吳軒宇，洪兆溪+，劉繼紅，馮毅雄，曹衍龍，張冠偉，萬 立，吳薇薇，譚建榮

(1.浙江大學(xué) 設(shè)計工程研究所，浙江 杭州 310013；2.北京航空航天大學(xué) 機(jī)械工程及自動化學(xué)院，北京 100191；3.天津大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300350；4.華中科技大學(xué) 機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；5.江西洪都航空工業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司，江西 南昌 330213)

0 引言

復(fù)雜產(chǎn)品是具有客戶需求復(fù)雜、產(chǎn)品構(gòu)成復(fù)雜、產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜、制造過程復(fù)雜、項目管理復(fù)雜等特點的一類產(chǎn)品，以航空航天等行業(yè)的典型產(chǎn)品為代表[1]。產(chǎn)品定制設(shè)計是以減少內(nèi)部多樣性和增加外部多樣性為目標(biāo)，通過對產(chǎn)品進(jìn)行模塊化或參數(shù)化變型設(shè)計來滿足客戶的個性需求[2]。然而，當(dāng)前小批量、個性化的復(fù)雜定制產(chǎn)品面臨設(shè)計智能化程度低、設(shè)計驗證困難等問題，導(dǎo)致其研制周期長、產(chǎn)品質(zhì)量差，使其難以適應(yīng)全球市場競爭的加劇。因此，迫切需要采用標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的模型貫穿產(chǎn)品設(shè)計全過程，面向重用與創(chuàng)新實現(xiàn)設(shè)計知識集成，建立集成復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計和工藝設(shè)計于一體的智能化設(shè)計技術(shù)體系，通過可視化仿真驗證進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計的有效評價，促進(jìn)制造企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動增效和復(fù)雜定制產(chǎn)品高質(zhì)量發(fā)展。

國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)在產(chǎn)品信息建模[3-4]、需求分析[5-6]、模塊劃分[7-8]、配置設(shè)計及優(yōu)化[9-10]、參數(shù)化設(shè)計及優(yōu)化[11-12]等復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)研究方面取得了很多成果，但由于復(fù)雜產(chǎn)品方案定制設(shè)計是一項多學(xué)科融合的復(fù)雜系統(tǒng)工程活動，傳統(tǒng)的基于文檔的設(shè)計過程存在諸如產(chǎn)品設(shè)計信息的完整性、一致性和可追溯性難以保證等問題，難以適應(yīng)設(shè)計過程的復(fù)雜性和動態(tài)性。為了應(yīng)對以上挑戰(zhàn)，國際系統(tǒng)工程委員會提出了基于模型的系統(tǒng)工程(Model-based Systems Engineering, MBSE)，主張以結(jié)構(gòu)化的系統(tǒng)模型支持產(chǎn)品方案設(shè)計，并持續(xù)貫穿到產(chǎn)品全生命周期過程，保證精準(zhǔn)表達(dá)語義、統(tǒng)一理解語義、跨多學(xué)科協(xié)同設(shè)計以及對設(shè)計變更的快速響應(yīng)[13]。MBSE遵循需求定義、功能分析、架構(gòu)設(shè)計、驗證確認(rèn)的建模方法論，在專門的建模工具上，利用系統(tǒng)建模語言構(gòu)建圖形化的系統(tǒng)模型表征復(fù)雜定制產(chǎn)品需求、功能、架構(gòu)等方面，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行仿真驗證，在設(shè)計前期最大化地規(guī)避風(fēng)險、降低成本以及提升效率。SysML是一種通用的圖形化系統(tǒng)建模語言，主要從需求、行為、結(jié)構(gòu)、參數(shù)4個視角來構(gòu)建可運(yùn)行且表達(dá)復(fù)雜定制產(chǎn)品靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動態(tài)行為的系統(tǒng)模型，進(jìn)而實現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計方案的早期功能邏輯驗證。實際上，復(fù)雜定制產(chǎn)品的方案正向設(shè)計是從外在需求、內(nèi)在功能到物理結(jié)構(gòu)的映射過程，這與MBSE建模方法論中需求分析、功能分析和設(shè)計綜合這3個相互依賴且反復(fù)迭代的環(huán)節(jié)十分對應(yīng)。在需求分析階段，主要構(gòu)建需求圖和用例圖；在功能分析階段，主要構(gòu)建活動圖、序列圖和狀態(tài)機(jī)圖；在設(shè)計綜合階段，主要構(gòu)建模塊定義圖、內(nèi)部模塊圖和參數(shù)圖[13]。以波音、空客、NASA為代表的航空航天企業(yè)和以達(dá)索、雷神、洛克希德·馬丁為代表的國防軍工企業(yè)近10余年在MBSE的探索和應(yīng)用方面取得了巨大的成功[14-15],通過研究設(shè)計流程建模優(yōu)化和基于資源共享的精益化流程再造，實現(xiàn)了研發(fā)流程的動態(tài)關(guān)聯(lián)和無歧義表達(dá)，成為了復(fù)雜定制產(chǎn)品研發(fā)的主流。國內(nèi)航空航天等行業(yè)近些年也在新型號自主創(chuàng)新的驅(qū)動下，積極運(yùn)用MBSE方法開展復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與仿真驗證[16-18]。因此，復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計的模塊化和參數(shù)化思想與MBSE方法的深度融合將成為復(fù)雜定制產(chǎn)品研制的新發(fā)展趨勢之一。

盡管關(guān)于MBSE的傳統(tǒng)定義指出其貫穿于產(chǎn)品研制全生命周期，但目前國內(nèi)外相關(guān)研究和現(xiàn)狀表明MBSE的應(yīng)用范圍仍局限在產(chǎn)品的方案設(shè)計階段[14-15]，即通過系統(tǒng)建模語言來支持方案設(shè)計階段的需求、功能和結(jié)構(gòu)等建模與仿真，而無法適用于下游設(shè)計階段。為了將“模型驅(qū)動”的思想貫徹產(chǎn)品設(shè)計全周期，基于模型的定義(Model-based Definition, MBD)技術(shù)的研究與應(yīng)用極為關(guān)鍵。隨著制造業(yè)信息化水平的不斷提高，當(dāng)前的工藝設(shè)計方法已經(jīng)不能與上游的全三維數(shù)字化設(shè)計和下游的先進(jìn)制造工藝及裝備相適應(yīng)，存在“設(shè)計—工藝—制造”全三維數(shù)據(jù)鏈的斷層，逐漸成為智能制造的瓶頸。傳統(tǒng)的以二維工程圖為核心的工藝設(shè)計模式存在諸如上游設(shè)計意圖難以理解、工藝變更難以傳遞、工藝信息多源異構(gòu)等問題[19]，而MBD技術(shù)以三維模型為核心，集成了完整的數(shù)字化產(chǎn)品定義信息，使得設(shè)計、加工、裝配、檢驗等過程高度集成，將工程人員從百年來的二維文化中解放出來，專注于定制產(chǎn)品的創(chuàng)新研發(fā)[20]。其基本思路是：借助三維產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計軟件，從零件設(shè)計MBD模型中提取加工特征、尺寸公差及其他技術(shù)要求，進(jìn)而在可視化環(huán)境下開展零件工藝方案的制定及詳細(xì)工藝設(shè)計。國外企業(yè)如波音，已經(jīng)在新型客機(jī)的研制過程中全面采用MBD技術(shù)，開創(chuàng)了飛機(jī)三維數(shù)字化設(shè)計制造的嶄新模式[21]。MBD驅(qū)動的復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計與仿真驗證方法在我國制造業(yè)中尚處于探索階段，國內(nèi)企業(yè)大部分還停留在產(chǎn)品設(shè)計采用三維模型，而工藝設(shè)計仍沿用原有的二維計算機(jī)輔助工藝規(guī)劃(Computer Aided Process Planning, CAPP)系統(tǒng)。究其原因，主要在于三維工藝設(shè)計過程中如制造資源的層次建模與關(guān)聯(lián)匹配、工藝路線的智能生成與混合優(yōu)化、工序模型的快速構(gòu)建與動態(tài)響應(yīng)、工藝過程的虛擬仿真與可視輸出等關(guān)鍵技術(shù)并未完全突破。

