基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法与流程

1.本发明涉及海洋工程船舶信息技术，尤其涉及一种基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法。


背景技术：

2.为适应现代海上战场瞬息万变的战争形势，亟需开发出满足使用需求的舰船信息系统。舰船信息系统设计作为实现该需求的关键先行步骤，可以为后续舰船信息系统的开发节省大量的时间和成本。可重构设计更是能快速响应动态的使用需求，并以可视化的方式呈现整体重构设计效果，具有重要意义。
3.传统的舰船信息系统设计方法主要是依赖于大型的3d绘图平台，设计效率低下，且不能够进行可重构设计。随着数字孪生技术的发展，依托demo3d等仿真平台进行仿真设计由于具有很高的效率已经备受关注。
4.舰船信息系统可重构设计过程包括可重构建模过程和舰船信息系统配置方案生成过程。在配置舰船各子系统之前，通过可重构问题建模并求解获得满足使用需求的最佳舰船信息系统配置可以大大提高舰船信息系统的整体性能，减少设计时间。舰船信息系统配置序列是一个np
‑
hard问题，它根据给定的优化目标寻找最优的序列。舰船整体性能是舰船信息系统配置序列的优化目标，不同子系统之间的适配约束和舰船整体的载重约束是舰船信息系统配置过程中不可忽略的一部分。考虑舰船信息系统的多样性，不同子系统的组合配置序列是满足约束条件下的大规模动态组合优化问题，且能实现可重构设计。而现有的方法均不能实现舰船信息系统的可重构设计。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法。
6.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法，包括以下步骤：
7.步骤1，根据实际物理舰船信息系统的测量数据建立舰船信息系统的数字孪生虚拟模型；
8.步骤2，建立舰船信息系统可重构模型，围绕舰船信息系统整体性能生成信息系统配置方案；
9.2.1)对舰船信息系统所包含的信息子系统按信息子系统所属类型进行编号，包括：雷达、指挥系统、声纳等；
10.2.2)对各类型的信息子系统包含的不同型号按型号进行编号；
11.2.3)确定当前信息系统类型下对应型号信息系统的性能指数、重量在内的参数信息；
12.2.4)考虑不同信息类型系统之间的适配约束、各信息类型系统和整体舰船信息系
统之间的载重约束条件，为不同信息系统分配相应的系统类型和型号；
13.2.5)根据需求目标随机挑选k个将多种不同类型的信息子系统，其中第1个表示第一种信息系统类型的具体型号，其它以此类推，判断该组随机舰船信息系统配置是否满足子系统之间的适配约束、子系统和整体舰船之间的载重约束，若满足则保留，否则，舍弃，重新挑选，计算被保留下来的舰船信息系统配置的舰船整体性能，若新的舰船信息系统配置的整体性能较优，则替换掉原有的舰船信息系统配置，直到舰船信息系统的整体性能不再提升；
14.2.6)以可视化的方式呈现舰船信息系统的整体重构设计效果；
15.步骤3，确定舰船信息系统的性能评估指标；
16.步骤4，利用优化的蜜蜂算法对所得的舰船信息系统配置进行邻域搜索；
17.步骤5，利用优化的蜜蜂算法对所得的舰船信息系统配置进行全局搜索，并根据适应度函数更新当前全局最优解；
18.步骤6，判断是否达到迭代终止条件，若达到则输出最优配置，否则重复步骤3至步骤6。
19.按上述方案，所述步骤3中舰船信息系统的性能评估指标为：
[0020][0021]
其中，n表示舰船信息子系统的类型总数，a
i
表示信息子系统类型i对应的权重系数，x
i
表示信息系统类型i对应系统型号的性能指数。
[0022]
按上述方案，所述步骤4，利用优化的蜜蜂算法对所得的舰船信息系统配置进行邻域搜索具体包括步骤如下：
[0023]
步骤4.1)：初始化种群和相关参数；
