装备建模（精选五篇）
装备建模 篇1
武器装备模拟器的研究应用范围已经从传统的操作训练扩展到维修训练和装备教学，虚拟维修受到普遍重视。从国内外的研究成果看，对虚拟维修的研究集中在维修过程中如何应用VR技术解决装备的虚拟装配，拆卸等机械问题[1,2,3,4,5]。
但是，随着武器装备技术含量的飞速提升，电子部件大量使用，电子装备的故障诊断、故障排除成为虚拟维修中新的研究方向。仿真技术在渗透于武器装备全生命周期的同时，也逐渐涵盖装备的各种物理属性。VR技术解决的只是故障现象，维修动作，维修环境和机械结构等问题，远没有触及电气故障机理的实质。
电子装备的虚拟维修研究起步较晚，目前还没有成熟的建模方法。本文将在文献[6]的基础上进一步研究，讨论一种应用于电子装备模拟器的，可兼顾战斗操作训练和技术维修训练的机理建模方法。
1 机理模型概述
装备机理模型是对装备动力、机械、电气等方面特性的描述，是模拟器的核心。机理模型仿真装备机理，并为外观模型提供可靠的数据支撑。
利用模拟器进行操作训练时，机理模型描述确定的逻辑;而故障的多样性导致故障机理模型在逻辑上、细节等级上具有不确定性，维修训练对机理模型在建模方法、设计模式、软件实现等多个方面提出了更高的要求。
对电子装备模拟器而言，装备现象的仿真，故障的模拟等，都要求机理模型不仅提供外观模型所需的数据，还要提供装备内部各模块、各板卡在正常情况和故障情况下的信号、数据。
2 两种常用机理建模方法简介
电子装备机理建模常用方法大体可以归结为两类：基于VP(虚拟样机，Virtual Prototype)建模[7]，基于浅层专家知识[8]建模。
2.1 基于VP建模
基于VP的建模方法即按照装备电路图，用虚拟的电阻，电容，芯片等直接仿真电路，计算相关信号。这类模型与装备严格对应，可以最大限度地仿真真实装备。
实际开发中，一些特殊模块(如可编程器件，高频电路)的建模和完整电路的实时计算等都给开发带来巨大困难。
2.2 基于浅层专家知识建模
专家系统的知识，一般可以分为两类：浅层知识(Shallow Knowledge)和深层知识(Deep Knowledge)。浅层知识就是领域专家的知识总结，主要是一些表示征兆、规则、故障等直接相联系的启发式的经验知识。深层知识是武器系统的结构功能的描述知识，包括了系统的结构层次、模块之间的耦合关系、信号流程以及工作原理等[9]。
可以通过专家系统，推理浅层专家知识建立装备机理模型。这种建模方法直接描述装备对输入激励在功能和现象上的响应情况，完全屏蔽装备内部的电气关系，用专家知识描述相应的系统状态。
通过对知识库查询产生输出数据，不具有智能判断功能，难以推理知识之外的信息。模型功能单一，知识库不易扩展，对模型的维护比较麻烦。
2.3 两种机理建模方法比较
上述两种建模方法比较见表1。
两种建模方法的根本区别在于建立的机理模型分辨率不同。其中基于VP建立的模型分辨率最高，建模过程中需要大量的原始资料，这种方法更适用于装备研发阶段的论证和试验;基于浅层专家知识建立的模型分辨率低，在面对大型复杂装备时显得力不从心。
从器件级别对装备进行仿真往往没有必要或者不可行，而基于浅层专家知识建模有时不能对装备进行完备描述。希望找到一种方法，建模过程简单，模型维护方便，信息量大，能满足模拟器需求。根据模块化建模思想，本文提出了基于信号流程的机理建模方法，并在一定程度上统一以上两种方法。
3 基于信号流程的机理建模方法
在面向电子装备操作、维修的仿真领域里，基于信号流程的机理建模方法是以信号流程为建模出发点，按照模块化建模的思想，分解装备，提取装备信号流程图，分别对子系统建立子模型，最终将子模型拼合为完整装备的机理模型的方法。
这类机理模型建立在以相关学科知识为背景的大规模计算上，其核心功能是分析、处理装备电路的各种电气信号。
3.1 模块化建模思想[10,11]
模块化建模思想是解决对复杂大系统仿真问题的有效工具。模块化建模建立在系统的可分解性和良好的分解用途上，认为系统是由子系统组成的，而子系统又可以分解为更原始的子系统。对系统建模过程实际是将系统进行分解，对子系统建模(建立子模型)，最后把所有子模型拼合的过程。模块化建模属于分解结构水平的建模方法。
3.2 基本建模步骤
基于信号流程建立机理模型的过程分为以下几步：装备分解，模块划分;提取信号流程图;建立子模型;建立完整机理模型。为了保证模型质量，在各步骤里，对模型的VVA应当贯穿建模始终。
3.2.1 装备分解，模块划分
分解装备、划分模块工作应当也必须由装备专家完成。模块的划分要遵循以下原则：
(1)以装备的物理构成为出发点，划分的模块要具备相对完整的功能、特性。
(2)充分考虑训练过程中的测试，拆装等情况，划分的模块要满足这些实际需求。
(3)划分的模块应便于描述，尽量不对CPU等编程逻辑器件单独建模。
