装置

技术领域

本申请涉及仿真技术领域，特别涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

目前，在系统的研发过程中，仿真分析常常作为提升系统设计质量的技术手段。在仿真分析中，仿真模型的求解速度和求解精度问题日益受到重视。

但是，如何保证仿真模型的求解速度和求解精度成为问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种数据处理方法及装置，以达到保证仿真模型的求解速度和求解精度的目的，技术方案如下：

本申请一方面提供一种数据处理方法，基于对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，该数据处理方法包括：

获得所述连续模块的状态项和状态变化项，所述状态变化项表征所述状态项随时间的变化率；

获得所述状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值；

基于所述第一状态值，确定所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值；

基于所述第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新所述第一状态值，得到所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值；

基于所述状态项和所述连续模块的输出值之间的关系，确定所述第二状态值对应的输出值。

可选的，基于所述第一状态值，确定所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值，包括：

获得所述连续模块对应的求导函数；

基于所述求导函数，确定所述第一状态值对应的状态导数值，将所述状态导数值确定为所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

可选的，基于所述第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新所述第一状态值，得到所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值，包括：

基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值；

对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于所述加权运算结果和所述第一状态值，确定所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值。

可选的，基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值，包括：

确定所述第一状态变化值在所述时间间隔内对应的第一状态变化量，将所述第一状态变化量和所述第一状态值之和确定为第一候选状态值；

确定所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第二状态变化量，将所述第二状态变化量和所述第一候选状态值之和确定为第二候选状态值，所述目标时间段为所述时间间隔的二分之一；

确定所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第三状态变化量，将所述第三状态变化量和所述第二候选状态值之和确定为第三候选状态值；

确定所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，基于所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第四状态变化量，将所述第四状态变化量和所述第三候选状态值之和确定为第四候选状态值。

可选的，对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于所述加权运算结果和所述第一状态值，确定所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值，包括：

基于所述时间间隔确定所述第一候选状态值、所述第二候选状态值、所述第三候选状态值和所述第四候选状态值的权重因子；

基于所述第一候选状态值、所述第二候选状态值、所述第三候选状态值和所述第四候选状态值的权重因子，对所述第一候选状态值、所述第二候选状态值、所述第三候选状态值和所述第四候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果；

将所述加权运算结果和所述第一状态值之和确定为所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值。

可选的，所述数据处理方法还包括：

生成用于描述如上述任意一项所述的数据处理方法的各步骤的文件。

本申请另一方面提供一种数据处理装置，基于对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，该数据处理装置包括：

第一获得模块，用于获得所述连续模块的状态项和状态变化项，所述状态变化项表征所述状态项随时间的变化率；

第二获得模块，用于获得所述状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值；

第一确定模块，用于基于所述第一状态值，确定所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值；

更新模块，用于基于所述第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新所述第一状态值，得到所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值；

第二确定模块，用于基于所述状态项和所述连续模块的输出值之间的关系，确定所述第二状态值对应的输出值。

可选的，所述第一确定模块，具体用于：

获得所述连续模块对应的求导函数；

基于所述求导函数，确定所述第一状态值对应的状态导数值，将所述状态导数值确定为所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

可选的，所述更新模块，具体用于：

基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值；

对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于所述加权运算结果和所述第一状态值，确定所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值。

可选的，所述更新模块基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值的过程，具体包括：

确定所述第一状态变化值在所述时间间隔内对应的第一状态变化量，将所述第一状态变化量和所述第一状态值之和确定为第一候选状态值；

确定所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第二状态变化量，将所述第二状态变化量和所述第一候选状态值之和确定为第二候选状态值，所述目标时间段为所述时间间隔的二分之一；

确定所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第三状态变化量，将所述第三状态变化量和所述第二候选状态值之和确定为第三候选状态值；

确定所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，基于所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第四状态变化量，将所述第四状态变化量和所述第三候选状态值之和确定为第四候选状态值。

在本申请中，通过对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，基于连续求解器获得连续模块的状态项和状态变化项， 获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值，基于第一状态值，确定状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值，基于第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值，基于状态项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值，实现采用连续求解的方式得到连续模块的输出值，保证输出值的精度及确定输出值的效率，从而保证仿真模型的求解速度和求解精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种仿真系统的系统页面示意图；

图2a是本申请提供的一种连续求解器设置示意图；

图2b是本申请提供的一种连续求解器设置示意图；

图3是本申请实施例1提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图4是本申请提供的一种仿真模型中连续模块的示意图；

