“首届基于模型系统工程与数字工程技术研讨会”纪实（三）

• “首届基于模型系统工程与数字工程技术研讨会”纪实（一）
• “首届基于模型系统工程与数字工程技术研讨会”纪实（二）

"本部分是首届基于模型的系统工程及数字工程技术研讨会专家主题演讲（下）及'基于模型系统工程语义建模技术及应用分论坛'的内容。"

05 主题演讲（下）

专家主题演讲的下半部分由温跃杰主持。来自电子四院、北京理工大学、苏州同元软控、浙江大学、华为、西门子的专家分享了精彩的内容。

1.基于模型的系统工程标准化思考

系统工程与MBSE落地应用很重要的一项基础工作就是标准工作，标准化是获取最佳秩序的一个科学发展的一个模式。标准化工作对重复性的事物通过制定标准、实施标准和改进，来推动社会力量来各司其职，实现这种共治的这么样的一个过程。

来自全国信标委软工分委会的张旸旸主任介绍了标准对MBSE推进工作的价值，分享了MBSE核心标准的发展历程，并对构建MBSE标准应用生态，支撑未来数字工程应用与发展提出建议与展望。

MBSE的标准是一个完善的体系，至少包括基础、技术和工具类。在基础类首先应该有MBSE术语来统一大家的语境知识体系，还应该有MBSE的参考架构，还有建模语言规范等等，建模语言这一块儿我认为更重要的。在技术之部分，包含通用建模、仿真技术、知识凝练、数据交换、验证测试等等技术。同时，标准的制定、标准的落地还需要更好的一个生态，国外的这种工业巨头是基于良好的生态来发挥自身优势，来占据龙头地位。在工信部发布的规划和纲要里边，已经明确提出要推进基于模型的系统工程的规模应用，促进装备制造企业的数字化转型，这为系统工程和MBSE的推进应用提供了顶层框架。

2.支持MBSE生态软件集成的语义技术

来自北京理工大学的王国新教授分享了团队语义集成技术的研究成果。MBSE的生态软件是支持系统开发包括体系设计、需求分析、系统架构设计、协同设计、数据共享、系统建模、仿真验证等全生命周期各个阶段 的软件工具集合。旨在提供一种有效的手段来指导系统整个生命周期的演化以便通过演化使其正确的理念来满足用户需求 。IBM、达索、西门子等商业公司打造MBSE生态软件的同时，各工业企业也在积极建立自己独立的生态软件，比较典型的有NASA的OpenMBEE。还有欧空局的ESA-AF，在建设MBSE生态软件过程中，以本体为核心的这种语义建模技术获得了高度重视。例如，欧空局联合欧洲知名的航空航天企业合作开发了航天系统工程本体。

语义可以实现系统之间的互操作、互理解和知识推理，通过语义实现系统产生信息的含义能够被接收系统自动准确地解释。本体是对系统进行语义表达做关键的技术，本体通过对术语进行逻辑关系的扩展 形成现实物理对象的 概念 从而使得计算机能够对人的概念体系进行认知 。通过本体构建，找到描述MBSE生态软件集成的要素及其关系，从而支撑数字工程转型。种类繁多格式异构，语言集成转换难；持续演化功能丰富，软件扩展兼容难，通过抽象共性，实现现有语言兼容；抽象完备，支持个性语言衍生和建模。

3.MBSE：定制之路

国内 MBSE 应用已近 10 年，颇有成果但 更具挫折感，建模效率太低、质量无法保证，按什么顺序构建，正确性如何保证，如何集成等等都是在MBSE建模过程中经常遇到的问题。模型好用，但建模过程复杂费力，如何高效高质地建模是MBSE推广应用面临的挑战。

来自浙江大学的刘玉生教授提出了基于知识的语言方法工具定制思路，基于MBSE基础建模语言、方法和工具，通过面向领域的MBSE建模语言、方法和工具中间知识件，提供面向一线应用团队的定制MBSE工具。

融合行业领域术语、领域知识、设计规则等至建模语言中，从通用建模语言到领域建模语言推进，基于模型库实现搭积木方式的高效高质量设计；通过通过对建模流程与方法、建模操作规范、建模模板的定制，形成定制化的MBSE方法。

4.模型与数据驱动的数字化工程技术

在当前阶段，数字化如火如荼，数字化不仅仅是技术转型，它更应该是一场技术的革命，而且已经来临。来自苏州同元的周凡利博士从面向对象的多物理建模语言——Modelica语言开始，介绍了数字化工程的各项关键技术。

