CN107612962A - 一种分布式仿真评估试验管理*** - Google Patents

Abstract

一种分布式仿真评估试验管理***，包括主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器、至少1个仿真计算工作站，主控工作站终端包括想定编辑器、仿真管控服务器端、第一云数据客户端、评估模块，云数据服务器包括模型库、仿真数据库，仿真计算工作站包括仿真管控客户器端、第二云数据客户端、至少1个联邦成员，模型库包括至少1个仿真模型，仿真数据库包括仿真模型进行仿真所需的初始化参数、想定编辑文件、仿真结果、评估结果，想定编辑文件包括所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数、校正后的初始化参数，其中，所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数均相同。

Description

一种分布式仿真评估试验管理***

技术领域

本发明涉及一种分布式仿真评估试验管理***。

背景技术

利用计算机仿真***对研究对象组成、使用环境、工作过程、相互作用过程进行模拟，利用数据处理方法对仿真结果开展评估分析，已经成为航空、航天等行业研究处理问题的重要手段。随着仿真规模的扩大，对计算资源的要求不断提高，采用分布式仿真技术能解决单机仿真计算能力不足的问题。

采用高层体系结构(HLA)进行分布式仿真是国内外较为常见的仿真方法。参与仿真的程序按照规定的接口标准加入到运行支撑环境(RTI)中，组成一个仿真联邦。每个仿真程序称为一个联邦成员，联邦成员间的时间同步、数据传输由RTI统一管理。仿真程序分布运行于不同的计算机硬件设备中。

HLA并未提供标准的仿真管理工具，进行分布式仿真试验时选择哪些模型加入仿真联邦、模型仿真想定初始化文件选择、仿真过程控制需要在不同的计算机上对各模型程序分别操作，效率低下，出错概率高。仿真结束后，结果数据没有统一的管理方法，为后续评估带来困难。因此需要针对仿真管控和评估数据统一管理的需求，提出一种针对HLA分布式仿真的管控与评估试验管理方法。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种分布式仿真评估试验管理***，能够在仿真运行时对分布运行于不同计算机的仿真模块统一管控，提高运行管理的效率，另外，本发明***中仿真数据使用云存储方式管理，便于仿真结束后对评估数据进行统一处理。

本发明的技术解决方案是：一种分布式仿真评估试验管理***，包括主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器、至少1个仿真计算工作站；主控工作站终端包括想定编辑器、仿真管控服务器端、第一云数据客户端、评估模块；云数据服务器包括模型库、仿真数据库；仿真计算工作站包括仿真管控客户器端、第二云数据客户端、至少1个联邦成员；所述的模型库包括至少1个仿真模型；仿真数据库包括仿真模型进行仿真所需的初始化参数、想定编辑文件、仿真结果、评估结果；所述的想定编辑文件包括所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数、校正后的初始化参数，其中，所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数均相同；

在仿真部署阶段，想定编辑器根据当前仿真模型通过第一云数据客户端从云数据服务器的仿真数据库中读取对应的初始化参数，并通过人机方式进行修改，然后获取所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数，进而生成得到想定编辑文件并通过第一云数据客户端送至云数据服务器中的仿真数据库；

仿真管控服务器端通过第一云数据客户端获取仿真数据库中的想定编辑文件，然后根据想定编辑文件、仿真计算工作站数量，生成仿真实例部署方案，并送至对应的仿真计算工作站的仿真管控客户端；所述的仿真实例部署方案包括各个仿真模型与仿真计算工作站的对应运行关系，其中，仿真计算工作站可以运行多个仿真模型；

各个仿真计算工作站的仿真管控客户端根据仿真实例部署方案，控制第二云数据客户端从云数据服务器的模型库中读取当前仿真计算工作站对应的仿真模型，同时从云数据服务器的仿真数据库读取想定编辑文件，然后将各个仿真模型、想定编辑文件部署到各个联邦成员，如果部署成功，产生允许仿真运行指令，否则，产生部署失败指令；

在仿真运行阶段，主控工作站终端的仿真管控服务器端，当接收到允许仿真运行指令时，根据人机交互方式获取各个仿真模型的功能操作后送至仿真计算工作站的仿真管控客户器端，仿真计算工作站的仿真管控客户器端，根据各个仿真模型的功能操作，控制联邦成员执行仿真模型，联邦成员借助RTI运行服务器进行通信，联邦成员存储仿真结果，仿真管控客户器端控制第二云数据客户端将仿真结果送至云数据服务器的仿真数据库；所述的功能操作包括仿真开始、结束、暂停、继续、加速、减速操作；