航空航天等領(lǐng)域的復(fù)雜定制產(chǎn)品是機(jī)電軟耦合的高端科技產(chǎn)品，其研制過程具有典型的知識密集屬性。無論是復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計中的需求分析、方案配置、方案評價等階段，還是復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計中工藝路徑規(guī)劃、典型工序方案推薦、基于特征的快速編程、加工刀具及參數(shù)優(yōu)選等工作，都離不開設(shè)計知識庫與設(shè)計系統(tǒng)的互聯(lián)互通。然而，制造企業(yè)當(dāng)前的設(shè)計知識服務(wù)狀況卻不容樂觀，設(shè)計人員在進(jìn)行新型號研制時會將大量的時間花費在查閱文獻(xiàn)資料上[22]。究其原因，主要在于復(fù)雜定制產(chǎn)品制造業(yè)具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、技術(shù)密集、業(yè)務(wù)過程耦合和需求多變等特點，導(dǎo)致復(fù)雜定制產(chǎn)品數(shù)據(jù)與知識管理存在多知識領(lǐng)域交叉、時間覆蓋全生命周期、空間強(qiáng)調(diào)異地協(xié)同等難題[23]。因此，必須借助異構(gòu)集成、分布式管理和多模態(tài)表征等技術(shù)實現(xiàn)設(shè)計全周期數(shù)據(jù)和知識的協(xié)同組織建模。數(shù)據(jù)空間充分考慮了如何最大程度上展現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計全周期數(shù)據(jù)的有效性及可行性，使得其在打破“數(shù)據(jù)孤島”以及推動多源異構(gòu)數(shù)據(jù)快速融合方面具有明顯優(yōu)勢。同時，基于數(shù)據(jù)空間底層架構(gòu)的數(shù)據(jù)組織方式，也使得快速便捷地分析產(chǎn)品大數(shù)據(jù)的潛在價值并獲取設(shè)計知識成為可能[24]。在復(fù)雜定制產(chǎn)品數(shù)據(jù)空間構(gòu)建與設(shè)計知識集成方面，當(dāng)前熱點主要集中在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)空間統(tǒng)一建模[25-26]、分布式數(shù)據(jù)空間集成更新演化[27-28]、開放領(lǐng)域碎片化知識建模與隱形關(guān)聯(lián)規(guī)則深度挖掘[29-30]等方面。面向多領(lǐng)域協(xié)同的數(shù)據(jù)空間集成建模演化、分布式異地存儲數(shù)據(jù)一體化管理體系和建立具有強(qiáng)語義關(guān)聯(lián)和推理能力的知識網(wǎng)絡(luò)是未來發(fā)展的趨勢。因此，為了克服過去以經(jīng)驗為主的定性研制困境，可以借助數(shù)據(jù)空間強(qiáng)大的數(shù)據(jù)信息整合管理能力，通過突破領(lǐng)域元數(shù)據(jù)驅(qū)動的高內(nèi)聚協(xié)同數(shù)據(jù)空間建模、面向多方協(xié)作的數(shù)據(jù)空間分布管理、數(shù)據(jù)空間驅(qū)動的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)自組織和面向跨業(yè)務(wù)交互的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)動態(tài)補(bǔ)全更新等關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)設(shè)計知識集成，最終達(dá)到設(shè)計知識重用和創(chuàng)新的目的，支持復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同全過程。

基于以上背景，本文以MBSE、MBD等新一代數(shù)字化設(shè)計技術(shù)的應(yīng)用為前提，以復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計流程為主線，圍繞模型和知識驅(qū)動，研究復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式及其總體框架，在此基礎(chǔ)上詳細(xì)闡述復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式涉及的關(guān)鍵技術(shù)體系，為復(fù)雜定制產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計制造提供一個可參考的解決方案。

1 復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式總體框架

制造企業(yè)目前的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計與驗證具有如下特點：①采用基于文檔的系統(tǒng)工程思想指導(dǎo)方案設(shè)計活動，導(dǎo)致設(shè)計語義難以理解、設(shè)計元素之間難以追溯、設(shè)計變更影響難以評估、設(shè)計方案難以進(jìn)行前期仿真驗證；②采用基于物理樣機(jī)試驗驗證為主、基于三維數(shù)字樣機(jī)模擬仿真為輔的方案仿真驗證方法，仍未實現(xiàn)全三維的數(shù)字化仿真驗證，缺乏可視化驗證手段；③方案設(shè)計階段與工藝設(shè)計階段的數(shù)據(jù)鏈路仍未打通，工藝設(shè)計仍以二維工程圖為主，三維產(chǎn)品模型為輔；④工藝設(shè)計過程主要依靠工藝人員的工程經(jīng)驗，缺乏工藝知識重用和工藝建模仿真；⑤制造現(xiàn)場仍通過二維工藝規(guī)程指導(dǎo)生產(chǎn)活動，缺乏可視化工藝輸出，導(dǎo)致車間工人難以理解設(shè)計意圖;⑥缺乏復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計全周期規(guī)范化數(shù)據(jù)治理管控體系，設(shè)計知識跨業(yè)務(wù)流通交互和高效共享重用需求迫切。

本文所提出的復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式是以復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計流程為主線，以邏輯連貫一致的多視角MBSE模型與設(shè)計制造信息高度集成的MBD模型為驅(qū)動，以基于數(shù)據(jù)空間的設(shè)計知識集成為支撐，通過可視化仿真進(jìn)行復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與工藝設(shè)計的有效驗證，為未來復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計與驗證協(xié)同的進(jìn)一步落地應(yīng)用提供參考。與當(dāng)前已有的模式相比，復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式的核心優(yōu)勢在于方案設(shè)計從基于文檔的系統(tǒng)工程思想向基于模型的系統(tǒng)工程思想轉(zhuǎn)變，通過MBD模型使方案設(shè)計與工藝設(shè)計階段數(shù)據(jù)實現(xiàn)互聯(lián)互通，且保證工藝設(shè)計及后續(xù)制造階段的單一數(shù)據(jù)源，仿真驗證基于模型驅(qū)動且可視化，同時通過基于數(shù)據(jù)空間的設(shè)計知識集成來實現(xiàn)設(shè)計知識的重用與創(chuàng)新，支持方案設(shè)計與工藝設(shè)計全過程。具體地，在基于數(shù)據(jù)空間的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識集成方面，面向復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計全周期異構(gòu)數(shù)據(jù)難集成、數(shù)據(jù)規(guī)范難統(tǒng)一、知識壁壘難打破以及知識服務(wù)難應(yīng)用等問題，通過領(lǐng)域元數(shù)據(jù)驅(qū)動的高內(nèi)聚協(xié)同數(shù)據(jù)空間建模、面向多方協(xié)作的數(shù)據(jù)空間分布管理、數(shù)據(jù)空間驅(qū)動的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)自組織和面向跨業(yè)務(wù)交互的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)動態(tài)補(bǔ)全更新等步驟來建立規(guī)范化的數(shù)據(jù)治理管控體系，促進(jìn)設(shè)計知識的重用與創(chuàng)新。在復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與仿真驗證方面，采用規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的MBSE模型貫穿方案設(shè)計全過程，最終構(gòu)建設(shè)計MBD模型打通方案設(shè)計與工藝設(shè)計的數(shù)據(jù)鏈路。通過客戶需求的精確識別與映射轉(zhuǎn)換、設(shè)計方案的柔性配置與多維決策、產(chǎn)品信息的三維標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量檢查、設(shè)計方案的仿真優(yōu)化與驗證評價等步驟，最終實現(xiàn)模型驅(qū)動的產(chǎn)品“需求識別轉(zhuǎn)換—方案智能設(shè)計—可視仿真驗證”閉環(huán)迭代描述。在復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計與仿真驗證方面，基于工藝MBD模型貫穿工藝設(shè)計全過程，通過制造資源的層次建模與關(guān)聯(lián)匹配、工藝路線的智能生成與混合優(yōu)化、工序模型的快速構(gòu)建與動態(tài)響應(yīng)、工藝過程的虛擬仿真與可視輸出等步驟，最終實現(xiàn)模型驅(qū)動的產(chǎn)品“制造資源組織—工藝智能設(shè)計—可視仿真驗證”閉環(huán)迭代描述。整個模式通過MBSE支持復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計初期的需求、功能、結(jié)構(gòu)等過程的建模與仿真，通過MBD打通方案設(shè)計與工藝設(shè)計數(shù)據(jù)鏈路并支持工藝過程的三維貫通，最終實現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同。該模式最終面向航空航天領(lǐng)域開展應(yīng)用示范，通過分析航空工業(yè)洪都高級教練機(jī)的研制需求和流程，提出智能化設(shè)計與驗證應(yīng)用解決方案和系統(tǒng)體系架構(gòu)。一方面，應(yīng)用解決方案主要以MBSE和MBD為先導(dǎo)，實現(xiàn)以需求為核心向基于模型的設(shè)計工程、基于模型的制造工程和基于模型的試驗試飛等階段的傳遞與融合，基于模型有效串聯(lián)起系統(tǒng)全生命周期各個階段，支撐復(fù)雜航空裝備研制全過程。在流程、方法、工具和環(huán)境的支撐下推進(jìn)端到端的生命周期流程、持續(xù)工程和工業(yè)知識嵌入，構(gòu)建具備跨系統(tǒng)集成評估和基于模型的驗證與確認(rèn)能力的分布式先進(jìn)工程設(shè)計環(huán)境，實現(xiàn)對產(chǎn)品和工程任務(wù)全生命周期研發(fā)活動的全覆蓋，支持復(fù)雜系統(tǒng)/多學(xué)科領(lǐng)域的工程設(shè)計和評估，提升研發(fā)復(fù)雜新系統(tǒng)、新產(chǎn)品和新任務(wù)的能力。另一方面，系統(tǒng)體系架構(gòu)主要從配置化通用基礎(chǔ)平臺、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)空間層、協(xié)同應(yīng)用層4個部分進(jìn)行詳細(xì)闡述。復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式框架如圖1所示。

