电力协同仿真设计中三维模型点对点分层快速调度算法

黄 良，曾华荣，陈沛龙(贵州电力试验研究院，贵阳 550002)

0 引 言

电力设备是一类大型复杂系统，因此电力协同仿真设计越来越普及，然而随着仿真系统的要求越来越高，设备模型的复杂度与精度越来越高，分布式站点中的模型传输开始成为电力协同仿真设计系统的一个瓶颈，然而目前极少有研究涉及分布式站点中的三维模型的快速共享问题。

在工业领域当中，为了保证协同设计效率，提高三维模型的传输速率，很多CAD模型转换为三维面片模型，并且 通过降低模型面片数来降低传输模型的数据量[1]， 这种方法虽然在一定程度上提高了三维模型的传输效率，然而转换后的模型无法进行进一步编辑，而且模型的精度大大降低，严重影响了协同仿真设计的效果。为了提高模型的传输效率，多分辨率特征CAD模型作为更加有效的方法被用于三维模型共享[2,3]。多分辨率特征CAD模型是由Koo与Lee[4]最早提出的，即将特征模型按照其特征层次进行划分，然后根据需要将不同层次的特征模型进行传输，这样可以大大提高模型传输效率，同时也可以对模型敏感信息进行一定程度的保护。

在协同设计中，三维模型的共享与传输存在各种各样的情况，不同的情况对应着特殊的需求，因此各种对应方法也被相应提出。在电力协同仿真设计中，如何正确而且快速的传输模型到指定站点以保证仿真实时性与效果是诚待解决的关键问题。由于三维模型数据间的约束关系(例如不同子模型间的依赖关系)，现有的网络环境中数据快速路由方法并不能直接应用该问题[5]。因此本文提出了一种电力协同仿真设计中三维模型点对点分层快速调度算法，该方法通过对组成设备的各个子模型间按照其依赖关系进行层次划分，当某站点对于某个三维模型提出请求后，系统将根据相应层次关系以及各个站点中保存的该三维模型子模型的情况进行最优传输路径规划，使得该模型能够在最短时间内进行分布式传输。

1 三维模型点对点分层快速调度算法

在电力协同仿真设计中，随着设计过程的推移，很多站点都保存有一定量的局部三维模型，而且这些局部三维模型在一定程度存在重叠。因此，为了实现某站点对某局部三维模型的快速调度，如果能够从最近站点获取越多的子模型数据，则能够越快的实现局部三维模型传输，然而由于不同子模型之间存在复杂依赖关系，因此传输路径与传输站点必须进行最优规划。

1.1 三维模型点对点传输

图1显示了在电力协同仿真设计过程中，局部三维模型传输情况，即根据各个站点的不同需求，不同站点中保存有设备模型的不同局部三维模型。因此在此情况下，当某个站点对于设备模型的某个局部三维模型进行请求时，可以从该模型的初始生成站点获取，也可以从不同的站点通过点对点方式获取该局部三维模型的不同子模型，然后在本地站点进行重新组装而成。当站点数越多，而且分布越远的情况下，后一种方式就越能够体现其优越性。

如图1所示，随着协同仿真设计的进行，不同站点分别获取了该模型不同局部三维模型。

1.2 三维模型的分布式传输

在协同仿真设计中，不同站点根据设计需求，会对三维模型的不同局部有需求。因此在设计过程中，不同的设计人员会根据需求访问模型的不同区域。将模型按照其最小子模型进行表示，然后根据子模型间的依赖关系，生成该模型的多层次模型。当某站点提出需求时，根据其角色及负责任务，发生相关的子模型表示文件，这些子模型按照其层次关系自上而下进行传输，而在请求站点，根据这些子模型文件以及各个子模型间次结构自上而下进行重建与装配，最终在本站的生成需要的局部三维模型。这样的好处是传输的是子模型表示文件，而非模型本身，这些表示文件数据量将远小于相应的面片模型，这样会大大降低网络传输数据量。

图1 多分辨率模型数据流传输

1.2.1问题形式化分析

假设当前电力协同仿真设计环境中具有m个站点Peer={P1,P2,P3,…,Pm}，如图2所示， 而且每个站点作为一个三维模型的传输站点。请求模型由n个子模型构成F={F1,F2, …,Fm}。P1是整个协同仿真设计任务的管理者，而且具有三维模型的完整数据以及模型处理的最高权限。而其他站点要么不具有任何三维模型数据或者只保存有局部三维模型。为了简化起见，假设该协同仿真设计环境中各个站点的计算机计算能力相同，而不同站点的网络带宽根据具体情况有所不同，不同站点的网络传输速度可以表示为S={S1,S2, …,Sm}，每个站点传输一个子单元的时间为T={t1,t2, …,tm}。网络中任意两个站点Pi与Pj之间，min(Si,Sj)越小表示两站的间传输速度越高。表1表示一个具有5个站点的协同仿真设计环境参数，其网络连接拓扑图如图2所示。整个三维模型是由11子模型分布式构成，如图3所示。最优的数据传输规划能够保证局部三维模型能够快速的传输给目标站点，因此可以认为，具有最短传输时间的局部三维模型传输规划即为最优的传输规划。