在结果评估阶段，评估模块根据人机交互方式获取评估命令后，通过第一云数据客户端从云数据服务器仿真数据库读取想定编辑文件、仿真结果，然后对当前仿真模型的仿真结果进行评估，将评估结果借助第一云数据客户端写入云存储服务器中的仿真数据库。

所述的主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器通过以太网与仿真计算工作站进行连接。

所述的主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器、仿真计算工作站在仿真部署阶段、结果评估阶段使用UDP协议进行通信。

本发明与现有技术相比的优点在于：

本发明一种应用于HLA分布式仿真***，实现服务器端统一控制、客户端协同执行仿真部署以及管控与评估，与现有技术相比具有如下效果：

(1)本发明可在一台计算机终端实现仿真想定设计、仿真部署、仿真过程控制与监控、仿真结果评估全流程操作；

(2)本发明除仿真运行阶段仿真管控服务器段加入HLA联邦外，其他模块不加入联邦，减少对仿真***的干扰和数据交互传输压力；

(3)本发明采用云存储服务器存储模型库，根据仿真想定动态部署模型程序，有利于合理利用计算机仿真计算资源；

(4)本发明采用云存储方式存储仿真想定和结果，有利于评估模块对全局数据进行统一操作。

附图说明

图1为本发明仿真评估***部署图；

图2为本发明仿真评估***运行状态图；

图3为本发明仿真管控服务器端运行状态图。

具体实施方式

本发明是一种应用于HLA分布式仿真***，实现服务器端统一控制、客户端协同执行仿真部署、管控与评估过程的管理***。包含：主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器、至少1个仿真计算工作站；主控工作站终端包括想定编辑器、仿真管控服务器端、第一云数据客户端、评估模块；云数据服务器包括模型库、仿真数据库；仿真计算工作站包括仿真管控客户器端、第二云数据客户端、至少1个联邦成员；所述的模型库包括至少1个仿真模型；。运行过程包括仿真部署、仿真运行、结果评估三个阶段。各模块在仿真部署阶段、结果评估阶段通过UDP协议通信，不需要加入HLA仿真联邦。在仿真运行阶段，仿真管控服务器端作为联邦成员加入仿真联邦，通过HLA协议和RTI实现仿真通信。

想定编辑器，用于在仿真前编辑仿真场景，设置仿真模型实例初始化参数，设置仿真开始时间、结束条件、仿真次数等仿真基本信息，设置完成后生成想定编辑文件，并通过云数据客户端存储于云数据服务器的仿真数据库。

仿真管控服务器端，具有解析仿真想定、制订/分发仿真实例部署方案、仿真进程控制等功能。在仿真部署阶段，用户使用仿真管控服务器端读入仿真想定后，仿真管控服务器端解析仿真想定，计算仿真规模，根据计算资源自动配置仿真实例部署方案，并向仿真管控客户端分发仿真实例部署方案。在仿真运行阶段，作为联邦成员加入仿真联邦，向用户提供交互接口，响应用户对仿真开始、结束、暂停、继续、加速、减速等仿真过程的控制，同时向用户反馈仿真时间、仿真状态等监控信息。

仿真管控客户端，具有接收仿真实例部署方案、部署模型、部署联邦成员、仿真结果入库等功能。在仿真部署阶段，接收到实例部署方案后，从云数据服务器获取模型程序，部署于仿真计算机节点；从云数据服务器获取仿真想定，对模型初始化，部署联邦成员。在仿真运行阶段，待仿真结束后执行仿真结果入库程序。

模型库，在云数据服务器存储仿真模型程序。模型程序按照HLA标准封装、编译。

仿真数据库，在云数据服务器存储仿真想定、仿真计算数据。

评估模块，根据仿真想定、仿真计算数据，按照评估计算方法对给出仿真最终结果。

RTI服务器，为HLA仿真运行的基础，为联邦成员程序提供接口封装、时间管理、数据传输等服务。

联邦成员，为仿真模型程序加入到HLA仿真联邦后的存在形式，每个联邦成员是一个独立运行的仿真执行程序。每个联邦成员可注册多个成员实例，每个实例为真实世界一个或一组事物在仿真***中的映射。