(4)没有必要将装备完全分解到器件级，在满足前三个条件的前提下，模块划分越“粗”越好。
除以上4条模块划分的原则之外，模块的层次结构，模块的数学独立性[10]等等也是考虑因素。结合装备教学，维修、操作使用，综合考虑上述原则，由装备专家确定最终的模块划分方案。
3.2.2 提取信号流程图
信号流程图是由专业领域人员根据装备分解情况总结出来的功能框图。将复杂的装备电路图抽象为相对简单的信号流程图，装备的各种信号在各模块之间“流动”。信号流程图建立在相关的一系列规范上，最终的形式不单是一张框图，还包括相关的解释说明和数据资料。
3.2.3 建立子模型
提取信号流程图后，分别对各个模块建立各自的子模型。子模型由6种基本元素组成，处理输入信号，输出信号和控制信号，这6种基本元素是：
信号线：带有箭头的直线或折线，箭头表示信号传递方向，线上可以标记信号的名称。其属性α说明该信号的某种属性的值，如电压值、电流值等。
方框：代表某一功能模块，对应的实体范围可以调整，方框描述模块功能。F表示方框对信号的具体处理方法。
引出点：表示信号引出的位置，用表示，其属性β说明引出点派生的信号与源信号的关系，β是一个维数2的向量。
反馈点：表示对两个以上的信号进行运算，用⊗表示，其属性γ为1或-1，说明在反馈点需进行的计算。
模型时间：表示模型时间信息，记为T。
模型运行控制函数：控制模型的仿真运行，用虚线框表示，记为C。
信号在信号线的指引下从一个方框到另一个方框，表示信号在装备功能模块之间流动;遇到反馈点时，信号进行相应的计算;遇到引出点时，派生出相应的信号;当信号输入到一个方框之后，根据方框的描述进行运算得到输出信号。模型运行控制函数一般与模型时间相关，在后台运行，控制模型的状态，该函数主要在实时在线仿真中起作用。
图1中，a1为反馈点，a2为引出点(假设该子模型仅有一个反馈点和一个引出点)，S00,S01,…,S0n为输入信号，S20,S21,…,S2m为输出信号，S10,S11,…,S1c为控制信号。方框中F的表示某模块的功能。不考虑时间影响，可以得到以下几个公式：
式中：Sin=[S′00S01S0n];Scon=[S10S11S1c];Sout=[S′20S21S2m]。
子模型与装备模块严格对应，信号线对应装备中的实际信号，模型综合反映装备的输入、输出和装备内部的信号关系，实现了机理模型最基本的数据解算功能。其表现的重点在于各个信号，但是建模的难点却在于对方框功能即F的描述。根据F描述方法的不同，可以分为两类：
(1)数据解算。如果对于模块输入和输出信号的关系有明确的了解，可以将F描述为明确的数学算式。F可以有很多表达形式，如频域传递函数G(s)，时域函数f(t)，也可以是逻辑关系式if…then，还可以是某些子模型的组合。
(2)数据查询。一些模块的数学关系、逻辑关系很难表达，借助于专家知识对其输入输出进行列举也可以达到描述信号的目的。
不论解算还是查询，都存在建模精度的问题。系统仿真模拟的重点不同，即使同一环节的建模精度也会发生变化。
3.2.4 建立完整机理模型
建立机理模型不是将子模型简单组装，拼合后的模型必须有统一的访问接口，按照统一的方式进行模型时间管理。模型由数据传输层和机理实现层组成，其结构如图2所示。
(1）数据传输层
数据传输层完成以下功能：
数据输入：将要解算的数据输入机理模型。
数据输出：将机理模型解算出的数据输出。
时间信息输入：将仿真系统时间信息传递给机理模型。
模型参数设置：设置模型的仿真参数，运行方式，控制模型类型等信息，根据训练需求在不同分辨率上动态切换模型。
模型数据传输层的设计与实现往往与具体应用的软件硬件环境相关，但不失一般性，要求这些接口有较高的传输效率，对模型外部空间提供方便可靠的访问方式，模型内部接口间减少耦合。
(2）机理实现层
机理实现层是机理模型的核心，仿真处理装备中的各种信号，并协调模型时间，由数据处理和时间管理两个模块组成。
(1)数据处理。依照信号流程图，根据实际物理关系将各模块的子模型组装，即得到机理实现层数据处理模块，用以处理数据，在数值上仿真装备。
(2)时间管理。模拟器中有多个时间概念，主要包括自然时间RT(Real Time)，仿真时间ST(Simulation Time)，模型时间MT(Model Time)，子模型时间SMT(Sub-Model Time)等，显然MT决定于各个SMT。
模拟器作为典型的实时仿真系统，RT与ST保持一致[12]，模型时间管理模块控制各个SMT的同步以及MT与ST的同步。
ST通过数据传输层的时间信息输入通道传递给模型。SMT有两种产生机制，其一，直接将ST作为SMT，如图3所示;其二，由独立时钟提供SMT，如图4所示。
两种机制下，各SMT的来源均一致，即实现子模型的同步推进。