从60年代开始，大量科学家一直在研究怎么用面向对象的方式对汽车、飞机这些物理系统进行建模和仿真。经过30年的努力，终于在1997年推出了Modelica建模语言，实现了面向对象的多物理统一建模与仿真。Modelica语言迅速成为MBI里面系统建模仿真的规范。也是CPS建模的核心技术，它具有面向对象非因果建模，多领域统一建模，连续离散混合建模几个非常好的优点。

数字化转型需要多方面的关键技术支撑，包括：全系统、多层次、全流程设计验证闭环迭代技术；多专业统一建模与Modelica编译求解技术；多尺度多物理融合建模与高精度仿真求解技术；机理 数据混合建模技术；模型传递贯通技术；跨层次、跨专业、跨尺度、跨阶段协同与数字交付技术；数字孪生虚实映射技术等。在这些技术的支撑下，通过型号牵引、创新驱动，共同构建新一代数字化工程生态，推动数字工程在航空航天等多个行业领域应用。

5.系统工程中的系统思维

华为公司一直以来都非常重视系统工程，重视系统思维。来自华为培训部学习咨询资深专家王勇波以鸿蒙操作系统为例，分享了华为对系统工程的理解与实践。并提出系统工程中的系统思维体现为“四大视角+三种升维”。设计视角——子系统高聚合、松耦合；问题视角——纵向升维上层系统，实现突破创新；演进视角——将复杂系统化繁为简，构架创新优先；商业视角——以始为终，通观全局，技术服务于商业和社会。将这四种系统思维视角，应用到从子系统到系统的要素升维场景，现存系统到新生系统的链接升维场景，以及技术领域向商业/社会领域的功能升维场景。

6.创成式系统架构建模与权衡优化

“架构创成更适合在概念开发的早期阶段，是MBSE最重要的组成部分之一，模型为架构的权衡提供非常多的便利条件”。来自西门子工业软件的系统工程首席顾问窦云江先生以火星车为例介绍了创成式系统架构建模与权衡优化方法。

回顾MBSE的整个过程，首先是需求管理，从利益相关方的需要（Needs）转化成需求，开展系统的架构创成。对于架构创成我们既可以，通过建模工具进行功能分解、架构定义，创建功能和架构模型。也可以通过人工智能的方式来进行创成，这种方式可以快速创建几百个架构，然后同时对这几百个架构进行筛选。在火星车的案例中，通过人工智能创建了一百五百多个架构，通过一些规则过滤到了100个架构，然后再进行权衡分析。多种架构方案可以带来产品更大范围的创新。

06 基于模型系统工程语义建模技术及应用分论坛

基于模型系统工程语义建模技术及应用论坛，受到中国系统工程学会的中国科协项目：全国学会期刊出版能力提升计划-复杂装备产业的系统工程技术研究：《基于模型系统工程、数字孪生及语义建模》的资助，并于今年在《系统工程学报》组织了同名特刊。目前，本特刊收到50份国内各行业专家的手稿，目标录用率30%。从相关手稿中，选择10余个报告主题，并由本次会议组委会及程序委员进行审核，以技术创新及工程应用为目标牵引，最终选择6个报告，涵盖体系、系统、制造及人才管理等方向，包含语义建模、架构建模、数字工程等主题。

1.语义建模及MBSE在飞机制造系统设计中的应用

郑晓晨 EPFL

飞机装配系统的设计是一个涉及多领域、多用户、跨平台的复杂过程。从装配系统的需求定义到系统架构设计，以及设计方案的仿真验证和决策等环节需要进行频繁的信息和知识的分享与互操作。为实现这一目标，对所有相关的信息与知识都要进行规范化地定义及存储。此外，从领域知识到系统架构模型以及二维三维仿真模型之间地相互转换也是目前制造系统设计过程中面临的难题。

语义建模技术能够对特定领域内的信息和知识进行规范化的描述从而为后续的分享与交互提供基础。本体作为一种常用的语义建模工具可以实现对某个领域内关键概念及其相互关系进行规范化地定义。基于本体可以进一步构建知识图谱以实现跨领域的信息集成。在飞机装配系统设计中，基于本体及图数据库构建的知识管理平台可以支持系统设计需求信息、装配系统领域知识以及架构模型信息的集成。基于领域知识以及设计需求信息，该平台可以支持系统设计方案的自动生成以及领域知识到模型信息的转换。多架构建模语言以及GOPPRRE元模型建模方法的应用可以实现不同建模语言之间的转换从而使系统架构师能够对自动生成的设计方案进行筛选、优化。二维离散事件仿真以及三维仿真进一步对选定方案进行验证对比进而为最终决策提供支持。