2 復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同模式關(guān)鍵技術(shù)

依據(jù)所提出的模式框架，以復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計流程為主線，以MBSE和MBD技術(shù)為支撐，圍繞模型和知識驅(qū)動，對上述新模式所涉及的3個關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)思路進(jìn)行詳細(xì)闡述。這3個關(guān)鍵技術(shù)包括：①復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與仿真驗證協(xié)同；②復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計與仿真驗證協(xié)同；③基于數(shù)據(jù)空間的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識集成。

2.1 復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與仿真驗證協(xié)同

復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與仿真驗證協(xié)同的核心在于將產(chǎn)品需求、功能、架構(gòu)及其具體實現(xiàn)等各層級的信息通過規(guī)范化、多視角模型串聯(lián)起來，保證復(fù)雜產(chǎn)品方案設(shè)計過程可追溯、個性需求可傳遞、變更影響可分析，同時通過可視化仿真驗證最大程度地在產(chǎn)品研制前期規(guī)避風(fēng)險與缺陷。為了解決復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計階段的模型表達(dá)不充分、模型貫通不徹底、設(shè)計驗證與評價不準(zhǔn)確等問題，需要深度融合MBSE和MBD方法，實現(xiàn)客戶需求的精確識別與映射轉(zhuǎn)換、設(shè)計方案的柔性配置與多維決策、產(chǎn)品信息的三維標(biāo)注與質(zhì)量檢查、設(shè)計方案的仿真優(yōu)化與驗證評價等過程，具體技術(shù)路線如圖2所示。

(1)客戶需求的精確識別與映射轉(zhuǎn)換 復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計是面向人的設(shè)計過程，在保證設(shè)計周期和產(chǎn)品質(zhì)量的同時準(zhǔn)確地把握住客戶的個性需求是產(chǎn)品成功的關(guān)鍵。由于客戶需求具有模糊性、矛盾性、優(yōu)先性、多樣性、多變性等特征，導(dǎo)致其難以量化、分析與轉(zhuǎn)換，如何利用MBSE方法對客戶需求的精確識別和映射轉(zhuǎn)換過程進(jìn)行抽象和規(guī)范顯得至關(guān)重要。首先，基于群體語義表達(dá)技術(shù)對客戶需求信息作出精確、定量化的描述，實現(xiàn)功能性和性能性產(chǎn)品需求的完整定義。MBSE方法對該步驟的支持在于建立涉眾需求和產(chǎn)品需求之間的關(guān)聯(lián)，定義用例圖并保證所有功能性和性能性產(chǎn)品需求完整地覆蓋到用例圖上。然后，運(yùn)用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)品需求智能挖掘算法，對產(chǎn)品需求進(jìn)行模糊聚類分析，通過卡諾模型來實現(xiàn)產(chǎn)品需求的重要度評價。由于一組被選用例定義系統(tǒng)工程工作流迭代的增量，每次增量結(jié)束后，用例圖的分類排序?qū)?。最后，通過構(gòu)建“需求域—功能域—結(jié)構(gòu)域”間的跨域轉(zhuǎn)換關(guān)系，分析需求域向設(shè)計參數(shù)域的精確映射過程，完成需求和設(shè)計任務(wù)的準(zhǔn)確匹配。MBSE方法對該步驟的支持在于基于需求用例圖創(chuàng)建黑盒活動圖、黑盒序列圖、黑盒狀態(tài)圖等系統(tǒng)模型，并對系統(tǒng)模型進(jìn)行執(zhí)行，以驗證復(fù)雜定制產(chǎn)品需求的完整性、一致性和正確性。

(2)設(shè)計方案的柔性配置與多維決策 針對復(fù)雜定制產(chǎn)品在設(shè)計方案配置時存在模塊劃分不清晰、敏感設(shè)計參數(shù)識別難以及配置效率低等問題，首先，通過多層次關(guān)聯(lián)的復(fù)雜定制產(chǎn)品模塊劃分方法，建立復(fù)雜定制產(chǎn)品模塊多層次關(guān)聯(lián)的分層結(jié)構(gòu)模型，求解不同粒度等級的模塊聚類方案。然后，利用復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)的局部敏感度和全局敏感度聚類方法，識別對產(chǎn)品性能需求變化敏感程度較高的設(shè)計參數(shù)，通過變差指數(shù)約簡參數(shù)集設(shè)計變量。最后，建立需求—設(shè)計指標(biāo)—模塊間的多層級映射關(guān)系，根據(jù)模塊匹配和參數(shù)驅(qū)動進(jìn)行產(chǎn)品方案柔性配置設(shè)計。MBSE方法對設(shè)計方案柔性配置階段的支持在于配置方案的結(jié)構(gòu)化表達(dá)。用例圖被分解為相關(guān)產(chǎn)品部件，所產(chǎn)生的產(chǎn)品部件用模塊定義圖和內(nèi)部模塊圖來描述，即實現(xiàn)產(chǎn)品需求到產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分配。同時，將黑盒活動圖、黑盒序列圖、黑盒狀態(tài)圖進(jìn)行白盒化，識別產(chǎn)品部件間的交互關(guān)系和接口，執(zhí)行模型進(jìn)行驗證后進(jìn)入下一產(chǎn)品層次的設(shè)計迭代，直至完成復(fù)雜定制產(chǎn)品配置設(shè)計方案的完整表達(dá)。由于客戶需求的模糊性與不確定性、設(shè)計人員對客戶意圖理解的偏差等問題，往往導(dǎo)致方案配置階段產(chǎn)生多個備選方案，必須對設(shè)計方案進(jìn)行擇優(yōu)處理。MBSE方法通過確定多維評估標(biāo)準(zhǔn)、分配權(quán)重到評估標(biāo)準(zhǔn)、定義標(biāo)準(zhǔn)的效用曲線、分配有效性度量到備選方案、合并和決定解決方案等工作流程提供支持。

(3)產(chǎn)品信息的三維標(biāo)注與質(zhì)量檢查 隨著MBD技術(shù)的應(yīng)用，傳統(tǒng)的方案設(shè)計與工藝設(shè)計階段數(shù)據(jù)源不統(tǒng)一的問題得到了解決。但與此同時，也引發(fā)了前端設(shè)計部門向后端制造部門傳遞的設(shè)計MBD模型不合格的問題，即設(shè)計MBD模型仍存在模型特征與實物不相符、與標(biāo)注不相符以及標(biāo)注信息大量缺失、錯誤等情況，造成后續(xù)制造需求信息無法獲取甚至加工錯誤。目前，若使用設(shè)計MBD模型進(jìn)行工藝設(shè)計，仍需要制造部門對其進(jìn)行人工檢查校對，加大了工藝人員工作量，且存在對設(shè)計MBD模型錯誤解讀的風(fēng)險。為解決上述問題，復(fù)雜定制產(chǎn)品的三維標(biāo)注與質(zhì)量檢查極為關(guān)鍵。三維標(biāo)注技術(shù)是根據(jù)已頒布的國內(nèi)外三維標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)，在產(chǎn)品三維模型上對其設(shè)計特征信息、制造工藝信息、模型屬性信息等非幾何信息進(jìn)行表達(dá)和管理，搭建了產(chǎn)品三維設(shè)計與制造之間信息傳遞的橋梁，解決了MBD模型的共享問題。通過設(shè)計并實現(xiàn)涉及零件基準(zhǔn)識別、特征簡化與還原、表面分組等一系列技術(shù)的三維自動標(biāo)注算法，開發(fā)基于MBD的智能三維標(biāo)注系統(tǒng)，可以增強(qiáng)產(chǎn)品信息的三維表達(dá)能力。然而，三維標(biāo)注技術(shù)不只是簡單地將二維圖樣信息反映到三維模型中，復(fù)雜定制產(chǎn)品的信息表達(dá)內(nèi)容繁雜，數(shù)量眾多的三維標(biāo)注信息容易相互干涉重疊產(chǎn)生所謂的“刺猬”現(xiàn)象，無法體現(xiàn)三維模型的表現(xiàn)力。針對上述問題，采用智能布局算法實現(xiàn)三維標(biāo)注的重疊判斷和位置調(diào)整，通過分圖層、分視圖方法直觀地表達(dá)產(chǎn)品信息。同時，由于設(shè)計者的不良建模習(xí)慣、不同設(shè)計軟件的異構(gòu)性等因素，導(dǎo)致模型數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤、缺失和冗余等質(zhì)量問題，而傳統(tǒng)的人工檢查方法難以對大量模型數(shù)據(jù)作出正確評估并發(fā)現(xiàn)其中的微小缺陷。模型質(zhì)量檢查的內(nèi)容包括幾何拓?fù)湫畔?、設(shè)計特征信息、制造工藝信息和模型屬性信息，其流程如下：首先應(yīng)參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建立符合制造企業(yè)需求的可配置模型檢查規(guī)則庫，然后針對不同類別模型信息的數(shù)據(jù)特點，利用具有強(qiáng)大魯棒性的信息提取并檢查算法保證檢查程序的穩(wěn)定運(yùn)行，最終軟件應(yīng)將檢查結(jié)果直觀地展示給使用者。

