模型驱动的正向研制与集成研发体系构建MBSE方法论赋能从需求到验证的全链路闭环基于模型的系统工程MBSE正在重塑复杂装备的研发范式。它不是简单地将纸质文档替换为电子模型而是从根本上改变工程师思考问题和组织工作的方式从“写文档描述设计”转变为“建模型驱动设计”。本文深入论述模型驱动的正向研制方法论及其在集成研发体系中的工程化实现从而支撑数字样机1.0研发模型的构建和管理功能。PART.01从“文档驱动”到“模型驱动”的范式革命传统装备研制遵循“V模型”的瀑布式流程需求分析→系统设计→详细设计→仿真验证→试验鉴定→生产交付。每个阶段的输出物是文档阶段间的衔接依靠评审会议和人工传递。这种模式存在三个根本性缺陷一是信息在传递过程中不断丢失和失真需求文档中的关键约束可能在详细设计阶段被遗漏二是变更的代价随研制进程呈指数增长设计阶段发现需求理解错误的修复成本是需求阶段的100倍三是知识无法有效复用每个新型号都是“从零开始”历史型号的设计经验散落在文档堆中。图1 文档驱动vs模型驱动研制范式对比示意图模型驱动的正向研制从根本上解决这三个问题。它以系统模型为“单一数据源”Single Source of Truth所有设计活动都围绕模型展开文档只是模型的视图输出。需求变更自动传播到关联模型影响范围一目了然设计知识沉淀在模型模板中新型号可以基于模板快速启动仿真验证直接基于模型执行无需人工翻译和重新建模。PART.02MBSE方法论与RFLP分解框架2.1MBSE系统工程方法论基于模型的系统工程Model-Based Systems EngineeringMBSE是国际系统工程协会INCOSE在《系统工程愿景2035》中明确定义的系统工程方法论转型方向其核心内涵是以结构化、形式化的系统模型取代传统以文档为中心的工程实践作为贯穿系统全生命周期的唯一权威信息载体。INCOSE对MBSE的正式定义为“MBSE是系统工程的正式应用以支持系统需求、设计、分析、验证和确认活动这些活动从概念设计阶段开始贯穿开发全过程直至后续的生命周期阶段”。图2 模型驱动的系统工程MBSE业务逻辑架构图系统工程正向研发体系以数字样机为核心载体贯穿装备从研发、制造到交付的全生命周期构建了“需求驱动、模型贯通、仿真验证、数据闭环”的研制逻辑。在研发阶段数字样机1.0双V架构驱动正向设计分解与逆向验证确认的协同闭环左V经需求建模建立系统需求基线通过总体设计的系统建模完成功能架构与逻辑架构定义将系统需求逐层分解再借助CAD完成子系统的机械、电子、软件等领域结构设计最终通过CAE仿真完成性能分析与优化右V通过专项仿真和半实物仿真验证零部件设计向上经多学科联合仿真完成子系统验证再通过多学科设计优化、模型验证VV和故障预测与健康管理完成总体验证。在制造阶段数字样机2.0研发阶段的数字样机模型向下传递至CAPP、ERP、MOM等制造执行系统驱动工艺规划、生产排程和质量管控实现设计意图向制造过程的精确传递。在交付阶段数字样机3.0装备在役运行后通过IoT数据采集和TDM试验数据管理持续获取性能数据结合机器学习与人工智能构建数字孪生体实现健康状态在线评估和预测性维护同时将运维经验反馈至新一代产品研发需求形成跨型号的知识复用闭环。贯穿全过程的数字主线Digital Thread沿设计链、制造链和测试链三条路径将需求模型、设计模型、仿真模型、制造数据和试验数据以可追溯、可关联的方式串联由PLM系统和QMS系统共同支撑正向研发体系的规范化运行。2.2数字样机1.0的构建过程数字样机1.0Digital Mockup 1.0是MBSE方法论在复杂装备研制中的核心交付物其构建遵循RFLPRequirement-Functional-Logical-Physical四层架构模型实现从需求到物理实现的完整模型链路。图3 数字样机1.0RFLP构建与关联关系第一层需求架构Requirement Architecture需求层是将模糊的用户需求转化为结构化的系统需求的过程需求架构定义系统需要满足的所有类型需求包括利益相关方需求、系统需求、约束条件和验收标准。Ablaze® RPCS平台的需求管理模块Ablaze® RMS支持需求条目化管理每条需求都有唯一标识、优先级、验证方法、关联关系等属性。平台内置NLP辅助的需求分析助手可以自动解析技术文档提取结构化需求条目辅助生成需求追溯矩阵RTM。图4 Ablaze® RMS需求结构化建模工具在Ablaze® RMS平台中需求架构以“用户需求”为输入通过系统协同建模工具进行结构化建模形成可追溯、可验证的需求模型。需求模型不仅包含功能性需求还涵盖性能指标、可靠性要求、安全性约束等多维度需求要素为后续功能架构提供完整的输入基线。需求层的关键挑战是需求的完整性和一致性检查。第二层功能架构Functional Architecture功能架构定义系统为满足需求所需提供的功能与服务以及系统功能的输入、输出和功能间的逻辑关系。功能架构将需求架构中的抽象需求转化为具体的功能定义建立功能流图Functional Flow Diagram和功能接口定义。