仿真模型和仿真引擎框架是仿真平台的核心支撑模块,仿真模型主要有装备模型、环境模型、规则模型、评估模型、分析模型及保障模型等,这些仿真模型通过仿真模型框架和具体参数结合从而形成可以在仿真系统中运行的模型库,模型根据仿真业务的分类分为信号级、工程级、任务级、交战级和战役级,本产品支持的模型主要是工程级、任务级和交战级。仿真模型需要和其他相关模型以及数据交互计算才能够发挥出其功能作用,仿真引擎就是为仿真模型的交互计算提供“场所”,通过连续时间或者离散事件驱动完成仿真运行。
仿真引擎是以时间或事件为驱动基准,内部定义了元素之间的相互作用和状态,并以外部模型及综合环境为输入影响和支撑仿真运行,持续不断地输出仿真运行过程和结果数据,基本的要素可以总结为:时间、状态、事件、输入和输出。
(1)
超实时仿真引擎读取工程中的脚本文件,并执行模拟,输出所有仿真数据后,生成可视化回放文件.aer,可通过回放工具对仿真过程进行展示。 | |
人在回路实时仿真引擎,读取仿真脚本文件,启动Warlock引擎,通过图形用户界面(GUI)环境可实现查看仿真态势、导调和控制仿真过程。 并且 Warlock提供了可扩展的架构和相应的控制面板,以支持定制控件和显示方式。 |
(1) 传感器仿真显示绘制引擎,用于评估传感器特性和与用户指定的几何体的交互作用。它具有创建生成图形的文件的功能。
(2) WQ效能引擎构建生成武器发射计算数据。仿真过程中命中/未命中的结果被捕捉下来,以衡量所定义的武器类型的战斗效能。
(3) 交战计算引擎,用于1 V 1交战,实现攻防策略及战术的验证,并输出在交战过程中的态势数据,主要以计算仿真过程数据为主。
内置模型框架库类型包含 26 大类 200 余种,结合装备参数,通过脚本系统实现仿真实体建模,可以在此基础上二次开发扩展集成满足业务要求的高精度算法模型,主要包括:
内置支持:提供通用红蓝方仿真模型库,支撑系统快速构建; 用户提供:支持在受限范围内用户提供特定模型的开发、集成及调试; 生态支持:构建动力学、电磁、通信、指挥控制、决策、评估等相关模型开发生态环境。 | |
两种集成模式:Platform平台组合结构(代码重构) + 算法库接口适配集成; 支持异构语言模型算法库集成环境:matlab、python、C++等异构系统模型。 | |
RIPR(Reactive Integrated Planning aRchitecture) 是一种人工智能框架,允许场景开发人员快速创建具有复杂行为的灵活代理。RIPR代理脚本通常使用行为树技术构建;指挥官/下属代理使用作业板技术,作业板是一个任务分配系统,通过WsfRiprProcessor和WsfRIPRJobb类向场景开发人员公开。 一般项目/产品开发过程中,人工智能模型具有复杂性和黑盒特性,都是将人工智能模型作为异构计算模型集成,采用直接代码库集成或者接口远程调用集成方式来实现,在引擎端开发和人工智能模型交互的数据解析、接口调用以及仿真数据传输等功能。 |
仿真的最终结果要通过数据来呈现,仿真结果数据可以作为仿真过程回放、数据后分析处理、仿真效能评估等环节,同时针对仿真过程中的中间数据和仿真前的想定及设定数据都起着重要的作用,都需要收集到数据中心,持续的打造仿真大数据中心。
仿真模型和仿真引擎框架是仿真平台的核心支撑模块,仿真模型主要有装备模型、环境模型、规则模型、评估模型、分析模型及保障模型等,这些仿真模型通过仿真模型框架和具体参数结合从而形成可以在仿真系统中运行的模型库,模型根据仿真业务的分类分为信号级、工程级、任务级、交战级和战役级,本产品支持的模型主要是工程级、任务级和交战级。仿真模型需要和其他相关模型以及数据交互计算才能够发挥出其功能作用,仿真引擎就是为仿真模型的交互计算提供“场所”,通过连续时间或者离散事件驱动完成仿真运行。
仿真引擎是以时间或事件为驱动基准,内部定义了元素之间的相互作用和状态,并以外部模型及综合环境为输入影响和支撑仿真运行,持续不断地输出仿真运行过程和结果数据,基本的要素可以总结为:时间、状态、事件、输入和输出。
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超实时仿真引擎读取工程中的脚本文件,并执行模拟,输出所有仿真数据后,生成可视化回放文件.aer,可通过回放工具对仿真过程进行展示。 | |
人在回路实时仿真引擎,读取仿真脚本文件,启动Warlock引擎,通过图形用户界面(GUI)环境可实现查看仿真态势、导调和控制仿真过程。 并且 Warlock提供了可扩展的架构和相应的控制面板,以支持定制控件和显示方式。 |
(1) 传感器仿真显示绘制引擎,用于评估传感器特性和与用户指定的几何体的交互作用。它具有创建生成图形的文件的功能。
(2) WQ效能引擎构建生成武器发射计算数据。仿真过程中命中/未命中的结果被捕捉下来,以衡量所定义的武器类型的战斗效能。
(3) 交战计算引擎,用于1 V 1交战,实现攻防策略及战术的验证,并输出在交战过程中的态势数据,主要以计算仿真过程数据为主。
内置模型框架库类型包含 26 大类 200 余种,结合装备参数,通过脚本系统实现仿真实体建模,可以在此基础上二次开发扩展集成满足业务要求的高精度算法模型,主要包括:
内置支持:提供通用红蓝方仿真模型库,支撑系统快速构建; 用户提供:支持在受限范围内用户提供特定模型的开发、集成及调试; 生态支持:构建动力学、电磁、通信、指挥控制、决策、评估等相关模型开发生态环境。 | |
两种集成模式:Platform平台组合结构(代码重构) + 算法库接口适配集成; 支持异构语言模型算法库集成环境:matlab、python、C++等异构系统模型。 | |
RIPR(Reactive Integrated Planning aRchitecture) 是一种人工智能框架,允许场景开发人员快速创建具有复杂行为的灵活代理。RIPR代理脚本通常使用行为树技术构建;指挥官/下属代理使用作业板技术,作业板是一个任务分配系统,通过WsfRiprProcessor和WsfRIPRJobb类向场景开发人员公开。 一般项目/产品开发过程中,人工智能模型具有复杂性和黑盒特性,都是将人工智能模型作为异构计算模型集成,采用直接代码库集成或者接口远程调用集成方式来实现,在引擎端开发和人工智能模型交互的数据解析、接口调用以及仿真数据传输等功能。 |
仿真的最终结果要通过数据来呈现,仿真结果数据可以作为仿真过程回放、数据后分析处理、仿真效能评估等环节,同时针对仿真过程中的中间数据和仿真前的想定及设定数据都起着重要的作用,都需要收集到数据中心,持续的打造仿真大数据中心。