MBSE协同平台

业务挑战

当前业务面临以下关键挑战：

工具链割裂，MBSE流程难以贯通

现有工具（需求管理、架构建模、仿真分析等）独立运行，数据流转依赖人工导出/导入，导致MBSE全流程断点，影响需求-设计-验证的闭环管理。缺乏统一的模型关联视图，难以追溯需求→架构→仿真之间的完整链路，影响系统一致性验证效率。

模型与数据管理分散，协同效率低

各工具生成的模型和仿真数据分散存储，版本管理不统一，跨团队协作时易出现模型版本错乱或数据不一致问题。缺乏统一的模型检索与复用机制，工程师难以快速查找历史项目中的可用模型或设计经验。

仿真任务调度与结果管理低效

仿真工具由各团队手动调用，计算资源分配不合理，部分高性能计算节点闲置，而关键任务排队等待。仿真结果分散存储，缺乏结构化管理和对比分析能力，影响多方案优化决策效率。

MBSE实施缺乏统一入口与标准化引导

工程师需在不同工具间切换，学习成本高，且缺乏角色化工作指引。MBSE最佳实践（如建模规范、仿真流程）无法通过平台固化，依赖个人经验，导致实施水平参差不齐。

企业知识资产沉淀不足

已验证的模型模板（如典型发动机架构模式、仿真用例）未形成企业级知识库，新项目需重复搭建基础模型，造成资源浪费。缺乏数据分析管控功能，管理层难以及时获取MBSE项目整体进展与关键指标。

解决方案

MBSE协同研发平台作为企业MBSE体系的核心载体，旨在实现从需求到验证的全生命周期数字化协同研发。平台通过整合需求管理、系统设计、指标验证、仿真优化及知识资产复用等关键能力，构建覆盖航空发动机研发全流程的一体化解决方案，助力企业提升研发效率、保障产品质量、优化资源管理。

平台的核心应用如下：

全流程数字化协同

平台打通需求、设计、仿真、验证等环节的数据壁垒，实现跨专业、跨团队的协同研发。通过模型驱动的研发模式，确保需求变更自动传递至相关设计模型和验证用例，减少人工干预，提高研发流程的响应速度与一致性。

需求闭环管理

支持需求的条目化、结构化与全链路追溯，确保需求从分解、分配到验证的完整闭环。通过变更影响分析，快速识别需求调整对设计、仿真及验证的影响范围，提升需求管理的精准性与可控性。

模型驱动的系统设计

基于SysML等建模语言，实现功能-逻辑-物理架构的全维度建模与关联追溯。支持架构模型的在线审签、版本管理及技术状态管控，确保设计数据的完整性与可追溯性。

多学科仿真验证优化

实现仿真任务的管理调度。支持仿真结果的自动采集、对比分析与可视化展示，为设计迭代与方案优化提供数据支撑。

知识资产沉淀与复用

构建指标库、模型库、产品库等知识资产库，实现历史设计经验的标准化管理与高效复用。通过模板化建模与智能检索，缩短新项目的方案设计周期，提升研发效率。

研发过程透明化与决策支持

提供研发关键指标的可视化展示与多维度分析功能，帮助管理层实时掌握项目进展、资源占用及技术风险，为科学决策提供数据依据。

通过上述能力，平台将成为航空发动机研发的数字化中枢，推动企业从传统文档驱动模式向模型驱动模式的转型升级，全面提升研发效能与产品质量。

MBSE协同平台作协同研制的中枢系统，重点承担以下核心任务：

全生命周期数字追溯管理

实现RFLP（需求-功能-逻辑-物理）全链路追溯，打通"需求分解→指标分配→架构设计→仿真验证"的数字化闭环。建立全局追溯矩阵，支持从系统需求到零件设计的正向追踪和逆向回溯。管理需求变更影响范围，自动关联受影响的设计模型和验证用例。

多维度协同设计管理

集成架构设计工具，实现系统模型关键数据的抓取。支持需求结构化传递，确保需求变更发布至各设计环节。提供跨专业协同环境，管理架构元素与需求/指标的关联关系。

系统指标管理与验证

构建指标全生命周期管理体系（结构化→分解→多方案设计→验证追溯）。实现指标结果的多维度对比分析，支持设计决策。

仿真验证协同

统一管理异构仿真工具的资源调度。标准化模型上传与验证流程，确保仿真数据可追溯。提供验证结果自动采集、分析和可视化功能。

技术状态统一管控

管理需求基线、设计基线、验证基线的版本关联。记录各阶段技术状态变更历史。提供全系统技术状态差异对比功能。

价值收益

MBSE协同研制平台的建设价值，主要体现在以下几个方面：

在研发效能方面，平台将提升研发流程的协同效率，通过数字化贯通需求、设计和验证全流程，有效缩短需求变更响应周期，显著降低跨专业协调的沟通成本。基于平台提供的指标管理和仿真验证协同能力，将有效提升仿真资源的整体利用效率，加快设计迭代速度。

在质量管控维度，平台构建的RFLP全链路追溯体系将全面保障需求验证的完整性，通过结构化知识库提高历史设计资产的复用价值，有效降低人为失误风险。技术状态统一管理功能将提升产品基线变更的可控性和可追溯性。基于知识图谱的检索功能将为工程师提供更为全面的领域知识，缩短工程师培养周期。

在管理决策层面，平台提供的数据可视化功能将实现研发过程关键指标的透明化管理，为管理层决策提供有力支撑。多方案对比和影响分析功能将显著提升技术决策的科学性和准确性。