同时，ST输入至时间管理模块。在第一种机制下，模型受外部时间控制，可直接实现MT与ST的同步，时间管理模块只起辅助作用，例如协调时间误差等等;在第二种机制下，时间模块调用子模型的运行控制函数，并控制时钟使MT与ST同步。显然在第二种机制下，要求机理模型在不受约束的情况下，其本身的运行速度快于仿真系统，即MT或SMT的推进要快于ST。
3.3 多分辨率建模
高分辨率的机理模型，不一定会明显提高仿真效果，对系统性能却提出苛刻的要求。可以采用动态聚合解聚法实现机理模型在不同分辨率上的切换，达成仿真效果与计算成本的最佳组合，其间必然产生模型状态的维持、传递问题，需要维护不同分辨率下模型的状态一致性[13]。对于无记忆实体，状态一致性维护通过静态的状态映射函数实现;而实际装备大量使用储能元件，其机理模型的状态与过去的状态有关，实体功能描述F为时间T的函数F(T)，此时动态的状态映射函数的实现比较麻烦，需要进一步研究。当然模型状态一致性的维护应当是在一定误差范围内进行。
4 模型应用
在实际装备维修中，一般是经过“跑电路”，通过对关键信号的测量最终将故障定位到电路板或功能模块，这为基于信号流程建立故障模型提供了可能条件。
根据故障情况下装备功能模块的信号流程图和故障逻辑重写正常机理模型的功能表达式、专家知识数据库，或者扩展出故障相关的信号，用更高分辨率的模型描述故障，模拟故障状态下相关电气信号。
其中：F1为故障功能描述;Sin,Scon的定义如式(4);Sx代表新扩展出来的信号。
正常装备因某些模块出现故障成为故障装备，正常模型与故障模型的区别也在于某些模块的描述上。两种模型不存在建模方法的根本差异，但具体的模型分辨率和模块输入输出关系描述不尽相同。
此类故障模型既可以为外观模型再现故障现象提供数据，又能满足维修训练中对故障相关部分的虚拟测试要求。故障建模时，需要首先考虑故障信号的选取。
此外，基于信号流程建立的机理模型在装备教学方面也有很好的应用，可以脱离实际装备的限制，在电脑上向学员全方位展示装备的整体性能，各个模块的功能和关键信号的转化。
5 基于信号流程建模的总结
实际上，本文构建了一个三级分辨率的机理建模体系：基于VP、基于信号流程和基于浅层专家知识的建模方法，其建模分辨率依次降低。基于VP和基于浅层专家知识建模方法可以归结为基于信号流程建模方法在不同分辨率下的两个特例：完全按照电路图建模时，装备的功能模块细化为具体的元器件，实际上就是基于VP建模，建立的机理模型分辨率最高;把整个装备看作一个大的“功能模块”，
用浅层专家知识描述模块的输入输出情况，此时即相当于基于浅层专家知识建模，此类机理模型分辨率最低。
从另一个角度看，基于信号流程的建模的方法仍以专家知识为基础，不论是装备的模块化分解，模块功能的描述还是故障模型的建立等，都必需依靠深层专家知识完成，可以认为是一种基于深层专家知识的专家系统机理建模方法，将专家系统的推理机，知识库都融合到了子模型的结构、关联中。
基于信号流程的建模方法在一定程度上统一了装备正常机理模型和故障模型，易于扩展，描述能力较强。模型分辨率切换灵活，综合考虑系统性能和任务需求，可以以最适当的分辨率描述对象，比较适合于当前模拟器研发需求。
实现机理模型时，可以直接编写代码，也可以借助建模仿真工具完成。典型的CAD软件如Matlab/Simulink，支持利用Simulink模型库中丰富的功能模块和自定义模块，以图形化的形式直观地表示装备电路的信号连接关系。可以极大地降低开发工作量，有利于模型的维护和扩展。
本文只是对基于信号流程机理建模方法的初步讨论，其中信号流程图的抽象原则，机理模型建模规范，故障模型的扩展，模型的VVA，模型的共享重用等问题还有待完善。
摘要：针对面向电子装备战斗操作训练和技术维修训练的模拟器,研究机理模型建模问题。首先总结了当前主要的建模方法,进而根据模块化思想,提出了基于信号流程建立电子装备的机理模型,共分为装备分解,提取信号流程图、建立子模型、建立完整机理模型等四个步骤。阐明了建模过程,重点介绍了如何构建子模型和完整模型。讨论了模型的时间管理机制,多分辨率建模等问题,分析了该方法在故障建模中的应用,并提出了一个三级分辨率的机理模型体系。该方法的创新点包括:通过调整模型分辨率,可以兼容其他主要建模方法;同时能有效解决故障装备机理建模的问题。分析表明,该方法 可以满足当前模拟器在各个层次上对机理模型的需求。
装备建模 篇2
基于UML和HLA的装备维修保障体系中部分仿真过程建模,首先确定联邦目标,得出装备维修保障系统效能,确定仿真应用的`边界和范围,描述仿真应用中的对象及对象间交互.接着决定仿真应用中的联邦成员,开发联邦对象模型.通过运用程序设计语言实现编程,最后运行联邦,分析输出结果,实现仿真系统中的时间管理服务所有权管理服务.