功能架构的输出包括更新后的系统需求通过功能分析发现的需求缺口、可执行的用例模型Operational Use Case Model和系统功能架构模型。功能分解遵循“自顶向下、逐层细化”的原则整机级功能逐步分解为分系统功能、部件功能直到可分配给具体物理组件的原子功能。图5 Ablaze® MDS系统建模功能界面Ablaze® MDS系统建模软件支持OMG最新的SysML 2.0建模语言规范并支持用户按照适合其业务的方法论灵活定制建模框架开展基于模型的需求分析、功能分析、架构设计等复杂系统设计活动。同时还支持活动图、状态机图、参数图的仿真执行功能并支持与Matlab/Simulink、Modelica、FMU等仿真模型集成。第三层逻辑架构Logical Architecture逻辑架构定义系统逻辑架构、系统接口及接口间的连接关系同时定义行为仿真模型以验证系统是否能正常工作。基于SysML的块定义图BDD和内部块图IBD定义逻辑组件的接口、端口、数据流和控制流。逻辑层的设计独立于具体的物理实现允许设计团队在同一逻辑架构下探索多种物理方案。图6 Ablaze® MDS逻辑架构建模功能界面系统建模工具支持SysML全部九种图的创建和编辑并内置模型语法检查和语义验证功能。更重要的是建模工具与平台元模型引擎深度集成确保模型定义符合M2层元模型约束从技术层面保证模型质量。第四层物理架构Physical Architecture物理架构定义表征真实系统的三维参数化模型和机电软分配模型。物理架构将逻辑架构中的逻辑组件映射为具体的物理实现方案包括机械结构设计、电气系统设计和软件系统设计三大领域。物理架构的输出包括机电软分配模型定义机械、电气、软件功能的物理承载关系和三维参数化模型定义几何形状、材料属性和制造公差。物理层将逻辑架构映射到具体的物理实现包括硬件选型、软件部署、接口定义等。物理层的模型直接关联CAD三维模型、CAE仿真模型和嵌入式软件代码是设计与制造之间的桥梁。在物理层模型驱动的优势尤为明显设计参数的修改自动传播到关联的三维模型和仿真模型实现“一处修改、全局联动”。2.3四层模型关联追溯机制RFLP四层模型架构通过“模型传递关系”形成完整的追溯链路需求架构→功能架构通过系统用例传递、功能架构→逻辑架构通过系统操作传递、逻辑架构→物理架构通过架构分析模型传递。数字工程平台提供面向多源异构模型的深度解析与智能关联能力模型解析引擎基于OMG MOF四层元模型规范支持对SysML/UML标准模型文件XMI格式、Modelica性能模型、FMU仿真包、三维CAD轻量化模型等各类模型文件进行结构化解析自动提取模型内部的元素定义、属性参数、约束规则和语义关系关系关联引擎基于数据库构建模型关系知识图谱支持跨设计要求→功能→性能→物理四类模型的自动关联与贯通追溯可视化呈现模型间的传递、验证、关联三类关系拓扑全面响应深度解析各类模型文件及关系模型模板定义及接口实现需求。图7 异构模型解析与关联如图所示本工具为数字样机1.0全模型解析与关联核心载体支持对RFLP四类模型文件进行深度语义解析自动识别模型元素、属性、关系和约束信息构建覆盖整机—系统—部件三级架构的模型关系知识图谱实现跨模型、跨阶段、跨层级的数据贯通与智能追溯全面支撑模型一致性校验与影响分析。图8 基于元模型的实例化模型解析关联如上图所示以发动机系统为例通过发动机子系统或部件级的功能要求元模型模板可以创建实例化发动机压气机部件的压比要求实例这个压比的参数则来源于整机模型总体设计的指标要求分解到压气机后被压气机子系统或部件承接进而再推送到各级叶片的设计参数进行叶片等零部件层级的需求参数配置和需求模型实例化。在同样的操作模式下可以完成各级功能模型到性能模型、物理模型的参数传递和实例化模型构建。PART.03集成研发体系工具链整合与协同MBSE系统工程提供了正向研制的体系架构和方法论建模工具仅解决了系统模型构建的问题然而复杂装备研制过程涉及跨厂所跨专业的协同研制模式这正需要数字工程平台基于模型构建一套标准化的操作流程。因此正向研制体系的建设不是单一工具能够完成的任务它需要一个整合的、协同的工具链体系。图9 复杂装备集成研发流程梳理Ablaze® RPCS平台通过“平台APP”的架构模式将各类设计仿真工具整合为统一的集成研发环境基于科研项目的多级任务分工和协同研发流程活动驱动装备的研制过程利用定制开发的各类APP工具进行知识和流程封装快速完成相似型号装备的研发和仿真验证从而为数字样机的研制与交付提供支撑环境。这些主要的集成工具和业务能力主要包括如下3.1工具集成及组件封装由于各单位在研发过程中使用了大量建模工具、CAD设计工具和CAE仿真工具和业务应用系统装备协同研制的流程打通必须通过这些工具的接口调用来快速完成产品设计和性能验证。通力有限公司通过开发IAP集成研发工具并封装框架以支持定向脚本接口Python/MATLAB/Shell实现对CAD/CAE工具的调用、文件解析和结果自动提取。