（1）基于本体元模型的UMSLO四级协同建模框架：
提出一种面向航天产品性能样机的统一建模-仿真-库-优化UMSLO概念模型，将协同建模过程划分为概念、功能、仿真和优化四个层级。采用本体元模型描述各学科领域的概念及语义关系，利用Protégé工具构建了包含气动、控制、推进、结构等八个学科的本体元模型库。在协同建模流程中，定义了一种基于对象Petri网的动态建模方法，每个建模单元由输入接口、转换函数和输出接口组成，通过Petri网的托肯传递来驱动建模步骤。以一个超声速巡航飞行器为例，四个层级的建模共涉及126个对象Petri网节点，建模过程自动生成了各学科模型之间的依赖图谱，识别出23项数据缺失和15项冗余映射，整体建模效率相比传统手工集成提高4倍。
（2）高层体系结构HLA的多联邦性能样机协同仿真：
为了实现不同学科领域模型的联合仿真，提出将本体元模型映射到HLA联邦对象模型FOM。映射规则为：本体中的类映射为HLA中的对象类，对象属性映射为交互参数，并开发了一个自动化转换工具Onto2FOM。针对气动、控制、六自由度等六个领域模型，构建了一个包含三个联邦的分布式仿真系统：气动联邦负责计算气动力和力矩，控制联邦生成舵面指令，六自由度联邦更新飞行器位置姿态。联邦之间通过运行支撑环境RTI进行时间同步，采用保守时间推进算法，同步步长设置为5毫秒。在100次重复仿真测试中，该多联邦架构比传统的单联邦架构减少了42%的冗余数据传输，仿真加速比达到1.8倍。
（3）多目标粒子群遗传混合优化算法MOPSOGA与性能样机协同优化：
针对性能样机设计中多个耦合学科的多目标优化问题，设计了一种混合优化算法，融合了粒子群算法的全局探索能力和遗传算法的局部开发能力。算法首先使用标准粒子群更新粒子速度和位置，然后以一定概率（动态调整，初期0.8，后期0.2）对粒子群中的非支配解进行遗传操作（交叉和变异）。交叉算子采用模拟二进制交叉，变异算子采用多项式变异。此外，引入一个外部存档集存储Pareto前沿解，并使用拥挤距离维护存档规模。将该算法应用于某高超声速飞行器的气动-推进一体化优化，设计变量包括机翼后掠角、进气道位置、发动机压缩比等7个变量，优化目标为升阻比最大化、阻力系数最小化、结构质量最小化。MOPSOGA在200代进化后找到了36个Pareto非支配解，其中升阻比达到4.2-5.1范围，相比传统NSGA-II算法，收敛速度提高30%，解集多样性指标Hypervolume提升18%。
import numpy as np from pyswarm import pso import networkx as nx from abc import ABC, abstractmethod class OntoPetriNet: def __init__(self): self.graph = nx.DiGraph() self.tokens = {} def add_model_unit(self, unit_id, inputs, outputs, transform_func): self.graph.add_node(unit_id, transform=transform_func) for inp in inputs: self.graph.add_edge(inp, unit_id) for out in outputs: self.graph.add_edge(unit_id, out) self.tokens[unit_id] = 0 def fire(self, start_nodes): # 简化的Petri网触发 queue = list(start_nodes) for node in queue: if all(self.tokens.get(pred,0)>=1 for pred in self.graph.predecessors(node)): func = self.graph.nodes[node]['transform'] self.tokens[node] = func([self.tokens[pred] for pred in self.graph.predecessors(node)]) queue.extend(self.graph.successors(node)) return self.tokens class Onto2FOM: @staticmethod def convert(ontology_classes): fom = {'ObjectClass': {}, 'InteractionClass': {}} for cls, attrs in ontology_classes.items(): fom['ObjectClass'][cls] = {'attribute': list(attrs.keys())} return fom class MOPSOGA: def __init__(self, n_particles=50, n_gen=200): self.n_particles = n_particles self.n_gen = n_gen self.weights = np.random.rand(n_particles, 7) self.velocities = np.random.randn(n_particles, 7) * 0.1 self.pbest = self.weights.copy() self.pbest_fit = np.inf * np.ones(n_particles) def objective(self, x): # 多目标函数示例：升阻比负值，阻力系数，质量 ld_ratio = x[0]*2 + 3 # 伪造 drag = x[1]*0.5 + 0.1 mass = x[2]*100 + 500 return [-ld_ratio, drag, mass] # 最小化负升阻比 def update(self): for i in range(self.n_particles): fitness = self.objective(self.weights[i]) if fitness[0] < self.pbest_fit[i] and fitness[1] < self.pbest_fit[i]: self.pbest[i] = self.weights[i].copy() self.pbest_fit[i] = fitness[0] # 简化的速度和位置更新 inertia = 0.7 cognitive = 1.5 social = 1.5 gbest = self.pbest[np.argmin(self.pbest_fit)] for i in range(self.n_particles): r1, r2 = np.random.rand(2) self.velocities[i] = inertia*self.velocities[i] + cognitive*r1*(self.pbest[i]-self.weights[i]) + social*r2*(gbest-self.weights[i]) self.weights[i] += self.velocities[i] # 遗传交叉变异概率 if np.random.rand() < 0.3: idx = np.random.randint(0, self.n_particles) cross_point = np.random.randint(1,6) self.weights[i][:cross_point] = self.weights[idx][:cross_point] if __name__ == '__main__': pn = OntoPetriNet() pn.add_model_unit('aerodynamics', ['geom', 'speed'], ['lift', 'drag'], lambda x: (x[0]*0.5, x[1]*0.1)) pn.add_model_unit('controls', ['lift', 'drag'], ['cmd'], lambda x: (x[0]+x[1])*0.3) pn.tokens['geom'] = 1.2 pn.tokens['speed'] = 250.0 res = pn.fire(['geom', 'speed']) print('PetriNet tokens:', res) fom = Onto2FOM.convert({'Wing': {'span':1.5, 'area':20.0}}) print('FOM mapping:', fom) optimizer = MOPSOGA() optimizer.update() print('Sample particle weight:', optimizer.weights[0][:3])