如图2所示为本发明仿真评估***运行状态图，本发明在进行基于HLA的分布式仿真评估试验流程如下：

(1)仿真部署阶段

(11)用户根据仿真需求，使用想定编辑器设置仿真模型实例初始化参数、仿真开始时间、结束条件、仿真次数等仿真基本信息，生成想定编辑文件。

(12)用户使用仿真管控服务器端程序读入生成想定编辑文件，解析仿真想定，通过云数据客户端将想定存储于云数据服务器的仿真数据库。

(13)用户使用仿真管控服务器端程序根据仿真想定，计算仿真规模，根据计算资源自动配置仿真实例部署方案，并向仿真管控客户端分发仿真实例部署方案。

(14)仿真管控客户端部署于不同的计算机，接收仿真实例部署方案，根据分配到的计算任务，通过云数据客户端从云数据服务器的模型库读取模型程序，下载到仿真计算机节点；通过云数据客户端从云数据服务器获取仿真想定，对模型初始化，部署联邦成员。

(15)联邦成员正常部署后，仿真管控客户端向仿真管控服务器端发送部署完成信息。否则发送部署异常信息。

仿真运行阶段

(21)用户在仿真管控客户端界面执行仿真开始、结束、暂停、继续、加速、减速等操作。

(22)仿真管控客户端作为联邦成员加入仿真联邦，收到用户控制信息后，向联邦发送指令交互。

(23)联邦成员执行仿真程序运算，借助RTI运行服务器进行通信运行，结束后将结果写入本地硬盘。

(24)仿真管控客户端通过云数据客户端将仿真结果存储于云数据服务器的仿真数据库。

(3)结果评估阶段

(31)用户发送评估命令。

评估模块通过云数据客户端读取仿真编辑想定文件和仿真结果。

(33)评估模块进行结果评估。

(34)云数据客户端将评估结果写入云存储服务器。

采用HLA进行分布式仿真是一种常见的仿真方法。HLA标准并未提供标准的仿真管理工具，进行分布式仿真试验时需要分别在不同的计算机上对各模型程序进行操作，效率低下。仿真结束后，结果数据没有统一的管理方法，为后续评估带来困难。

针对仿真管控和评估数据统一管理的需求，提出一种针对HLA分布式仿真的管控与评估试验管理方法。为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清晰，下面对实施步骤进行清晰、完整的说明。采用本发明的仿真评估***部署如图1所示。主要的计算机节点包括：

(1)1个主控工作站终端。想定编辑器、仿真管控服务器端、评估模块等与仿真评估过程相关的管理模块均部署于主控工作站终端。仿真***用户在主控工作站终端进行想定编辑、仿真部署、仿真过程管控与监视、结果评估。主控工作站终端还部署1个云数据客户端，用于想定编辑器、仿真管控服务器端、评估模块访问云数据服务器。

(2)1个云数据服务器。以云存储方式存储仿真模型库、仿真数据库。

(3)1个RTI运行服务器。提供HLA仿真的低层服务。

(4)至少1个仿真计算工作站。用于联邦成员运行，每个仿真计算工作站至少部署1个联邦成员。

计算机通过以太网连接。各模块在仿真部署阶段、结果评估阶段通过UDP协议通信。在仿真运行阶段，通过HLA协议和RTI实现仿真通信，下面详细说明各模块的具体实施方式。

想定编辑器

想定编辑器在仿真前生成想定文件，想定文件规定仿真基本信息和联邦成员初始化参数。想定编辑器提供人机交互界面供用户数据仿真次数、仿真开始时间、仿真结束条件等基本信息。联邦成员初始化信息内容由成员程序规定，想定编辑器提供人机交互界面供用户设置。想定编辑器生成的想定文件与由嵌入联邦成员模块的想定解析程序解析，该程序在联邦成员模块运行时自动调用。

仿真管控服务器端

仿真管控服务器端的功能包括制订仿真部署方案、分发仿真部署方案、仿真过程中进程管理。由想定解析模块、部署方案设计模块、部署方案发布模块、仿真进程控制模块、仿真过程监控模块组成。