以航空发动机项目为例我们已完成NX/Creo/Ansys/Abaqus/Matlab/Simulink等多款工具的APP封装打通了PLM/TDM/MES三大系统的数据接口。图10 工具及组件封装业务逻辑如上图所示这些设计仿真工具分别包括NX、CATIA、Creo、SolidWorks、AutoCAD、Ansys、Abaqus、Matlab、Simulink等多源异构仿真工具通过统一的IAP封装流程将各工具的脚本接口Python/MATLAB/Shell进行标准化封装形成可复用的工具组件封装后的组件按装配体层面、装配子系统层面和零部件层面三级架构进行组织各层级之间通过定义清晰的输入输出接口实现数据传递与调用关联最终将封装成果汇聚为整机多层级的产品数据实现从底层工具调用到顶层产品数据生成的全链路自动化贯通。图11 工具集成及接口配置界面上图展示了工具集成及接口配置的管理界面以网格化卡片形式集中呈现NX UG、CATIA、AutoCAD、中望CAD、Ansys、Matlab、Mworks、Fluent、CFX、Modelica等CAD/CAE建模与仿真工具以及Teamcenter、SAP、MES系统、TDM试验、健康管理系统、Oracle数据库等系统的集成接入状态。针对每个工具和系统的接口可以通过参数配置进行调试右侧面板详细展示所选工具例如NX UG的软件版本8.5、接口文档、配置接口地址、接口文件、负责人、更新时间及接口启用状态等完整配置信息实现了多源异构工具的统一注册、集中管理、接口可视化和即插即用式集成管控为协同研发环境中各类工具的快速接入和高效调用提供了标准化的管理平台。3.2协同研发环境构建Ablaze® CRD协同研发系统是对研发流程体系的一体化管理和全面实时监控。系统基于可视化流程驱动方式实现任务、流程一体化管理具备动态、可视化的任务协同编制、多层分解、逐级下发、流程定义、流程驱动、实时反馈、动态跟踪、变更控制等功能规范设计流程引导设计过程提高多型号任务、流程综合管控能力。图12 协同研发系统功能界面如上图所示协同集成研发平台融合系统工程思想将复杂装备研制的计划任务进行多层级分级后进行多专业协同研发管理。将各类软件工具、研发流程、过程数据、研发知识、研发团队等进行融合构建基于流程驱动的协同研发环境对产品的研制流程进行全面管理深度融合研发技术流程和研发管理流程打通专业之间、部门之间的协作壁垒实现以任务、流程、数据、APP、知识为核心的产品研制过程管理和过程数据管理。图13 协同研发项目计划任务管理项目计划与任务管理支持从项目立项到项目计划分解、任务执行监控的闭环流程系统以列表形式呈现各研发任务的名称、计划周期、负责人、进度状态等关键信息通过可视化进度条直观反映各任务的执行进展支撑项目管理者对多任务并行推进的统筹协调与过程监控。图14 协同研发系统多级任务分工和流程定义如上图所示协同研发系统的多级任务分工和流程定义过程可以是可视化的流程图清晰呈现从总体方案设计到分系统设计、再到详细设计的层级任务分解逻辑以及各任务节点之间的串行、并行和条件分支关系实现了研发过程的标准化流程管控。图15 协同研发过程流程配置与参数传递界面协同研发过程的流程配置与参数传递界面中则展示了在多级任务分工的基础上进一步定义了各任务节点之间的数据输入输出关系和参数传递路径确保设计信息在总体、子系统、部件等多层级之间的高效流转与一致性追溯。3.3APP封装与管理工具APP封装框架与管理工具是将业务功能封装为独立应用每个APP都基于统一的元模型体系和权限体系运行。在集成研发场景中APP封装框架支持定向脚本接口Python/MATLAB/Shell实现对CAD/CAE工具的调用、文件解析和结果自动提取。以航空发动机项目为例我们已完成NX/Creo/Ansys/Abaqus/Matlab/Simulink等多款工具的APP封装打通了PLM/TDM/MES三大系统的数据接口。型号装备研制过程中可以基于集成研发APP对各类设计仿真工具进行专业的APP封装通过开发定向的脚本接口文件对原工具模型进行解析和关联同步创建专业APP模块封装各类算法和用例利用大数据算法封装计算机理用户可以通过输入参数形式对模型进行分析计算达到分析计算和验证性能的目的。图16 集成研发APP系统架构基于工业APP集成应用系统的技术引擎、资源、模型和业务组件将工业机理、技术、知识、算法与最佳工程实践按照系统化组织、模型化表达、可视化交互、场景化应用、生态化形成的应用程序构建企业工业软件应用体系。图17 IAP研发流程集成环境Ablaze® IAP集成研发系统提供图形化的APP设计和运行环境通过拖拉拽即可应用提供的可视化基础组件、CAD组件、CAE组件、优化组件、计算组件、数据组件、专用组件等各类组件和零代码交互界面设计环境完成APP可视化设计。图18 IAP APP界面设计工具APP管理中心支持各类APP应用程序的本地化管理和共享模式管理其中共享模式管理实现APP的共享应用。