作 者：石磊 刘佳 赵晓明 潘平俊 SHI Lei LIU Jia ZHAO Xiao-ming PAN Ping-jun 作者单位：石磊,赵晓明,潘平俊,SHI Lei,ZHAO Xiao-ming,PAN Ping-jun(空军工程大学电讯工程学院,陕西西安710077)
刘佳,LIU Jia(总参军代局西安地区代表室,陕西西安710077)
装备建模 篇3
关键词：虚拟现实,装备维修,建模,仿真
1 虚拟装备几何建模
1.1 层次结构模型
虚拟环境中的装备建模是构造装备维修训练虚拟现实系统的基础和前提。虚拟装备建模既涉及虚拟对象建模的一般理论、方法和技术,又由于其自身的特点而具有特殊性。武器装备大多可以按系统、分系统、零部件的方式分解为树状结构,因此可以采用层次建模方法,利用树状结构表示武器装备的各个组成部分。层次结构提供了一种简便、自然的装备分解方法,模型的几何变换方便,显示操作可以采用树的深度优先遍历算法。
1.2 仿真场景图
在虚拟装备中,场景图(scene graph)的基本单元为节点(node),每一幅场景图都是若干节点的有序集合,并组织成一种自上而下的层次结构。构成场景图的节点包括:geometry node(几何节点)、attribute node(属性节点)、light node(灯光节点)、fog node(雾节点)、transform node(位置、方向节点)、procedural node(处理节点)和group nod(分组节点)等。依据场景图的树状结构图所描述的节点之间的关系,从scene graph结构图的根节点开始,对场景结构树中的节点以深度遍历的方式进行搜索。这种绘制方式有利于物体的空间结合和分解,能够有效地创建和维护包含大量移动物体的三维仿真场景图,并可以大大提高仿真场景中物体的拾取和碰撞检测效率。
2 仿真算法
2.1 立体显示仿真算法
虚拟场景实现立体显示的关键是将场景有效地显示在操作人员面前,使操作人员具有沉浸感和临场感觉,便于维修训练。采用基于桌面的窗口投影技术实现仿真场景的立体显示。其算法流程如图1所示。
2.2 虚拟手抓取物体算法
人抓取物体时,五个手指同时弯曲,但由于5DT使用的数据手套精度偏低,所以取拇指、食指、中指同时弯曲作为抓取姿势。虚拟手抓取物体的基本原理是:当虚拟手和虚拟物体碰撞时,如果用户将手指弯曲,则将该物体变为手的层次模型中手掌的子节点,即将该物体作为手的组成部分(子物体)来处理。这样,当手提起来的时候,物体也被抓起来。并且,虚拟手的任何运动都将使物体同时运动。如果用户要放下物体,只要将五指伸开,就解除了物体与手掌之间的父、子关系,物体就脱离手而被释放。虚拟手抓取过程中可能发生两种碰撞:一是手掌与物体接触;二是手背与物体接触,后者不可能产生抓取动作。系统中,如果虚拟手的法线与物体相交,则可确认手掌碰撞,从而产生抓取动作;否则,确认手背碰撞,不能抓取物体。
3 结论
传统的结合实装的训练方法受到新装备数量和复杂程度的限制,已不能满足训练需要,而且结合实装进行训练容易造成新装备的人为故障,影响新装备的完好性。装备维修训练虚拟现实系统的建立,使装备维修训练可以在虚拟装备上进行,既节约了大量的训练经费,又大大提高了训练效益,为新装备的维修训练提供了全新的训练手段。
参考文献
[1]王涛.虚拟装备建模理论与应用研究[R].石家庄:军械工程学院,1998.
[2]吴晓,丁国富,王金诺.基于WTK虚拟环境建模方法与应用研究[J].计算机应用研究,2001(2):23-25.
[3]陈维义,冯传收,王树宗.装备维修教学训练系统的设计[J].系统仿真学报,2001(13):374-376.
装备建模 篇4
武器装备体系需求是指为遂行规定的使命任务或达到特定作战目标,要求武器装备体系应该具备的条件或能力。装备体系需求工程是一门新兴的工程技术应用科学,是定性和定量地为装备体系的发展论证、规划设计、验证评估和管理控制提供科学方法论的科学。装备体系需求工程为装备体系各层次的需求分析过程、方法及工具提供规范化标准,一般包含以下活动:(1)定义作战需求。根据军队建设发展规划和军队的使命任务,充分分析作战需求、军费投入、社会保障不同视角对装备体系的要求,定义装备体系的作战角色、任务需求以及能力需求。(2)明确装备体系需求。利用专家经验或相关技术手段,根据作战需求确定装备体系的功能、性能、设计约束需求等。(3)需求分析过程。建立装备体系需求模型,采用定性与定量相接合的手段,分析需求矛盾和需求要求,确定需求结构和需求重点。(4)需求文档描述。根据需求研究过程,按照规范组织研究成果和需求分析结论,并形成正式文件。[1]
需求工程的研究有3条途径:
1)形式化途径
包括完全形式化方法的研究及基于知识表示的各种综合技术的研究。
2)非形式化途径
这方面的工作主要是解决需求工程的指导原则、方法框架和操作启示。其中比较有代表性的是:结构化分析方法和面向对象分析方法。
3)半形式化途径
方法介于上述两者之间,在宏观上对语言和语义有较精确的描述,而在某些局部方面则可使用非形式化的自然语言。
