基于模型的系统工程(MBSE)正成为高端复杂装备制造业数字化转型的重要使能技术与工具。《基于模型的系统工程——建模与模型驱动技术》是一本关于MBSE建模技术与模型驱动技术的专著。《基于模型的系统工程——建模与模型驱动技术》在介绍MBSE建模语言、方法与工具等基础建模知识的基础上，对模型驱动相关技术进行探索，建立面向行业的领域元模型（领域建模语言）的构建方法，探索自顶向下的模型驱动正向设计策略，这是一个模型驱动设计自动化的全新探索。另外，《基于模型的系统工程——建模与模型驱动技术》还以模型驱动为基础，提出装备系统设计方案如何与系统仿真、下游各学科专业详细设计、系统优化等进行集成的方法，为 MBSE真正落地实施、消除MBSE所带来的新信息孤岛提供解决方案。

第1章绪论
　　1.1系统工程概述
　　1.1.1系统工程的起源与定义
　　系统工程的起源没有一个明确特定的日期，可以追溯到系统思想形成的古代。在长期的社会实践中，人们逐渐意识到有必要把组成事物的各个部分有机地联系起来，从整体和全局的角度来对事物进行分析与综合，从而形成了系统思想：认为系统是由互相关联、互相制约、互相作用的若干组成部分构成的具有某种功能的有机整体。在我国，《易经》《尚书》等著作中提出的阴阳、五行、八卦等学说就蕴含系统思想。我国古代**医著《黄帝内经》把人体看作由各种器官有机地联系在一起的整体，主张从整体上研究人体的病因，也是系统思想的体现。在国外，系统思想在某种程度上可以认为在建造金字塔甚至更早的年代就已经存在了。古希腊哲学家赫拉克利特在《论自然》一书中指出：“世界是包括一切的整体。古希腊唯物主义哲学家德谟克利特认为万物的本源是原子和虚空，并在《世界大系统》一书中*早采用系统这一名词。古希腊哲学家亚里士多德也提出整体大于各个部分之和的观点[1]。总体上，由于受科技水平的限制古代系统思想是一种朴素的系统思想，常常用猜测的和臆想的联系来代替尚未了解的联系。
　　盛行于14世纪至17世纪的文艺复兴极大地促进了人们的思想解放。科学爱好者开始用现实的、客观的、科学的态度看待自然现象、认识自然现象。近代自然科学兴起为系统思想的提升提供了条件。但在当时条件下还难以从整体上对复杂的事物进行周密的考察和精确的研究，主要的思想和方法还是把整体的系统逐步地进行分解，研究每个较简单的组成部分，排除臆想的东西。而18世纪至19世纪，人类科技发展取得突破性进展，蒸汽机的发明与使用、牛顿的**物理学说确定、第二次工业革命的展开等促使了科学的系统思想的形成。恩格斯在《路德维希？费尔巴哈和德国古典哲学的终结》中指出：“一个伟大的基本思想，即认为世界不是既成事物的集合体，而是过程的集合体，其中各个似乎稳定的事物同它们在我们头脑中的思想映象即概念一样都处在生成和灭亡的不断变化中，在这种变化中，尽管有种种表面的偶然性，尽管有种种暂时的倒退，前进的发展终究会实现 ”恩格斯的这段话标志着科学的现代系统思想的产生[2]。
　　系统工程萌芽于19世纪末和20世纪初。当时，电力、石油等新能源的开发大大促进了工业的发展。电气化工业和化学工业的出现又使生产技术设备日趋复杂，并进一步促进了交通和通信系统的大规模扩建。同时，物质的生产开始丰富，市场的需求成为制约生产发展的重要因素，企业间的竞争开始出现。在这种情况下，人们开始重视生产与经营之间的协调和综合，即开始运用系统思想来研究这类问题。另外，**物理学的*终完成使人们认识到，只有通过对客观事物的数学描述才能深人地分析事物的本质、了解它的构成机理和各种变异。人们开始用数学模型和分析的方法去研究工程、经济、生物、军事和社会等方面的系统。随后至第二次世界大战的几十年间，数学家、物理学家、工程师、经济学家、生物学家做了大量开创性和学科交叉性的工作，提出了排队论、一般系统论、信息论、控制论和运筹学等，为系统工程的诞生准备了充分的条件。