图5是本申请实施例2提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图6是本申请实施例3提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图7是本申请实施例4提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图8是本申请提供的一种数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

数据处理方法可以基于对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器。其中，可以通过以下方式对应于仿真模型中连续模块设置连续求解器：

方式一：在仿真系统的系统页面中设置连续求解器、仿真时长、采样步长、仿真步长（即，调度周期）。

如果仿真系统的子系统中没有设置自己独立的求解方式，子系统可以按照系统页面设置的连续求解器对子系统中连续模块进行求解。

仿真系统用于构建仿真模型及基于仿真模型进行仿真。

仿真系统的子系统可以封装有连续模块。当然，仿真系统的系统页面和子系统可以同时包含连续模块，系统页面和子系统包含的连续模块可以各不相同。例如，如图1所示，系统页面中可以包含子系统（如，Subsystem1）和连续模块2（如，Integrator_2），Subsystem1中封装有连续模块1（如，Integrator）。

连续模块，可以理解为：具有连续状态的模块。例如，时间模块库中的积分模块、传递函数模块、传递函数(PT1)模块、传递函数(PT2)模块、状态空间模块等。

连续求解器用于确定连续模块的输出值。

方式二：如果将连续模块封装在仿真系统的子系统中，如图2a中所示，可以在子系统中选择沿用父级，即，按照在系统页面设置的连续求解器进行求解；或者，如图2b中所示，可以在子系统中选择连续求解器。

基于连续求解器，请参见图3，为本申请实施例1提供的一种数据处理方法的流程示意图，如图3所示，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S101、获得连续模块的状态项和状态变化项，状态变化项表征状态项随时间的变化率。

在本实施例中，可以通过分析连续模块的类型，基于连续模块的类型和状态项之间的对应关系，获得连续模块对应的状态项。例如，若连续模块的类型为积分模块，积分模块用于通过积分确定速度，则连续模块对应的状态项为速度。

连续模块的类型和状态项之间的对应关系可以是在构建仿真模型时确定好的。

状态项可以表征仿真模型中数值可动态变化的数据项。例如，若仿真模型为小汽车模型，小汽车模型中有数据项为：速度和位移，速度和位移即两个状态项。

基于状态项再去确定连续模块的状态变化项。具体地，可以对状态项进行求导，得到的结果可以确定为连续模块的状态变化项。例如，对应上述小汽车模型，对应于状态项为速度，状态变化项为加速度；对应于状态项为位移，状态变化项为速度。

在本实施例中，可以但不局限于：将状态项和状态变化项存储至结构体数组中。

步骤S102、获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值。

在本实施例中，可以在仿真时刻为0时，对状态项和状态变化项进行初始化，在初始化之后基于仿真步长，开始确定状态项在各仿真时刻的状态值，基于状态项的状态值可以确定状态变化项的状态变化值。

具体地，可以基于仿真模型对应的仿真需求对状态项和状态变化项进行初始化。例如，如果仿真模型为小汽车模型，状态项为速度，状态变化项为加速度项，可以将速度初始化为0或其它大于0的数值，可以将加速度初始化为0或其它大于0的数值。

在每次确定出状态项的状态值和状态变化项的状态变化值时，对其进行记录。具体地，可以将每次确定出状态项的状态值和状态变化项的状态变化值存储至结构体数组中，或，基于每次确定出的状态值和状态变化值更新结构体数组中的状态项和状态变化项。

本实施例中，可以从上述记录的状态值和状态变化值中获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值。

步骤S103、基于第一状态值，确定状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

在本实施例中，可以确定第一状态值在当前仿真时刻之前一时刻至当前仿真时刻之间的变化率，将该变化率确定为状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

步骤S104、基于第一状态变化值和当前仿真时刻与当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

可以理解的是，状态项的数值会仿真时间会发生变化，第一状态变化值可以表征第一状态值的变化率，因此，可以基于第一状态变化值和当前仿真时刻与当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的新的状态值。

当前仿真时刻与当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔可以等于仿真时长。

步骤S105、基于状态项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值。

可以理解的是，状态项和连续模块的输出值之间的关系是在构建仿真模型时确定好的，在已知状态项在当前仿真时刻的第二状态值和状态项和连续模块的输出值之间的关系的情况下，可以确定第二状态值对应的输出值。

第二状态值对应的输出值可以被与连续模块存在关联的其它模块使用。例如，若连续模块的类型为积分模块，积分模块用于通过积分确定速度（即，第二状态值），Gain模块是用于计算速度的2倍，则Gain模块的输出值为积分模块输出的速度的2倍。

