2021年度 “基于模型的系统工程（MBSE）关键技术” 系统工程沙龙•海外专家论坛
Modeler
由中国系统工程学会、全国信息技术标准化技术委员会软件与系统工程分技术委员会及数字孪生体联盟主办，中国系统工程学会科普工作站承办的2021年度“基于模型的系统工程（MBSE）关键技术”系统工程沙龙·海外专家论坛将于2021年10月到11月分三期举办。
本次活动为线上活动，将邀请多位国外系统工程领域青年专家进行在线的系统工程与基于模型系统工程相关内容的汇报,并将对系统工程领域相关专家开放。
1、 交流会日程安排
【1】第44期系统工程沙龙
主讲人：郑晓晨
会议主题：《基于MBSE与语义建模技术的数字孪生到认知孪生的探索》
会议时间：2021年10月6日（周三）17:00-18:30 (GMT+08:00) 中国标准时间 - 北京。
会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/vCNZdpq6HCb7
【2】第45期系统工程沙龙
主讲人： 冯雷
会议主题：《智能电动车整车架构建模和分析的案例》
会议时间：10月16日（周六） 14:00-15:30(GMT+08:00) 中国标准时间 - 北京
会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/pS0zlSVD4XYR
【3】第46期系统工程沙龙
主讲人：张新海
会议主题：《系统性分析自动驾驶中的关键场景》
会议时间：10月24日（周日）17:00-18:30 (GMT+08:00) 中国标准时间 - 北京
会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/bEyMHfFP7jAS
会议方式：
考虑到疫情形势，采用腾讯会议方式进行。
活动联系人：
鲁金直 jinzhi.lu@epfl.ch
2、主讲人介绍
2.1、郑晓晨
个人简介：郑晓晨，瑞士洛桑联邦理工学院博士后研究员，工业本体联盟(IOF)PSS工作组主席。主要研究物联网、机器学习、语义建模等技术在智能制造及智能医疗领域的应用。
报告题目：《基于MBSE与语义建模技术的数字孪生到认知孪生的探索》
报告内容：数字孪生(Digital Twin)作为工业4.0的关键技术之一被广泛应用于各工业领域，涵盖产品的设计、制造、维护等不同生命周期。为提高复杂产品及系统的智能化水平，需要将其多个子系统及不同生命周期的数字孪生进行集成，而该集成过程中面临着数据和信息的异构、标准和规范的差异等挑战。本研究旨在探索将MBSE、语义建模及全生命周期管理技术与数字孪生技术相结合，进而提出认知孪生(CognitiveTwin)的概念以应对以上挑战。
- 数字孪生概念及挑战
- 基于模型的系统工程技术(MBSE)
- 语义建模及本体工程
- 认知孪生基本概念
- 认知孪生在飞机生产系统设计中的应用
2.2、冯雷
个人简介：冯雷是瑞典皇家理工大学机械设计系，机电一体化与嵌入式控制系统研究组的副教授。他的主要研究兴趣包括物理信息融合系统的设计，优化和控制，嵌入式控制系统的架构设计和优化，机电系统能耗优化，自动驾驶，3D/4D打印，和智能和可持续性制造系统等。他于1998年和2001年在西安交通大学，机械工程学院，机械与电子工程系获得了学士和硕士学位，于2007年在加拿大多伦多大学，电子与计算机工程系，系统控制组获得了博士学位。在2009年到2012年间，他在瑞典VOLVO卡车公司任研究工程师。他于2012年加入斯德哥尔摩的皇家理工大学任教。
报告题目：《智能电动车整车架构建模和分析的案例》
报告内容：对智能汽车的软件和电子系统架构的设计，建模，分析和优化是MBSE领域的一个主流研究课题。本报告通过一个具体案例介绍一些位于研究前沿的架构建模和分析的方法和工具。该案例的目标是设计一个智能电动车的整车架构参考模型。该整车模型需要尽可能多的包含和安全性（Safety）和保密性（Security）密切相关的功能，并能够通过多种MBSE的方法来验证和优化。本案例中报告的整车模型包含不同的架构抽象层次，70多个和电动车和自动驾驶功能相关的特征（Features），超过100个具有层次结构的功能模块，这些模块的输入输出接口和它们之间的通信关系，以及多种分析和优化方法。报告中采用的MBSE方法包括以下方法：
- 利用分配矩阵（Allocation Matrix）来建立不同层次模型间的相关性（Traceability）。
- 利用聚类分析（Cluster Analysis）的算法来建立车辆特征的层次化的组织和分类。
- 利用设计结构矩阵（Design Structure Matrix）来定量化研究架构模型的复杂度。
- 利用相关性分析（Dependency Analysis）或图分解（Graph Decomposition）的算法来对架构功能模型做模块化分解。
- 利用仿真的方法对架构模型做验证和优化。
这些MBSE方法的分析结果可以帮助智能车的设计者改善设计，找到高效的设计开发团队组织结构，决定高效的软件和硬件设计方案，减少开发周期。
2.3、张新海
个人简介：瑞典皇家理工大学博士，TUV认证的ISO26262功能安全工程师，瑞典Sigma Technology公司的技术顾问。在自动驾驶领域，有多年功能安全，预期功能安全以及系统架构设计的研究与实践经验。
报告题目：《系统性分析自动驾驶中的关键场景》
报告内容：安全问题是阻碍自动驾驶系统迈向市场的重大阻碍之一。由于驾驶环境的开放性以及人工智能算法的介入，传统的功能安全标准比如ISO 26262无法保证整车的系统性安全。预期功能安全（SOTIF）标准ISO/PAS 21448可以作为ISO 26262的补充，来分析和处理由功能不足（functional insufficiency）而导致的安全问题。寻找关键场景则是SOTIF方法论中的重要一环。
- 自动驾驶的伤害来源
- 功能安全与预期功能安全
- ODD与场景
- 寻找关键场景的方法分类
