一种复杂系统架构创成式生成方法、系统及电子设备

本发明涉及航天火工系统架构设计领域，特别是涉及一种复杂系统架构创成式生成方法、系统及电子设备。

背景技术：

1、随着目前科技的快速发展以及人类需求的不断变化，人类所构建的产品系统也在逐渐变得复杂，比如手机、汽车等。在设计这类复杂产品时，需要有更广阔的系统视角，而在这些系统中都存在架构。系统架构是概念的体现，是对物理信息的功能与形式元素之间的对应情况所做的分配，是对元素之间的关系以及元素同周边环境之间的关系所做的定义。早期的系统架构往往会很大程度上影响产品的结构和性能。

2、系统架构表示系统的组成模块以及模块间的作用关系，系统架构通常包括以下的一种或几种类型：(1)功能架构，反映为满足系统要求所需的活动或功能；(2)物理架构，反映物质资源和它们之间的连接关系；(3)技术架构，具体反映为满足系统要求所需的物理模块间的匹配、连接和依存关系；(4)动态运行架构，反映为了实现系统的目标而进行的模块间交互运行的动态演化过程。而技术架构的系统架构，例如：航天火工系统架构，内部体现的是构成航天火工系统的物理模块、物理模块的数量以及物理模块间的关系。

3、价值是有一定成本的利益。架构是由形式所承载的功能。由于利益要通过功能而体现，同时形式又与成本相关，因此，这两个论述之间形成一种特别紧密的关系。研发优秀的架构，就相当于体现恰当的价值，优秀的架构是用极简的形式来形成令人满意的功能，而适当的价值则是由极少的成本所创造出来的利益。为了能够保证构建出来的系统能够体现出价值，优秀的架构设计十分重要。但是系统架构设计工作是非常具有挑战性的，因为复杂系统架构的设计参数之间有着复杂的耦合关系，设计空间维度高，导致光靠人脑无法探索整个架构设计空间，得到可行的架构方案。

4、架构的优劣会直接影响到复杂系统的质量、后续详细设计的进展以及整个设计过程的成本。如何根据项目需求重新生成大量可行的系统架构一直是架构设计中十分重要的一环，目前的系统架构设计中通常不能评估超过10种不同的系统架构方案，这限制了设计创新，难以在新需求到来时生成满足新需求的架构方案。因此需要进行架构的创成式设计。创成式设计的目的是从高维的架构设计空间中找到大量可行的架构方案，作为后续设计的依据。而目前的创成式架构设计方法的建模时间较长，生成的系统架构中包含了大量不可行架构方案，从而导致生成架构方案的效率低，方案冗杂，且生成架构方案时没有考虑型号数量和型号组合的问题，导致生成的架构方案不够准确。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种复杂系统架构创成式生成方法、系统及电子设备，以提高设计复杂系统架构的准确性。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种复杂系统架构创成式生成方法，包括：

4、获取待生成架构的航天火工系统的架构组件和对应的组件型号；所述架构组件包括起爆器、传爆装置、分离装置和动力作动装置；所述起爆器的组件型号包括延期点火器、隔板起爆器、机械起爆器、半导体桥点火器、电点火器和电起爆器；所述传爆装置的组件型号包括限制性导爆组件和塑料导爆管组件；所述分离装置的组件型号包括爆炸螺栓、分离螺母和连接销式分离装置；所述动力作动装置的组件型号包括分离火箭和火工作动筒；

5、利用模块定义图对所述架构组件和所述组件型号进行表征，得到架构表征图；所述架构表征图包括多个型号架构；所述型号架构由所述起爆器和对应的组件型号中任一型号、所述传爆装置和对应的组件型号中任一型号、所述分离装置和对应的组件型号中任一型号以及所述动力作动装置和对应的组件型号中任一型号构成；

6、确定所述架构表征图中满足约束的型号架构；所述约束包括互斥约束和关联约束；

7、利用非支配遗传算法ⅱ，确定每个所述满足约束的型号架构中组件型号的数量，得到型号数量架构；

8、根据多个所述满足约束的型号架构，基于马尔可夫决策过程模型和蒙特洛卡强化学习算法，生成型号组合架构；

9、利用多目标优化搜索方法，确定多个备选架构中处于模糊帕累托区间的架构，作为航天火工系统架构；所述备选架构是基于所述满足约束的型号架构、所述型号数量架构和所述型号组合架构确定的；