在本实施例中，通过对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，基于连续求 解器获得连续模块的状态项和状态变化项， 获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻 的第一状态值，基于第一状态值，确定状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一 状态变化值，基于第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时 刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值，基于状态 项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值，实现采用连续求解的 方式得到连续模块的输出值，保证输出值的精度及确定输出值的效率，从而保证仿真模型 的求解速度和求解精度。例如，如果仿真模型用于对时间t进行区间0-10s的积分(区间[0, 10])，如图4所示，仿真模型包括的连续模块为积分模块（Integrator），积分模块的输入为 时间模块（t），如果仿真步长为0.01秒，仿真时间为10秒，采用离散求解器进行离散方式的 求解，求解结果为49.95，离散求解器得到的结果与之间的误差较大；采 用连续求解器求解，求解结果为50，与之间的误差为零。可见，相同仿真 步长下，采用连续求解器能保证求解的精度，因此采用连续求解器进行连续求解的方式可 以保证输出值的精度及确定输出值的效率。

作为本申请另一可选实施例，为本申请实施例2提供的一种数据处理方法的流程示意图，如图5所示，本实施例主要是对上述实施例1中步骤S103的细化方案，步骤S103可以包括但不局限于以下步骤：

步骤S1031、获得连续模块对应的求导函数。

在本实施例中，可以通过分析连续模块的类型，基于连续模块的类型和求导函数之间的对应关系，获得连续模块对应的求导函数。例如，若连续模块的类型为积分模块，积分模块的输入是加速度，积分模块对加速度积分得到速度，积分模块对应的求导函数用于对速度进行求导，得到加速度。

连续模块的类型和求导函数之间的对应关系可以是在构建仿真模型时确定好的。

步骤S1032、基于求导函数，确定第一状态值对应的状态导数值，将状态导数值确定为状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

例如，连续模块为积分模块，积分模块的状态项为速度，第一状态值为速度值，基于积分模块的求导函数，对速度值进行求导，得到速度值对应的状态导数值为加速度值。

在本实施例中，通过对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，基于连续求解器获得连续模块的状态项和状态变化项，获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值，获得所述连续模块对应的求导函数，基于求导函数，确定第一状态值对应的状态导数值，基于状态导数值和当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值，基于状态项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值，实现采用连续求解的方式得到连续模块的输出值，保证输出值的精度及确定输出值的效率，从而保证仿真模型的求解速度和求解精度。

作为本申请另一可选实施例，为本申请实施例3提供的一种数据处理方法的流程示意图，如图6所示，本实施例主要是对上述实施例1中步骤S104的细化方案，步骤S104可以包括但不局限于以下步骤：

步骤S1041、基于第一状态变化值和第一状态值，确定时间间隔内的多个候选状态值。

本步骤可以包括但不局限于：

S10411、从当前仿真时刻之前一仿真时刻开始，确定多个时间段，基于第一状态变化值和各时间段，确定在各时间段内的状态变化量，将第一状态值和时间段内的状态变化量之和确定为候选状态值。时间段不大于时间间隔。

在本实施例中，可以基于如下四阶龙格库塔公式更新第一状态值：

表示第二状态值，/>表示第一状态值，/>、/>、/>和/>表示四次迭代计算得到的状态值，h表示当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔。

本步骤中，基于以上四阶龙格库塔公式确定时间间隔内的多个候选状态值的过程可以包括：

S10412、确定第一状态变化值在时间间隔内对应的第一状态变化量，将第一状态变化量和第一状态值之和确定为第一候选状态值。

在本实施例中，可以通过如下公式确定第一候选状态值：

是更新后的状态值即第一候选状态值，/>是第k时刻的状态值即第一状态值，是第k时刻的状态变化值即第一状态变化值，h是仿真步长，/>是第一状态变化量。

S10413、确定第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第二状态变化量，将第二状态变化量和第一候选状态值之和确定为第二候选状态值，目标时间段为所述时间间隔的二分之一。

确定第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值的详细过程可以参见实施例2确定第一状态变化值的相关介绍，在此不再赘述。

基于所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第二状态变化量，将第二状态变化量和第一候选状态值之和确定为第二候选状态值的详细过程可以参见步骤S10412中公式，在此不再赘述。

S10414、确定第二候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第二候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第三状态变化量，将第三状态变化量和第二候选状态值之和确定为第三候选状态值。

确定第二候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值的详细过程可以参见实施例2确定第一状态变化值的相关介绍，在此不再赘述。

