【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數字化設計與制造，更具體的說是涉及一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法、系統及可存儲介質。
技術介紹
1、目前，在數字化設計與制造
，隨著復雜產品如航天器、高端機械裝備、大型交通工具等的研發需求日益增長，對于仿真模型代碼的生成和驗證提出了更高的要求。
2、傳統的仿真模型開發過程中，模型的構建和驗證主要依賴專業人員的經驗通過手工編碼和驗證，這不僅耗時耗力，而且在面對復雜產品設計中的需求快速變更和技術迭代升級時，顯得尤為笨拙和效率低下；尤其是在模型精度和驗證效率方面，傳統方法面臨著顯著的挑戰，限制了設計迭代的速度和產品創新的效率。隨著復雜系統的設計愈加精細和高度集成，對仿真模型的要求也隨之提高，不僅僅是功能上的模擬，更包括了性能、可靠性、安全性方面的高精度仿真；但是手工編碼和傳統的模型驗證方法由于固有的局限性，無法滿足復雜產品的仿真模型代碼開發的高效率和高質量的雙重需求。
3、因此，如何提供一種高效率和高質量的復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供了一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法、系統及可存儲介質，面向x語言開發了一種仿真代碼自動生成方法，并對仿真代碼進行驗證，從而高效率和高質量獲得復雜產品仿真模型代碼。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、本專利技術公開了一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，具體步驟如下：
4、對用戶需求進行解析，根據用戶需求的解析結果、x語言建模規范、領域規范和x語言模型庫中的示范模型，構建提示詞；
5、根據所述提示詞，利用生成式大模型自動生成仿真模型代碼和注釋；
6、利用x語言編譯器和計算機腳本，對所述仿真模型代碼進行檢驗，根據檢驗結果得到錯誤提示詞并反饋至所述生成式大模型，修正所述仿真模型代碼。
7、進一步的，所述提示詞包括task、introduction、input三個部分；其中，input部分為用戶需求，task部分為根據所述input部分生成的x語言仿真模型，introduction部分包括x語言建模規范、領域規范、x語言示范案例。
8、進一步的，所述構建提示詞具體包括：
9、根據所述解析結果確定仿真模型的模型參數和模型功能；
10、根據所述模型參數和所述模型功能，從x語言模型庫中抽樣示范模型，生成對應的仿真模型；
11、根據所述x語言建模規范和所述模型參數，確定參數的類型定義；根據所述x語言建模規范和所述模型功能，確定指令定義；
12、根據仿真模型所屬的領域規范，確定所述模型參數的參數約束，以及所述模型功能的邏輯約束；
13、對所述仿真模型、確定類型定義和參數約束的模型參數、確定指令定義和邏輯約束的模型功能進行組合構建所述提示詞。
14、進一步的，所述生成式大模型，通過對開源的生成式大模型進行微調訓練得到，具體包括：
15、將x語言模型庫中的模型作為回答，將模型對應的自然語言描述作為問題，將問答對作為一個樣本構建數據集；
16、將所述數據集中80％的樣本作為訓練數據集，10％的樣本作為驗證數據集，10％的樣本作為測試數據集；
17、通過低適應秩方法微調開源的生成式大模型的參數，使用所述訓練數據集對所述開源的生成式大模型進行微調訓練。
18、進一步的，所述低適應秩方法，通過引入低秩分解矩陣得到所述開源的生成式大模型的近似參數，微調過程中只更新所述低秩分解矩陣中的參數，固定開源的生成式大模型的剩余層中的參數。
19、進一步的，所述對所述仿真模型代碼進行檢驗，包括：
20、利用x語言編譯器，對所述仿真模型代碼進行檢驗，根據檢驗結果得到錯誤提示詞并反饋至所述生成式大模型，修正所述仿真模型代碼，直至消除全部編譯錯誤；
21、利用腳本庫中的計算機腳本，對經所述x語言編譯器檢驗和修正后的代碼進行檢驗，根據檢驗結果得到錯誤提示詞并反饋至所述生成式大模型，修正所述仿真模型代碼，得到最終仿真模型代碼。
22、進一步的，利用所述x語言編譯器，對所述仿真模型代碼進行檢驗，具體包括：檢測所述仿真模型代碼是否存在拼寫錯誤，所述拼寫錯誤包括指令拼寫錯誤、參數命名存在非法字符；
23、檢查所述仿真模型代碼是否存在仿真邏輯錯誤，所述仿真邏輯錯誤包括各步驟的順序和邏輯錯誤，以及x語言連續類中方程數量與參數數量不相等、無限時長階段存在跳轉指令。
24、進一步的，所述腳本庫中包括常識性檢查腳本，以及與所述領域規范對應的領域標準檢查腳本；所述常識性檢查腳本，用于檢測模型參數是否符合現實世界物理定理的常識性約束；所述領域標準檢查腳本，用于檢測模型參數是否符合對應領域物理量的領域約束。
25、本專利技術還公開了一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗系統，包括：
26、提示詞構建模塊：對用戶需求進行解析，根據用戶需求的解析結果、x語言建模規范、領域規范和模型庫中的模型，構建提示詞；
27、仿真代碼生成模塊：根據所述提示詞，利用生成式大模型自動生成仿真模型代碼和注釋；