基于APP数据中心用户可以实现APP多方案管理和多方案数据对比分析及应用。3.4多维度模型转换与参数传递在集成研发体系中不同工具使用不同的模型格式。平台提供多维度模型转换能力支持ReqIF需求交换格式、FMU仿真模型封装、STEP产品模型数据交换等标准格式的导入导出。参数传递引擎支持上下游模型之间的自动参数关联当设计模型中的某个尺寸参数变更时关联的仿真模型自动更新输入参数并触发重新计算。事件驱动的数据流转机制确保关键业务事件需求变更、设计发布、工艺审批等自动触发预定义的数据流转规则。图19 支持不同格式的模型文件解析系统支持对四类核心模型文件的深度解析设计要求模型SysML REQ需求图/结构化需求文本自动提取需求编号、层级、优先级、量化指标、验证方法及满足关系功能模型BDD/IBD/ACT/STM自动解析模块组合层次、端口定义、功能流传递路径和状态转换逻辑性能模型FMI 2.0标准FMU包自动解析modelDescription.xml提取输入输出端口、参数类型和学科耦合关系兼容Modelica模型方程结构提取物理模型CATIA/NX三维CAD通过JT轻量化格式解析装配结构树、MBD标注信息和工程BOM层级映射。解析引擎无需人工干预实现模型文件从“黑盒附件”到“白盒结构化数据”的转化。图20 STEP/CAD模型解析与参数传递示例基于解析提取的结构化语义信息平台自动构建跨模型关联关系和参数传递。关系模型字典定义三类核心关系传递关系Derive如设计要求模型中的“推力≥180kN”自动关联至功能模型的“推进系统”功能模块再传递至性能模型的“整机推力计算”仿真参数验证关系Verify如性能模型的“推力仿真结果”反向验证设计要求模型中的推力指标是否满足关联关系Relate如功能模型的“压缩子系统”模块与物理模型的“压气机装配体”三维模型自动映射。图21 多学科联合仿真流程活动与参数传递3.5数字样机模型与数据管理数字样机模型包括各类模型、文件、结构、程序、数据、算法、标准规范等同时这些模型的产生是在研制过程中的各个专业系统中管理的因此数字样机模型管理系统必须通过数字主线引擎对这些异构工具/系统进行统一的集成和数据流贯通。最终利用系统的结构管理器工具对各类模型文件进行分类存储在研制过程中基于各型号产品的研制阶段进行相关文件模型的评审、鉴定、会签及发布等流程活动支撑对最终模型文件的验证和调度运用。图22 多学科样机模型存储与管理结构数字样机模型文件种类繁多格式各异通过建立的模型分类属性将对应的模型文件提交审签、入库流程。当最终审批人员确认文件的正确性与技术状态后即可办理入库手续模型文件即可具备按照名称、格式、时间、人员、版本等进行查询操作的权限。图23 数字样机模型存储结构示例通过系统集成或手动导入等方式将各类模型文件在系统中进行统一管理利用模型分类和属性映射方式对模型的文件本身、版本及操作记录进行管理同时支持在研发活动过程中不断对这些模型文件的版本更新和追踪纪实对历史版本的模型文件进行浏览查询分析等。PART.04小结与展望本文系统论述了模型驱动的正向研制方法论及其在集成研发体系中的工程化实现路径。从范式层面看MBSE方法论以结构化系统模型取代文档作为“单一数据源”从根本上解决了传统文档驱动模式下信息失真、变更代价高昂和知识无法复用三大痼疾推动装备研制从“写文档描述设计”向“建模型驱动设计”的范式跃迁。从方法论层面看RFLP四层架构需求架构→功能架构→逻辑架构→物理架构构建了从用户需求到物理实现的完整模型链路双V闭环验证体系确保了“每一层设计都有对应验证手段、每一项需求都有可追溯验证证据”的研制质量保障机制。从工程化层面看Ablaze® RPCS平台通过“平台APP”架构模式将SysML建模工具、CAD/CAE仿真工具和企业信息化系统整合为统一的集成研发环境借助IAP工具封装框架和协同研发流程引擎实现了跨厂所、跨专业的协同研制能力为数字样机1.0的构建和管理提供了完整的工具链支撑。展望未来模型驱动的正向研制体系仍将在以下方向持续深化一是模型粒度的持续细化当前RFLP四层架构主要覆盖系统级到部件级的设计分解未来需进一步向零件级和工艺级延伸实现从系统需求到制造指令的全链路模型贯通二是AI赋能的智能化升级将大语言模型和知识图谱技术深度融入需求分析、架构设计和仿真验证环节实现需求自动提取、设计方案智能推荐和仿真结果自动判读显著提升工程师的工作效率三是数字孪生的深度演进推动数字样机从1.0研发模型向2.0制造模型和3.0运维模型的持续演进通过IoT实时数据驱动和机器学习算法构建装备全生命周期的数字孪生体实现从“设计验证”到“预测运维”的能力跨越四是标准体系的持续完善积极参与SysML 2.0、FMI 3.0、STEP AP242等国际标准的制定与落地推动国产MBSE工具链与国际标准体系的深度兼容为复杂装备的自主可控研制提供坚实的技术底座。下期预告《多学科多专业协同仿真验证体系构建》解析FMI/FMU标准如何支撑机-传-控-热-电多物理场协同仿真。