用户使用仿真管控服务器端加载仿真想定后，想定解析模块解析联邦成员类型，从云数据服务器读取模型库列表，判断是否有足够的模型进行仿真试验，如果想定中的成员类型超出模型列表内容，向显示终端输出错误原因。如果能够正常获取模型，则部署方案设计模块向仿真管控客户端查询仿真计算资源，并生成计算部署方案。通过部署方案分发模块使用UDP协议向仿真管控客户端分发部署方案。接收到仿真管控客户端的部署正常信息后，在显示终端现实可开始仿真。用户在交互界面进行仿真过程管控后，仿真进程控制模块通过HLA协议向联邦成员发送进程控制指令。仿真过程监控模块接收到联邦成员发送的状态交互，在显示终端显示当前各联邦成员的主要运行状态参数。如图3所示。

仿真管控客户端

仿真管控客户端部署于仿真计算工作站，作用是接收到仿真管控客户端的指令，根据本节点计算任务通过云数据客户端从模型库加载模型程序，从仿真数据库加载仿真想定，启动模型程序，向仿真管控服务器端反馈加载信息。

评估模块

评估模块部署于主控工作站终端。用户启动评估指令后，评估模块通过云数据客户端从仿真数据库加载仿真想定了结果数据。执行评估程序，按照评估指标给出评估结果。

云数据客户端

云数据客户端部署于参加仿真的所有计算机节点，是仿真程序与云数据库交互的中间件。接收到输出存储指令后，从云数据库读取或写入数据。

联邦成员

联邦成员按照模型部署方案分别部署于相应的仿真计算节点。程序通过仿真管控客户端启动。启动后读取想定文件，初始化。初始化结束后向仿真管控服务器端发送加入正常状态反馈。接收到仿真控制指令后，进行开始、结束、暂停、继续等操作。仿真过程中，通过HLA向仿真管控服务器端发送包含了运行状态的参数交互。仿真接收后自动清理内存，退出联邦。

本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

Claims (6)

1.一种分布式仿真评估试验管理***，其特征在于包括主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器、至少1个仿真计算工作站；仿真计算工作站包括至少1个联邦成员；所述的云数据服务器包括至少1个仿真模型以及仿真模型进行仿真所需的初始化参数、想定编辑文件、仿真结果、评估结果；所述的想定编辑文件包括所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数、校正后的初始化参数，其中，所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数均相同；

在仿真部署阶段，主控工作站终端根据当前仿真模型从云数据服务器中读取对应的初始化参数，并通过人机方式进行修改，获取所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数，进而生成得到想定编辑文件并送至云数据服务器中；然后根据想定编辑文件、仿真计算工作站数量，生成仿真实例部署方案，并送至对应的仿真计算工作站；所述的仿真实例部署方案包括各个仿真模型与仿真计算工作站的对应运行关系，其中，仿真计算工作站可以运行多个仿真模型；

仿真计算工作站根据仿真实例部署方案，从云数据服务器中读取当前仿真计算工作站对应的仿真模型，同时从云数据服务器中读取想定编辑文件，然后将各个仿真模型、想定编辑文件部署到各个联邦成员，如果部署成功，产生允许仿真运行指令，否则，产生部署失败指令；

在仿真运行阶段，主控工作站终端当接收到允许仿真运行指令时，根据人机交互方式获取各个仿真模型的功能操作后送至仿真计算工作站，仿真计算工作站根据各个仿真模型的功能操作，控制联邦成员执行仿真模型，联邦成员借助RTI运行服务器进行通信，联邦成员存储仿真结果，并将仿真结果送至云数据服务器；所述的功能操作包括仿真开始、结束、暂停、继续、加速、减速操作；

在结果评估阶段，主控工作站终端根据人机交互方式获取评估命令后，从云数据服务器读取想定编辑文件、仿真结果，然后对当前仿真模型的仿真结果进行评估，将评估结果写入云存储服务器。

2.根据权利要求1所述的一种分布式仿真评估试验管理***，其特征在于：所述的主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器通过以太网与仿真计算工作站进行连接。

3.根据权利要求1或2所述的一种分布式仿真评估试验管理***，其特征在于：所述的主控工作站终端、RTI运行服务器、云数据服务器、仿真计算工作站在仿真部署阶段、结果评估阶段使用UDP协议进行通信。

4.根据权利要求1或2所述的一种分布式仿真评估试验管理***，其特征在于：所述的主控工作站终端包括想定编辑器、仿真管控服务器端、第一云数据客户端、评估模块；

在仿真部署阶段，想定编辑器根据当前仿真模型通过第一云数据客户端从云数据服务器读取对应的初始化参数，并通过人机方式进行修改，然后获取所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数，进而生成得到想定编辑文件并通过第一云数据客户端送至云数据服务器；