2.Quantitative Evaluation and Optimization for the Model-based Architectural Design of Intelligent Vehicles基于模型的智能汽车架构设计定量评价与优化

Yuanyang Zhang, Lei Feng

Mechatronics and Embedded Control Systems, KTH Royal Institute of Technology, Sweden

Model-based system engineering (MBSE) methods and tools are helpful for the design and analysis of the E/E architectures of software intensive systems, such as the intelligent vehicles. Architectural models often have the format of directed graphs. A common difficulty with the evaluation, comparison, and optimization of the graph-based architectural models is how to quantitatively evaluate them, so that the design decision is based on numerical values instead of human inspections or qualitative argument. This report introduces our recent studies on using quantitative methods to evaluate and optimize the architectural models.

基于模型的系统工程(MBSE)方法和工具有助于智能汽车等软件密集型系统的E/E架构的设计和分析。 架构模型通常采用有向图的格式。 评估、比较和优化架构模型的一个常见困难是如何定量地评估它们，以便基于数据做设计决策而不是人工检查或定性论证。 本报告介绍了在使用定量方法评估和优化架构模型方面的研究。

Two types of analysis algorithms are introduced in this talk. The first method is applicable to the hierarchical model refinement process. When a high-level model, such as the feature model, is refined by a low-level implementation model, such as the functional analysis model, an allocation matrix can be generated to record the traceability between the two levels of models. A hierarchical clustering algorithm can be applied to the allocation matrix to group the high-level design components into closely related groups. The clustering result provides insights for the organizational management of the product development.

本文介绍了两种类型的分析算法。 第一种方法适用于分层模型细化过程。 当一个高层级模型(如特征模型)细化为一个低层级实现模型(如功能分析模型)时，可以生成一个分配矩阵来记录两个级别模型之间的可追溯性。 在分配矩阵中采用层次聚类算法，可以将高级设计组件分成密切相关的组。 聚类结果为产品开发的组织管理提供了启示。

The second method quantifies the structural complexity of the graph formalism of the architectural model. The graph-based model is first converted to a design structure matrix (DSM) and then the structural complexity of the architectural mode can be quantified by algorithms. The complexity quantification algorithm is further used to partition the DSM and decompose the initial architectural model into several sub-groups. The overall complexity of the partitioned system is minimized. These analysis methods are helpful for organizing a complex design into weakly dependent sub-groups. The recent provides insights on, for instance, allocating functions to software components, allocating software components to ECUs, or minimizing inter-ECU communications, etc.

第二种方法量化了架构模型的图形式的结构复杂性。 首先将模型转化为设计结构矩阵(DSM)，然后通过算法对结构模式的结构复杂性进行量化。 进一步利用复杂度量化算法对DSM进行划分，将初始架构模型分解为若干子组。 将分区系统的整体复杂性降至最低。 这些分析方法有助于将复杂的设计组织成弱相关的子组。 例如，分配功能到软件组件，分配软件组件到ecu，或减少ecu之间的通信，等等。

3.面向数字工程的一体化建模技术

李子航，马君达，吴绶玄，丁洁，陈锐，董梦如，陈婧琦，栗寒

北京理工大学

根据MBSE的文献计量学研究，与数字或数字工程相关的出版物关键词已经成为当前研究人员关注的焦点。数字工程是“一种综合的数字方法，利用系统的权威真相源和模型作为跨学科的载体，支持从概念到退出处置的生命周期活动”。