28、模型驗證模塊：利用x語言編譯器和計算機腳本，對所述仿真模型代碼進行檢驗，根據檢驗結果得到錯誤提示詞并反饋至所述生成式大模型，修正所述仿真模型代碼。
29、本專利技術還公開了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述任一項所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法。
30、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本專利技術公開提供了一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法、系統及可存儲介質，提供一種高效率和高質量的復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，解決了手工編碼的低效率和應對設計需求變更及技術升級困難的問題，提高了設計迭代的速度和產品創新的效率，滿足了復雜系統設計模型性能、可靠性、安全性方面的仿真要求，具有一定的應用價值。
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1.一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，具體步驟如下：
2.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述提示詞包括Task、Introduction、Input三個部分；其中，Input部分為用戶需求，Task部分為根據所述Input部分生成的X語言仿真模型，Introduction部分包括X語言建模規范、領域規范、X語言示范案例。
3.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述構建提示詞具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述生成式大模型，通過對開源的生成式大模型進行微調訓練得到，具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述低適應秩方法，通過引入低秩分解矩陣得到所述開源的生成式大模型的近似參數，微調過程中只更新所述低秩分解矩陣中的參數，固定開源的生成式大模型的剩余層中的參數。
6.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成
7.根據權利要求6所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，利用所述X語言編譯器，對所述仿真模型代碼進行檢驗，具體包括：檢測所述仿真模型代碼是否存在拼寫錯誤，所述拼寫錯誤包括指令拼寫錯誤、參數命名存在非法字符；
8.根據權利要求6所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述腳本庫中包括常識性檢查腳本，以及與所述領域規范對應的領域標準檢查腳本；所述常識性檢查腳本，用于檢測模型參數是否符合現實世界物理定理的常識性約束；所述領域標準檢查腳本，用于檢測模型參數是否符合對應領域物理量的領域約束。
9.一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗系統，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法。
...【技術特征摘要】
1.一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，具體步驟如下：
2.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述提示詞包括task、introduction、input三個部分；其中，input部分為用戶需求，task部分為根據所述input部分生成的x語言仿真模型，introduction部分包括x語言建模規范、領域規范、x語言示范案例。
3.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述構建提示詞具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述生成式大模型，通過對開源的生成式大模型進行微調訓練得到，具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種復雜產品的仿真代碼自動生成與檢驗方法，其特征在于，所述低適應秩方法，通過引入低秩分解矩陣得到所述開源的生成式大模型的近似參數，微調過程中只更新所述低秩分解矩陣中的參數，固定開源的生成式大模型的剩余層中的參數。
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【專利技術屬性】
技術研發人員：張霖，章宇騰，吳卓屹，陳真，古鵬飛，
申請(專利權)人：北京航空航天大學，
類型：發明
國別省市：
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