基于所述第二候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第三状态变化量，将第三状态变化量和第二候选状态值之和确定为第三候选状态值的详细过程可以参见步骤S10412中公式，在此不再赘述。

S10415、确定第三候选状态值在时间间隔内对应的状态变化值，基于所述第三候选状态值在时间间隔内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第四状态变化量，将第四状态变化量和第三候选状态值之和确定为第四候选状态值。

确定第三候选状态值在时间间隔内对应的状态变化值的详细过程可以参见实施例2确定第一状态变化值的相关介绍，在此不再赘述。

基于所述第三候选状态值在时间间隔内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第四状态变化量，将第四状态变化量和第三候选状态值之和确定为第四候选状态值的详细过程可以参见步骤S10412中公式，在此不再赘述。

步骤S1042、对多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于加权运算结果和第一状态值，确定状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

对应步骤S10412-S10145，步骤S1042可以包括但不局限于：

S10421、基于时间间隔确定第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值的权重因子。

在本实施例中，基于四阶龙格库塔公式可以确定第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值的权重因子分别为h/6、2h/6、2h/6和h/6，h为时间间隔。

S10422、基于第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值的权重因子，对第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果。

例如，第一候选状态值为k₁，第二候选状态值为k₂，第三候选状态值为k₃，第四候选状态值为k₄，可以利用如下关系式对第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值进行加权运算：

S10423、将加权运算结果和第一状态值之和确定为状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

在本实施例中，基于第一状态变化值和第一状态值，确定时间间隔内的多个候选状态值，对多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于加权运算结果和第一状态值，确定状态项在当前仿真时刻的第二状态值，可以保证更新的准确性，保证第二状态值的精确度。

作为本申请另一可选实施例，为本申请实施例4提供的一种数据处理方法的流程示意图，如图7所示，该方法可以包括但不局限于以下步骤：

步骤S201、获得连续模块的状态项和状态变化项，状态变化项表征状态项随时间的变化率。

步骤S202、获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值。

步骤S203、基于第一状态值，确定状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

步骤S204、基于第一状态变化值和当前仿真时刻与当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

步骤S205、基于状态项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值。

步骤S201-S205的详细过程可以参见前述各实施例的相关介绍，在此不再赘述。

步骤S206、生成用于描述数据处理方法的各步骤的文件。

用于描述数据处理方法的各步骤的文件可以是满足用户可读要求的文件，在本申请中，对用于描述数据处理方法的各步骤的文件的格式不做限制。

在本实施例中，生成用于描述数据处理方法的各步骤的文件，可以增加用户对仿真模型求解过程的了解，改善仿真系统的使用体验。

接下来对本申请提供的一种数据处理装置进行介绍，下文介绍的数据处理装置与上文介绍的数据处理方法可相互对应参照。

如图8所示，数据处理装置，包括：第一获得模块100、第二获得模块200、第一确定模块300、更新模块400和第二确定模块500。

第一获得模块100，用于获得连续模块的状态项和状态变化项，状态变化项表征状态项随时间的变化率。

第二获得模块200，用于获得状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值。

第一确定模块300，用于基于第一状态值，确定状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

更新模块400，用于基于第一状态变化值和当前仿真时刻与当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新第一状态值，得到状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

第二确定模块500，用于基于状态项和连续模块的输出值之间的关系，确定第二状态值对应的输出值。

第一确定模块300，具体可以用于：

获得连续模块对应的求导函数；

基于求导函数，确定第一状态值对应的状态导数值，将状态导数值确定为状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

更新模块400，具体可以用于：

基于第一状态变化值和第一状态值，确定时间间隔内的多个候选状态值；

对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于加权运算结果和第一状态值，确定状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

更新模块400基于第一状态变化值和第一状态值，确定时间间隔内的多个候选状态值的过程，具体可以包括：

确定第一状态变化值在时间间隔内对应的第一状态变化量，将第一状态变化量和第一状态值之和确定为第一候选状态值；

确定第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第二状态变化量，将第二状态变化量和第一候选状态值之和确定为第二候选状态值，目标时间段为时间间隔的二分之一；

确定第二候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于第二候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第三状态变化量，将第三状态变化量和第二候选状态值之和确定为第三候选状态值；

确定第三候选状态值在时间间隔内对应的状态变化值，基于第三候选状态值在时间间隔内对应的状态变化值，确定在时间间隔内的第四状态变化量，将第四状态变化量和第三候选状态值之和确定为第四候选状态值。

更新模块400对多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于加权运算结果和所述第一状态值，确定状态项在当前仿真时刻的第二状态值的过程，具体可以包括：