(4)設(shè)計方案的仿真優(yōu)化與驗證評價 通過提取產(chǎn)品模型的多域物理模型，進(jìn)行多層次協(xié)同仿真，是實現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計的關(guān)鍵。然而復(fù)雜定制產(chǎn)品性能優(yōu)化目標(biāo)多為非凸函數(shù)，全局尋優(yōu)極為困難，且復(fù)雜定制產(chǎn)品多域性能仿真時間難以同步。運(yùn)用基于設(shè)計參數(shù)集的產(chǎn)品物理模型自動簡化與智能構(gòu)建方法，建立多領(lǐng)域、多層級的產(chǎn)品參數(shù)化物理模型，結(jié)合設(shè)計空間對偶變換、響應(yīng)面構(gòu)造、并行求解等優(yōu)化策略和智能求解算法，建立基于多域物理模型的多層次協(xié)同仿真優(yōu)化技術(shù)，實現(xiàn)多域性能高效同步計算和設(shè)計目標(biāo)的智能快速尋優(yōu)。除此之外，復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計驗證困難、缺乏可視化驗證手段也是制約產(chǎn)品高質(zhì)量設(shè)計和影響用戶滿意度的主要因素。首先，采用基于多交互形式的虛擬環(huán)境構(gòu)建方法，建立產(chǎn)品模型、運(yùn)行環(huán)境模型、驗證軟硬件設(shè)備相結(jié)合的仿真驗證基礎(chǔ)環(huán)境。然后，通過基于混合現(xiàn)實的多主體沉浸式方案驗證技術(shù)和多主體協(xié)同交互技術(shù)，構(gòu)建多主體協(xié)同參與的方案評價體系。最后，利用基于模型仿真驅(qū)動的產(chǎn)品性能體驗驗證，分析試驗參數(shù)的靈敏度進(jìn)而實現(xiàn)基于驗證結(jié)果的參數(shù)反饋。

2.2 復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計與仿真驗證協(xié)同

復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計與仿真驗證協(xié)同的核心在于拋棄傳統(tǒng)的二維工藝設(shè)計模式，直接使用集成產(chǎn)品設(shè)計信息和制造信息的三維數(shù)字模型作為工藝設(shè)計與仿真驗證的依據(jù)，實現(xiàn)了復(fù)雜定制產(chǎn)品方案設(shè)計與工藝設(shè)計的高度集成、協(xié)同和融合。為了解決復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計階段的制造資源組織智能程度低、工藝方案生成效率低、工藝審查驗證困難等問題，以零件機(jī)加工為例，需要基于MBD技術(shù)完成制造資源的層次建模與關(guān)聯(lián)匹配、工藝路線的智能生成與混合優(yōu)化、工序模型的快速構(gòu)建與動態(tài)響應(yīng)和工藝過程的虛擬仿真與可視輸出等過程，如圖3所示。

(1)制造資源的層次建模與關(guān)聯(lián)匹配 由于制造企業(yè)存在跨部門、跨組織的工藝知識碎片化與制造資源分散化等現(xiàn)狀，如何實現(xiàn)制造資源的自適應(yīng)組織以及制造需求和制造資源之間的關(guān)聯(lián)匹配，對復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計極為重要。首先，利用包括批量、成本、時間、材料等制造需求的結(jié)構(gòu)化語義識別技術(shù)，結(jié)合基于MBD模型的制造特征識別技術(shù)及統(tǒng)一建模語言，構(gòu)建復(fù)雜定制產(chǎn)品制造需求模型，實現(xiàn)制造需求的精確識別和建模。然后，面向廣域分布的跨組織制造資源，構(gòu)建基于語義的多層次制造資源領(lǐng)域本體模型和制造資源制造能力動態(tài)評價體系，實現(xiàn)資源生命周期動態(tài)管理及制造能力精準(zhǔn)刻畫，支持面向制造過程的資源檢索與匹配。在此之后，構(gòu)建制造需求與制造資源的特征知識圖譜，通過協(xié)同過濾方法實現(xiàn)基于特征的制造資源組織，構(gòu)建制造需求與制造資源的語義模型，通過語義共鳴實現(xiàn)制造需求與制造資源功能級的組織適應(yīng)狀態(tài)分析與適應(yīng)性組合優(yōu)化。最后，利用制造資源與原型工藝特征的匹配與優(yōu)化算法、工藝與加工制造服務(wù)類型的映射以及工藝流程規(guī)劃，實現(xiàn)工藝與服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。建立零件工藝—資源能力映射與特征匹配算法，實現(xiàn)制造資源的智能關(guān)聯(lián)匹配。

(2)工藝路線的智能生成與混合優(yōu)化 當(dāng)前復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計存在復(fù)雜零件工藝路線較難推理、工藝知識以二維工藝卡片為載體導(dǎo)致其較難積累等問題。為了避免上述問題導(dǎo)致工藝設(shè)計周期延長，亟需通過MBD模型驅(qū)動來實現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝路線的智能生成。首先，基于自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建跨組織的工藝知識圖譜及統(tǒng)一表達(dá)模型。建立知識關(guān)聯(lián)映射函數(shù)，通過語義關(guān)聯(lián)挖掘?qū)︻I(lǐng)域?qū)嶓w進(jìn)行跨時空綜合語義分析，實現(xiàn)工藝過程本體庫語義實體與制造數(shù)據(jù)的快速關(guān)聯(lián)，支持工藝路線的智能推理。然后，利用數(shù)據(jù)解析、產(chǎn)品制造信息(Product Manufacturing Information, PMI)提取和特征識別等方法獲取設(shè)計MBD模型中的工藝語義與制造需求作為工藝決策依據(jù)，采用基于工藝知識圖譜的推理方法，實現(xiàn)零件加工工藝路線的快速規(guī)劃。最后，由于復(fù)雜定制產(chǎn)品復(fù)雜零件加工特征多而復(fù)雜導(dǎo)致最優(yōu)工藝路線難以求解，將最低換刀成本和最短加工路線作為優(yōu)化目標(biāo)，采用混合啟發(fā)式智能算法分階段對最優(yōu)工藝路線進(jìn)行求解。如在第一階段采用混合遺傳算法對工藝路線最低換刀成本的優(yōu)化，而在第二階段采用自適應(yīng)蟻群算法對最短加工特征單元路徑進(jìn)行合理規(guī)劃。

(3)工序模型的快速構(gòu)建與動態(tài)響應(yīng) 工序模型構(gòu)建是復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計的核心環(huán)節(jié)，其構(gòu)建的準(zhǔn)確性、規(guī)范性、高效性直接影響三維工藝及后續(xù)生產(chǎn)制造的可靠性。首先，利用三維輕量化技術(shù)對設(shè)計MBD模型進(jìn)行輕量化處理，在此基礎(chǔ)上可以進(jìn)行毛坯模型的生成。毛坯模型構(gòu)建可通過多種操作方式實現(xiàn)：①基于設(shè)計MBD模型信息自動生成規(guī)則毛坯模型，主要適用于較簡單的零部件；②利用柔性建模方法在設(shè)計MBD模型的基礎(chǔ)上編輯修改形成毛坯模型或人工繪制毛坯模型，主要適用于較復(fù)雜的零部件。然后，可通過以下兩種方式實現(xiàn)工序MBD模型的生成：①基于三維設(shè)計軟件進(jìn)行交互式的工序MBD模型創(chuàng)建。即針對工藝路線上的每個工序節(jié)點，在三維可視化環(huán)境下通過柔性修改設(shè)計MBD模型或者自行重建構(gòu)建本工序?qū)?yīng)的工序MBD模型，并可將創(chuàng)建的工序MBD模型保存至工序節(jié)點下與之相關(guān)聯(lián)。然而該方法存在操作過程繁瑣、生成工序MBD模型間無關(guān)聯(lián)性等問題，阻礙了定制產(chǎn)品工藝設(shè)計效率的提高。②基于特征識別技術(shù)的工序MBD模型自動構(gòu)建方法。即通過利用體積分解方法、基于痕跡的方法、基于幾何推理的方法等來獲取工序去除體來快速生成工序MBD模型。隨著產(chǎn)品研制過程繁雜程度的提高，工藝更改已經(jīng)成為定制產(chǎn)品研制過程中不可避免的工藝活動，如何在工藝更改后提高工序MBD模型的動態(tài)響應(yīng)能力十分關(guān)鍵。通過分析工藝更改的主要類型(工序MBD模型更改與工藝信息更改)以及工序MBD模型間關(guān)聯(lián)關(guān)系(相互獨立或相互依賴)，運(yùn)用工藝模型動態(tài)重構(gòu)算法和工藝信息自動傳播算法解決工序順序調(diào)整、工序MBD模型編輯、標(biāo)注信息更改等問題。

