CN103279622A - 一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法,属于飞行器***设计技术领域。本发明的调度方法基于数据流的调度思想,通过数据流驱动仿真进程,数据流生成时仿真开始,数据流终止时仿真结束;通过制定仿真模型与分布式仿真平台间的数据交互协议,并设计仿真模型执行顺序算法实现飞行器***仿真的分布式仿真模型调度方法。本发明能够实现飞行器的并行设计仿真,有效提高飞行器设计效率,并确保仿真数据的准确传递,进而保证仿真任务的正确执行。
Description
技术领域
本发明涉及一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法,属于飞行器***设计技术领域。
技术背景
飞行器设计是涉及气动、结构、动力、控制、材料、隐身、电子等多个学科的复杂***工程,为了降低研发成本,设计过程需要进行大量的***仿真。针对这样的复杂工程,如何加快仿真速度,提高仿真效率是提升飞行器设计效率所必须解决的问题。
随着计算机网络应用技术的快速发展,分布式仿真技术在飞行器等复杂***仿真领域逐渐占据主要位置。而分布式仿真模型调度方法是完成飞行器设计***仿真任务的关键问题,它关系到仿真数据的准确性及判断仿真模型和仿真任务是否具有工程实用性。
目前分布式仿真模型调度思想主要有三种:
(1)基于工作流的模型调度
基于工作流的模型调度是根据仿真任务的执行流程,按流程规则调度各个仿真模块完成仿真任务。这种调度方法适用于仿真流程多元化,以工作流推动数据流进而驱动仿真过程,且对仿真时间没有严格要求的***仿真。
(2)基于数据流的模型调度
基于数据流的模型调度是在仿真过程中以模型数据为驱动源,调度各个仿真模型完成仿真任务。这种调度方法适用于仿真流程单一的仿真***,对仿真时间没有严格要求,仿真过程中,模型仿真计算依赖于数据的流向。
(3)基于时间推进的模型调度
基于时间推进的模型调度通常应用于对仿真时间有特殊要求的***仿真中,例如卫星模型的***仿真,这类仿真通常以时间作为驱动源,根据仿真步长(仿真一步所需时间)计算数据,若时间未达到预先设计的目标,则不进行仿真。因此,基于时间推进的模型调度适用范围较窄,具有针对性。
传统的飞行器设计过程通常采用串行的设计思想,现代的优化算法只能对单个学科进行优化,设计周期长,设计效率低,并且难以实现设计整体最优。而随着飞行器设计技术的发展,以多学科设计优化的并行设计思想应用到飞行器设计中,并行设计充分考虑了各学科间的学科耦合关系,可进行多个学科的同时设计,极大的提高设计效率。而在采用并行设计思想进行飞行器设计过程中,仿真中会同时存在大量的学科仿真模型和大量的仿真数据,如何实现这些仿真模型的有序调度和精确的数据传递是实现飞行器多学科并行设计的关键。
根据对上述三种类型的分布式***仿真模型调度思想的研究,数据流在仿真过程中可以对仿真数据进行精确控制,实现仿真数据的正确传递,因此,进行基于数据流的模型调度方法研究,在飞行器设计领域具有非常重要的应用价值。
发明内容
本发明的目的是为解决飞行器***仿真中多个仿真模型的精确调度及提高飞行器设计效率问题,提供一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法。本发明的调度方法基于数据流的调度思想,通过数据流驱动仿真进程,数据流生成时仿真开始,数据流终止时仿真结束。
所述飞行器仿真***包括一台主控计算机和集群节点机,其中节点机上存有能够满足飞行器设计仿真任务的各学科仿真模型,并且每个节点机上所存诸的学科模型唯一。仿真数据从主控计算机输出至集群节点机,再输入仿真模型,经过仿真计算后将仿真结果输出,并依次输入到集群节点机和主控计算机。
