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基于模型的系统工程（MBSE）介绍（下）

2021-11-04 18:14:30·  来源：国汽智联  
　
前言汽车智能化主要体现在车辆自身功能的数字化与自动化及车辆与外界（路、云、网、图等）的信息交互与深度耦合。其本质在于：将数字虚体强大的实时映射和计算推
前言

汽车智能化主要体现在车辆自身功能的数字化与自动化及车辆与外界（路、云、网、图等）的信息交互与深度耦合。其本质在于：将“数字虚体”强大的实时映射和计算推演能力，深度融入传统车路组成的“物理实体”之中，形成一个“虚实”结合的复杂大系统。该系统是具有跨学科、跨领域、跨地域的高度复杂性与异构互操作性等特征的信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）的典型特征，可称为智能网联汽车信息物理系统（ICV CPS）。

ICV CPS作为典型的复杂系统工程问题，需要系统的方法来解决。基于模型的系统工程（MBSE）方法及相应建模软件工具被认为是ICV CPS的有效应用方法。

本文分为上、下两篇，对MBSE进行系统地介绍。上篇围绕MBSE的背景意义、方法优势、国内外研究现状进行了分析（详见：干货分享|基于模型的系统工程（MBSE）介绍（上））。本篇为下篇，将围绕MBSE的建模流程、方法、工具及未来发展进行介绍。


图1 MBSE方法的V流程
一、MBSE三大支柱

MBSE是方法学，亦是相关流程、方法和工具的集合。MBSE方法结合系统工程思想，通过模型贯穿系统全生命周期的全流程（如图1所示），其中模型是整个MBSE方法实现的核心，也是MBSE方法在系统研发中实现高效研发、高质量设计的基础，还是系统研发过程中系统技术和工程经验的积累和体现，是企业的核心资产。
因此，MBSE方法的应用，应该着重于构建系统的模型，尤其是建模过程中涉及的建模语言、建模工具和建模方法，这三者亦被称为“MBSE的三大支柱”。下文就“三大支柱”进行简单介绍。
建模语言

标准化和健壮的建模语言被认为是实现MBSE的关键因素。系统建模语言(OMG SysML™ System modeling language)就是这样一种通用建模语言，能满足多层级的建模需要（行为、结构、性能…），支持机、电、液、软、控等多学科交流和多领域合作，直观、全过程可度量且可控制，以及具备扩展性强、支持多种工具等优势。
SysML是一种图形化建模语言，支持系统级的规范、设计、分析和验证，这些系统可能包括硬件和设备、软件、数据、人员、过程和设施，为建模系统需求、行为、结构和参数提供了语义基础，用于与其他工程分析模型集成。
它是MBSE实践者在创建系统模型时“说”的语言，可以把他们的系统设计观点可视化，并与利益相关者沟通。而SysML这种可视化的“沟通”方式是通过如下九张图完成的（如图2所示）。

图2 SysML语言的九张图
建模工具

建模是实现MBSE应用的直接技术手段，所采用的工具在市面上有多款商业化工具软件，国外厂商系统架构建模工具有IBM的Rhapsody、西门子推广的Tales工具Capella、Dassault Systèmes的MagicDraw、Sparx Systems公司的Enterprise Architect（EA）等相关工具（摘录其中两款软件的建模示意，显示如图3所示）。此外，国内厂商也在近些年推出了国产自主的SysML系统建模工具软件，如Modelook等。

图3 系统架构建模工具软件示意
建模方法

随着MBSE的应用和发展，涌现出MBSE的不同方法学，以实现MBSE的应用和建模，其中INCOSE认可就超过7种，常见的有IBM的Harmony-SE（如图 4(a)图）、INCOSE的OOSEM（如图 4 (b)图）、Dassault Systèmes的MagicGrid等。

图4 两种常见MBSE方法（示意）
二、机遇与挑战

INCOSE在《系统工程2020愿景》中首次提出MBSE的远景规划，到2020 年定义完善的MBSE理论与实践体系，并且到2025年建立成熟的跨领域模型库和集成开发环境。这为国内的MBSE应用提供了扎实的理论基础。另外，基于MBSE的诸多优势，其应用可以为国内日趋复杂的跨领域的系统体系建立提供支撑，使系统体系的迭代可以跟上技术更新的速度。
同时，MBSE在国内的全面推广和应用又面临着很多挑战。尽管MBSE的模型迭代速度很快，但是最开始将复杂大系统标准化、规范化、模型化却要花费很多时间。另外，传统系统开发人员学习MBSE和转型也要花费一定的时间成本。国内MBSE在非航空航天领域的实际应用过少，也在一定程度上限制了大众的认可度。
在智能网联汽车产业领域，车-路-云-网-图这些成员系统各自封闭独立，导致它们传统各自独立的研发模式难以适应ICV CPS的研发需要。因此，若需明确ICV CPS专用的设计方法与研发流程，国内ICV CPS相关企业和研究机构在结合ICV CPS各成员系统传统研发模式的基础上，亟需构建基于MBSE的系统性方法体系和设计工具链原型（详见《智能网联汽车信息物理系统参考架构2.0》关于工具链建设的描述），以快速支撑ICV CPS研发和发展，建成中国方案智能网联汽车，以摆脱对国外技术研究的过多依赖，形成智能网联汽车的全球产业优势。
三、总结与展望

新一代信息化和数字化技术推动汽车、交通、通信等多领域的深度融合，形成了具有复杂系统特征的智能网联汽车信息物理系统（ICV CPS）。这一复杂系统中，车-路-云-网-图各自封闭独立的研发模式，无法适应ICV CPS研发和发展，且现阶段没有明确的ICV CPS设计方法及研发流程。因此，源自航空航天领域的复杂系统工程方法——MBSE方法成为解决ICV CPS研发困难的一个方案。
与传统研发模式相比，MBSE具有提高系统开发效率、降低开发成本等优势，是未来系统工程的发展方向。但MBSE方法在标准化应用、相关人员转型、模型库构建等方面需要大量的资源和时间投入，使得其在国内的推广受到很大阻碍。克服这些阻碍的有效手段构建基于MBSE的系统性方法体系和设计工具链原型，使短期内所有工程技术人员无需精通MBSE方法，就能妥善完成复杂系统的协同设计。
现阶段，面对ICV CPS设计、研发、仿真、验证、部署和应用方面国内尚无完善的基础理论、核心方法和专用设计工具等问题，国家智能网联汽车创新中心将结合MBSE方法论，研究规范化架构构建、融合统一建模、数字孪生设计、验证评估实现确认等关键基础技术，构建一套面向 ICV CPS全生命周期的理论体系、技术路线和实现方法，进而在ICV CPS体系架构设计及构型优化、ICV CPS参考架构模型库、跨学科模型融合、数据可溯源设计、整体验证评估等方面形成创新技术成果，为中国方案ICV CPS的技术发展和应用实现提供科学依据与实施路径。

本文作者：国家智能网联汽车创新中心 信息物理架构部
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