本发明涉及疾病传播领域，具体涉及一种基于复杂网络上疾病传播的一种动力学模型。
背景技术：
每个病人对易感者S的有效接触率为传染率。在t时刻，单位时间内被所有病人传染的人数(即新增病人数)为疾病的发生率。假定接触率与系统内人口总数成正比，即U＝kN，t时刻有效接触率为βN＝β0kN，式中β＝β0k是有效接触率在总人口N中的比例，即称为传染率系数。当有效接触率为βN时，发生率为βSI，即在时刻t产生的新病人数为βSI，它表示易感者S与患者I之间接触所产生的新病人数。这种发生率叫双线性发生率(bilinear)，也称简单质量作用律。
当人口数量较大时，接触率与人口成比例显然是不切实际的，因为一个病人在单位时间内能接触的人是有限的。此时一般假设接触率为一个常数k，则有效接触率为β＝β0k，而疾病的发生率就为βSI/N，此种发生率称为标准发生率。
有研究者指出，对人类和一些群居动物来说，标准发生率比双线性发生率更科学。所以很多模型都是在标准发生率基础上加以修正。有人研究了几种非线性发生率的霍乱病毒传播的动力学模型。然而，这些动力学模型并不能真正反映出传染病传播的具体过程，因为发生率由多种因素决定，其随时间是会发生变化的。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提供了一种基于复杂网络上疾病传播的一种动力学模型，可以实现疾病传播模型的动态变化，并实现了疾病传播情况的仿真分析。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
基于复杂网络上疾病传播的一种动力学模型，包括动力学模型，以及在动力学模型内插入的虚拟作动器和虚拟传感器，所述虚拟作动器用于输入可以分解为设计变量、设计目标以及设计约束的参数，所有的设计变量、设计目标以及设计约束均与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系；所述虚拟传感器为在动力学模型中插入的可以获取相应的结果或信息的目标的逻辑单元。
优选地，所述动力学模型通过以下步骤构建：
S1、根据疾病传播的参数要求，通过Simulink搭建疾病传播物理模型，获得硬点文件，硬点文件中至少包括所述疾病传播物理模型的各硬点的位置信息；
S2、读取硬点文件中各硬点的坐标数值，形成一个可修改的硬点表；
S3、根据硬点表，建立一硬点疾病传播模型，硬点疾病传播模型中包括疾病传播的所有硬点坐标；
S4、对所述硬点疾病传播模型进行参数化处理，使所述硬点疾病传播模型与硬点表建立关联，并发布硬点疾病传播模型中已关联的各硬点；
S5、根据硬点疾病传播模型，建立各类人群的疾病传播模型，每类人群的疾病传播模型包括所述发布的硬点中相应部分硬点，并保持相应的关联关系；
S6、根据每类人群的疾病传播模型获取每类人群的疾病传播模型的详细数模；
S7、建立疾病传播点线DMU模型，并将每类人群的疾病传播模型的详细数模装饰到疾病传播点线DMU模型的相应点线部件上，获得疾病传播的参数化DMU模型；
S8、在所得的疾病传播的参数化DMU模型中插入虚拟传感器和虚拟作动器，并建立虚拟作动器与疾病传播点线DMU模型中的各元素之间、虚拟作动器与仿真分析模块之间、虚拟传感器与疾病传播点线DMU模型中的各元素之间、虚拟传感器与仿真分析模块之间，即得。
优选地，所述虚拟作动器驱动参数变化，与疾病传播点线DMU模型中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解；将结果反馈给仿真分析模块，所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟传感器，所述虚拟传感器显示结果。
优选地，所述硬点表中包括各硬点坐标名称，以及每一硬点对应的坐标数值、以及相邻两个坐标之间在距离值。
优选地，所述硬点表通过以下步骤建立：
使用Matlab读取所述硬点文件中各硬点的坐标数值导入一EXCEL文件中，在所述EXCEL文件的第一表单中存放有所述各硬点名称、坐标数值以及相邻两个坐标之间的距离；在所述EXCEL文件的第二表单的第一列放置硬点坐标名称，第二列链接到第一表单中相应的坐标数值，第三列连接到第一表单中的相应的两个坐标之间的距离，所述EXCEL文件即为所述可修改的硬点表。