　　一般认为系统工程产生于20世纪40年代的美国贝尔电话公司。1940年美国贝尔电话公司开始用当时的新技术来规划和设计横跨美国东西部的微波中继通信网，并于1951年正式把研制微波通信网的方法命名为系统工程。但真正认可系统工程作为一种明确的活动，是与第二次世界大战密切相关的。原子弹、高性能战机、军事雷达、火箭等复杂系统的研发面临着巨大挑战，不仅要使用许多高新技术，同时还要有高水平的组织。在项目规划、技术协同、工程管理等方面要有新的方法，单靠人的经验已显得无能为力。系统工程的发展则正是在这些挑战下*先从军事与大型工程系统中得到了充分的发展。第二次世界大战结束后冷战阶段的军事对抗需求进一步推动了系统工程的发展。阿波罗登月计划的圆满成功使世界各国认识到系统工程在庞大和复杂计划实施过程中的重要性，因而开始接受系统工程。在阿波罗登月计划的高峰时期有2万多家厂商、200余所高等院校和80多个研究机构参与研制及生产，总人数超过30万人，耗资255亿美元。正是由于在执行过程中始终采用系统工程的相关技术如系统分析、成本估算等，这项****的浩大工程基本上按时按预算完成，极大地鼓舞了人心。
　　自20世纪50年代正式提出以来，系统工程在工业界的各个行业、各个领域都得到了广泛的应用，取得了良好的效果。教育界也顺势而为，许多学校已经提供了系统工程硕士学位的课程，还有部分学校设立了系统工程的学士学位。国际系统工程协会(International Council on Systems Engineering，INCOSE)也确认系统工程可以作为一种职业。但系统工程还是一门非常年轻的学科，其理论和方法还有待进一步发展与完善。到目前为止，关于系统工程的定义还存在多种不同的版本，主要的几种定义如下：
　　(1)苏联将系统工程定义为“研究复杂系统的设计、建立、试验和运行的科学技术”；
　　(2)《不列颠百科全书》（又称《大英百科全书》）将系统工程定义为“把已有
　　学科分支中的知识有效地组合起来用以解决综合化的工程技术”；
　　(3)我国的科学巨匠钱学森先生认为系统工程是“组织管理复杂系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用的科学方法，是一种对所有‘系统’都具有普遍意义的科学方法”；
　　(4)欧洲航天局(简称欧空局)对系统工程的定义是“一个跨学科的方法，包含将需求转化为系统的全部技术工作”;
　　(5)美国国家航空航天局(NationalAeronautics and Space Administration，NASA)对系统工程的定义是“设计、实现、技术管理、运行和退役处置一个系统的有条理的多学科方法”；
　　(6)INCOSE对系统工程的定义十分简洁，认为它是“研制一个成功系统的一种跨学科的方法和手段”。
　　一般来讲，大家比较公认且内涵比较丰富的系统工程的定义是系统工程是为了*好地实现系统的目的，对系统的组成要素、组织结构、信息流、控制机构等进行分析研究的科学方法[3]。它运用各种组织管理技术，使系统的整体与局部之间的关系协调和相互配合，实现总体的*优运行。即从系统观念出发，以*优化方法求得系统整体*优的综合化的组织、管理、技术和方法的总称。
　　从上述的定义可以看出，系统工程与一般的传统工程学不同，它所研究的对象不限于特定的工程物质对象，而是任何一种可称为“系统”的对象。它是在现代科学技术基础之上发展起来的一门跨学科的边缘学科。它不但定性，而且定量地为系统的规划设计、试验研究、制造使用和管理控制提供科学方法的方法论科学，它的*终目的是使系统运行在*优状态。
　　1.1.2系统工程的观点
　　系统工程的中心目标是使系统作为一个各部分有机关联的整体，能成功地完成任务。在这个完成任务的过程中，整个系统的很多目的和属性都要从属于整个系统的中心目标。作为一门应用科学，系统工程在处理问题时的主要观点有整体性观点、综合性观点、科学性观点、关联性观点与实践性观点等[1]。
　　1)整体性观点
　　整体性观点即全局性观点或系统性观点，也就是在处理问题时，采用以整体为出发点，以整体为归宿的观点。这种观点的要点是：①处理问题时需遵循从整体到部分进行分析，再从部分到整体进行综合的原则，确定整体目标，并从整体目标出发，协调各组成部分的活动；②组成系统的各部分处于*优状态，系统未必处于*优状态；③整体处于*优状态，可能要牺牲某些部分的局部利益和目标;④不完善的子系统，经过合理的整合，可能形成性能完善的系统。