基于时间间隔确定第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值的权重因子；

基于第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值的权重因子，对第一候选状态值、第二候选状态值、第三候选状态值和第四候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果；

将加权运算结果和第一状态值之和确定为状态项在当前仿真时刻的第二状态值。

数据处理装置还可以包括：

生成模块，用于生成用于描述上述数据处理方法的各步骤的文件。

需要说明的是，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于数据处理装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了描述的方便，描述以上数据处理装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上对本申请所提供的一种数据处理方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，基于对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，该数据处理方法包括：

获得所述连续模块的状态项和状态变化项，所述状态变化项表征所述状态项随时间的变化率；

获得所述状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值；

基于所述第一状态值，确定所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值；

基于所述第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新所述第一状态值，得到所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值；

基于所述状态项和所述连续模块的输出值之间的关系，确定所述第二状态值对应的输出值。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述第一状态值，确定所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值，包括：

获得所述连续模块对应的求导函数；

基于所述求导函数，确定所述第一状态值对应的状态导数值，将所述状态导数值确定为所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新所述第一状态值，得到所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值，包括：

基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值；

对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于所述加权运算结果和所述第一状态值，确定所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值，包括：

确定所述第一状态变化值在所述时间间隔内对应的第一状态变化量，将所述第一状态变化量和所述第一状态值之和确定为第一候选状态值；

确定所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第二状态变化量，将所述第二状态变化量和所述第一候选状态值之和确定为第二候选状态值，所述目标时间段为所述时间间隔的二分之一；

确定所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第三状态变化量，将所述第三状态变化量和所述第二候选状态值之和确定为第三候选状态值；

确定所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，基于所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第四状态变化量，将所述第四状态变化量和所述第三候选状态值之和确定为第四候选状态值。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于所述加权运算结果和所述第一状态值，确定所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值，包括：

基于所述时间间隔确定所述第一候选状态值、所述第二候选状态值、所述第三候选状态值和所述第四候选状态值的权重因子；

基于所述第一候选状态值、所述第二候选状态值、所述第三候选状态值和所述第四候选状态值的权重因子，对所述第一候选状态值、所述第二候选状态值、所述第三候选状态值和所述第四候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果；

将所述加权运算结果和所述第一状态值之和确定为所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：

生成用于描述如权利要求1-5任意一项所述的数据处理方法的各步骤的文件。

7.一种数据处理装置，其特征在于，基于对应于仿真模型中连续模块设置的连续求解器，该数据处理装置包括：

第一获得模块，用于获得所述连续模块的状态项和状态变化项，所述状态变化项表征所述状态项随时间的变化率；

第二获得模块，用于获得所述状态项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态值；

第一确定模块，用于基于所述第一状态值，确定所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值；

更新模块，用于基于所述第一状态变化值和所述当前仿真时刻与所述当前仿真时刻之前一仿真时刻之间的时间间隔，更新所述第一状态值，得到所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值；

第二确定模块，用于基于所述状态项和所述连续模块的输出值之间的关系，确定所述第二状态值对应的输出值。

8.根据权利要求7所述的数据处理装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

获得所述连续模块对应的求导函数；

基于所述求导函数，确定所述第一状态值对应的状态导数值，将所述状态导数值确定为所述状态变化项在当前仿真时刻之前一仿真时刻的第一状态变化值。

9.根据权利要求7所述的数据处理装置，其特征在于，所述更新模块，具体用于：

基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值；

对所述多个候选状态值进行加权运算，得到加权运算结果，基于所述加权运算结果和所述第一状态值，确定所述状态项在所述当前仿真时刻的第二状态值。

10.根据权利要求9所述的数据处理装置，其特征在于，所述更新模块基于所述第一状态变化值和所述第一状态值，确定所述时间间隔内的多个候选状态值的过程，具体包括：

确定所述第一状态变化值在所述时间间隔内对应的第一状态变化量，将所述第一状态变化量和所述第一状态值之和确定为第一候选状态值；

确定所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第一候选状态值在目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第二状态变化量，将所述第二状态变化量和所述第一候选状态值之和确定为第二候选状态值，所述目标时间段为所述时间间隔的二分之一；

确定所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，基于所述第二候选状态值在所述目标时间段内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第三状态变化量，将所述第三状态变化量和所述第二候选状态值之和确定为第三候选状态值；

确定所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，基于所述第三候选状态值在所述时间间隔内对应的状态变化值，确定在所述时间间隔内的第四状态变化量，将所述第四状态变化量和所述第三候选状态值之和确定为第四候选状态值。