[0024]
步骤4.2)：选取最优侦查蜂和最优侦查蜂带领的觅食蜂进行邻域搜索；
[0025]
步骤4.3)：选取较优侦查蜂和较优侦查蜂带领的觅食蜂进行邻域搜索；
[0026]
步骤4.4)：对各邻域的最优解进行随机变异操作。
[0027]
按上述方案，所述步骤5，具体包括步骤如下：
[0028]
步骤5.1)：剩余的侦查蜂进行全局搜索，随机生成新的可行解；
[0029]
步骤5.2)：对整个种群根据适应度函数进行排序，得到新的种群，同时更新全局最优解。
[0030]
本发明产生的有益效果是：
[0031]
本发明设计一种基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法，能够快速动态响应多变的现代海上舰船信息系统重构目标需求，以可视化的方式呈现舰船信息系统重构设计的整体效果，同时设计了高效的邻域搜索算子和随机变异算子，更快速的得到了符合优化目标的舰船信息系统最佳配置。
附图说明
[0032]
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
[0033]
图1是本发明实施例的方法流程图；
[0034]
图2是本发明实施例的中舰船信息系统数字孪生虚拟模型示意图；
[0035]
图3是本发明实施例的可重构算法流程图；
[0036]
图4是本发明实施例的优化的蜜蜂算法的邻域搜索算子示意图；
[0037]
图5是本发明实施例的优化的蜜蜂算法的效果仿真图。
具体实施方式
[0038]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0039]
本发明设计一种基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法，能够快速动态响应多变的现代海上战争需求，以可视化的方式呈现舰船信息系统重构设计的整体效果。同时设计了高效的邻域搜索算子和随机变异算子，更快速的得到了符合优化目标的舰船信息系统最佳配置。
[0040]
如图1所示，本发明一种基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法，可以划分为三个阶段：阶段ⅰ：建立舰船信息系统数字孪生虚拟模型；阶段ⅱ：建立舰船信息系统可重构模型；阶段ⅲ：利用优化的蜜蜂算法搜索舰船信息系统最佳配置方案。下面对每个阶段进行详细说明：
[0041]
阶段ⅰ：建立舰船信息系统数字孪生虚拟模型
[0042]
步骤1：根据实际物理舰船信息系统的几何、尺寸等精准测量数据绘制等比例的舰船信息系统数字孪生虚拟模型，包括雷达、声纳、指挥、机械系统等。
[0043]
步骤2：将舰船信息系统数字孪生虚拟模型不失真地转换为可以支持demo3d仿真平台导入的格式，包括.obj、.raw3d、.3ds、.stl等。
[0044]
步骤3：将成功导入的各种舰船信息系统类型的具体型号系统保存为.demo3dcatalog格式，实现舰船信息系统数字孪生虚拟模型的存储与管理。
[0045]
阶段ⅱ：建立舰船信息系统可重构模型
[0046]
步骤4：对舰船信息系统的类型进行编号，如图2，从1到n，用于表示信息系统与编号的对应关系。在本发明的算例中n＝14。
[0047]
步骤5：对当前舰船信息系统类型下包含的特定型号系统进行编号，从1到mi，mi表示第i种舰船信息系统包含的特定型号系统数目。在本发明的算例中mi＝100。同时记录下来的还包括当前型号系统对应的性能指数、重量、适配规则等。
[0048]
步骤6：随机挑选k个舰船信息系统，其中，第1个表示第一种信息系统类型的具体型号系统，其它以此类推。判断该组随机舰船信息系统配置是否满足子系统之间的适配约束、子系统和整体舰船之间的载重约束，若满足则保留，否则，舍弃，重新挑选。
[0049]
步骤7：计算被保留下来的舰船信息系统配置的舰船整体性能。