　　这里要注意的是对“性能整体*优”的理解。在系统工程中所指的性能仅仅是几个关键属性中的一个或多个。因此，性能整体*优的本质是寻求关键系统属性的*好平衡，即不能为了获得某系统属性的较好性能而牺牲其他一种或多种同等重要或更为重要属性的性能，如牺牲可接受成本下的较好性能、牺牲适当行程下的高速度或牺牲极端错误下的高吞吐量等。事实上，几乎所有关键属性都是相互依赖的，一种平衡在本质上必然影响整个系统设计的决策。而这些特性是典型不相称的，如何获得整体性能*优有赖于对系统工作原理的深人理解。因而，相比于技术专家或项目经理，对系统工程师在技术深度、技术宽度与管理深度方面有更高的要求。对技术专家的管理技巧要求并不高，只要求在一个或多个技术领域有深人理解即可。对项目经理，则对其在特定技术领域理解的要求不高，但要求他在管理人与技术工作方面有较强的能力。而对系统工程师，则要求他在上述三个方面均有较强的能力，以支持其在系统工作中能做出正确的平衡。
　　2)综合性观点
　　综合性观点就是在处理系统问题时，把对象的各部分、各因素联系起来加以考查，从关联中找出事物规律性和共同性的研究方法。这种方法可以避免片面性和主观性。
　　阿波罗登月计划总指挥韦伯曾指出，当前科学技术的发展有两种趋势，一是向纵深发展，学科日益分化；二是向整体方向发展，搞横向综合。阿波罗登月计划中没有一项新发明的自然科学理论和技术，都是现成科学的运用，关键在于综合，综合是*大的科学。系统工程就是指导综合研究的理论和方法。韦伯的这段话说明了综合性的观点是系统工程处理问题时的基本观点。
　　当然，综合性观点并不是绝对反对和抵制系统工程中的创新。对一个新的复杂产品系统来说，要成功地在技术变化迅速的环境中脱颖而出、并能使用多年，其关键部件必然会利用某些*新技术。虽然这不可避免地会引人一些已知的或未知的风险，但通过进行重大的研发工作，可以使这些技术达到成熟从而在系统部件中利用这种新型设计。因此，选择*有希望的技术方法，通过评估有关风险，排除那些可能使代价过大的风险，也是系统工程综合性观点的一个体现。在我国的重大项目如空间站、“嫦娥工程”、重型火箭等的研发初期，均有一个关键技术深化论证的过程，就是这种观点的重要体现。
　　3)科学性观点
　　科学性的观点就是要准确、严密、有充足科学依据地去论证一个系统发展和变化的规律性。不仅要定性，而且必须定量地描述一个系统，使系统处于*优运行状态。马克思曾明确指出，一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。数学方法已成为解决系统工程问题的主要方法。在强调采用定量
　　方法的同时，有以下两个问题必须要引起注意。
　　(1)必须在定性分析的基础上进行定量分析，即定量分析必须以定性分析为前提。定性分析是定量分析的基础。只进行定性分析，不能准确地说明一个系统，只有进行了定量分析之后，对系统的认识才能达到一定的深度，结论才能令人信服。然而，没有定性分析做指导，定量分析就失去了依据，就会成为数字游戏。因此，我们强调要摆正定性分析和定量分析的辩证关系。在处理问题时，一定要在定性分析的基础上应用数学方法，建立模型，进行优化，从而达到系统*优化的目的。例如，在安排生产计划时，可在各种资源的限制下制定一个使利润达到*大值的生产计划。这就需要在约束组成、确定评价目标等方面进行定性分析，然后在定性分析的基础上应用数学规划等工具，建立模型，完成该项任务。
　　(2)合理处理*优和满意的关系。在处理系统问题时，使系统达到*优比较困难，在个别情况下，*优有时不被人理解和不愿意接受，因此，有时利用满意的概念会使问题得到圆满的解决。从数学上的*优，过渡到情感上的满意是西蒙的一大发现。因此，我们在处理问题时，要处理好满意和*优的关系。这一原则也是不违背科学性观点的，因为寻求满意解也是科学。
　　4)关联性观点
　　关联性观点是指从系统各组成部分的关联中探索系统规律性的观点。如前面所述，一个系统是由很多要素相互关联而成的，正是这些关联决定了系统的整体特性会与各要素的简单之和要复杂得多。因此，在处理系统时，必须努力找出系统各组成部分之间的关系，并设法用明确的方式来描述这些关系的性质，揭示和推断系统整体

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 系统工程概述 1