总结当前需求建模技术的运用情况认为,结构化和面向对象技术比较成熟,在需求工程实践中的应用较为成功。这两种经典技术都采用图、表等形式来描述需求,并拥有众多的开发工具,但从需求模型的一致性和可重用性角度来说,基于统一建模语言(UML)的需求建模技术更具有优势。
2 统一建模语言UML
统一建模语言(UML)作为面向对象分析与设计中的一种标准建模工具,本来用于对软件进行描述、可视化处理、构造和建立软件系统的文档,并用于支持软件开发从需求分析开始的全部过程,但其作用不局限于软件系统的模型,它同样可以应用于其它复杂系统的建模和仿真,可以对任何具有静态结构和动态行为的系统进行建模。
UML运用面向对象思想,统一了面向对象建模的基本概念、术语及其图形符号,提供了一些可以相互组合的图形元素,建立了易于理解、便于交流的共同语言。UML用以下图形来定义系统。它用用例图表示系统的功能;用类图描述系统的结构;用状态图、活动图、顺序图和协作图等图形等描述系统的内部行为。
通过这种方式,可使用户和分析人员对问题的描述达到相同的理解,减少语义差异,可以直观地被用户和设计部门理解,便于他们之间的沟通和需求的描述和修改,使分析的正确性得到保障。利用UML从多个视图来描述一个系统可减少忽略某些需求的可能性。同时,面向对象的特点决定了采用这种方法描述体系,方便根据不同的需求扩展体系内容、确定模型粒度,很容易增删其中的物理实体或装备,改变装备应用方式,从而探讨不同体系配置满足需求的情况,因此可以利用UML描述武器装备体系结构,作为对武器装备体系进行需求分析的工具之一。
3 利用UML对装备体系进行需求描述的步骤
UML并没有定义一种标准的开发过程,但它适用于迭代式的开发过程[2]。本文在研究装备体系需求工程的相关技术和方法的过程中引用UML的相关技术,提出了一个基于UML的武器装备需求过程模型,其模型结构如图1所示。
UML从不同的视角为系统架构建模,形成系统的不同视图,其建模机制可以分为静态建模和动态建模两大类。从应用角度看,采用面向对象技术分析和设计系统时,首先根据作战想定,描述顶层需求,建立系统功能模型,指从用户角度描述系统的功能,并据此确定对武器装备体系的总体需求,作为需求描述的基础,即系统决定“应该做什么”,这一步建立的模型是静态的,由用例图来表示;其次根据需求建立系统的静态模型,构造系统的静态结构,即在功能模型中描述的功能“由谁来完成”,主要描述类或对象之间的关系和操作,用类图和对象图来表示,是UML的静态建模机制;第三步是建立动态模型,描述系统的行为,反映系统对象之间的动态关系,即对系统中要完成的功能定义“什么时候完成”及“如何完成”,包括对象的事件序列、状态和操作,主要用顺序图、合作图、状态图和活动图来表示,是UML的动态建模机制;第四步是进行一致性检验,由于采用多个视图从不同角度描述对装备体系的需求,并且随着需求描述的深化,可能会对需求进行修改、扩充和完善,这会造成模型之间的不一致,因此应对开发的各个模型进行一致性检验,以保证各模型之间协调一致;最后评估模型反映武器装备体系各单元的动态关系,对所描述的需求进行评估和分析,得出装备体系具体的性能指标和效能指标,并通过迭代得到满足需求的武器装备体系结构。
4 某装甲师应急机动进攻战斗的武器装备体系需求描述
4.1 作战想定和总体需求
进入21世纪以来,为迎接世界新军事革命的挑战,适应未来信息化战争的需要,快速反应部队以其灵活、迅速的优点,成为世界各国军队建设的重点。我军近几年也加快了应急机动作战部队的建设,目前已经初步具备了较强的战场适应能力和综合保障能力,以及一定的信息作战能力,但在空中突击、快速机动、信息对抗等方面与美军等发达国家军队相比能力较弱。本文的作战想定为一个教学案例:在地区局部战争背景下,我某应急机动作战部队对机动防御之敌实施毁灭性攻击。对抗双方为我某装甲师和台某装步旅,只考虑部队编制内的装备体系。双方实力对抗具有典型的研究意义。
4.2 创建用例模型,描述顶层功能需求
本案例对作战背景、作战环境和对手能力等方面不做严格的限制,意在从研究问题的角度,着重研究武器装备体系中各武器装备之间,特别是主战装备、电子信息装备和综合保障装备之间的相互作用及对体系效能的贡献。
在体系对抗过程中,首先由负责情报、侦察和监视的侦察监视系统获取所关心目标及整个战场的有关信息,作为一切指控和行动的依据。然后,将此信息经由指挥控制及通信装备,做出判断、决策,生成行动指令。最后,由相应的武器、装备系统进行行动,完成相应的行动任务。按照这种作战过程中的信息流程,可以确定系统的参与者。
参与者不是系统的一部分,而是与系统有交互作用的人或事物。通常情况下这代表了一个系统的使用者或外部通信的目标。首先我们考察装备体系需要为哪些人服务。可以归纳如下:
1)操作员对侦察监视装备进行操作,探测目标、定位目标、获取目标信息,并传送相关信息;
2)情报分析人员对侦察监视到的情报进行分析,判定目标,确定目标属性,通报目标信息,做出威胁估计结论;
3)指挥员接收目标信息,确定是否进行攻击,并下达攻击命令;
