[发明专利]一种实现多学科仿真模型降阶的工业互联网平台

说明书

本发明公开了一种实现多学科仿真模型降阶的工业互联网平台，涉及仿真优化领域，该工业互联网平台包括以组件化形式存在的不同功能，能够根据业务进行仿真结果数据采集和模型训练，可以根据业务快速制作针对多学科仿真模型降阶建模流程，提供多种先进降阶算法，适应更多的学科仿真场景，为工业复杂的仿真场景提供降阶模型建模方案，同单个仿真软件解耦，最终自动寻优选定目标降阶模型，显著降低降阶模型建模难度，加快建模速度，缩短设计和开发周期。

技术领域

本发明涉及仿真优化领域，尤其是一种实现多学科仿真模型降阶的工业互联网平台。

背景技术

仿真优化是工业智能设计中重要的一环，其核心环节是在满足约束条件下，采用优化算法寻找一组仿真模型的输入参数，使得仿真模型的某个或某些输出性能达到最优，即对仿真模型的参数进行优化。但是数值计算仿真模型，特别是多维模型的运行需要大量计算资源，一次仿真时间可达数十分钟，甚至数小时，因此在计算资源一定的情况下，仿真模型可执行的次数受到了限制，影响了研发设计的效率。所以一般需要首先对仿真模型进行模型降阶以实现简化降维，模型降阶也即在可接受的精度牺牲范围内，实现模型预测计算最小化。

近年来，在新产品开发制造的需求牵引及相关学科技术发展的推动下，以支持多领域协同技术为特征的复杂产品的虚拟样机技术成为研究的热点，复杂产品通常包含机械、控制、液压软件等各学科子系统，由此构建得到的是复杂的包含多维参数的多学科仿真模型，但是不同学科场景下，有各自适合的降阶算法、种类繁多，另外参数较多，造成使用门槛较高，导致目前对多学科仿真模型的模型降阶的操作难度较高、效果也不够理想。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种实现多学科仿真模型降阶的工业互联网平台，本发明的技术方案如下：

一种实现多学科仿真模型降阶的工业互联网平台，该工业互联网平台包括仿真接口组件和降阶组件，仿真接口组件连接若干种不同学科场景的仿真软件，工业互联网平台在运行过程中：

仿真接口组件调用产品子系统所属的学科场景的仿真软件，按照仿真模型参数执行仿真任务获取仿真结果数据；

降阶组件根据降阶需求信息和仿真结果数据的数据类型、基于降阶算法库中的降阶算法构建若干个不同的候选降阶模型，每个候选降阶模型采用相应的降阶算法以及降阶参数，且构建的候选降阶模型采用多种不同的降阶算法；

降阶组件利用仿真结果数据分别训练各个候选降阶模型，并确定各个候选降阶模型的模型性能参数；

基于各个候选降阶模型的模型性能参数从中选定候选降阶模型作为产品子系统的目标降阶模型。

其进一步的技术方案为，构建若干个不同的候选降阶模型，包括：

从降阶算法库中选择满足降阶需求信息和仿真结果数据的数据类型的多种不同的降阶算法以及对应的参数范围，并在参数范围内确定降阶算法对应的多个不同的降阶参数；

基于各种降阶算法及对应的多种不同的降阶参数的排列组合构建得到若干个不同的候选降阶模型。

其进一步的技术方案为，降阶算法库中的降阶算法包括克里金、BalancedTruncation、正交分解法、Krylov方法、长短期记忆神经网络、物理信息神经网络、神经元神经网络、编码解码神经网络中的至少两种。

其进一步的技术方案为，分别训练各个候选降阶模型，包括：

利用计算机集群并行训练各个候选降阶模型。

其进一步的技术方案为，确定各个候选降阶模型的模型性能参数，包括对于每个候选降阶模型：

对候选降阶模型的若干个模型关键特征进行加权计算得到候选降阶模型的模型性能参数，模型关键特征是对候选降阶模型训练过程中产生的反映模型准确度和/或模型速度的特征。