所述数据流即仿真数据,包含仿真指令与模型初始仿真数据,形成于主控计算机。
一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法,包括如下步骤:
步骤1,划分仿真模型的执行等级
具体划分方法为:主控计算机遍历所有仿真模型的输入输出数据结构信息,将仅以上一个等级或者同时以含上一个等级在内的多个较小等级编号仿真模型作为输入来源的仿真模型设为下一等级。其中,将没有输入的仿真模型执行等级编号设为1,将仅以等级1(等级编号为1)的仿真模型作为输入来源的仿真模型等级编号设为2,将仅以等级2或者同时以等级1和等级2的仿真模型作为输入来源的仿真模型等级编号设为3,依次类推。
所述仿真模型输入输出数据结构信息包括模型ID、模型名、模型输入端口个数、模型输出端口个数、输入端口来源的模型ID集合及输出端口去向的模型ID集合。
步骤2,对仿真模型进行排序
按照步骤1划分的模型执行等级进行排序,形成仿真模型执行序列。排序原则为:模型的等级编号越小,执行等级越高;执行等级越高的模型优先执行,同一等级的模型执行无先后顺序,若模型在不同的节点机上,则可同时执行。
步骤3,按仿真模型执行序列调用节点机
主控计算机生成仿真指令与仿真数据,按照仿真模型执行序列,调用最高等级中仿真模型数据结构中对应的节点机,向节点机发送仿真任务数据。
所述仿真任务数据包括仿真任务所调用的模型信息和模型输入值。
步骤4,节点机解析提取任务信息
节点机接收主控计算机发送的仿真指令及任务数据后,按主控计算机和各节点机之间的数据传输协议对仿真任务数据进行解析,提取仿真任务所调用的模型信息及模型输入值。
所述数据传输协议内容包括:当前仿真时间、仿真模型类别、仿真模型在节点机上的ID、仿真模型输入值总长度及仿真模型的每个输入值。
步骤5,节点机调用仿真模型进行仿真
为便于模型调用的通用性,制定统一的仿真模型输入输出接口协议。
其中,仿真模型输入接口协议内容包括:当前仿真时间、仿真模型在节点机上的ID以及模型的每个输入值。仿真模型的输出协议内容包括:输出数据的总长度及模型的每个输出值。
根据仿真任务信息调用仿真模型,将模型输入值赋给仿真模型进行仿真,仿真模型运行完成后再将仿真结果按照模型输出接口协议输出至节点机。
步骤6,节点机按照数据传输协议将仿真结果返回到主控计算机,主控计算机根据执行序列,按照步骤1-步骤6的方法调用下一等级的节点机和仿真模型,直到所有仿真模型运算完毕,即完成了分布式仿真模型的调度,实现飞行器分布式***仿真任务。
有益效果
本发明主要通过制定仿真模型与分布式仿真平台间的数据交互协议并设计仿真模型执行顺序算法实现飞行器***仿真的分布式仿真模型调度方法。本发明能够实现飞行器的并行设计仿真,有效提高飞行器设计效率,并确保仿真数据的准确传递,进而保证仿真任务的正确执行。
附图说明
图1为本发明方法中数据流在仿真过程中的流向示意图;
图2为本发明方法中仿真模型调度流程图;
图3为具体实施方式中***级模型关联关系示意图;
图4为具体实施方式中按执行顺序分级后的***级模型示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明做进一步的说明:
在一个飞行器设计仿真任务中,仿真任务流程如图3所示,其中包括5个仿真模型,飞行器仿真***包括1个主控计算机和3个节点机,这5个仿真模型分别存放在这3台节点机上,其存储关系如表1所示。
表1仿真模型在节点机上的存储关系
仿真模型 | 节点机编号 |
仿真模型1 | 1 |
仿真模型2 | 3 |
仿真模型3 | 2 |
仿真模型4 | 1 |