1.1.1 系统工程的起源与定义 1
1.1.2 系统工程的观点 3
1.1.3 系统工程的过程模型 6
1.2 基于模型的系统工程 9
1.2.1 MBSE的产生 9
1.2.2 MBSE的作用与优势 11
1.2.3 MBSE外延与内涵的理解 13
1.3 小结 17
第2章 需求图 18
2.1 引言 18
2.2 需求图的表示 19
2.2.1 概述 19
2.2.2 需求及需求关系类型 19
2.2.3 需求相关依赖关系的表示 22
2.2.4 需求图与传统条目化需求间关系 22
2.3 小结 23
第3章 行为图 25
3.1 用例图 25
3.1.1 概述 25
3.1.2 用例图基本元素 26
3.1.3 用例图基本元素关系 27
3.1.4 用例的发现方法与过程 29
3.1.5 小结 29
3.2 活动图 30
3.2.1 概述 30
3.2.2 活动图基本建模元素 30
3.2.3 活动图高级建模元素 37
3.2.4 小结 40
3.3 序列图 40
3.3.1 概述 40
3.3.2 序列图基本建模元素 41
3.3.3 序列图高级建模元素 45
3.3.4 小结 50
3.4 状态机图 50
3.4.1 概述 50
3.4.2 状态机图建模元素 51
3.4.3 小结 59
第4章 结构图 61
4.1 模块定义图 61
4.1.1 概述 61
4.1.2 模块的结构属性 62
4.1.3 行为特性 65
4.1.4 模块间的关系 66
4.1.5 小结 68
4.2 内部模块图 68
4.2.1 概述 68
4.2.2 连接器 69
4.2.3 嵌套属性 71
4.2.4 条目流 73
4.2.5 小结 74
4.3 参数图 74
4.3.1 概述 74
4.3.2 约束模块 74
4.3.3 约束属性 77
4.3.4 绑定连接器 78
4.3.5 应用场景示例 78
4.3.6 小结 82
4.4 包图 82
4.4.1 概述 82
4.4.2 包的特征描述 83
4.4.3 包的关系 85
4.4.4 视图与视点 87
4.4.5 小结 88
第5章 领域元模型 90
5.1 引言 90
5.2 领域元模型构建方法 91
5.2.1 领域本体抽取 92
5.2.2 抽象语法构建 92
5.2.3 具体语法构建 93
5.2.4 语义描述 94
5.3 领域元模型构建的实例分析 94
5.4 基于领域元模型的建模分析 99
5.4.1 任务愿景模型 99
5.4.2 任务概念设计模型 101
5.4.3 任务框架定义模型 101
5.5 小结 103
第6章 MBSE建模方法 104
6.1 引言 104
6.2 OOSEM 104
6.2.1 OOSEM开发流程与开发活动 105
6.2.2 OOSEM活动详述 106
6.3 Harmony-SE方法 114
6.3.1 需求分析 115
6.3.2 功能分析 116
6.3.3 设计综合 117
6.4 状态分析法 118
6.5 RUP-SE方法 120
6.5.1 RUP-SE方法概述 120
6.5.2 RUP-SE方法模型架构 122
6.6 并行建模方法 124
6.6.1 并行建模方法概述 124
6.6.2 并行建模方法建模过程 125
6.7 OPM方法 128
6.7.1 OPM方法概述 128
6.7.2 OPM方法的特性 129
6.8 SYSMOD方法 131
6.8.1 SYSMOD方法需求分析过程概述 131
6.8.2 SYSMOD方法设计过程概述 135
6.9 小结 136
第7章 MBSE 建模工具介绍 137
7.1 引言 137
7.2 Enterprise Architect 137
7.2.1 建模、管理和跟踪需求 138
7.2.2 复杂性管理 139
7.2.3 系统工程和仿真 139
7.2.4 业务流程建模 140
7.3 Cameo Systems Modeler 141
7.3.1 需求建模及需求工具集成 141
7.3.2 团队协同工作 141
7.3.3 体系建模 142
7.3.4 与其他产品的集成 143
7.3.5 其他辅助功能 143
7.4 M-Design 144
