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面向复杂产品研发的MBSE解决方案
产品名称

面向复杂产品研发的MBSE解决方案

所属分类
没有此类产品
产品描述
 
 
复杂产品研发MBSE主要软件

 

 

 

 
01

CATIA-Magic

02

3DEXPERIENCE

03

Dymola

 

面向复杂产品研发的MBSE解决方案

 

 

 

 

 

传统的系统工程是基于确定论和设计论的,需要在系统工程的开始就“冻结需求”;而复杂产品的系统工程是基于进化认知论的,产品太复杂,统各层级间及内部对自身的认知是不清晰的,需要在逐步完善的场景分析中逐渐认清系统全貌,因此产品系统设计要不断适应变化。安托通过多个MBSE型号应用项目实施,总结出一套面向型号工程实践的MBSE解决方案,并将其固化到系统设计软件中,形成可快速部署的成套解决方案。

 

复杂产品研发MBSE核心业务流程
 

 

 

 

复杂产品MBSE业务流程通常包含:

 

基于模型的系统设计流程

 

基于模型的跨系统层级的协同设计流程

 

仿真模型协同设计流程

 

系统设计仿真验证流程

 

基于模型的技术要求下发流程

 

基于模型的系统设计综合流程

 

基于模型的系统设计变更流程

 

复杂产品研发MBSE关键技术

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
1

面向领域的基于模型设计方法论定义

参考主流方法论,基于行业领域特性和研制业务流程,定义适用的基于模型的系统设计方法论,支持用户规范化建模实施。

2

基于元模型、模型库的系统架构快速复用建模

基于行业领域特性,定义领域元模型语义,确保建模的规范性和数据的一致性。通过模型库的构建实现型号知识的积累和复用,实现系统架构的快速复用建模设计。

3

基于SysML模型的上下游协同设计

基于SysML模型实现跨系统层级、跨地域、跨团队的系统协同设计,有效的打通从总体部门到分系统、单机的SysML协同建模全流程,提升并行研发设计工作的效率。

4

系统模型的技术状态管控

利用PLM平台实现系统模型的技术状态管控,包括系统架构模型的解析存储、模型审签、模型基线管理、模型变更管理等。

5

系统设计与系统仿真的协同

基于PLM平台,将SysML架构模型中的系统架构、系统参数、需求指标等作为系统仿真的输入,同时将仿真验证的结果与需求进行对接,实现系统设计的闭环验证。

 

复杂产品MBSE解决方案套装部署
 

 

 

 

MBSE解决方案部署分为三个阶段:

(周期约为4个月)

1

第一阶段:方案套装部署

在用户现场进行MBSE解决方案套装部署。

2

第二阶段:型号应用指导

指导用户使用解决方案套装开展型号研制过程适配工作。

3

第三阶段:套装调整适配

结合行业特性和用户的型号研制流程,进行MBSE解决方案套装的调整。

 

项目典型成果

航天某总体院型号应用实施项目

 

 

航天系统作为高端复杂装备,具有多学科、装备构成复杂、研制组织跨层级等特性,以往基于文本的系统工程模式呈现出碎片化或孤岛效应,研制数据难以连续传递和自动解析转换,不利于开展大系统的协同研发和综合验证。作为国内系统工程思想的发源地,航天某总体院已经在型号系统的研制中探索MBSE的应用。

 

然而,在实现从文档到模型的跨越中,其仍然存在如下问题:

 

系统架构设计业务是基于模型展开的,但是上下游协同依然以文档为核心展开,导致下游重复建模且无法得到完整的综合模型;

 

各层级的建模设计缺乏统一、规范的语义,且历史型号设计知识无法通过模型进行沉淀和服用,影响设计效率和设计质量的稳定性;

 

仿真过程不透明、缺乏有效管控,无法实现仿真场景的规划定义、需求指标与仿真结果的映射关联以及需求验证结果的可视化展示;

 

系统研制过程的技术状态管理仍然是围绕文档展开的,对系统模型缺乏成熟度、生命周期、技术状态等方面的管控。

针对用户的业务痛点,通过部署安托的MBSE解决方案套装,同时借助APA(脱胎于TOGAF和达索的VE)实施方法,在对用户当前的系统研制业务流程进行充分梳理和分析的基础上,对解决方案套装进行了适配,实现了MBSE在复杂型号系统研制中的应用落地,有效支撑基于模型开展型号系统设计的业务模式。

 

通过部署安托的MBSE解决方案套装,为用户的复杂型号系统研制带来了如下价值提升:

 

定义规范化的协同建模流程,提升系统总体的抓总能力,以及跨系统层级的纵向协同能力;

 

构建元模型与模型库的管理能力,为航天器研制提供统一的建模语义和知识复用能力,提升研制效率;

 

实现系统设计的闭环仿真验证,提高架构设计准确性以及对需求的符合性,提升一次研制的成功率;

 

实现产品需求、测试需求与测试结果的闭环管理,提升系统测试业务的工作效率和管理能力;

 

建立MBSE数据(架构模型、仿真模型、模型库等)的管理机制,提高技术状态的管控能力;

 

实现模型数据的解析,支持面向下游业务环节的横向协同,打造研制过程中的全局数据追溯能力。

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