(4)工藝過程的虛擬仿真與可視輸出 傳統(tǒng)的依靠試切試裝的復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝方案驗證效率低且成本高，而通過基于工序MBD模型進(jìn)行工藝過程的仿真與工藝參數(shù)的優(yōu)化能大幅提高復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝驗證能力。首先，針對目前虛擬加工環(huán)境配置中工藝數(shù)據(jù)得不到有效重用，導(dǎo)致人機(jī)交互工作量大，自動提取工序MBD模型中包含的與配置虛擬加工環(huán)境相關(guān)信息，通過生成配置模板以實現(xiàn)虛擬加工環(huán)境的快速構(gòu)建。然后，運(yùn)用加工工藝規(guī)則和制造特征識別技術(shù)進(jìn)行復(fù)雜定制產(chǎn)品的可制造性分析，將工藝MBD模型輸入三維設(shè)計軟件自帶的計算機(jī)輔助制造(Computer Aided Manufacturing, CAM)模塊進(jìn)行加工過程虛擬建模與仿真。其中包括為了驗證數(shù)控加工程序正確性的幾何仿真和為了優(yōu)化切削參數(shù)的物理仿真，為工藝分析決策提供依據(jù)。最后，基于深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)及分布估計算法構(gòu)造工藝優(yōu)化決策模型庫，利用工藝過程智能派生演化方法，構(gòu)建工時、工藝成本和效能等估算模型，基于智能優(yōu)化算法實現(xiàn)工藝過程的多目標(biāo)優(yōu)化。此外，復(fù)雜定制產(chǎn)品工藝設(shè)計的可視化輸出存在多種格式，主要包括用于紙質(zhì)存檔的二維卡片格式、用于產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理(Product Data Management, PDM)系統(tǒng)審簽的三維卡片格式、用于生產(chǎn)現(xiàn)場三維可視化發(fā)布的HTML網(wǎng)頁格式、用于平板電腦(PAD)等離線裝備可視化查閱的離線工程數(shù)據(jù)包和反映加工過程的工序MBD模型等。制造車間的操作人員通過點擊工序節(jié)點可以看到對應(yīng)的工序MBD模型及屬性信息，模型高亮顯示本工序涉及的加工面及標(biāo)注信息，同時還可以查看零件加工仿真視頻。檢驗人員在三維檢驗界面點擊尺寸的同時，工序MBD模型中的相應(yīng)部位會同步高亮顯示，最終實現(xiàn)制造現(xiàn)場三維檢驗?zāi)Ｐ蛣討B(tài)瀏覽及人機(jī)交互式記錄。

2.3 基于數(shù)據(jù)空間的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識集成

基于數(shù)據(jù)空間的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識集成是借助數(shù)據(jù)空間強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合與管理能力，對設(shè)計知識進(jìn)行有效地組織、挖掘和動態(tài)更新，以知識共享重用和主動創(chuàng)新為主要目的，重點解決制造企業(yè)在復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計全周期信息超載導(dǎo)致的知識匱乏問題。基于數(shù)據(jù)空間的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識集成包括領(lǐng)域元數(shù)據(jù)驅(qū)動的高內(nèi)聚協(xié)同數(shù)據(jù)空間建模、面向多方協(xié)作的數(shù)據(jù)空間分布管理、數(shù)據(jù)空間驅(qū)動的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)自組織和面向跨業(yè)務(wù)交互的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)動態(tài)補(bǔ)全更新等過程，如圖4所示。

(1)領(lǐng)域元數(shù)據(jù)驅(qū)動的高內(nèi)聚協(xié)同數(shù)據(jù)空間建模

復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計全周期涉及的部門眾多且配合關(guān)系復(fù)雜，在不同信息化平臺之間存在大量動態(tài)的內(nèi)部和外部接口，導(dǎo)致復(fù)雜定制產(chǎn)品數(shù)據(jù)來源繁多、數(shù)據(jù)格式異構(gòu)、數(shù)據(jù)語義復(fù)雜且版本多變。業(yè)務(wù)領(lǐng)域元數(shù)據(jù)是描述面向具體業(yè)務(wù)需求和業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)接入、存取、訪問、組織等頂層設(shè)計規(guī)范，由于復(fù)雜定制產(chǎn)品存在著多重復(fù)雜性耦合特點，在建立數(shù)據(jù)空間之前，需要首先制定面向各業(yè)務(wù)階段的元數(shù)據(jù)模型，形成統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)描述體系，降低不同平臺的模式差異程度，為后續(xù)實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)集成奠定基礎(chǔ)。首先，建立元數(shù)據(jù)統(tǒng)一表征框架，相關(guān)的元數(shù)據(jù)要素包括數(shù)據(jù)模型元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)語義元數(shù)據(jù)、時空上下文環(huán)境元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)最初是在元數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建的過程中進(jìn)行抽取，并在更新元數(shù)據(jù)倉庫的過程中不斷地更新。通過元數(shù)據(jù)映射規(guī)則將元數(shù)據(jù)模型映射為可擴(kuò)展標(biāo)記語言(eXtensible Markup Language, XML)模式表示，同時建立元數(shù)據(jù)橋?qū)⒏鱾€系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)映射成為公共的元數(shù)據(jù)表示，完成不同系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的共享和交換。

構(gòu)建數(shù)據(jù)空間的核心任務(wù)是將互相關(guān)聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集成到一起，形成物理隔離的“虛擬化統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心”，使用戶能夠以透明的方式訪問所需要的數(shù)據(jù)資源。通過數(shù)據(jù)空間集成技術(shù)，將存儲在不同物理存儲引擎上的數(shù)據(jù)進(jìn)行連接，為用戶提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問目錄，從而維護(hù)數(shù)據(jù)源在整體數(shù)據(jù)上的一致性，提高信息共享利用的效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)增值。首先建立面向復(fù)雜定制產(chǎn)品的數(shù)據(jù)空間多層次架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)治理層、數(shù)據(jù)服務(wù)層、基礎(chǔ)軟件支撐和安全層。數(shù)據(jù)接入層對存儲在不同單位主體內(nèi)部的各分散系統(tǒng)平臺進(jìn)行統(tǒng)一封裝，制定各獨立數(shù)據(jù)源的開放接口標(biāo)準(zhǔn)；數(shù)據(jù)集成層規(guī)范數(shù)據(jù)空間中的數(shù)據(jù)交換層次結(jié)構(gòu)，包括局部交換層和網(wǎng)絡(luò)層，局部交換層通過內(nèi)部連接器建立各數(shù)據(jù)源內(nèi)部關(guān)聯(lián)，網(wǎng)絡(luò)層承擔(dān)數(shù)據(jù)在跨單位交換共享的傳輸協(xié)議，同時對各單位主體的注冊、索引、訪問等請求的權(quán)限、有效性等進(jìn)行認(rèn)證；數(shù)據(jù)治理層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，制定數(shù)據(jù)使用和對外交換的標(biāo)準(zhǔn)，保證數(shù)據(jù)應(yīng)用的基本要求；數(shù)據(jù)服務(wù)層面向數(shù)據(jù)全生命周期提供通用和個性化服務(wù)，通用服務(wù)主要包括數(shù)據(jù)發(fā)布、搜索、訂閱、交換、監(jiān)控、維護(hù)等，個性化服務(wù)用于具體業(yè)務(wù)場景提供數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識管理等特定服務(wù)；基礎(chǔ)軟件支撐層負(fù)責(zé)整個數(shù)據(jù)空間平臺的基礎(chǔ)軟件集群服務(wù)，提供使用的資源和服務(wù)，保障平臺的穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、可持續(xù)性和可恢復(fù)性；安全層的主要功能是建立安全可信的數(shù)據(jù)交換共享環(huán)境，維護(hù)數(shù)據(jù)空間平臺建設(shè)和應(yīng)用安全，依靠同態(tài)加密、遠(yuǎn)程認(rèn)證、虛擬化提供多種安全級別的安全保障措施。在建立的數(shù)據(jù)空間架構(gòu)的基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)集成技術(shù)將分散在不同平臺中相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集成。在平臺內(nèi)部通過解析相應(yīng)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域元數(shù)據(jù)模式，建立平臺數(shù)據(jù)視圖，形成結(jié)構(gòu)化的關(guān)系型數(shù)據(jù)模型來提升數(shù)據(jù)成熟度。同時，以跨平臺交互需求為切入點制定全局視圖，基于模式匹配將各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)視圖映射到全局視圖上，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口，通過統(tǒng)一的全局視圖完成跨平臺數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)多單位主體之間的數(shù)據(jù)訪問與交互。最后，針對復(fù)雜定制產(chǎn)品劃分產(chǎn)品層次化結(jié)構(gòu)來建立統(tǒng)一數(shù)字物理對象模型，為實現(xiàn)不同信息化業(yè)務(wù)平臺中的多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合提供依據(jù)和載體?；诙嗄B(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)刻畫同類不同源數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，以產(chǎn)品分解結(jié)構(gòu)形成的物理實體為語義紐帶，構(gòu)建數(shù)據(jù)空間設(shè)計全周期數(shù)據(jù)融合模型，完成底層數(shù)據(jù)模型到物理對象的映射，從而對存儲分散、關(guān)系復(fù)雜的同類數(shù)據(jù)建立緊密的語義連接關(guān)系，實現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品數(shù)據(jù)空間協(xié)同演化。

