【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電子工程和計算機科學領域，具體涉及一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法。
技術介紹
1、隨著裝備系統的復雜性不斷提高，傳統的手工代碼編寫與維護已經難以滿足現代裝備開發的需求。尤其是對于復雜的裝備測試模型，手動編碼不僅耗時費力，而且容易引入人為錯誤，影響代碼的質量與穩定性。為了提高代碼生成的效率和可靠性，近年來，大模型驅動的代碼生成技術逐漸受到重視。基于大規模預訓練模型的代碼生成技術，能夠通過學習海量代碼數據，自動生成滿足裝備功能與性能需求的高質量代碼。然而，現有技術中，在裝備測試模型代碼生成過程中，數據不足和代碼質量優化等問題仍然存在，限制了該技術的廣泛應用。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提供一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，所述方法設計了裝備數字試驗需求分析模塊、大模型訓練代碼收集及處理模塊、裝備測試模型代碼庫模塊、大模型預訓練及微調模塊，能夠在一定程度上快速生成裝備測試模型代碼，減少人工編寫代碼的時間，提高開發效率，并且確保代碼的準確性和可靠性。
2、為實現上述目的，本專利技術采用了以下技術方案：
3、一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，包括：
4、步驟（1）、設計裝備數字試驗需求分析模塊，用于通過結合需求說明構建裝備數字試驗鑒定框架系統來提取裝備測試模型建模代碼生成的數字試驗需求；
5、步驟（2）、設計大模型訓練代碼收集及處理模塊，用于根據裝備特性與所述生成的數字試驗需求，準備
6、步驟（3）、設計裝備測試模型代碼庫模塊，用于對所述高質量代碼數據集進行結構化存儲，基于結構化數據構建知識圖譜，并設計向量化動態查詢功能，以供生成裝備測試模型代碼時進行動態組合；
7、步驟（4）、設計大模型預訓練及微調模塊，利用所述高質量代碼集和向量化動態查詢功能對基座代碼大模型進行二次預訓練和微調，基于知識圖譜調用所需裝備測試模型代碼，利用強化學習對調用的裝備測試模型代碼進行增強，生成最終的裝備測試模型代碼。
8、進一步的，所述步驟（1）包括：
9、步驟（1.1）、接受用戶提供的需求說明文檔，通過大模型分析需求說明文檔中的需求信息，結合需求信息中的關鍵詞和語義模式，識別試驗中的關鍵要素；
10、步驟（1.2）、根據識別出的試驗中的關鍵要素，設計試驗場景，并為試驗場景中的每個元素生成參數，定義雙方對抗的交互規則，如作戰環境下的勝負判斷標準、時間進程、兵力損耗模型等；
11、步驟（1.3）、構建裝備數字試驗鑒定框架系統進行參數化試驗模擬，篩選出最優的建模需求。
12、進一步的，所述步驟（2）包括：
13、步驟（2.1）、準備歷史裝備測試模型代碼數據集，包括真實試驗裝備測試模型代碼、數字試驗裝備測試模型代碼、開源代碼庫以及由領域專家手工編寫的代碼樣例，對歷史裝備測試模型代碼數據集進行結構化處理，按照功能、性能和模塊化標準進行標注，同時對代碼進行語義變換，從而擴展數據集的多樣性，生成具有多樣性但仍保持語義一致性的代碼；
14、步驟（2.2）、當歷史裝備測試模型代碼數據集規模不足時，基于大模型生成擴充的裝備測試模型代碼，擴充后的裝備測試模型代碼結合裝備物理行為仿真模型進行自動化驗證和評分，篩選出高質量、符合功能需求的裝備測試模型代碼，形成高質量裝備測試模型代碼數據集。
15、進一步的，所述步驟（3）包括：
16、步驟（3.1）、將高質量裝備測試模型代碼、常用代碼模板及解決方案進行歸類并存儲為結構化數據，將代碼片段劃分為多個功能模塊，構建模塊化代碼庫，每個模塊的調用依據裝備的功能需求動態生成代碼；
17、步驟（3.2）、對代碼片段的依賴關系進行靜態分析，從代碼片段中提取相關的元數據，構建代碼片段與元數據的關聯，將裝備測試模型代碼片段及關聯的元數據結構化存儲在圖數據庫中，確定每個代碼片段的節點和關系邊，構建代碼片段的知識圖譜；
18、步驟（3.3）、構建查詢機制，將代碼片段嵌入高維向量空間，將向量檢索查詢與當前需求最相似的代碼片段、所述最相似的代碼片段所依賴的所有上游代碼片段，以及哪些下游代碼片段依賴于所述最相似的代碼片段，進行動態組合。
19、進一步的，所述步驟（4）包括：
20、步驟（4.1）、對基座代碼生成大模型進行自適應調整，提取裝備測試模型的拓撲結構和物理特性，基于所述拓撲結構和物理特性進行二次預訓練；
21、步驟（4.2）、使用高質量裝備測試模型代碼數據集進行微調，構建思維鏈提示，用于引導代碼生成大模型按照自然語言需求、復雜任務分解、裝備測試模型數學方程構建、裝備測試模型代碼生成的步驟進行逐步推理；
22、步驟（4.3）、將復雜的裝備測試模型代碼生成任務拆解為多個短序列生成任務，為每個短序列定義已生成的代碼片段、生成下一代碼段的策略，基于知識圖譜調用所需裝備測試模型代碼，結合多任務強化學習策略進行代碼增強，在強化學習過程中，若成功拆解任務、生成對應的數學方程則獎勵，若拆解錯誤或未拆解則懲罰，最終實現裝備測試模型代碼生成能力的增強。
23、本專利技術的有益效果在于：
24、（1）本專利技術通過大模型的預訓練與微調技術，能夠根據裝備數字試驗需求分析模塊自動生成高質量代碼，減少了人工參與，避免了人為編寫中的錯誤。相比傳統方法，該方法能顯著提高代碼生成的速度與準確性，同時結合裝備測試模型代碼庫模塊，確保生成代碼具有廣泛的適應性和通用性。
25、（2）本專利技術通過構建裝備測試模型代碼知識圖譜，能夠對裝備測試模型代碼進行有效的存儲，方便后續任務在知識圖譜中查找裝備測試模型代碼，確保代碼在復雜工況下的執行效率和穩定性，從而實現裝備測試模型代碼的高效生成與可靠應用。
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1.一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（1）包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（2）包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（3）包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（4）包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（1）包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的裝備測試模型代碼生成方...
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