仿真管控服务器端通过第一云数据客户端获取云数据服务器中的想定编辑文件，然后根据想定编辑文件、仿真计算工作站数量，生成仿真实例部署方案，并送至对应的仿真计算工作站；所述的仿真实例部署方案包括各个仿真模型与仿真计算工作站的对应运行关系，其中，仿真计算工作站可以运行多个仿真模型；

各个仿真计算工作站根据仿真实例部署方案，从云数据服务器中读取当前仿真计算工作站对应的仿真模型，同时从云数据服务器读取想定编辑文件，然后将各个仿真模型、想定编辑文件部署到各个联邦成员，如果部署成功，产生允许仿真运行指令，否则，产生部署失败指令；

在仿真运行阶段，仿真管控服务器端，当接收到允许仿真运行指令时，根据人机交互方式获取各个仿真模型的功能操作后送至仿真计算工作站，仿真计算工作站根据各个仿真模型的功能操作，控制联邦成员执行仿真模型，联邦成员借助RTI运行服务器进行通信，联邦成员存储仿真结果，将仿真结果送至云数据服务器的仿真数据库；所述的功能操作包括仿真开始、结束、暂停、继续、加速、减速操作；

在结果评估阶段，评估模块根据人机交互方式获取评估命令后，通过第一云数据客户端从云数据服务器读取想定编辑文件、仿真结果，然后对当前仿真模型的仿真结果进行评估，将评估结果借助第一云数据客户端写入云存储服务器。

5.根据权利要求4所述的一种分布式仿真评估试验管理***，其特征在于：所述的云数据服务器包括模型库、仿真数据库；所述的模型库包括至少1个仿真模型；仿真数据库包括仿真模型进行仿真所需的初始化参数、想定编辑文件、仿真结果、评估结果；所述的想定编辑文件包括所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数、校正后的初始化参数，其中，所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数均相同。

6.根据权利要求5所述的一种分布式仿真评估试验管理***，其特征在于：所述的仿真计算工作站包括仿真管控客户器端、第二云数据客户端、至少1个联邦成员；

在仿真部署阶段，想定编辑器根据当前仿真模型通过第一云数据客户端从云数据服务器的仿真数据库中读取对应的初始化参数，并通过人机方式进行修改，然后获取所有仿真模型的仿真开始时间、结束条件、仿真次数，进而生成得到想定编辑文件并通过第一云数据客户端送至云数据服务器中的仿真数据库；

仿真管控服务器端通过第一云数据客户端获取仿真数据库中的想定编辑文件，然后根据想定编辑文件、仿真计算工作站数量，生成仿真实例部署方案，并送至对应的仿真计算工作站的仿真管控客户端；所述的仿真实例部署方案包括各个仿真模型与仿真计算工作站的对应运行关系，其中，仿真计算工作站可以运行多个仿真模型；

各个仿真计算工作站的仿真管控客户端根据仿真实例部署方案，控制第二云数据客户端从云数据服务器的模型库中读取当前仿真计算工作站对应的仿真模型，同时从云数据服务器的仿真数据库读取想定编辑文件，然后将各个仿真模型、想定编辑文件部署到各个联邦成员，如果部署成功，产生允许仿真运行指令，否则，产生部署失败指令；

在仿真运行阶段，主控工作站终端的仿真管控服务器端，当接收到允许仿真运行指令时，根据人机交互方式获取各个仿真模型的功能操作后送至仿真计算工作站的仿真管控客户器端，仿真计算工作站的仿真管控客户器端，根据各个仿真模型的功能操作，控制联邦成员执行仿真模型，联邦成员借助RTI运行服务器进行通信，联邦成员存储仿真结果，仿真管控客户器端控制第二云数据客户端将仿真结果送至云数据服务器的仿真数据库；所述的功能操作包括仿真开始、结束、暂停、继续、加速、减速操作；

在结果评估阶段，评估模块根据人机交互方式获取评估命令后，通过第一云数据客户端从云数据服务器仿真数据库读取想定编辑文件、仿真结果，然后对当前仿真模型的仿真结果进行评估，将评估结果借助第一云数据客户端写入云存储服务器中的仿真数据库。