1.题目和关键词
Title:
A model framework-based domain-specific composable modeling method for combat system effectiveness simulation
一种基于模型框架的特定领域组合建模方法,用于作战系统效能仿真
Keywords:
Modeling and simulation建模与仿真;
Composable modeling组合建模;
Domain-specific modeling特定领域建模;
Simulation model framework仿真模型框架;
System effectiveness simulation系统效能仿真.

2.摘要
Combat system effectiveness simulation (CoSES) plays an irreplaceable role in the effectiveness measurement of combat systems. According to decades of research and practice, composable modeling and multi-domain modeling are recognized as two major modeling requirements in CoSES. Current effectiveness simulation researches attempt to cope with the structural and behavioral complexity of CoSES based on a unified technological space, and they are limited to their existing modeling paradigms and fail to meet these two requirements. In this work,we propose amodel framework-based domain-specific composable modeling method to solve this problem. This method builds a common model framework using application invariant knowledge for CoSES, and designs domain-specific modeling infrastructures for subdomains as corresponding extension points of the framework to support the modeling of application variant knowledge. Therefore,this method supports domain-specific modeling in multiple subdomains and the composition of subsystem models across different subdomains based on the model framework. The case study shows that this method raises the modeling abstraction level, supports generative modeling, and promotes model reuse and composability.

作战系统效能仿真(CoSES)在作战系统效能评估中具有不可替代的作用。经过几十年的研究和实践,组合建模和多领域建模被公认为CoSES(作战系统效能仿真)的两大建模需求。现有的效能仿真研究试图以统一的技术空间来应对作战系统效能仿真的结构和行为复杂性,它们局限于现有的建模范式,不能满足这两方面的要求。在这项工作中,我们提出了一种基于模型框架的特定领域组合建模方法来解决这个问题。该方法利用CoSES(作战系统效能仿真)的应用不变性知识构建了一个通用的模型框架,并为子领域设计了特定领域的建模基础设施作为框架的相应扩展点,以支持应用变量知识的建模。所以,该方法支持在多个子域中进行特定领域的建模,并支持基于模型框架的跨子域子系统模型的组合。实例分析表明,该方法提高了建模抽象层次,支持生成式建模,支持模型复用和可组合性。

3.创新点、学术价值
(1)该论文提出了一种基于特定领域建模(DSM)的复杂系统多范式建模方法,由于CoSES(作战系统效能仿真)是一种能够同时满足组合建模和多领域特征的仿真系统,因此该方法还可作为效能仿真模型开发的指导思想。
(2)该论文为作战系统的决策建模建立了DSM基础设施。
(3)在上述工作的基础上,该论文提出了一种基于特定领域的组合建模方法,该方法支持使用统一的模型框架来描述特定领域的结构和行为模式。

4.对结论的理解和对学习工作的启发
To meet the composable modeling requirement and multi-domain modeling requirement in effectiveness simulation, this paper proposed a model framework-based domain-specific modeling method. This method is based on the comprehensive utilization of current research fruits, domain knowledge and M&S experiences on CoSES. On the one hand, this method provides DSMEs to model AVK for subject domains in CoSES; on the other hand, this method uses AIK to construct a unified model framework to support the composition of subsystemsmodels across different domains. Therefore, this method raises the modeling abstraction level, supports generative modeling and composable modeling, promotes model reuse and portability, and improves the development efficiency.The case study proved the applicability of themethod.Although thismethod is proposedmainly to address themodeling issues in CoSES, it can also be applicable for the M&S of other complex systems.
针对效能仿真中组合建模和多领域建模的要求,提出了一种基于模型框架的特定领域建模方法。该方法是在综合利用CoSES(作战系统效能仿真)现有研究成果、领域知识和M&S(modeling and simulation,建模与仿真)经验的基础上提出的。一方面,该方法为CoSES中的主题域AVK(application variable knowledge,应用变量知识)建模提供了DSMEs( domain-specific modeling environment,特定领域的建模环境);另一方面,该方法使用AIK构建一个统一的模型框架,以支持跨域子系统模型的组合。因此,该方法提高了建模抽象层次,支持生成式建模和组合建模,提高了模型的复用性和可移植性,提高了开发效率。实例分析证明了该方法的适用性。虽然该方法主要是为了解决CoSES中的建模问题,但它也适用于其他复杂系统的M&S(建模与仿真)。

Futrue work:
(1)该论文仅针对三个典型领域(平台域、附属设备域(包括传感器、武器、对策)和决策域)构建了DSM(特定领域建模)设施,因此,应该研究DSM在其他领域及模型在其他领域是如何构成的,例如,传感器领域和对策域。
(2)其次,如果使用一种范式来支持不同域中的DSM,则可以通过基于范式的跨域模型联合分析来验证这些模型,例如,一个
平台模型的状态可达性分析(state reachability analysis)、它的决策模型和附属设备模型。
(3)第三,为了促进提出的方法的工业应用,许多技术问题应该得到适当的处理,如代码生成效率和DSME( domain-specific modeling environment,特定领域的建模环境) 的图形外观。
(4)最后,还可以对其他类型的复杂系统(如航空系统、交通网络)进行M&S(建模与仿真)研究,以实现该方法的普遍应用。

09 A model framework-based domain-specific composable modeling method for combat system effectiveness相关推荐

  1. ICCV2019-SSF-DAN: Separated Semantic Feature based Domain Adaptation Network for Semantic Segmentati

    SSF-DAN: Separated Semantic Feature based Domain Adaptation Network for Semantic Segmentation 基于分离语义 ...