[0050]
步骤8：重复步骤6
‑
7，若新的舰船信息系统配置的整体性能较优，则替换掉原有的舰船信息系统配置，否则，保留原有的。重复此过程，直到舰船信息系统的整体性能不再提升。可重构算法流程图如图3所示。
[0051]
步骤9：将得到的舰船信息系统最佳配置保存到sql server数据库中。
[0052]
步骤10：在demo3d仿真平台中，通过jscript编程读取数据库中的最佳舰船信息系统配置方案，并以可视化的方式呈现舰船信息系统的整体重构效果。
[0053]
阶段ⅲ：利用优化的蜜蜂算法搜索舰船信息系统最佳配置方案。
[0054]
步骤11：设定具有不同权重值的舰船子系统的n个权重系数。
[0055]
步骤12：确定舰船子系统性能指数的加权和作为舰船信息系统整体性能的可重构设计指标。
[0056]
步骤13：确定邻域搜索算子：交换算子即通过随机选择舰船信息系统类型中的两个类型并交换它们的具体系统型号的编号来获得一个新的配置方案；翻转算子即通过随机选择舰船信息系统类型中的四个连续类型并将它们的具体系统型号的编号进行逆序排列来获得一个新的配置方案；单点变异算子即通过随机选择舰船信息系统类型中的一个类型并将它的具体系统型号的编号加上一个随机数或减去一个随机数来获得一个新的配置方案；插入算子即通过随机选择舰船信息系统类型中的一个类型并将它的具体系统型号的标号插入到新的位置，而其它类型的舰船信息系统的相对位置保持不变，来获得一个新的配置方案。具体如图4所示。
[0057]
步骤14：确定随机变异算子：随机变异算子即通过随机选择舰船信息系统类型中的三个连续类型，通过产生的随机数替换掉原有的具体系统型号的编号来获得一个新的配置方案。具体如图4所示。
[0058]
步骤15：初始化种群和相关参数。初始化种群(侦查蜂)数量、最优侦查蜂数量、较优侦查蜂数量、最优侦查蜂带领的觅食蜂数量，较优侦查蜂带领的觅食蜂数量，迭代次数分别为20、1、4、2、1、700。
[0059]
步骤16：计算初始化的所有可行解的适应度值，并排序。
[0060]
步骤17：进行邻域搜索。选中e个最优侦查蜂，派遣nre个觅食蜂进行邻域搜索；选中m
‑
e个较优侦查蜂，派遣nrb个觅食蜂进行邻域搜索。如果通过邻域搜索得到更好的解，则用更好的解代替原来的解。
[0061]
步骤18：对每个邻域的最优解进行随机变异操作，如果通过随机变异操作得到更好的解，则用变异后的解代替原来的解。
[0062]
步骤19：进行全局搜索。剩余的侦查蜂进行全局搜索，随机生成新的可行解，替换原来的可行解。产生新的种群，并根据适应度值进行排序，保存当前迭代次数下的最优解。
[0063]
步骤20：判断是否达到迭代次数，若达到则输出最佳舰船信息系统配置方案，否则继续迭代，重复步骤17
‑
步骤20。
[0064]
本实施例中提出的优化蜜蜂算法的仿真结果如图5所示。
[0065]
本发明首先建立了舰船信息系统数字孪生虚拟模型，实现多类型舰船信息系统虚拟模型的存储与管理。然后建立舰船信息系统可重构模型，用于生成舰船信息系统的配置方案，在此过程中，舰船信息系统类型的特定型号多样性不可忽略。最后使用优化的蜜蜂算法在大规模的舰船信息系统配置方案中寻求符合优化目标的最佳舰船信息系统配置。本发明的优点在于，基于数字孪生虚拟模型的舰船信息系统可重构设计方法，能够快速动态响应多变的现代海上战争需求，同时以可视化的方式呈现舰船信息系统重构设计的整体效果，弥补了舰船信息系统可重构设计及其可视化呈现的不足。另一方面，使用优化的蜜蜂算法，加入了高效的随机变异算子，充分考虑了舰船信息系统类型的多样性，且能够高效地搜索出符合目标的舰船信息系统最佳配置。
[0066]
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，
而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。