4)作战人员接收攻击命令,进行攻击,并报告攻击情况。
装甲师应急机动进攻战斗的武器装备体系作为一个独立的系统,与操作员、情报分析员、指挥员和作战人员发生了交互,所以可以创建操作员、情报分析员、指挥员、作战人员等参与者。
用例模型是用户观点来描述系统功能的一种视图,是系统和参与者之间的对话,它表现系统提供的功能,即系统给参与者提供什么样的使用操作。根据上述分析得到的参与者和用例,可以建立用例模型。
图2就是所建立的相应的用例模型。从模型中可以清楚地看到为完成作战想定和满足总体需求所涉及的关键事件。
建立用例模型时应注意:用例的重点是用户使用系统做什么,用例的个体集合要覆盖系统的关键功能;每个用例只描述一个独立的分散任务;应合理确定用例的粒度,使用例处于适当的抽象级别上,不应包含设计和实现的详细细节。[3]
4.3 建立系统静态模型
静态模型是指对系统的静态结构进行分析,从静态的观点来描述系统的一种视图,包括类图和对象图等。类图技术是面向对象建模技术的核心。类图描述类和类之间的静态关系,它不仅表示了信息的结构,同时还描述了系统的行为。它是定义其他图的基础,为建立动态模型提供了实质性的框架。
武器装备体系静态模型创建表示构成装备体系各物理实体的类,每个类包含物理实体名称、需确定的战术技术指标和功能,如图3所示实心菱形表示从属关系。要说明的是,每个类中的战术技术指标和功能并非描述物理实体的全部参数和功能,只是进行需求分析所需要的,类的关系及类中的参数随着需求分析的深化和所关注问题的不同而可能有所变化。
4.4 建立系统动态模型
系统整体功能和静态模型确定后,就可以建立系统的动态模型。动态模型是描述系统功能是如何来完成的,可以利用顺序图、协作图、状态图和活动图来直观建模,它们从不同的角度来描述对象的行为和对象之间的交互。当然在系统建模过程中并不是所有的图都要求画出来,而是根据实际的建模情况来选择要建立的模型。
本文利用活动图建立动态模型,描述构成侦察监视、目标指示和打击体系的逻辑关系,如图4所示。图中的菱形表示条件关系。活动图侧重于表现为完成作战任务所需的作战想定,展现各物理实体在作战过程中的状态变化和互动关系。[4]
5 结束语
全面、准确、深入的需求建模对系统的建设至关重要。需求建模的主要任务是从最终用户的角度为系统应用建立一个概念模型。建立需求模型的目的就是为了全面、准确地获取系统的需求;此外,也是为了让没有经过建模专业知识训练的人,能理解和评审需求模型。UML的内容十分丰富,是一种比较好的系统分析、需求描述和建模语言,本文从顶层角度探讨了利用UML进行武器装备体系需求描述的方法和步骤,系统地描述武器装备体系的功能、静态结构和动态行为,对系统需求分析和功能描述给出可视化的模型,这为军事人员和技术人员的相互沟通提供了方便的途径,是获取军事需求的一种好的方法。限于篇幅,只简单给出了需求分析的部分描述,这些描述还需进一步修改、细化和完善。
参考文献
[1]谭跃进.装备体系的需求工程方法与需求建模技术.国防科技前沿论坛2007论文集,长沙,2007,10
[2]程萃,杨红雨,李琳,等.UML的建模过程及在空管系统需求分析中的应用.四川大学学报(自然科学版),2002,40(6):1084—1087
[3]黄贤英.UML建模过程及在需求分析中的应用.计算机工程,2001;27(11):184 186
装备建模 篇5
目前随着多种新装备陆续装备部队, 新装备的教学和训练还停留在人工和多媒体教学、武器实装训练的状态, 这种情况下存在人员接触装备少、装备了解不深入的缺点, 制约了战斗力快速生成。针对新型装备的训练, 不同型号武器装备模拟器的涌现, 改变了以往的武器系统教学及训练模式, 促进了人员对装备结构、工作原理的理解和操作技能的掌握。
机理模型作为抽象的系统工作原理, 具体到武器装备的操作训练模拟系统中就是系统工作情况的控制模型。在工程实际过程中, 建模人员往往按照装备工作流程在外观模型上直接进行编程, 且建模过程缺乏理论指导。在武器系统的模拟器开发过程中, 尤其是含有复杂机械结构的装备机理建模的过程中, 一方面需要根据各个机械零件的传动关系建立准确的运动模型, 又要根据其运动过程中可能引发的状态转换建立状态模型。在对一个复杂系统的建模研究中, 常常会包含由连续时间物理过程描述的动态系统和受离散事件驱动的离散子系统, 这就需要一种二者结合相互作用的系统———混杂系统来描述[1]。以机械结构为主的武器系统机理建模非常符合混杂系统的既包含由连续变量所描述的物理层的动态演化过程, 又有以符号操作和离散监控决策为特征的高层协调优化过程的特征[2]。
本文在讨论了适合装备仿真操作训练系统的混杂自动机模型的基础上, 针对以机械结构为主的武器装备, 利用Simulink中的Stateflow工具和Virtools虚拟现实软件对武器装备工作过程进行建模仿真, 同时对连续系统的连续变量进行离散化处理, 使建模更加方便, 同时对异构系统之间的数据交互进行研究, 提出了一种较为实用的武器训练系统的机理建模方法。