模型驱动的正向研制与集成研发体系构建
模型驱动的正向研制与集成研发体系构建MBSE方法论赋能从需求到验证的全链路闭环基于模型的系统工程MBSE正在重塑复杂装备的研发范式。它不是简单地将纸质文档替换为电子模型而是从根本上改变工程师思考问题和组织工作的方式从“写文档描述设计”转变为“建模型驱动设计”。本文深入论述模型驱动的正向研制方法论及其在集成研发体系中的工程化实现从而支撑数字样机1.0研发模型的构建和管理功能。PART.01从“文档驱动”到“模型驱动”的范式革命传统装备研制遵循“V模型”的瀑布式流程需求分析→系统设计→详细设计→仿真验证→试验鉴定→生产交付。每个阶段的输出物是文档阶段间的衔接依靠评审会议和人工传递。这种模式存在三个根本性缺陷一是信息在传递过程中不断丢失和失真需求文档中的关键约束可能在详细设计阶段被遗漏二是变更的代价随研制进程呈指数增长设计阶段发现需求理解错误的修复成本是需求阶段的100倍三是知识无法有效复用每个新型号都是“从零开始”历史型号的设计经验散落在文档堆中。图1 文档驱动vs模型驱动研制范式对比示意图模型驱动的正向研制从根本上解决这三个问题。它以系统模型为“单一数据源”Single Source of Truth所有设计活动都围绕模型展开文档只是模型的视图输出。需求变更自动传播到关联模型影响范围一目了然设计知识沉淀在模型模板中新型号可以基于模板快速启动仿真验证直接基于模型执行无需人工翻译和重新建模。PART.02MBSE方法论与RFLP分解框架2.1MBSE系统工程方法论基于模型的系统工程Model-Based Systems EngineeringMBSE是国际系统工程协会INCOSE在《系统工程愿景2035》中明确定义的系统工程方法论转型方向其核心内涵是以结构化、形式化的系统模型取代传统以文档为中心的工程实践作为贯穿系统全生命周期的唯一权威信息载体。INCOSE对MBSE的正式定义为“MBSE是系统工程的正式应用以支持系统需求、设计、分析、验证和确认活动这些活动从概念设计阶段开始贯穿开发全过程直至后续的生命周期阶段”。图2 模型驱动的系统工程MBSE业务逻辑架构图系统工程正向研发体系以数字样机为核心载体贯穿装备从研发、制造到交付的全生命周期构建了“需求驱动、模型贯通、仿真验证、数据闭环”的研制逻辑。在研发阶段数字样机1.0双V架构驱动正向设计分解与逆向验证确认的协同闭环左V经需求建模建立系统需求基线通过总体设计的系统建模完成功能架构与逻辑架构定义将系统需求逐层分解再借助CAD完成子系统的机械、电子、软件等领域结构设计最终通过CAE仿真完成性能分析与优化右V通过专项仿真和半实物仿真验证零部件设计向上经多学科联合仿真完成子系统验证再通过多学科设计优化、模型验证VV和故障预测与健康管理完成总体验证。在制造阶段数字样机2.0研发阶段的数字样机模型向下传递至CAPP、ERP、MOM等制造执行系统驱动工艺规划、生产排程和质量管控实现设计意图向制造过程的精确传递。在交付阶段数字样机3.0装备在役运行后通过IoT数据采集和TDM试验数据管理持续获取性能数据结合机器学习与人工智能构建数字孪生体实现健康状态在线评估和预测性维护同时将运维经验反馈至新一代产品研发需求形成跨型号的知识复用闭环。贯穿全过程的数字主线Digital Thread沿设计链、制造链和测试链三条路径将需求模型、设计模型、仿真模型、制造数据和试验数据以可追溯、可关联的方式串联由PLM系统和QMS系统共同支撑正向研发体系的规范化运行。2.2数字样机1.0的构建过程数字样机1.0Digital Mockup 1.0是MBSE方法论在复杂装备研制中的核心交付物其构建遵循RFLPRequirement-Functional-Logical-Physical四层架构模型实现从需求到物理实现的完整模型链路。图3 数字样机1.0RFLP构建与关联关系第一层需求架构Requirement Architecture需求层是将模糊的用户需求转化为结构化的系统需求的过程需求架构定义系统需要满足的所有类型需求包括利益相关方需求、系统需求、约束条件和验收标准。Ablaze® RPCS平台的需求管理模块Ablaze® RMS支持需求条目化管理每条需求都有唯一标识、优先级、验证方法、关联关系等属性。平台内置NLP辅助的需求分析助手可以自动解析技术文档提取结构化需求条目辅助生成需求追溯矩阵RTM。图4 Ablaze® RMS需求结构化建模工具在Ablaze® RMS平台中需求架构以“用户需求”为输入通过系统协同建模工具进行结构化建模形成可追溯、可验证的需求模型。需求模型不仅包含功能性需求还涵盖性能指标、可靠性要求、安全性约束等多维度需求要素为后续功能架构提供完整的输入基线。需求层的关键挑战是需求的完整性和一致性检查。第二层功能架构Functional Architecture功能架构定义系统为满足需求所需提供的功能与服务以及系统功能的输入、输出和功能间的逻辑关系。