仿真模型5 | 2 |
步骤1,划分仿真模型的执行等级
对于如图3所示的仿真任务,任务中有5个仿真模型,下面对这5个仿真模型进行执行等级划分:
具划分方法为:主控计算机遍历所有仿真模型的输入输出数据结构信息,将仅以上一个等级或者同时以含上一个等级在内的多个较小等级编号仿真模型作为输入来源的仿真模型设为下一等级。其中,将没有输入的仿真模型执行等级编号设为1,将仅以等级1(等级编号为1)的仿真模型作为输入来源的仿真模型等级编号设为2,将仅以等级2或者同时以等级1和等级2的仿真模型作为输入来源的仿真模型等级编号设为3,依次类推。
由仿真任务可以知道,只有仿真模型1没有输入端口,因此,仿真模型1的执行等级为1;下面找只将模型1作为输入端的仿真模型,由仿真任务可知只仿真模型2将第一级中的仿真模型1作为输入端,因此仿真模型2的执行等级为2;下面找只将仿真模型1或仿真模型2或同时将仿真模型1、2作为输入端的仿真模型,由仿真任务可知只有仿真模型3将仿真模型2作为输入端,因此仿真模型3的执行等级为3;下面找只将前3级中的一个或几个作为输入端的仿真模型,由仿真任务可知仿真模型4和仿真模型5都将仿真模型3作为输入端,因此仿真模型4和仿真模型5是同一级模型,它们的执行等级为4。由此便划分完成了仿真任务中的5个模型的执行等级。
仿真任务中5个模型的输入输出数据结构信息列表如表2所示。
表2仿真任务中仿真模型的输入输出数据结构信息列表
其中:-表示此项为空。
步骤2,对仿真模型进行排序
按照步骤1划分的模型执行等级进行排序,形成仿真模型执行序列。排序原则为:模型的等级编号越小,执行等级越高;执行等级越高的模型优先执行,同一等级的模型执行无先后顺序,若模型在不同的节点机上,则可同时执行。
由上面的排序可知仿真模型1的执行等级最高,第一个执行,其次分别为仿真模型2、仿真模型3、仿真模型4和仿真模型5。由于仿真模型4和仿真模型5属同一执行等级,其执行无先后顺序要求,如果仿真模型4和仿真模型5分属于不同的节点计算机,同两个模型可同时执行,如果两个模型属于同一个节点计算机,一般按模型ID优先执行ID较小的仿真模型,即优先执行仿真模型4。
步骤3,按仿真模型执行序列调用节点机
主控计算机生成仿真指令与仿真数据,按照第2步中的仿真模型执行序列,调用最高等级中仿真模型数据结构中对应的节点机,即节点机1,并向节点机发送仿真任务数据,即仿真模型1的信息和仿真模型1的输入值。
步骤4,节点机解析提取任务信息
节点机1接收主控计算机发送的仿真指令及任务数据后,按主控计算机和各节点机之间的数据传输协议对仿真任务数据进行解析,提取仿真任务所调用的模型信息及模型输入值。主控计算机向节点机发送数据的接口协议内容如表3所示。
表3主控计算机向节点机发送数据的接口协议
数据格式 | 字节数 |
当前仿真时间 | 4字节 |
模型类别 | 4字节 |
仿真模型在节点机上的ID | 4字节 |
模型输入值总长度 | 4字节 |
模型输入值1 | 不定长 |
…… | …… |
模型输入值n | 不定长 |
步骤5,节点机调用仿真模型进行仿真
节点计算机接到主控计算机发送的仿真任务信息后,按照第4骤中的接口协议对仿真任务进行解析,提取仿真模型信息和仿真模型输入信息。节点计算机运行仿真模型并按仿真模型输入数据接口协议进行模型仿真,仿真模型输入数据的接口协议内容和属性定义如表4所示;仿真模型运行完成后,仿真模型需要将仿真结果返回给节点计算机,仿真模型输出数据接口协议如表5所示。
表4仿真模型输入数据接口协议
序号 | 名称 | 所占字节数 |
1 | 当前仿真时间 | 4字节 |
2 | 仿真模型在节点机上的ID | 4字节 |
3 | 输入值1 | 不定长 |
4 | 输入值2 | 不定长 |