表1 协同环境参数值

图2 网络拓扑图

图3 模型结构

1.2.2传输路径最优规划

为了实现三维模型的传输时间最短，本文提出一个结合戴克斯特拉算法与启发式规则的传输路径最优规划算法。戴克斯特拉算法用于计算最小生成树(Minimal Spanning Tree，MST)。图4显示了上述5个站点协同仿真设计环境中的最小生成树，该生成树中P1为根节点，该站点提供了需要进行共享的三维模型数据。在MST，显示了不同站点间的传输路径，其中粗线条表示了最短传输路径。在MST中，一个节点可能为根节点、叶子节点或者中间节点三种类型(如表2所示)，根据某节点的上下游节点数目，所有的节点状态如表3所示。

图4 MST(最小生成树)

表2 节点类型表

表3 MST中的节点状态表

在MST中，除了根节点，其他节点无论是哪种类型，都作为数据传输的中转节点。而中转任务即将数据从上游接收然后传输给下游节点。在传输过程中根节点同时向所有的下游节点传输数据；对于任何一个节点，一旦接收到数据，立即将数据转发给下游节点；如果有多个下游节点存在，则数据将同时发送给所有下游节点。

1.3 三维模型的点对点分层优化传输

对于模型请求站点而言，必须要将从各个站点传输来的模型文件数据进行重新创建与装配。因此在协同仿真设计中，除了能够实现三维模型的快速调度之外，还存在以下两种情况。(1) 在进行数据传输过程中，由于某些原因，根节点中断与网络的连接，此时每个站点已经接收到部分或者全部三维模型数据，当某个站点需要获取某个局部三维模型时，可以立刻通过其他站点获取。(2) 当中央服务器系统崩溃时，其数据可以通过其他站点的数据进行恢复。由于三维模型内子模型关系的复杂性，子模型从哪个站点接收，通过哪个路径传输等问题成为关键问题。

1.3.1问题形式化分析

假设(不失一般性)所有站点的情况均相同。当某个需求站点请求某个局部三维模型时，不同的站点将根据本站点中保存的局部三维模型数据为该站点提供相应的局部子模型数据。表4给出了一个5站点系统中的模型传输速度的测试数据，假设该需求站点从其他站点请求一个完整模型(如图3)。

表4 模型接收环境条件

局部三维模型接收算法同样基于戴克斯特拉算法与启发式规则，通过MST计算出每个站点与需求站点的数据传输时间，以及其对应路由。表5显示了该5站点系统中的所有路由。该路由保证了任何站点到达目标需求站点所需要时间是最短的。

表5 MST路径表(最小生成树路径表)

根据三维模型中子模型的依赖关系，可以生成相应层次模型，如图5所示。为了保证模型传输时间最短，模型接收路径必须遵循以下规则：① 为了保证模型的正确性，所有子模型的到达次序必须遵循三维模型的层次结构自上而下进行。② 对于每个子模型而言，每次选择到达时间最短的路径。③将同一站点中的多个传输任务合并为一个传输任务。基于上述规则，5站点系统中的局部模型接收参数如表6所示。最终的三维模型接收规划，代码如下：

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表6 模型接收参数表

1.3.2局部三维模型接收算法

局部模型接收算法依赖树见图5。

图5 局部模型依赖树

3 结 语

本文针对电力协同仿真设计中，三维模型数据量过大的问题，以及子模型间存在复杂依赖关系的特殊性，提出了一种电力协同仿真设计中三维模型点对点分层快速调度算法，基于该算法，三维模型的传输不再是从某个源站点发往某个需求站点，而是根据系统中不同站点中保存的局部三维模型的情况，计算出最优的模型传输路径，并制定最优的子模型接收规划，在保证目标三维模型正确性的前提下实现三维模型的最短传输时间。

该方法有效地解决了电力协同仿真设计中模型数据传输速率低下以及效果不理想的问题，对实时仿真提供了有效保障。下一步研究目标为如何进一步加强子模型的并行传输，从而进一步提高数据传输率，为以后高精度电力设备模型传输的实时性提供技术支持。

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[1] M Eck, T DeRose, T Duchamp, et al. Multi-resolution analysis of arbitrary meshes[J]. ACM SIGGRAPH, 1995:173-182.

[2] 邹万红,陈志杨,潘 翔,等. 多分辨率层次点模型分片[J].计算机辅助设计与图形学学报，2008,1(20):1-5.

[3] K C Kim, S B Yoo. Collaborative design by sharing multiple-level encryption files[J]. Concurrent Engineering, 2014,22(1):29-37.

[4] S H Lee, K Lee. Simultaneous and incremental feature based multi-resolution modeling with feature operations in part design[J]. Computer-Aided Design, 2012,44(5):457-483.

[5] 杨必胜，李清泉，龚健雅. 一种快速生成和传输多分辨率三维模型的稳健算法[J].科学通报，2006,13(51):1 589-1 594.