优选地，所述步骤S4的具体步骤为：
使用CATIA软件的参数输入功能将所述硬点表中的坐标名称及其数值以长度参数的形式导入所述硬点疾病传播模型中；
使用CATIA软件的设计表工具把所述硬点表以设计表的形式导入到所述硬点疾病传播模型，导入时指明导入硬点表EXCEL文件第二表单；
使用CATIA软件的公式编辑器工具把硬点疾病传播模型中各硬点的坐标数值换成相应的设计参数；
使用CATIA软件的发布工具发布所述硬点疾病传播模型中的各硬点。
本发明具有以下有益效果：
可以实现疾病传播模型的动态变化，；通过自定义的虚拟传感器、虚拟作动器和仿真分析模块的设计，在进行设计的同时实现了疾病传播情况的仿真分析。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种基于复杂网络上疾病传播的一种动力学模型，包括动力学模型，以及在动力学模型内插入的虚拟作动器和虚拟传感器，所述虚拟作动器用于输入可以分解为设计变量、设计目标以及设计约束的参数，所有的设计变量、设计目标以及设计约束均与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系；所述虚拟传感器为在动力学模型中插入的可以获取相应的结果或信息的目标的逻辑单元。
所述动力学模型通过以下步骤构建：
S1、根据疾病传播的参数要求，通过Simulink搭建疾病传播物理模型，获得硬点文件，硬点文件中至少包括所述疾病传播物理模型的各硬点的位置信息；
S2、读取硬点文件中各硬点的坐标数值，形成一个可修改的硬点表；
S3、根据硬点表，建立一硬点疾病传播模型，硬点疾病传播模型中包括疾病传播的所有硬点坐标；
S4、对所述硬点疾病传播模型进行参数化处理，使所述硬点疾病传播模型与硬点表建立关联，并发布硬点疾病传播模型中已关联的各硬点；
S5、根据硬点疾病传播模型，建立各类人群的疾病传播模型，每类人群的疾病传播模型包括所述发布的硬点中相应部分硬点，并保持相应的关联关系；
S6、根据每类人群的疾病传播模型获取每类人群的疾病传播模型的详细数模；
S7、建立疾病传播点线DMU模型，并将每类人群的疾病传播模型的详细数模装饰到疾病传播点线DMU模型的相应点线部件上，获得疾病传播的参数化DMU模型；
S8、在所得的疾病传播的参数化DMU模型中插入虚拟传感器和虚拟作动器，并建立虚拟作动器与疾病传播点线DMU模型中的各元素之间、虚拟作动器与仿真分析模块之间、虚拟传感器与疾病传播点线DMU模型中的各元素之间、虚拟传感器与仿真分析模块之间，即得。
所述虚拟作动器驱动参数变化，与疾病传播点线DMU模型中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解；将结果反馈给仿真分析模块，所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟传感器，所述虚拟传感器显示结果。
所述硬点表中包括各硬点坐标名称，以及每一硬点对应的坐标数值、以及相邻两个坐标之间在距离值。
所述硬点表通过以下步骤建立：
使用Matlab读取所述硬点文件中各硬点的坐标数值导入一EXCEL文件中，在所述EXCEL文件的第一表单中存放有所述各硬点名称、坐标数值以及相邻两个坐标之间的距离；在所述EXCEL文件的第二表单的第一列放置硬点坐标名称，第二列链接到第一表单中相应的坐标数值，第三列连接到第一表单中的相应的两个坐标之间的距离，所述EXCEL文件即为所述可修改的硬点表。
优选地，所述步骤S4的具体步骤为：
使用CATIA软件的参数输入功能将所述硬点表中的坐标名称及其数值以长度参数的形式导入所述硬点疾病传播模型中；
使用CATIA软件的设计表工具把所述硬点表以设计表的形式导入到所述硬点疾病传播模型，导入时指明导入硬点表EXCEL文件第二表单；
使用CATIA软件的公式编辑器工具把硬点疾病传播模型中各硬点的坐标数值换成相应的设计参数；
使用CATIA软件的发布工具发布所述硬点疾病传播模型中的各硬点。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。