10、根据航天火工系统架构确定航天火工系统。

11、可选地，根据所述架构表征图确定多个所述备选型号架构中满足约束的备选型号架构，具体包括：

12、根据所述架构表征图建立约束满足问题模型；所述约束满足问题模型包括变量、值域和所述约束；所述变量为所述架构组件；所述值域为所述组件型号；

13、基于所述约束满足问题模型，利用回溯算法，确定多个所述备选型号架构中满足约束的备选型号架构。

14、可选地，利用非支配遗传算法ⅱ，确定每个所述满足约束的型号架构中组件型号的数量，得到型号数量架构，具体包括：

15、构建型号数量数学模型；所述型号数量数学模型包括目标函数、约束条件和决策变量；所述目标函数为其中，f1表示第一个优化目标，第一个优化目标为第j个所述型号架构的最小总成本；cj表示第j个所述型号架构的总成本；f2表示第二个优化目标，第二个优化目标为第j个所述型号架构的最大总可靠性；rj表示第j个所述型号架构的总可靠性。表示起爆器型号的可靠性，表示传爆装置型号的可靠性，表示分离装置型号的可靠性，表示动力作动装置型号的可靠性；表示第j个型号架构中第i个型号所对应的成本值，表示第j个型号架构中第i个型号对应的可靠性；表示第j个型号架构中第i个型号的数量；所述约束条件包括所述限制性导爆组件和所述塑料导爆管组件的数量和为终端火工装置的数量、所述分离装置的数量根据航天火工系统的总承载力确定、所述起爆器最少有两个以及所述分离装置和所述动力作动装置的数量为偶数；所述决策变量为每一架构组件的每一组件型号的数量；

16、利用非支配遗传算法ⅱ，对所述型号数量数学模型求解，确定每个所述满足约束的型号架构中组件型号的数量，得到型号数量架构。

17、可选地，根据多个所述满足约束的型号架构，基于马尔可夫决策过程模型和蒙特洛卡强化学习算法，生成型号组合架构，具体包括：

18、根据多个所述满足约束的型号架构，构建马尔可夫决策过程模型；

19、利用蒙特洛卡强化学习算法对所述马尔可夫决策过程模型进行求解，确定每个所述满足约束的型号架构的最优组合方式，得到多个型号组合架构。

20、可选地，利用多目标优化搜索方法，确定备选架构中处于模糊帕累托区间的架构，作为航天火工系统架构，具体包括：

21、计算所述备选架构的系统指标值；系统指标包括质量、成本和可靠性；

22、根据所述系统指标值，利用多目标优化搜索方法，确定帕累托前沿；

23、根据所述帕累托前沿，确定模糊帕累托区间；所述模糊帕累托区间包括多层帕累托前沿；

24、筛选出处于所述模糊帕累托区间的所述备选架构，作为航天火工系统架构。

25、一种复杂系统架构创成式生成系统，包括：

26、数据获取模块，用于获取待生成架构的航天火工系统的架构组件和对应的组件型号；所述架构组件包括起爆器、传爆装置、分离装置和动力作动装置；所述起爆器的组件型号包括延期点火器、隔板起爆器、机械起爆器、半导体桥点火器、电点火器和电起爆器；所述传爆装置的组件型号包括限制性导爆组件和塑料导爆管组件；所述分离装置的组件型号包括爆炸螺栓、分离螺母和连接销式分离装置；所述动力作动装置的组件型号包括分离火箭和火工作动筒；

27、表征模块，用于利用模块定义图对所述架构组件和所述组件型号进行表征，得到架构表征图；所述架构表征图包括多个型号架构；所述型号架构由所述起爆器和对应的组件型号中任一型号、所述传爆装置和对应的组件型号中任一型号、所述分离装置和对应的组件型号中任一型号以及所述动力作动装置和对应的组件型号中任一型号构成；

28、第一筛选模块，用于确定所述架构表征图中满足约束的型号架构；所述约束包括互斥约束和关联约束；

29、型号数量结构确定模块，用于利用非支配遗传算法ⅱ，确定每个所述满足约束的型号架构中组件型号的数量，得到型号数量架构；

30、型号组合架构确定模块，用于根据多个所述满足约束的型号架构，基于马尔可夫决策过程模型和蒙特洛卡强化学习算法，生成型号组合架构；

31、第二筛选模块，用于利用多目标优化搜索方法，确定多个备选架构中处于模糊帕累托区间的架构，作为航天火工系统架构；所述备选架构是基于所述满足约束的型号架构、所述型号数量架构和所述型号组合架构确定的；

32、系统设计模块，用于根据航天火工系统架构确定航天火工系统。

33、一种电子设备，包括：存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的复杂系统架构创成式生成方法。

34、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的复杂系统架构创成式生成方法。

35、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

36、本发明提供了复杂系统架构创成式生成方法，该方法通过获取待生成架构的航天火工系统的架构组件和组件型号；利用模块定义图对架构组件和组件型号进行表征，得到多个型号架构；利用非支配遗传算法ⅱ和蒙特洛卡强化学习算法确定满足约束的型号架构中组件型号的数量以及组件的连接顺序，得到型号数量架构和型号组合架构，再与型号架构进行整合得到备选架构，筛选出处于模糊帕累托区间的备选架构，作为航天火工系统架构。本发明利用模块定义图对架构组件和组件型号进行表征，节约了建模时间，提高了工作效率。利用非支配遗传算法ⅱ和蒙特洛卡强化学习算法，提高了架构设计的准确性。