(2)面向多方協(xié)作的數(shù)據(jù)空間分布管理

基于數(shù)據(jù)資源編目對數(shù)據(jù)空間中蘊(yùn)含的超大規(guī)模數(shù)據(jù)資源進(jìn)行規(guī)范化描述，建立數(shù)據(jù)資源目錄，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化集中管控，保障數(shù)據(jù)交換的安全性以及數(shù)據(jù)訪問的簡單便捷。在建立的數(shù)據(jù)資源目錄的基礎(chǔ)上，制定數(shù)據(jù)資源目錄的頂層應(yīng)用框架，主要包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一管理和基于數(shù)據(jù)資源目錄的對外服務(wù)兩部分。企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一管理是對企業(yè)元數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的描述規(guī)范，并基于元數(shù)據(jù)實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一歸集，控制數(shù)據(jù)服務(wù)的權(quán)限范圍、數(shù)據(jù)質(zhì)量等;基于數(shù)據(jù)資源目錄的對外服務(wù)則包括用戶對元數(shù)據(jù)的統(tǒng)一檢索以及對數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)等，企業(yè)主體可直接通過數(shù)據(jù)資源目錄對企業(yè)元數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)明細(xì)進(jìn)行訪問。

業(yè)務(wù)主數(shù)據(jù)是指滿足跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同需要且反映核心業(yè)務(wù)實體狀態(tài)屬性的企業(yè)組織機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)信息，是業(yè)務(wù)運(yùn)行和決策分析的基礎(chǔ)。在復(fù)雜定制產(chǎn)品全周期數(shù)據(jù)治理過程中，發(fā)現(xiàn)跨部門交互中必需的業(yè)務(wù)主數(shù)據(jù)對象及來源，建立業(yè)務(wù)主數(shù)據(jù)管理機(jī)制，保證各企業(yè)主體、用戶可以跨系統(tǒng)使用和共享來自權(quán)威數(shù)據(jù)源的協(xié)調(diào)一致和高質(zhì)量的主數(shù)據(jù)。因此，建立主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系和規(guī)范描述，梳理不同業(yè)務(wù)場景對主數(shù)據(jù)的整合需求，定義和維護(hù)數(shù)據(jù)整合架構(gòu)以及數(shù)據(jù)匹配規(guī)則，根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)對收集到的主數(shù)據(jù)進(jìn)行加工清理，建立主數(shù)據(jù)創(chuàng)建、變更的流程審批機(jī)制，實現(xiàn)各個關(guān)聯(lián)系統(tǒng)與主數(shù)據(jù)存儲庫數(shù)據(jù)同步，方便修改、監(jiān)控、更新關(guān)聯(lián)系統(tǒng)主數(shù)據(jù)變化。制造業(yè)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題表現(xiàn)為一個或多個質(zhì)量維度(準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時性、唯一性)存在缺失，無法滿足企業(yè)和用戶的實際業(yè)務(wù)需要。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理作為支持復(fù)雜定制產(chǎn)品在頂層設(shè)計、過程控制和事后評價等階段的重要依據(jù)，建立客觀、全面、可行的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測、治理與持續(xù)改善機(jī)制，是保障數(shù)據(jù)分析決策正確可信、提升數(shù)據(jù)價值的重要支撐。首先，面向不同的業(yè)務(wù)場景建立通用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，指導(dǎo)數(shù)據(jù)采集、感知和接入等數(shù)據(jù)獲取過程，從數(shù)據(jù)源頭解決數(shù)據(jù)模型與物理對象模型偏離和沖突問題。通過序列數(shù)據(jù)失真檢測與修復(fù)方法，建立空值檢查、規(guī)范性檢查、值域檢查、邏輯檢查等多維度檢測機(jī)制來初步篩選出失真的異常數(shù)據(jù)，結(jié)合模式匹配等技術(shù)建立數(shù)據(jù)檢測模型，識別數(shù)據(jù)中的偏離點，對識別出的不合規(guī)數(shù)據(jù)基于聚類算法、層次分析等方法進(jìn)行修復(fù)或補(bǔ)償，并反饋給數(shù)據(jù)源頭校驗確認(rèn)。

(3)數(shù)據(jù)空間驅(qū)動的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)自組織

經(jīng)分析探討，已經(jīng)表明巨型被補(bǔ)償水電站裝機(jī)容量選擇不宜采用保證出力作調(diào)峰電站設(shè)計，而應(yīng)該采用可靠出力作調(diào)節(jié)作用相當(dāng)有限的徑流式水電站設(shè)計。為了避免產(chǎn)生多余的裝機(jī)容量，最好規(guī)劃成分期建設(shè)。

基于MECE(mutually exclusive and collectively exhaustive)原則、IDEF5本體建模法等已有的體系架構(gòu)分析方法，從產(chǎn)品結(jié)構(gòu)對象、專業(yè)領(lǐng)域、需求重要性/使用頻次等不同維度，對復(fù)雜定制產(chǎn)品的知識體系進(jìn)行分類研究，為知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的分層分域、知識實體及其關(guān)系屬性定義提供依據(jù)。復(fù)雜定制產(chǎn)品的設(shè)計知識語料一般劃分為數(shù)據(jù)型設(shè)計知識語料和文本型設(shè)計知識語料?；贒2R知識抽取工具從數(shù)據(jù)型設(shè)計知識語料中提取數(shù)據(jù)條目，解析其元數(shù)據(jù)模式，通過模式匹配的方式實現(xiàn)設(shè)計知識要素的自動化抽取。對于以自然語言描述的非結(jié)構(gòu)化工程文檔形成的文本型設(shè)計知識語料，使用基于雙向編碼表征模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformers, BERT)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory network, LSTM)泛化語義解析模型的命名實體識別技術(shù)建立設(shè)計知識要素抽取模型，通過獲取數(shù)據(jù)、人工標(biāo)注、訓(xùn)練模型、模型預(yù)測和結(jié)果校準(zhǔn)進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練，快速構(gòu)建和迭代設(shè)計知識要素抽取模型并提高模型精度。通過預(yù)定義的語義標(biāo)簽，實現(xiàn)實體、概念間關(guān)聯(lián)關(guān)系的自動抽取，然而預(yù)定義模式只能抽取實體間的靜態(tài)關(guān)系，無法捕捉、挖掘開放情景下實體、概念間的未知關(guān)系。為實現(xiàn)設(shè)計知識要素間的匹配映射與動態(tài)鏈接，對抽取出的設(shè)計知識要素進(jìn)行文本聚類和共指消歧，完成同義及近義實體描述和關(guān)系類型的標(biāo)準(zhǔn)化合并。根據(jù)知識實體、概念的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果，基于局部網(wǎng)絡(luò)視圖合并其中的相同、相似網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，并從該節(jié)點的原始需求數(shù)量、用戶的訪問頻次等角度構(gòu)建新節(jié)點的統(tǒng)計屬性信息，基于節(jié)點統(tǒng)計屬性信息建立節(jié)點間的概率連接，完成動態(tài)設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，為挖掘?qū)嶓w間潛在關(guān)聯(lián)、進(jìn)行設(shè)計知識推理提供統(tǒng)計依據(jù)。最后，通過基于實體聚類的知識網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部演化方法，利用密度—峰值法等實體聚類算法，挖掘復(fù)雜定制產(chǎn)品中共性關(guān)鍵知識，圍繞共性關(guān)鍵知識的變異、內(nèi)部選擇、傳播和保持等演化特征，構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化機(jī)制、評判準(zhǔn)則和處理策略，并基于解析計算等方法構(gòu)建高效的知識網(wǎng)絡(luò)演化算法。

