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摘要：本发明公开一种多学科分布式并行优化的自动部署方法，涉及多学科仿真优化技术领域。该多学科分布式并行优化的自动部署方法用于解决各学科仿真软件在分布式并行优化过程中的手动部署难、效率低、用户操作繁琐的问题，从而满足大规模工程的设计优化应用。本发明步骤是：第一步接收来自第三方设计平台提供的多学科工程输入输出数据包；第二步分析数据并根据环境条件生成执行指令集；第三步采用“模型解释器”技术对多学科工程进行求解模型的解释，生成批处理运行的可执行程序简称MDexe；第四步利用云端分布式中心将每个指令对应的MDexe下发到多个云端节点完成分布式部署操作，并快速迭代计算第一步的数据包产出输出数据。

主权项：1.一种多学科分布式并行优化的自动部署方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，进行数据包接收，通过HTTP协议与第三方设计平台接口通信，接收多学科工程的输入输出数据包；步骤S2，分析数据包内容，采用指针链表方法生成多个设计点的序列指令，每个指令包含仿真器运行工程文件、附属输入数据和指定输出项，云端分布式中心根据指令类型和系统环境载荷要求分配计算节点；步骤S3，采用模型解释器方法对每个学科的工程模型进行少量样本的求解并解释其模型的求解计算过程，从而训练得到满足大量样本并行化运行的高精度模型并转为可执行化运行程序，以便直接在步骤S4中部署使用；步骤S4，将每一个学科对应的高精度可执行化运行程序MDexe下发到多个云端节点，云端节点执行MDexe，快速迭代计算S2生成的数据包并产出输出数据返回给第三方设计平台，实现多学科分布式并行化计算，完成多学科分布式并行优化的自动部署操作；在步骤S1中，多学科工程的输入输出数据包由Json文本和模型文件组成，其中Json文本包含节点连线关系信息、各节点配置信息，模型文件为各学科待求解模型工程文件；在步骤S2中，指针链表方法指根据步骤S1中提供的Json文本中的节点连线关系生成一个复合节点链表结构体，每个节点链表结构体包含输入节点向量、输出节点向量、节点配置信息，根据节点链表结构体再递归生成多学科求解的指令序列；在步骤S3中，模型解释器方法指其总结构使用程序设计的工厂模式，提供生产MDexe的接口，不同的仿真器将继承实现具体的MDexe生产方法；在步骤S3中，工厂模式下的MDexe生产方法是监控每个学科在9次计算过程中时间和空间节点上的瞬态数据，训练第一层多层感知机MLP模型，并根据该数据对应的时空导数矩阵来提取出偏微分方程矩阵及其加噪处理后的模糊矩阵训练第二层短期神经网络模型，通过双层神经网络模型完成满足任意样本集的高精度模型。

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百度查询： 成都航空职业技术学院 一种多学科分布式并行优化的自动部署方法