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申请/专利权人：北京仿真中心

摘要：本发明实施例公开一种模型驱动自主演进智能设计方法及介质，所述方法包括：S101：采用SysML语言的定义图、内部块图、参数图和状态机图对复杂产品及其工作环境的物理域模型进行描述；S102：采用规则和神经网络模型描述所述复杂产品的智能决策功能并输入至认知域模型；S103：基于所述定义图、内部块图、参数图和状态机图的描述生成物理域模型代码，基于所述规则和神经网络模型的描述生成认知域模型代码，以及基于交互接口的描述生成物理域模型和认知域模型集成交互的接口代码；S104：基于仿真训练环境运行要求和智能决策功能训练方法描述部署所述代码，在CPU和GPU混合的超算环境中构建多个孪生虚拟空间开展并行演进，完成智能决策功能的设计。

主权项：1.一种模型驱动自主演进智能设计方法，其特征在于，包括：S101：采用SysML语言的定义图、内部块图、参数图和状态机图对复杂产品及其工作环境的物理域模型进行描述；S102：采用规则和神经网络模型描述所述复杂产品的智能决策功能并输入至认知域模型；S103：基于所述定义图、内部块图、参数图和状态机图的描述生成物理域模型代码，基于所述规则和神经网络模型的描述生成认知域模型代码，以及基于交互接口的描述生成物理域模型和认知域模型集成交互的接口代码；S104：基于仿真训练环境运行要求和智能决策功能训练方法描述部署所述代码，在CPU和GPU混合的超算环境中构建多个孪生虚拟空间开展并行演进，完成智能决策功能的设计；采用所述物理域模型向认知域模型输入的状态变量作为规则和神经网络的输入，所述规则和神经网络的输出作为认知域模型向所述物理域模型输出的决策动作；所述物理域模型的描述需要明确连续性系统状态变量和离散事件系统状态变量；将状态变量作为基于所述连续性系统状态变量和离散事件系统状态变量编写的所述智能决策功能的奖励函数的输入并将所述奖励函数的输出作为所述认知域模型的训练反馈输入至所述认知域模型；所述仿真训练环境运行要求包括：基于物理域模型进行仿真运行对CPU、内存的计算要求，在多个孪生空间中开展并行演进对多实例仿真运行要求和多场景仿真想定设置要求；所述智能决策功能训练方法包括：基于认知域模型进行自学习自进化对GPU计算能力的要求，在多个孪生空间中开展并行演进对认知域模型的并行训练框架、认知域模型的训练算法和超参数设置的要求。

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