(4)面向跨業(yè)務(wù)交互的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)動態(tài)補(bǔ)全更新

跨業(yè)務(wù)協(xié)同交互環(huán)境下新業(yè)務(wù)需求動態(tài)產(chǎn)生和快速增長造成設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)存在復(fù)雜性和不確定性。首先，需要對動態(tài)新增的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括數(shù)據(jù)甄別、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)融合等步驟。然后，利用領(lǐng)域本體概念對新增業(yè)務(wù)需求所屬領(lǐng)域進(jìn)行自動語義標(biāo)注，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求的識別分類，利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點相似度對動態(tài)新增的需求進(jìn)行設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點嵌入。在此基礎(chǔ)上，對新增實體進(jìn)行關(guān)系補(bǔ)全。①關(guān)系發(fā)現(xiàn)，關(guān)系發(fā)現(xiàn)包括關(guān)系分類、關(guān)系抽取和開放關(guān)系3種。通過關(guān)系分類將給定的實體對分類到特定關(guān)系;通過關(guān)系抽取從需求文本中抽取某個實體對的具體關(guān)系;通過開放關(guān)系抽取從需求文本中抽取出實體對之間的關(guān)系描述。②節(jié)點關(guān)系融合，包括實體對齊、屬性融合、屬性值規(guī)范化等步驟，從而減少設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)的冗余度。面向跨業(yè)務(wù)的設(shè)計知識訪問與查詢需求，需要挖掘多業(yè)務(wù)領(lǐng)域設(shè)計知識要素的關(guān)聯(lián)關(guān)系?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)模型和層次聚類方法識別并合并多個設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)中的同類實體。對于不同業(yè)務(wù)知識語義沖突問題，利用共指消歧技術(shù)實現(xiàn)不同業(yè)務(wù)設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)中實體指稱項與實體對象的對齊和匹配。針對跨業(yè)務(wù)設(shè)計知識訪問在語義與格式方面的復(fù)雜性，通過知識合并方法解析用戶跨業(yè)務(wù)設(shè)計知識的訪問需求，基于語義模糊匹配技術(shù)實現(xiàn)對跨業(yè)務(wù)設(shè)計知識的一體化查詢。通過綜合數(shù)據(jù)預(yù)處理、相似度計算、語義轉(zhuǎn)換方法對不同業(yè)務(wù)的設(shè)計知識需求信息進(jìn)行歸一化處理，實現(xiàn)實體對齊、關(guān)系對齊和屬性對齊，支持多設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)融合集成，最后根據(jù)不同業(yè)務(wù)設(shè)計知識需求信息在融合后的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)訪問查詢得到的結(jié)果，利用置信度計算，從知識需求的滿足度和查詢知識的可信度進(jìn)行評分，實現(xiàn)設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)集成效果的評估。

建立設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)的核心目標(biāo)是便于不同用戶主體對關(guān)注的設(shè)計知識進(jìn)行快速查詢。為了向用戶提供更好的設(shè)計知識服務(wù)，需要優(yōu)化設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)并構(gòu)建合理推送方式。以構(gòu)建的復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)中實體及其之間關(guān)系兩大關(guān)鍵要素為研究對象，從準(zhǔn)確率、冗余度、完備度、復(fù)雜度等方面建立多維評價指標(biāo)體系，對設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行綜合評估。采用關(guān)系屬性分析、關(guān)系擴(kuò)展查詢以及復(fù)合關(guān)系推理等鏈接預(yù)測方法，挖掘設(shè)計知識要素的潛在關(guān)聯(lián)，對實體之間的關(guān)系進(jìn)行補(bǔ)齊。采用實體相似度計算等實體解析方法，對語義相同的實體及關(guān)系進(jìn)行融合。通過計算機(jī)語義推理、規(guī)則學(xué)習(xí)、約束性分析等方法，建立一致性檢測模型，對設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)中存在矛盾沖突的關(guān)系進(jìn)行錯誤糾正，實現(xiàn)復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化重構(gòu)。在經(jīng)過優(yōu)化重構(gòu)的設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對用戶發(fā)布的設(shè)計知識訪問需求進(jìn)行解析，獲取用戶意圖和知識訴求。面向用戶主體需求描述異構(gòu)、需求定義不明確，潛在需求模糊不清造成的用戶需求—設(shè)計知識匹配困難問題，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法深入分析用戶需求的性質(zhì)和特征，充分挖掘用戶潛在的設(shè)計知識需求，實現(xiàn)對非完備用戶需求的有效補(bǔ)償和完善。建立多種推送策略(基于內(nèi)容的推薦、基于語義的推薦、基于規(guī)則的推薦)，通過不同的推送方式(如基于消息的推薦、基于郵件的推薦等)，分別針對用戶自助查詢的設(shè)計知識、潛在感興趣的設(shè)計知識，以用戶需要的形式精確主動地推送給用戶，實現(xiàn)設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)的個性化智能推送。

3 案例應(yīng)用

伴隨教練機(jī)研制復(fù)雜度的提高，以及客戶對個性化定制和快速高質(zhì)量交付的要求，飛機(jī)型號研制服務(wù)體系必須敏捷、精準(zhǔn)和精細(xì)。單系列多型號機(jī)型的不斷發(fā)展以及設(shè)計制造并行協(xié)同要求的不斷提升，傳統(tǒng)的基于文件的構(gòu)型管理方式需要適應(yīng)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，逐步從手工方式向數(shù)字化方向進(jìn)行轉(zhuǎn)變。因此，需要根據(jù)統(tǒng)一和規(guī)范的構(gòu)型管理模式，逐步實現(xiàn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要構(gòu)型數(shù)據(jù)項的信息化管理。隨著教練機(jī)市場的逐步擴(kuò)大、飛機(jī)產(chǎn)品譜系的完善、通用構(gòu)型項的大量出現(xiàn)和混線智能化生產(chǎn)模式的不斷演進(jìn)，現(xiàn)有配置方式難以適應(yīng)整機(jī)和部件構(gòu)型的動態(tài)優(yōu)化配置，對用戶需求的適配效率偏低，對設(shè)計制造數(shù)據(jù)的可追溯性以及面向單架次生產(chǎn)和交付的管控力度偏弱。基于以上需求背景，面向航空工業(yè)洪都高級教練機(jī)提出了智能化設(shè)計與驗證協(xié)同應(yīng)用解決方案，如圖5所示。根據(jù)從立項論證、方案設(shè)計、工程研制到最終定型的高級教練機(jī)研制流程，以MBSE和MBD為先導(dǎo)，實現(xiàn)以需求為核心向基于模型的設(shè)計工程、基于模型的制造工程和基于模型的試驗試飛等階段的傳遞與融合，基于模型有效串聯(lián)起系統(tǒng)全生命周期各個階段，支撐航空裝備研制全過程。在流程、方法、工具和環(huán)境的支撐下推進(jìn)端到端的生命周期流程、持續(xù)工程和工業(yè)知識嵌入，構(gòu)建具備跨系統(tǒng)集成評估和基于模型的驗證與確認(rèn)能力的分布式先進(jìn)工程設(shè)計環(huán)境，實現(xiàn)對工程任務(wù)全生命周期研發(fā)活動的全覆蓋，支持復(fù)雜系統(tǒng)/多學(xué)科領(lǐng)域的工程設(shè)計和評估，提升研發(fā)復(fù)雜新系統(tǒng)、新產(chǎn)品和新任務(wù)的能力。其中，借助MBSE支持復(fù)雜定制產(chǎn)品設(shè)計初期的需求、功能、結(jié)構(gòu)等過程的建模與仿真，建立基于MBD的單一數(shù)據(jù)源來獲得支持提取滿足工程設(shè)計、生產(chǎn)過程、制造裝配等不同視圖的產(chǎn)品數(shù)據(jù)能力，實現(xiàn)集成產(chǎn)品定義信息的三維模型從方案設(shè)計到工藝設(shè)計、生產(chǎn)裝配、檢驗與試驗的結(jié)構(gòu)化傳遞、共享與重用，并將生產(chǎn)信息、檢驗信息和故障審理信息及時反饋，提升設(shè)計與制造并行協(xié)同研制和端到端的流程集成與監(jiān)控能力。