7.4.1 基础建模功能 145
7.4.2 高级建模功能 147
7.4.3 协同建模功能 148
7.4.4 生态协作与集成功能 149
7.5 小结 152
第8章 模型驱动的多学科功能自动分解 153
8.1 引言 153
8.2 基于本体的产品功能语义建模表示 154
8.2.1 功能语义本体构建 154
8.2.2 基于SysML的功能建模 162
8.3 基于本体语义推理的自动功能分解 169
8.3.1 基于输入输出流语义的任务分解 169
8.3.2 基于功能语义的原理解查找 174
8.3.3 基于因果语义的功能原理分解 177
8.4 实例分析 181
8.4.1 总功能建模表示 181
8.4.2 自动分解过程 181
8.5 小结 188
第9章 模型驱动的逻辑架构自动生成和多指标评价 189
9.1 引言 189
9.2 基于统一知识模型的功能-组件映射 190
9.2.1 统一知识模型 191
9.2.2 功能-组件映射 195
9.2.3 组件的合适度 198
9.3 基于动态规划的组件组合 199
9.3.1 组件兼容性建模 200
9.3.2 基于动态规划的组件组合方法 200
9.4 系统逻辑架构生成及多指标评价 203
9.4.1 基于TOPSIS进行组件集的评价 203
9.4.2 基于TOPSIS的组件布局方案的评价 206
9.5 案例分析 207
9.5.1 统一知识模型 207
9.5.2 功能-组件映射 210
9.5.3 组件组合 210
9.5.4 逻辑架构的生成和评价 214
9.6 小结 216
第10章 模型驱动的系统设计与系统仿真集成 218
10.1 引言 218
10.2 系统设计模型 220
10.2.1 统一行为建模语言概述 221
10.2.2 混合行为建模 222
10.2.3 多域统一建模 227
10.3 系统仿真模型 235
10.3.1 仿真分析工具简介 235
10.3.2 系统仿真元模型 236
10.3.3 仿真补充模型 241
10.4 基于TGG的系统设计与仿真模型集成 244
10.4.1 TGG概述 244
10.4.2 TGG模式与规则 245
10.4.3 集成框架 248
10.5 实例分析 249
10.5.1 倒立摆系统简介 249
10.5.2 基于UBML的倒立摆系统建模 250
10.5.3 基于SysML的仿真建模 254
10.5.4 模型转换 256
10.5.5 Simulink仿真模型及仿真结果 256
10.6 小结 258
第11章 模型驱动的系统设计与详细设计集成 259
11.1 引言 259
11.2 基于SysML的几何信息建模方法 259
11.2.1 零件几何信息建模 260
11.2.2 约束建模 262
11.3 基于TGG的模型转换 263
11.3.1 元模型定义 263
11.3.2 转换 265
11.3.3 集成框架 266
11.4 详细模型生成 267
11.4.1 零件模型生成 268
11.4.2 装配模型生成 270
11.5 案例分析 273
11.5.1 系统结构建模 274
11.5.2 模型转换 277
11.5.3 详细模型生成 278
11.6 小结 281
第12章 模型驱动的系统设计与系统优化集成 283
12.1 引言 283
12.2 基于模式的系统设计与优化集成平台介绍 284
12.2.1 模式 284
12.2.2 基于模式的集成方法流程 285
12.3 系统概念设计阶段的优化问题形式化 287
12.3.1 基于SysML的优化问题扩展包 287
12.3.2 复杂系统的语义信息详述 289
12.3.3 优化问题构造 291
12.4 优化方法 292
12.4.1 优化方法的描述 292
12.4.2 优化方法的确定流程 293
12.4.3 优化方法检索过程中相似性评价 294
12.4.4 优化问题求解 296
12.5 案例分析 296
12.5.1 系统设计与系统优化集成实例 296
12.5.2 实例的系统设计模型 297
12.5.3 基于模式的优化问题求解 298
12.6 小结 300
参考文献 301