1装备仿真训练模型结构
目前武器训练模拟器的操作训练仿真模型构建的主要依据为相似性原理[3]。根据装备仿真模型的相似性, 可以将其分为对装备几何结构直接映射的外观模型和对其工作原理进行抽象化表示的机理模型[4]。装备仿真模型建模过程中, 一种是将交互动作采集、数据处理解释和虚拟装备的响应、显示的过程整合在一个模型里, 建立紧耦合式的仿真模型的方法, 但是对于一种模型的修改也要相应的修改另外一种模型, 很不方便。另外则是如图1b中所示的松耦合式仿真模型, 这种分开建模的方法便于模型的维护、扩展和重用。
外观模型可由三维建模软件建立, 机理模型则包含了众多数学模型和操作逻辑等, 因此在建模过程中较为复杂。如何对装备操作机理模型进行准确地建模, 成为了武器系统仿真模型的建模关键。
2装备操作训练系统的混杂自动机模型
装备仿真模型运行过程中, 除了自身运行状态会导致离散状态的跃变, 受训人员通过人机交互接口也会对系统运行状态和运行参数进行控制。混杂系统的结构组成表现为如图2所示的“三位一体”[5], 因此在式1表示的混杂自动机模型的基础上, 添加接口映射, 得到的混杂自动机模型为:
接口部分是混杂系统中的信号表达和处理方面的关键部分, 主要由执行器和发生器组成。执行器可由离散状态集合Q和离散输出事件集合∑c到控制输入空间U映射γ表示, 即:
发生器由连续状态空间X到离散事件集合∑u的映射α表示:
在装备操作机理建模过程中, 利用上面提出的混杂自动机模型可以建立完整的机理模型, 但是随着装备工作状态和操作行为复杂度的增加, 单一层次的模型会使状态空间的状态呈爆炸式增长, 另外模型缺乏对并行机制的支持, 不能描述装备的并行操作。针对上述不足, 将Harel建立的层级有限自动机[6]中层级 (Hierarchy) 、并发 (Concurrency) 的概念对混杂自动机模型进行扩展, 通过引入状态层次函数ρ和状态类型函数φ分别描述状态之间的层次和并发关系。因此, 整个混杂系统的混杂自动机模型可以由下面的11元组表述:
3基于混杂自动机模型的装备操作机理建模
3.1装备操作训练仿真系统在进行基于虚拟现实技术的装备仿真训练系统构建时, 武器系统中包含的机械结构复杂, 从建模的效率出发, 采用Solidworks对规则的机械零件进行建模和3dsmax对不规则曲面模型建模, 最后经3dmax导出插件导出为.nmo格式, 应用到Virtools虚拟现实编辑环境中。
装备操作训练仿真系统为半实物设计, 分设多名操作者席位, 在协同操作训练过程中, 多个下位机与控制引擎之间的交互是基于UDP协议的网络通信。装备操作仿真系统硬件组成如图3所示。
由图3中可知, 利用Matlab/Stateflow工具建立的是基于有限状态机理论的离散系统模型, 即上层控制系统, 在虚拟现实编辑环境中, 建立仿真操作连续子系统模型, 其中包括装备外观模型和部分机理模型。接口部分的映射则包括在Matlab/Simulink模型中的S函数和Virtools中的事件触发部分。由于操作训练的内容不同, 对应的装备工作状态也不一样, 各个机构之间的运行状况也不同, 因此, 对CVDS模型进行划分, 便于建模和系统控制。系统模型结构如图4所示。
3.2基于有限状态机理论的DEDS建模本文主要基于某型火炮的机理建模过程, 首先应分析其工作流程, 并按照一定的操作阶段和武器系统的状态划分工作阶段。在由行军状态向战斗状态转换过程中, 需要进行升炮操作, 如图5所示, 分别有三个控制手柄分别控制1、2、3号炮脚的液压系统的工作状态, 另外有启动和停止按钮操纵炮脚液压系统的工作启停。操作流程主要为首先通过3个控制手柄设定炮脚液压系统的起落状态, 然后通过控制按钮控制液压系统的启停。
例如当系统进行到升炮训练进程时, 如图6所示, 炮手扳动控制手柄1控制炮脚落下, Virtools中的控制手柄的模块在接收人机交互模块发出的消息后, 在进行手柄扳动的动作演示同时, 利用UDP通信模块将操作事件发送给Simulink, Simulink针对操作事件信息进行数据解析后利用S函数编写的模块在线修改常量模块的参数值, 触发HANDLE_1_DOWN事件, 手柄1的工作状态由Handle_1_UC进入Handle_1_DOWN, 随着Handle_1_DOWN的状态被激活, Simulink会将状态触发利用S函数编写的模块进行相应的编码, 随后经Byte Pack和UDPSend模块广播至其他操作者席位。同样地, 在对其它两个控制手柄设置状态时, 由于Handle_State的类型为AND, 三个控制手柄的的操作为并行关系, 相互之间没有影响, 每个控制手柄状态类型为OR, 其中包括3个互斥子状态, 分别为对应一个控制手柄的3种状态, 每个子状态会对一个作用范围为Local的变量进行赋值, 例如当Handle_1_DOWN被激活时, Handle_1_Flag被赋值为2。当按下“启动”按钮时, Simulink接收VT发送过来的启动事件编码, 经解析后, 触发START事件。3个炮脚的液压系统会根据对应的控制手柄中状态标志, 进行相应的动作, 当PJ_State处于工作状态时, 3个并行的炮脚工作状态同时处于激活状态, 各个状态根据Handle_1 (2, 3) _Flag条件转移至相应的炮脚具体工作状态, Simulink会以广播方式告知虚拟环境进入相应的装备动作。