功能架构将需求架构中的抽象需求转化为具体的功能定义建立功能流图Functional Flow Diagram和功能接口定义。功能架构的输出包括更新后的系统需求通过功能分析发现的需求缺口、可执行的用例模型Operational Use Case Model和系统功能架构模型。功能分解遵循“自顶向下、逐层细化”的原则整机级功能逐步分解为分系统功能、部件功能直到可分配给具体物理组件的原子功能。图5 Ablaze® MDS系统建模功能界面Ablaze® MDS系统建模软件支持OMG最新的SysML 2.0建模语言规范并支持用户按照适合其业务的方法论灵活定制建模框架开展基于模型的需求分析、功能分析、架构设计等复杂系统设计活动。同时还支持活动图、状态机图、参数图的仿真执行功能并支持与Matlab/Simulink、Modelica、FMU等仿真模型集成。第三层逻辑架构Logical Architecture逻辑架构定义系统逻辑架构、系统接口及接口间的连接关系同时定义行为仿真模型以验证系统是否能正常工作。基于SysML的块定义图BDD和内部块图IBD定义逻辑组件的接口、端口、数据流和控制流。逻辑层的设计独立于具体的物理实现允许设计团队在同一逻辑架构下探索多种物理方案。图6 Ablaze® MDS逻辑架构建模功能界面系统建模工具支持SysML全部九种图的创建和编辑并内置模型语法检查和语义验证功能。更重要的是建模工具与平台元模型引擎深度集成确保模型定义符合M2层元模型约束从技术层面保证模型质量。第四层物理架构Physical Architecture物理架构定义表征真实系统的三维参数化模型和机电软分配模型。物理架构将逻辑架构中的逻辑组件映射为具体的物理实现方案包括机械结构设计、电气系统设计和软件系统设计三大领域。物理架构的输出包括机电软分配模型定义机械、电气、软件功能的物理承载关系和三维参数化模型定义几何形状、材料属性和制造公差。物理层将逻辑架构映射到具体的物理实现包括硬件选型、软件部署、接口定义等。物理层的模型直接关联CAD三维模型、CAE仿真模型和嵌入式软件代码是设计与制造之间的桥梁。在物理层模型驱动的优势尤为明显设计参数的修改自动传播到关联的三维模型和仿真模型实现“一处修改、全局联动”。2.3四层模型关联追溯机制RFLP四层模型架构通过“模型传递关系”形成完整的追溯链路需求架构→功能架构通过系统用例传递、功能架构→逻辑架构通过系统操作传递、逻辑架构→物理架构通过架构分析模型传递。数字工程平台提供面向多源异构模型的深度解析与智能关联能力模型解析引擎基于OMG MOF四层元模型规范支持对SysML/UML标准模型文件XMI格式、Modelica性能模型、FMU仿真包、三维CAD轻量化模型等各类模型文件进行结构化解析自动提取模型内部的元素定义、属性参数、约束规则和语义关系关系关联引擎基于数据库构建模型关系知识图谱支持跨设计要求→功能→性能→物理四类模型的自动关联与贯通追溯可视化呈现模型间的传递、验证、关联三类关系拓扑全面响应深度解析各类模型文件及关系模型模板定义及接口实现需求。图7 异构模型解析与关联如图所示本工具为数字样机1.0全模型解析与关联核心载体支持对RFLP四类模型文件进行深度语义解析自动识别模型元素、属性、关系和约束信息构建覆盖整机—系统—部件三级架构的模型关系知识图谱实现跨模型、跨阶段、跨层级的数据贯通与智能追溯全面支撑模型一致性校验与影响分析。图8 基于元模型的实例化模型解析关联如上图所示以发动机系统为例通过发动机子系统或部件级的功能要求元模型模板可以创建实例化发动机压气机部件的压比要求实例这个压比的参数则来源于整机模型总体设计的指标要求分解到压气机后被压气机子系统或部件承接进而再推送到各级叶片的设计参数进行叶片等零部件层级的需求参数配置和需求模型实例化。在同样的操作模式下可以完成各级功能模型到性能模型、物理模型的参数传递和实例化模型构建。PART.03集成研发体系工具链整合与协同MBSE系统工程提供了正向研制的体系架构和方法论建模工具仅解决了系统模型构建的问题然而复杂装备研制过程涉及跨厂所跨专业的协同研制模式这正需要数字工程平台基于模型构建一套标准化的操作流程。因此正向研制体系的建设不是单一工具能够完成的任务它需要一个整合的、协同的工具链体系。图9 复杂装备集成研发流程梳理Ablaze® RPCS平台通过“平台APP”的架构模式将各类设计仿真工具整合为统一的集成研发环境基于科研项目的多级任务分工和协同研发流程活动驱动装备的研制过程利用定制开发的各类APP工具进行知识和流程封装快速完成相似型号装备的研发和仿真验证从而为数字样机的研制与交付提供支撑环境。这些主要的集成工具和业务能力主要包括如下3.1工具集成及组件封装由于各单位在研发过程中使用了大量建模工具、CAD设计工具和CAE仿真工具和业务应用系统装备协同研制的流程打通必须通过这些工具的接口调用来快速完成产品设计和性能验证。通力有限公司通过开发IAP集成研发工具并封装框架以支持定向脚本接口Python/MATLAB/Shell实现对CAD/CAE工具的调用、文件解析和结果自动提取。