… | …… | …… |
n+2 | 输入值n | 不定长 |
表5仿真模型输出数据接口协议
序号 | 名称 | 所占字节数 |
1 | 输出数据总长 | 4字节 |
2 | 输出值1 | 不定长 |
3 | 输出值2 | 不定长 |
… | …… | …… |
n+1 | 输出值n | 不定长 |
步骤6,节点机按照表6中的数据传输协议将仿真结果返回到主控计算机,主控计算机根据执行序列,按照步骤1-步骤6的方法调用下一等级的节点机和仿真模型,即依次调用节机3进行仿真模型2的仿真,调用节点机2进行模型3的仿真,最后再同时调用节点机1和节点机2进行模型4和模型5的仿真。模型4和模型5执行完毕后,即完成了仿真任务。
表6节点机向主控计算机发送数据的接口协议
数据 | 字节数 |
当前仿真时间 | 4字节 |
仿真模型在节点机上的ID | 4字节 |
模型输出值 | 不定长 |
Claims (2)
1.一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法,其特征在于:具体包括如下步骤:
步骤1,划分仿真模型的执行等级
具体划分方法为:主控计算机遍历所有仿真模型的输入输出数据结构信息,将仅以上一个等级或者同时以包含上一个等级在内的多个较小等级编号仿真模型作为输入来源的仿真模型设为下一等级;其中,将没有输入的仿真模型执行等级编号设为1;
所述仿真模型输入输出数据结构信息包括模型ID、模型名、模型输入端口个数、模型输出端口个数、输入端口来源的模型ID集合及输出端口去向的模型ID集合;
步骤2,对仿真模型进行排序
按照步骤1划分的模型执行等级进行排序,形成仿真模型执行序列;排序原则为:模型的等级编号越小,执行等级越高;执行等级越高的模型优先执行,同一等级的模型执行无先后顺序,若模型在不同的节点机上,则可同时执行;
步骤3,按仿真模型执行序列调用节点机
主控计算机生成仿真指令与仿真数据,按照仿真模型执行序列,调用最高等级中仿真模型数据结构中对应的节点机,向节点机发送仿真任务数据;
所述仿真任务数据包括仿真任务所调用的模型信息和模型输入值;
步骤4,节点机解析提取任务信息
节点机接收主控计算机发送的仿真指令及任务数据后,按主控计算机和各节点机之间的数据传输协议对仿真任务数据进行解析,提取仿真任务所调用的模型信息及模型输入值;
所述数据传输协议内容包括:当前仿真时间、仿真模型类别、仿真模型在节点机上的ID、仿真模型输入值总长度及仿真模型的每个输入值;
步骤5,节点机调用仿真模型进行仿真
制定统一的仿真模型输入输出接口协议,其内容包括:当前仿真时间、仿真模型在节点机上的ID以及模型的每个输入值;仿真模型的输出协议内容包括:输出数据的总长度及模型的每个输出值;
根据仿真任务信息调用仿真模型,将模型输入值赋给仿真模型进行仿真,仿真模型运行完成后再将仿真结果按照模型输出接口协议输出至节点机;
步骤6,节点机按照数据传输协议将仿真结果返回到主控计算机,主控计算机根据执行序列,按照步骤1-步骤6的方法调用下一等级的节点机和仿真模型,直到所有仿真模型运算完毕,完成分布式仿真模型的调度,实现飞行器分布式***仿真任务。
2.根据权利要求1所述的一种飞行器仿真***中的分布式仿真模型调度方法,其特征在于:适用于包括一台主控计算机和集群节点机的飞行器仿真***,其中节点机上存有能够满足飞行器设计仿真任务的各学科仿真模型,并且每个节点机上所存诸的学科模型唯一;仿真数据从主控计算机输出至集群节点机,再输入仿真模型,经过仿真计算后将仿真结果输出,并依次输入到集群节点机和主控计算机。
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