人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法技术

本发明专利技术提出了人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，包括以下步骤：建立数字飞行器的规范化描述；基于数字飞行器的规范化描述，采用维分解方法，对数字飞行器、数字飞行器仿真结构和数字飞行器书写结构进行拆分，获得数字飞行器的决策拆分集；根据所述数字飞行器决策拆分集确定决策选择方法，并完成数字飞行器源代码书写。本发明专利技术提出的人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，将数字飞行器的书写逻辑进行分解，根据不同的书写逻辑采用不同的人工智能决策方法完成数字飞行器源代码的书写工作，克服了现有各类仿真系统开发周期长、重复性开发工作量大和学习成本高的缺点。

Decision decomposition method for artificial intelligence programmers writing digital aircraft source code

The invention proposes a decision decomposition method for AI programmers to write the source code of digital aircraft, which includes the following steps: establishing the standardized description of digital aircraft; adopting dimension decomposition method based on the standardized description of digital aircraft, writing knot for digital aircraft, digital aircraft simulation structure and digital aircraft. The decision splitting set of the digital aircraft is obtained by splitting the structure, and the decision selection method is determined according to the decision splitting set of the digital aircraft, and the source code of the digital aircraft is written. The decision-making decomposition method for the artificial intelligence programmer to write the source code of the digital aircraft is proposed. The writing logic of the digital aircraft is decomposed, and the writing of the source code of the digital aircraft is completed by different artificial intelligence decision-making methods according to different writing logic, thus overcoming the development weeks of various existing simulation systems. The disadvantages of long period, heavy workload of repetitive development and high learning cost.