以航空发动机项目为例我们已完成NX/Creo/Ansys/Abaqus/Matlab/Simulink等多款工具的APP封装打通了PLM/TDM/MES三大系统的数据接口。图10 工具及组件封装业务逻辑如上图所示这些设计仿真工具分别包括NX、CATIA、Creo、SolidWorks、AutoCAD、Ansys、Abaqus、Matlab、Simulink等多源异构仿真工具通过统一的IAP封装流程将各工具的脚本接口Python/MATLAB/Shell进行标准化封装形成可复用的工具组件封装后的组件按装配体层面、装配子系统层面和零部件层面三级架构进行组织各层级之间通过定义清晰的输入输出接口实现数据传递与调用关联最终将封装成果汇聚为整机多层级的产品数据实现从底层工具调用到顶层产品数据生成的全链路自动化贯通。图11 工具集成及接口配置界面上图展示了工具集成及接口配置的管理界面以网格化卡片形式集中呈现NX UG、CATIA、AutoCAD、中望CAD、Ansys、Matlab、Mworks、Fluent、CFX、Modelica等CAD/CAE建模与仿真工具以及Teamcenter、SAP、MES系统、TDM试验、健康管理系统、Oracle数据库等系统的集成接入状态。针对每个工具和系统的接口可以通过参数配置进行调试右侧面板详细展示所选工具例如NX UG的软件版本8.5、接口文档、配置接口地址、接口文件、负责人、更新时间及接口启用状态等完整配置信息实现了多源异构工具的统一注册、集中管理、接口可视化和即插即用式集成管控为协同研发环境中各类工具的快速接入和高效调用提供了标准化的管理平台。3.2协同研发环境构建Ablaze® CRD协同研发系统是对研发流程体系的一体化管理和全面实时监控。系统基于可视化流程驱动方式实现任务、流程一体化管理具备动态、可视化的任务协同编制、多层分解、逐级下发、流程定义、流程驱动、实时反馈、动态跟踪、变更控制等功能规范设计流程引导设计过程提高多型号任务、流程综合管控能力。图12 协同研发系统功能界面如上图所示协同集成研发平台融合系统工程思想将复杂装备研制的计划任务进行多层级分级后进行多专业协同研发管理。将各类软件工具、研发流程、过程数据、研发知识、研发团队等进行融合构建基于流程驱动的协同研发环境对产品的研制流程进行全面管理深度融合研发技术流程和研发管理流程打通专业之间、部门之间的协作壁垒实现以任务、流程、数据、APP、知识为核心的产品研制过程管理和过程数据管理。图13 协同研发项目计划任务管理项目计划与任务管理支持从项目立项到项目计划分解、任务执行监控的闭环流程系统以列表形式呈现各研发任务的名称、计划周期、负责人、进度状态等关键信息通过可视化进度条直观反映各任务的执行进展支撑项目管理者对多任务并行推进的统筹协调与过程监控。图14 协同研发系统多级任务分工和流程定义如上图所示协同研发系统的多级任务分工和流程定义过程可以是可视化的流程图清晰呈现从总体方案设计到分系统设计、再到详细设计的层级任务分解逻辑以及各任务节点之间的串行、并行和条件分支关系实现了研发过程的标准化流程管控。图15 协同研发过程流程配置与参数传递界面协同研发过程的流程配置与参数传递界面中则展示了在多级任务分工的基础上进一步定义了各任务节点之间的数据输入输出关系和参数传递路径确保设计信息在总体、子系统、部件等多层级之间的高效流转与一致性追溯。3.3APP封装与管理工具APP封装框架与管理工具是将业务功能封装为独立应用每个APP都基于统一的元模型体系和权限体系运行。在集成研发场景中APP封装框架支持定向脚本接口Python/MATLAB/Shell实现对CAD/CAE工具的调用、文件解析和结果自动提取。以航空发动机项目为例我们已完成NX/Creo/Ansys/Abaqus/Matlab/Simulink等多款工具的APP封装打通了PLM/TDM/MES三大系统的数据接口。型号装备研制过程中可以基于集成研发APP对各类设计仿真工具进行专业的APP封装通过开发定向的脚本接口文件对原工具模型进行解析和关联同步创建专业APP模块封装各类算法和用例利用大数据算法封装计算机理用户可以通过输入参数形式对模型进行分析计算达到分析计算和验证性能的目的。图16 集成研发APP系统架构基于工业APP集成应用系统的技术引擎、资源、模型和业务组件将工业机理、技术、知识、算法与最佳工程实践按照系统化组织、模型化表达、可视化交互、场景化应用、生态化形成的应用程序构建企业工业软件应用体系。图17 IAP研发流程集成环境Ablaze® IAP集成研发系统提供图形化的APP设计和运行环境通过拖拉拽即可应用提供的可视化基础组件、CAD组件、CAE组件、优化组件、计算组件、数据组件、专用组件等各类组件和零代码交互界面设计环境完成APP可视化设计。图18 IAP APP界面设计工具APP管理中心支持各类APP应用程序的本地化管理和共享模式管理其中共享模式管理实现APP的共享应用。