  2. 【研究型论文】EC-GCN: A encrypted traffic classification framework based on multi-scale GNN

    文章目录 EC-GCN: A encrypted traffic classification framework based on multi-scale graph convolution net ...

  3. 论文笔记-SSF-DAN: Separated Semantic Feature based Domain Adaptation Network for Semantic Segmentation

    论文信息 论文标题:SSF-DAN: Separated Semantic Feature based Domain Adaptation Network for Semantic Segmentat ...

  4. Model Adaption: Unsupervised Domain Adaption Without Source Data

    三.方法 用模型来进行无监督模型适应问题,只有来自源域的预训练预测模型CCC和无标签的目标数据集XtX_tXt​,目的是将CCC适应到带有XtX_tXt​的目标域. 提出了一个协作类条件生成对抗网络( ...

  5. DeepCachNet A Proactive Caching Framework Based on Deep Learning in Cellular Networks论文阅读

    DeepCachNet:蜂窝网络中基于深度学习的主动缓存框架 摘要 ​ 在网络边缘的内容缓存被认为是用于增强蜂窝网络中内容传递效率的合适技术, 由于存储限制,在SBS(小型基站)缓存战略内容至关重要. ...

  6. Model Pruning Based on Quantified Similarity of Feature Maps-基于特征图量化相似度的模型修剪

    高精度的CNN模型往往具有巨大的参数,这些参数通常存储在高维张量中. 然而,很少有方法能够计算出存储在高维张量中的参数的冗余信息,这导致缺乏对CNN压缩的理论指导.本文提出了一种在三维张量中发现冗余信 ...

  7. Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching (RGM) 简略分析

    RGM使用DGCNN先抽象提取出局部特征,点云x,yx,yx,y的特征分别对应于FX,FY\mathcal{F}_{\mathbf{X}}, \mathcal{F}_{\mathbf{Y}}FX​,F ...

  8. 《CondLaneNet:a Top-to-down Lane Detection Framework Based on Conditional Convolution》论文笔记

    参考代码:conditional-lane-detection 1. 概述 介绍:这篇文章针对车道线问题提出一种使用Conditional-Conv完成车道线检测的方案,其灵感源自于SOLO-V1&a ...

  9. paper—Image-based malware classification hybrid framework based on space-filling curves

    基于空间填充曲线的图像恶意软件分类混合框架 目录 摘要 一.引言 二.相关工作 2.1 二进制文件可视化 2.2 byteplot恶意软件可视化 2.3 空间填充曲线恶意软件可视化 2.4 总结 三. ...

最新文章

  1. 可恶,新网互联又出问题了
  2. base--AuditResult
  3. 压缩跟踪Compressive Tracking
  4. java Swing中随机验证码的实现
  5. python while true_Python天坑系列(一):while 1比while True更快?
  6. Java学习之路之Hello World小程序
  7. jwt判断token是否过期_4spring-security5整合jwt做登录、权限验证,全网最全!!!可用...
  8. 轮环(Ouroboros)世界观介绍,摘自Guide Book
  9. python是什么-什么是Python?最全的python百科
  10. EAN-13码知识及其校验码的计算方法
  11. Ubuntu笔记本使用peek 来录制 gif 动画
  12. PDF header signature not found.
  13. 【小程序项目开发 --- 京东商城】 启航篇之uni-app项目搭建
  14. S7Comm Plus 协议研究
  15. wireshark数据包流量分析
  16. 在linux上下载使用cisco anyconnect Software
  17. IOS-APP自动化打包上传蒲公英Shell版
  18. 抖音巨量引擎1 创建广告计划
  19. python爬虫BeautifulSoup库抓取500彩票网竞彩足球信息并在excel表中对中奖赔率设置格式
  20. c5绑定steam显示服务器内部错误,C5GAME实现Steam非正常交易自动拦截,轻松规避诈骗...

热门文章

  1. 如何在word中任意页插入页脚?
  2. 哪种食用油最好?各种食用油的功效有什么不同?
  3. 数据猿·金猿榜丨2017中国用户行为分析领域最具潜力创业公司
  4. chrome浏览器设置深色暗黑模式快捷方法
  5. 中考改革50%学生读不了高中?剩下50%的学生出路在哪儿?
  6. visio和word中插入带圆圈的数字符号,word表格里画斜线
  7. java String split 方法丢弃末尾的空白字符问题
  8. python·数据分析
  9. 机器学习笔记(六)Boosting集成学习算法Adaboost和GBDT
  10. 【3D建模制作技巧分享】使用Maya与ZBrush制作CG人像