在Virtools建模过程中, 针对装备的不同部组件进行相应的建模, 因此不同的部组件仿真模型可以看作多个连续变量系统。当炮脚进行工作时, 当炮脚下降到最大位置或炮脚收回至初始位置均会使液压系统停止工作, 反映到装备仿真模型中, 即Virtools在DEDS系统处于PJ_State状态时, 监控炮脚液压系统的工作模型中的炮脚伸长量, 当达到上确界或下确界时, 触发PJ_1 (2, 3) _LENGTH事件, Stateflow机理模型针对输入事件进行状态转移, 从而控制系统的工作状态。
3.3改进的复杂机械结构运行机理模型以机械装备模型为主的装备仿真机理模型建模过程中, 为了提升虚拟环境的沉浸感和机械结构的运动系统的准确度, 在连续子系统的行为建模中, 将连续子系统对应的难以求解的离散状态的连续演化规律用运动学分析软件导出的离散参数代替, 能较为方便地建立机械结构运动仿真模型。例如在对往复机构建模过程中, 内部零件模型可在Solidworks中进行三维建模并利用Solidworks Motion插件, 自动求解机构运动仿真参数, 并添加到Virtools中, 实现模型的准确控制。
由于利用Solidworks Motion求解的零件运动参数的测量是在其局部坐标系下, 因此将运动参数输出到Virtools环境中须进行调整。一是作三维坐标变换, 采用齐次坐标技术来对空间坐标进行变换, 变换矩阵为4×4矩阵。
二是利用指定作参考位置的物体的方法, 即指定Referential (参考) 实现参数的直接利用, 显然第二种方法更加简单实用。利用Solidworks Motion解得的阀门杆在x、y、z三个坐标轴上的位移, 在凸轮旋转一周内的变化的运动学参数如表1所示。
将得到的零件运动参数按照不同的机构保存在Virtools的表 (Array) 中, 一般存储长度为具有最大运动周期的零件的一个周期, 系统运行时根据运行的步长进行查询和进行线性插值即可。该方法一方面节约了硬件资源, 另一方面, 使以机械结构为主的装备模型的机理建模更加方便快捷。
3.4数据交互实现在机理模型建模过程中, 除了利用Stateflow进行离散控制系统的建模和与装备外观模型耦合的连续系统建模, 二者的通信接口部分的实现对于异构系统之间的协作至关重要。以Matlab/Simulink为控制引擎, 实现对Virtools行为模型进行分布式交互控制, 则需要针对其进行特殊的设计。
首先, 仿真操作系统和Simulink环境之间的数据交互利用基于UDP协议的网络通信实现。利用Sockets套接字编程编写UDPSend和UDPReceive BB通信模块。通过UDPSend BB对人员的操作事件、CVDS的系统变量引发的事件信息和变量进行发送, 利用UDPReceive BB接收Simulink模型发送的离散状态、事件和变量信息。
可以通过Simulink中编写的S函数实现对UDP接收的数据进行解码操作, 并利用set_param语句对常数 (Constant) 模块修改参数实现Stateflow中的事件触发和变量修改操作, 并且对系统发出的状态、事件和数据进行编码, 实现不同软件系统之间的数据交互。
Simulink控制模型和Virtools仿真模型之间的数据交互流程如图8所示。
4结论
本文在对装备仿真模型分析的基础上, 对混杂自动机模型研究, 提出了一种适合装备操作训练的自动机模型, 并对模型实现方法进行研究, 提出了利用Matlab/Stateflow对DEDS进行建模, 将复杂连续系统的连续变量描述改为离散参数的查表。解决了装备操作机理模型建模过程中的建模困难、可读性差、维护困难等缺点, 对于装备操作训练仿真机理模型的建模及实现提供一条有效思路。
摘要：在装备操作仿真训练的机理模型建模过程中, 由于训练内容较多、装备工作状态复杂, 难以建立表达明确的面向操作训练的机理模型。针对这种情况, 基于混杂自动机理论提出适合装备操作系统的自动机模型, 并对其建模实现方法进行研究, 提出了一种利用Simulink/Stateflow建立离散系统模型, 并且按照不同的训练内容和装备工作状态建立多个连续系统模型的机理建模解决方案, 在实际应用中, 提高了建模及工作效率。
关键词：仿真训练,混杂自动机,Stateflow,机理模型
参考文献
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[4]贾晨星, 朱元昌, 邸彦强.面向操作的装备虚拟训练系统机理建模方法[J].计算机工程与设计, 2012 (03) .
[5]秦世引, 宋永华.混杂控制系统的结构体系分析[J].电力系统自动化, 2000 (11) .