基于APP数据中心用户可以实现APP多方案管理和多方案数据对比分析及应用。3.4多维度模型转换与参数传递在集成研发体系中不同工具使用不同的模型格式。平台提供多维度模型转换能力支持ReqIF需求交换格式、FMU仿真模型封装、STEP产品模型数据交换等标准格式的导入导出。参数传递引擎支持上下游模型之间的自动参数关联当设计模型中的某个尺寸参数变更时关联的仿真模型自动更新输入参数并触发重新计算。事件驱动的数据流转机制确保关键业务事件需求变更、设计发布、工艺审批等自动触发预定义的数据流转规则。图19 支持不同格式的模型文件解析系统支持对四类核心模型文件的深度解析设计要求模型SysML REQ需求图/结构化需求文本自动提取需求编号、层级、优先级、量化指标、验证方法及满足关系功能模型BDD/IBD/ACT/STM自动解析模块组合层次、端口定义、功能流传递路径和状态转换逻辑性能模型FMI 2.0标准FMU包自动解析modelDescription.xml提取输入输出端口、参数类型和学科耦合关系兼容Modelica模型方程结构提取物理模型CATIA/NX三维CAD通过JT轻量化格式解析装配结构树、MBD标注信息和工程BOM层级映射。解析引擎无需人工干预实现模型文件从“黑盒附件”到“白盒结构化数据”的转化。图20 STEP/CAD模型解析与参数传递示例基于解析提取的结构化语义信息平台自动构建跨模型关联关系和参数传递。关系模型字典定义三类核心关系传递关系Derive如设计要求模型中的“推力≥180kN”自动关联至功能模型的“推进系统”功能模块再传递至性能模型的“整机推力计算”仿真参数验证关系Verify如性能模型的“推力仿真结果”反向验证设计要求模型中的推力指标是否满足关联关系Relate如功能模型的“压缩子系统”模块与物理模型的“压气机装配体”三维模型自动映射。图21 多学科联合仿真流程活动与参数传递3.5数字样机模型与数据管理数字样机模型包括各类模型、文件、结构、程序、数据、算法、标准规范等同时这些模型的产生是在研制过程中的各个专业系统中管理的因此数字样机模型管理系统必须通过数字主线引擎对这些异构工具/系统进行统一的集成和数据流贯通。最终利用系统的结构管理器工具对各类模型文件进行分类存储在研制过程中基于各型号产品的研制阶段进行相关文件模型的评审、鉴定、会签及发布等流程活动支撑对最终模型文件的验证和调度运用。图22 多学科样机模型存储与管理结构数字样机模型文件种类繁多格式各异通过建立的模型分类属性将对应的模型文件提交审签、入库流程。当最终审批人员确认文件的正确性与技术状态后即可办理入库手续模型文件即可具备按照名称、格式、时间、人员、版本等进行查询操作的权限。图23 数字样机模型存储结构示例通过系统集成或手动导入等方式将各类模型文件在系统中进行统一管理利用模型分类和属性映射方式对模型的文件本身、版本及操作记录进行管理同时支持在研发活动过程中不断对这些模型文件的版本更新和追踪纪实对历史版本的模型文件进行浏览查询分析等。PART.04小结与展望本文系统论述了模型驱动的正向研制方法论及其在集成研发体系中的工程化实现路径。从范式层面看MBSE方法论以结构化系统模型取代文档作为“单一数据源”从根本上解决了传统文档驱动模式下信息失真、变更代价高昂和知识无法复用三大痼疾推动装备研制从“写文档描述设计”向“建模型驱动设计”的范式跃迁。从方法论层面看RFLP四层架构需求架构→功能架构→逻辑架构→物理架构构建了从用户需求到物理实现的完整模型链路双V闭环验证体系确保了“每一层设计都有对应验证手段、每一项需求都有可追溯验证证据”的研制质量保障机制。从工程化层面看Ablaze® RPCS平台通过“平台APP”架构模式将SysML建模工具、CAD/CAE仿真工具和企业信息化系统整合为统一的集成研发环境借助IAP工具封装框架和协同研发流程引擎实现了跨厂所、跨专业的协同研制能力为数字样机1.0的构建和管理提供了完整的工具链支撑。展望未来模型驱动的正向研制体系仍将在以下方向持续深化一是模型粒度的持续细化当前RFLP四层架构主要覆盖系统级到部件级的设计分解未来需进一步向零件级和工艺级延伸实现从系统需求到制造指令的全链路模型贯通二是AI赋能的智能化升级将大语言模型和知识图谱技术深度融入需求分析、架构设计和仿真验证环节实现需求自动提取、设计方案智能推荐和仿真结果自动判读显著提升工程师的工作效率三是数字孪生的深度演进推动数字样机从1.0研发模型向2.0制造模型和3.0运维模型的持续演进通过IoT实时数据驱动和机器学习算法构建装备全生命周期的数字孪生体实现从“设计验证”到“预测运维”的能力跨越四是标准体系的持续完善积极参与SysML 2.0、FMI 3.0、STEP AP242等国际标准的制定与落地推动国产MBSE工具链与国际标准体系的深度兼容为复杂装备的自主可控研制提供坚实的技术底座。下期预告《多学科多专业协同仿真验证体系构建》解析FMI/FMU标准如何支撑机-传-控-热-电多物理场协同仿真。