面向美国国防部在数字工程战略中提出的五大目标，基于KARMA语言及建模与仿真相关的基础工具链，提出一套一体化建模技术，分为五步：

（1）根据设计领域、设计方案，构建所需模型库，一般包括建模语言模型+特定域仿真模型；

（2）以建模方法论为指导，设计系统/体系的架构模型，基于架构模型指导仿真模型设计；

（3）构建建模工具内仿真模型到目标仿真工具模型的映射规则，编写KARMA语言代码生成脚本完成模型转换；

（4）基于KARMA语言建模工具，启动相应插件运行模型转换中生成的模型，执行仿真；

（5）若设计人员在外部仿真工具中对仿真模型作出修改，利用OSLC读取修改并更新至建模工具中，维护单一的权威真相源。

通过两个案例验证面向数字工程的一体化建模技术：（1）为了解决航母的外空战防御体系设计问题，利用KARMA语言构建体系设计框架，构建防空站防御体系的全局视点、能力视点、操作视点模型及AFSIM仿真模型，利用KARMA语言代码生成实现仿真模型到AFSIM脚本的转换，最后通过建模工具自动调用AFSIM仿真工具，实现外空战防御流程可视化。通过不断修改模型属性，迭代上述仿真流程，观测不同结果下外空战防御体系的结果，提升作战效率；（2）针对弹簧、阻尼和质量块的并联系统，利用KARMA语言构建模型库，通过模型转换实现了并联系统设计方案的空间探索及Modelica仿真，验证了质量块的速度和加速度变化规律。

4.基于多架构建模技术的体系应用

王坚 曹宇茜 谢博宇 卓悦 董建宏 李楠 郭铖飞 宋颖 杨兆瑞

电子科技大学

体系是由多个系统组成的特殊系统，每个组成的系统都有其各自的管理、目标和资源，同时这些系统在体系中进行协调以达成体系的目标。体系工程主要通过平衡和优化多个系统之间的相互关系，实现一个可以满足用户需求的体系。体系工程通过对体系开发全过程进行建模和管理得以实现。

体系的复杂度的增加导致会涉及到不同领域的建模，为避免建模时不同领域间的隔阂，提出使用多架构建模语言（KARMA），多架构建模语言是一种更高抽象层次、以面向对象方法为核心的文本式建模语言，从更高抽象层次进行描述，采用GOPPRR元模型建模方法，实现对跨语言的元模型、模型的统一描述。

基于多架构建模语言可以实现元模型库的构建，包括UPDM模型库和UAF模型库等；为提高基于模型的体系工程的态势感知，可以引入3D可视化技术，通过配置3D可视化场景、状态机仿真编译及3D可视化与状态机联合仿真，从增强视觉的角度增强态势感知；为了提高战场态势威胁评估，引入了威胁评估技术，包括多目标威胁评估和集群目标威胁评估。

5.基于数字工程的人才管理应用

温跃杰 马君达 董梦如 吴俊鹏

人力资源管理流程是组织项目赋能流程的重要组成部分。人才在科技和产业创新过程中变得越来越重要，成为第一资源。然而，各级组织如今普遍处于充满不稳定性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）的环境状态之下，人力资源管理部门也面临一系列的复杂性挑战，诸如术语系统混乱、职业发展通道体系表述不清、员工队伍结构优化无序等，不利于人才队伍建设的高质量发展。

按照“物理-事理-人理”（WSR）的东方系统方法论，对“人理”的界定和相应研究最为困难。顾基发院士也始终重视对人理的研究。受此启发，为了优化人才管理的体制机制，提出了基于模型的人力资源（Model-based Human Resource，HRSE）管理方法，以期在技术创新、组织管理、哲学层面上建构起了一套行之有效的解决方案。

为了验证这种思路假说，通过一系列的应用场景开展了应用实证研究。相关场景（Scenes）包括“十四五”人才发展的政策环境分析、人才职业发展通道平衡优化、人员规模有效管控、人才管理术语指标系统管理、面向高质量发展的人才队伍建设指标监测系统构建等。在借鉴技术领域 MBSE 成熟实践的基础上，根据人力资源管理专业领域的发展实际，提出了基于“使命-战略-职能-逻辑-物理”（MSFLP） 的人力资源系统建模方法论和一系列的人力资源管理系统模型，包括：基于“政治-经济-社会-技术-环境-法律”（PESTEL） 的人力资源管理使命定义模型、基于本体和元模型的人力资源术语定义模式、基于系统动力学的人才战略分析模型、基于对象过程模型（OPM）的人才战略责任传导模型、基于 SysML 的职业发展通道模型等。最后，通过面向高质量发展的人才队伍建设指标管理系统的开发和应用案例，验证了“端到端”的 HRSE解决方案的可行性。从基于 Word 和 Excel 等格式文档的传统现状出发，抽取了高质量发展的指标体系，生成 HRSE 本体和知识图谱，支持机器学习和本体推理，实现人才指标的双向追溯和透明管理。

实践表明，基于一套全面的MBSE工具箱和一组基于KARMA语言的模型，依托 MetaGraph 通用元模型软件，可以实现更加科学、更加精益的人力资源管理，证明 HRSE是一种切实可行的解决方案。