在上述應(yīng)用解決方案的基礎(chǔ)上，構(gòu)建復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同系統(tǒng)是聯(lián)通研究與應(yīng)用的橋梁，應(yīng)當(dāng)以MBSE和MBD為核心驅(qū)動，以基于數(shù)據(jù)空間的設(shè)計知識集成為支撐，按照如圖5所示的復(fù)雜定制產(chǎn)品生命周期的“V”模型，在各階段產(chǎn)品研制過程信息通過模型表達(dá)和傳遞，基于模型開展小“V”過程驗證與迭代，由粗略到詳細(xì)逐步實現(xiàn)裝備的功能性能樣機(jī)?，F(xiàn)面向航空工業(yè)洪都高級教練機(jī)提出復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)，其主要構(gòu)建原則為“應(yīng)用導(dǎo)向與統(tǒng)籌規(guī)劃”。該架構(gòu)主要包括智能化設(shè)計與驗證協(xié)同配置化通用基礎(chǔ)平臺、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)空間層、協(xié)同應(yīng)用層四大部分，如圖6所示。

針對復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計過程中數(shù)據(jù)難以一致、模型難以交互共享、多域異構(gòu)設(shè)計工具和全過程協(xié)同缺乏集成平臺等問題，首先以領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計和模型驅(qū)動架構(gòu)為基礎(chǔ)，融合軟件自動生成技術(shù)打造可配置化通用基礎(chǔ)平臺。集成建模工具、模型變換工具、自動編譯發(fā)布工具為一體的可配置化集成開發(fā)平臺，支持將具體業(yè)務(wù)操作高度抽象轉(zhuǎn)變成形式化業(yè)務(wù)模型，以結(jié)構(gòu)化形式定義到平臺中，自動生成滿足業(yè)務(wù)操作需求的集成應(yīng)用系統(tǒng)，具有可配置、可擴(kuò)展和模型復(fù)用的特性，可實現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)行系統(tǒng)的自動生成和快速迭代，有利于快速研發(fā)適應(yīng)企業(yè)特點的復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同系統(tǒng)?；A(chǔ)設(shè)施層包括基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)(5G、WIFI、專網(wǎng))、移動應(yīng)用、服務(wù)器、云平臺以及視頻監(jiān)控，為系統(tǒng)運(yùn)行提供基礎(chǔ)保障。數(shù)據(jù)空間層包括方案設(shè)計數(shù)據(jù)空間、工藝設(shè)計數(shù)據(jù)空間、基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)空間以及模型數(shù)據(jù)空間，對復(fù)雜定制產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分析、清洗、挖掘、監(jiān)控和管理。數(shù)據(jù)空間層實現(xiàn)了對產(chǎn)品數(shù)據(jù)、設(shè)計數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)、流程數(shù)據(jù)以及模型數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成與管理。協(xié)同應(yīng)用層分為業(yè)務(wù)構(gòu)件層和集成協(xié)同層。業(yè)務(wù)構(gòu)件層涵蓋客戶需求識別與轉(zhuǎn)換、設(shè)計方案配置與決策、產(chǎn)品信息標(biāo)注與檢查、設(shè)計方案仿真與評價、制造資源建模與匹配、工藝路線生成與優(yōu)化、工序模型構(gòu)建與響應(yīng)、工藝過程仿真與輸出、高內(nèi)聚數(shù)據(jù)空間建模及分布管理、設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)自組織、設(shè)計知識網(wǎng)絡(luò)更新、設(shè)計知識主動推送、三維協(xié)同設(shè)計和平臺集成接口等使能構(gòu)件。依據(jù)業(yè)務(wù)關(guān)系串接各環(huán)節(jié)軟件構(gòu)件進(jìn)行系統(tǒng)的集成，每個構(gòu)件單獨或者組合后形成系統(tǒng)的一個模塊。集成協(xié)同層針對高級教練機(jī)單系列、多狀態(tài)、多型號的構(gòu)型特征以及廠所一體的組織結(jié)構(gòu)特點，基于企業(yè)級統(tǒng)一知識庫管理和面向全生命周期的構(gòu)型管理，以復(fù)雜定制產(chǎn)品模型的標(biāo)準(zhǔn)性、完整性和可用性為主線，通過發(fā)揮廠所一體的業(yè)務(wù)流程集成優(yōu)勢，以MBSE為先導(dǎo)，在立項論證階段，基于模型開展高級教練機(jī)任務(wù)與體系架構(gòu)分析，在系統(tǒng)之系統(tǒng)(System of Systems, SOS)背景環(huán)境中開展裝備作戰(zhàn)概念論證，牽引出裝備的頂層要求。根據(jù)高級教練機(jī)頂層要求，開展結(jié)構(gòu)化與條目化的需求分析，基于SysML構(gòu)建系統(tǒng)需求、功能和邏輯架構(gòu)模型，基于Modelica構(gòu)建系統(tǒng)級多學(xué)科多領(lǐng)域的性能模型，基于模型開展系統(tǒng)功能和性能驗證，通過模型化的分析和驗證，實現(xiàn)系統(tǒng)“小V”模型的迭代，形成初步的功能樣機(jī)，提出可達(dá)到的裝備技術(shù)指標(biāo)和初步總體技術(shù)方案。上述階段生成的需求、功能、性能、架構(gòu)將會向后傳遞，在方案設(shè)計階段，基于需求開展研制方案的論證和設(shè)計，通過提取設(shè)計知識、固化設(shè)計流程形成總體、氣動、強(qiáng)度、航電、機(jī)電和動力等設(shè)計組件，通過基于組件的協(xié)同設(shè)計，以組件化模型化的方式，實現(xiàn)多方案快速設(shè)計，實現(xiàn)多輪“小V”模型的迭代，形成方案性能樣機(jī)，進(jìn)一步設(shè)計驗證更加具體的技術(shù)指標(biāo)可達(dá)性，驗證研制方案的可實現(xiàn)性，為形成研制任務(wù)書進(jìn)行充分論證。經(jīng)過基于模型的協(xié)同設(shè)計，確定了最優(yōu)方案并根據(jù)該方案開展機(jī)械、電氣、電子、軟件等專業(yè)的工程詳細(xì)設(shè)計。在機(jī)、電領(lǐng)域以MBD技術(shù)為核心，實現(xiàn)全三維的設(shè)計和特征的結(jié)構(gòu)化描述與標(biāo)注，在軟件領(lǐng)域以模型為核心開展軟件設(shè)計并根據(jù)模型自動實現(xiàn)代碼。同時開展單專業(yè)和多專業(yè)的各類CAE仿真驗證，實現(xiàn)詳細(xì)設(shè)計過程中的“小V”模型迭代，形成更加詳細(xì)的性能樣機(jī)。通過MBD深入應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)字樣機(jī)，打通設(shè)計制造協(xié)同、工藝與生產(chǎn)線制造協(xié)同鏈路，實現(xiàn)基于模型的制造過程管理，基于三維模型開展工藝設(shè)計和仿真，同時基于模型開展生產(chǎn)過程建模與仿真，實現(xiàn)在制造過程中的“小V”模型迭代。在基于模型的試驗試飛方面，承接MBSE和MBD模型，搭建虛擬試驗環(huán)境，開展虛擬試驗實現(xiàn)一維和三維模型耦合和多物理域耦合的虛擬試驗，實現(xiàn)部件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)模型的逐步集成，構(gòu)建虛擬鐵鳥并最終實現(xiàn)虛擬集成飛機(jī)，開展虛擬試飛，實現(xiàn)詳細(xì)功能性能樣機(jī)。以模型為驅(qū)動的高級教練機(jī)研發(fā)過程中，需求、設(shè)計、制造、試驗試飛等階段的數(shù)據(jù)、模型以及模型之間的關(guān)聯(lián)和追溯關(guān)系通過數(shù)據(jù)空間進(jìn)行統(tǒng)一的管控，實現(xiàn)模型單一數(shù)據(jù)源。模型在產(chǎn)品研發(fā)演進(jìn)中不斷地豐富完善，實現(xiàn)各個階段模型有機(jī)關(guān)聯(lián)和追溯，為高級教練機(jī)研制提供統(tǒng)一的模型管理機(jī)制與環(huán)境。

基于上述復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同系統(tǒng)體系架構(gòu)的軟件開發(fā)已經(jīng)在江西洪都航空工業(yè)集團(tuán)公司完成了需求功能調(diào)研、總體方案設(shè)計以及部分功能模塊的開發(fā)。由于篇幅限制，本文無法將模式研究所有成果在系統(tǒng)開發(fā)中的實現(xiàn)逐一詳細(xì)描述，后續(xù)工作將繼續(xù)以航空航天領(lǐng)域典型產(chǎn)品為研究對象，不斷深入探討復(fù)雜定制產(chǎn)品智能化設(shè)計與驗證協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)，幫助制造企業(yè)提質(zhì)增效。

4 結(jié)束語