【技术实现步骤摘要】
人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法
本专利技术涉及一种源代码智能书写决策分解
，更具体的说是涉及一种人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法。
技术介绍
受限设计制造的周期和成本，对于每一个飞行器的设计方案或控制方法都制造一个真实实物进行飞行验证不现实，数字仿真为飞行器设计方案或控制方法提供一种高精度模拟验证手段。现有方法一般是针对每个相同型号的飞行器，组织大量人员进行长时间的飞行器仿真系统源代码书写、编译和调试，最终开发出一套数字飞行器。飞行器的种类和型号不同、开发人员不同，导致数字飞行器的组成、结构和源代码书写风格各不相同。飞行器具备复杂性、庞大性和高度综合性的特点，高度逼近真实飞行器的数字飞行器同样具备上述特点，完全独立从零开始开发一套数字飞行器的开发周期很长。相同种类不同型号的飞行器可能采用相似的设计方案或采用相同的零部件，完全重新开发存在大量重复性工作。直接对已有的数字飞行器进行改造也是一种普遍方法，但对数字飞行器的改造建立在充分了解已有系统的组成、结构和源代码书写风格的基础上，开发人员的更替又需要重复进行了解学习过程，学习成本高。因此，如何提供一种降低仿真工作量及成本，且有效分解飞行器开发决策的人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，该方法对数字飞行器源代码的书写逻辑进行分解，根据不同的书写逻辑采用不同的人工智能决策方法完成数字飞行器源代码的书写工作，克服了现有各类仿真系统开发周期长、重复性开发工作量大和学习成本高的缺点。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立数字飞行器的规范化描述；步骤二，基于数字飞行器的规范化描述，采用维分解方法，对数字飞行器、数字飞行器仿真结构和数字飞行器书写结构进行拆分，获得数字飞行器的决策拆分集；步骤三，根据所述数字飞行器决策拆分集确定决策选择方法，并完成数字飞行器源代码书写。优选的，所述步骤一的具体方法包括：(1)确定数字飞行器的目标元素集；(2)确定数字飞行器的模型参数集；(3)按照所述目标元素集和所述模型参数集的类型选择规范化描述记录。优选的，所述规范化描述记录具体包括：对于所述目标元素集和所述模型参数集包含的信息，若所述信息具备复杂关系，则采用数据库的形式记录和存储；若所述信息具备树状结构，采用可扩展标记语言文件记录和存储；参数和配置项采用文本文件记录和存储。优选的，所述步骤二中，采用系统维对数字飞行器进行拆分：将所述数字飞行器的舱段拆分为服务舱和有效载荷；所述服务舱拆分为服务舱结构、控制系统、推进系统、温度控制系统、电源系统、遥测遥控子系统；所述控制系统包括敏感器、控制器和执行机构，其中所述敏感器和所述执行机构属于部件，控制器是若干处理器芯片的集合。优选的，所述步骤二中，数字飞行器仿真结构拆分的方法包括如下步骤：按照仿真需求，将数字飞行器配置为单机仿真版本、分布式仿真版本或嵌入式仿真版本；根据数字飞行器配置确定数字飞行器仿真结构。优选的，所述步骤二中，数字飞行器书写结构的拆分具体包括：源代码书写模式包括但不限于固定代码拷贝模式、固定代码直接书写模式、基于有限选择的书写模式、基于有限规范的书写模式、基于推理的书写模式、基于智能决策的书写模式。优选的，所述步骤三具体包括：对于单一决策过程，直接调用数字飞行器决策拆分集；对于遵循特定决策规范的决策过程，首先书写固定代码部分，然后根据输入的规范化描述记录书写可变代码部分，建立逻辑推理模块知识库，建立逻辑推理模块方法库，将书写过程中的计算公式转化为逻辑推理模块识别的规范结构，将计算流程转化为逻辑推理模块识别的规范结构，将复杂运算公式转化为每一步中可直接运算的公式；对于根据固定逻辑推理的代码部分，采用prolog推理方法完成源代码书写；对于没有固定源代码模板或具体书写规则时，通过机器学习预存的决策样本完成源代码书写；其中机器学习方法包括但不限于聚类、神经网络或遗传编程方法。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术的关键的技术是人工智能程序员，人工智能程序员是将人写程序的决策过程分解，根据不同的书写逻辑采用不同的人工智能决策方法完成数字飞行器源代码的书写工作。本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)缩短飞行器仿真系统的开发周期，降低飞行器仿真系统的开发工作量；通过对数字飞行器书写决策过程进行分解，能够将飞行器仿真系统的源代码规范化和模块化，缩减功能类似和冗余的代码，降低开发工作量。将不随飞行器变化而变化的源代码剥离，将非固定源代码提炼出各种能由机器执行的书写规则，使得源代码书写、编译和链接能够自动交由计算机完成。计算机进行源代码书写、编译和链接的执行效率远高于程序员，因此降低了飞行器仿真系统的开发周期。(2)减少飞行器仿真系统对开发人员的编程要求，提高飞行器仿真系统的通用性。源代码书写、编译和链接能够自动交由计算机完成，可以避免源代码因开发人员的不同以及不同开发人员编程习惯和能力的不同而产生的差异性，上述差异对飞行器仿真系统的开发、维护、移植和升级带来的额外工作量因而可以得到消除，飞行器仿真系统的通用性因而得以提高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为本专利技术提供的人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1为人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法的整体流程示意图。1.建立数字飞行器的规范化描述的实现过程为：(1)确定数字飞行器的目标元素集；目标元素集是人在书写计算机程序源代码时，做出决策的依据与需要做出决策的内容。数字飞行器设计中目标元素的数据对象包括：轨道选择、轨道递推方法、主承力结构选择、稳定方式、姿态控制算法选择、敏感器选择、敏感器安装位置与数量、姿态控制执行机构的选择、部件构型、有效载荷选择。一个目标元素集可能包括：选择对地观测卫星轨道高度(500km)、太阳帆板面积(4m2)、光学相机分辨率(1m)。在此条件下书写控制力矩陀螺部件的源代码。(2)确定数字飞行器的模型参数集；飞行器部件模型决策集是依据目标元素做出的决策，与上面的具体数据对象对应，例如：为控制力矩陀螺选用“含有轴承与电机等元件级模型的动力学解算方法”。除控制力矩陀螺这一个部件之外，对于动量轮，蓄电池，太阳帆板，充液储箱等其它部件的模型也采用类似的决策方法。(3)按照目标元素集和模型参数集类型选择合适的规范化描述记录；确定数字飞行器的目标元素集合模型参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立数字飞行器的规范化描述；步骤二，基于数字飞行器的规范化描述，采用维分解方法，对数字飞行器、数字飞行器仿真结构和数字飞行器书写结构进行拆分，获得数字飞行器的决策拆分集；步骤三，根据所述数字飞行器决策拆分集确定决策选择方法，并完成数字飞行器源代码书写。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立数字飞行器的规范化描述；步骤二，基于数字飞行器的规范化描述，采用维分解方法，对数字飞行器、数字飞行器仿真结构和数字飞行器书写结构进行拆分，获得数字飞行器的决策拆分集；步骤三，根据所述数字飞行器决策拆分集确定决策选择方法，并完成数字飞行器源代码书写。2.根据权利要求1所述的人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，其特征在于，所述步骤一的具体方法包括：(1)确定数字飞行器的目标元素集；(2)确定数字飞行器的模型参数集；(3)按照所述目标元素集和所述模型参数集的类型选择规范化描述记录。3.根据权利要求2所述的人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，其特征在于，所述规范化描述记录具体包括：对于所述目标元素集和所述模型参数集包含的信息，若所述信息具备复杂关系，则采用数据库的形式记录和存储；若所述信息具备树状结构，采用可扩展标记语言文件记录和存储；参数和配置项采用文本文件记录和存储。4.根据权利要求1所述的人工智能程序员书写数字飞行器源代码的决策分解方法，其特征在于，所述步骤二中，采用系统维对数字飞行器进行拆分：将所述数字飞行器的舱段拆分为服务舱和有效载荷；所述服务舱拆分为服务舱结构、控制系统、推进系统、温度控制系统、电源系统、遥测遥控子系统；所述控制系统包括敏感器、控制器和执行机构。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：董云峰，李红珏，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11