在航天器研制领域，传统模式常常面临信息传递效率低下和重复工作量大的问题，这些问题不仅耗费了大量的时间与资源，还可能影响到研制的最终质量和进度。为了应对这些挑战，载人月球探测航天器采用了基于模型的系统工程（MBSE）方法。通过整合数字模型系统与虚实数据，构建出了一个可扩展、可配置的工程级数字主线。这种主线的设计理念是基于载人航天器元模型模板，形成了一个全局唯一的复杂航天器视图，这个视图反映了工程研制中权威数据、信息和知识之间的相互关系及作用。 该数字主线不仅贯穿了航天器研制的总体设计、机械设计和电子设计等多个专业领域，而且已经开始在需求分析、系统设计和产品设计等阶段得到初步应用。其应用范围还计划拓展到制造、测试和运维等后续环节。在维持研发信息一致性、实现模型自动传递和转换、优化研制流程和进行全局影响分析等方面，数字主线都展现出了显著的优势。 数字主线的概念强调了全生命周期的管理与追溯，这不仅仅是一种技术层面的改变，更是一种根本性的理念革新。借助这一理念，可以跨越传统中孤立功能的视角，以更加全局和连贯的思路来管理航天器的整个生命周期，从而极大地提高了研制效率和质量。MBSE方法论的引入，意味着研制人员现在有能力访问、集成和将各种不同来源和格式的数据，转化为统一且可操作的信息，这对于复杂航天器项目的成功研制至关重要。 文章中提到的“工程级数字主线”，是一个革命性的概念，它代表了一个全新的航天器研制模式。这一模式不仅能够提升工作效率，而且能够确保各个研制阶段之间的信息流通性和一致性，同时还可以提供更为深入的研制过程分析。数字主线的建立，为航天器研制的每个阶段都提供了更加准确和实时的数据支持，这对于载人航天任务的安全性和可靠性具有重要意义。 在数字主线的设计和实施过程中，研制团队必须考虑到多个领域的协同工作，这包括但不限于系统架构、机械设计、电子工程以及制造和测试流程。每个领域的专家都需要参与到数字主线的设计中，确保所有专业领域的数据都能够被正确地整合和运用。这种跨领域的合作模式，在传统模式下是难以实现的，但在MBSE方法的框架下，却成为了可能。这种模式的实现，也使得研制团队能够更快地识别和解决问题，从而加快了研制周期并降低了风险。 关键词中的“数字化”和“全生命周期”强调了在航天器研制中，数字技术的全面应用和项目管理的全时段考量。这一理念的贯彻，不仅要求研制团队在技术上有创新和突破，更要求在项目管理上有所革新。数字化不仅为航天器设计和制造带来了新的工具和方法，更重要的是，它为整个研制过程提供了一种全新的管理和思考方式。 MBSE方法的引入，使得从最初的概念设计到最终的运维阶段的整个过程，都可以在一个统一的框架下进行管理和优化。这不仅有助于提高研制效率，减少资源浪费，还能够确保航天器在整个生命周期中保持高度的性能和可靠性。MBSE通过提供一个全局唯一的视角来管理和追溯航天器的全生命周期，使得研制过程中的每一个决策都能够基于最全面和最新的信息做出，从而极大地提升了项目的成功率。 基于MBSE的数字主线构建和应用，代表了航天器研制领域的一次重大进步。这一进步不仅体现在技术层面，更体现在管理和思维模式上的革新。它为航天器的全生命周期管理提供了一种全新的方法和工具，为载人月球探测任务的成功提供了坚实的保障。通过这一方法，研制团队可以更好地应对研制过程中可能出现的各种挑战，确保任务的顺利进行和最终的成功完成。

内容概要：本文介绍了基于Simulink仿真的无人机开发解决方案，采用MBSE（Model-Based Systems Engineering）方法论，涵盖系统架构设计、详细建模、自动化测试、自动代码生成以及硬件部署五个主要阶段。首先利用SysML语言进行系统架构设计，明确无人机各子系统的组成及其相互关系；接着借助Matlab/Simulink/Stateflow进行详细建模，创建高度模块化的飞行控制、导航等子系统模型并描述状态转换逻辑；随后实施多种自动化测试（如MIL、SIL、PIL、HIL），确保模型的正确性和可靠性，并自动生成详尽的测试报告；再通过Matlab的自动代码生成功能将模型转化为高效可读的代码；最终将代码部署到不同硬件平台（如FPGA Zynq、DSP、STM32、ARM），并通过实际飞行测试验证系统性能。 适合人群：从事无人机开发的研究人员、工程师及高校相关专业师生。 使用场景及目标：①掌握基于MBSE的无人机开发全流程；②提升无人机开发效率和产品质量；③熟悉SysML、Simulink、Stateflow等工具的应用；④了解自动化测试和代码生成的最佳实践。 其他说明：文中强调了MBSE方法论的优势，即通过模型驱动的方式提高开发效率和质量，同时确保系统的可靠性和安全性。

新一代飞机对航电系统的设计提出了更高的要求，系统规模大，互联复杂，设计和集成难度高。航电系统MBSE设计与验证平台为研发人员提供了一套完整的面向系统工程的航电系统设计和验证工具，支持航电系统功能分解和建模实现，提供符合V流程的ICD、DD、POP迭代设计和验证环境，提供仿真模型实时运行和解算的平台，提供航电系统常用接口，支持真件参与的半实物验证。按照MBSE的方法论，采用模型对电子系统的顶层设计进行描述，可以使设计开发的成果在不同阶段得到高度复用，实现各阶段的平滑过渡： 保证设计的一致性，避免重复性的劳动，提高工作效率帮助工程师摆脱代码

《FAA系统工程手册》书是根据美国联邦航空管理局*发布的FAA System Engineering Manual（2015年9月第1.1版）翻译的，该手册规定了联邦航空管理局*的系统工程流程、方法和工具，详述了采办管理系统（AMS）寿命周期及整体所需成果，明确了系统工程有效做法的能力范围，通过确定采办管理系统决策和采办流程中系统工程要素的时间和应用，阐明了采办管理系统的寿命周期阶段，规定了用于支持项目管理行动的系统工程*实践。全书主要内容包括引言、统工程及采办管理系统寿命周期、系统工程流程、技术管理、专业工程，附录为上述章节所讨论的主题提供更多详细信息。 本书是美国联邦航空局近年来开展国家空域系统规划论证与工程建设的方法总结，是国际上*的系统工程理论与方法专著之一，内容涵盖了系统工程实践范围的企业与项目两个层面，所提出的系统工程方法能够在采办寿命周期的早期检测并解决缺陷问题，从而能够*幅度地降低投资风险、缩减成本并减少工期拖延。

基于模型的系统工程(MBSE)作为未来工业研发数字化的重要发展方向之一，需要大量相关技术人才支撑其在各行各业的应用。从目前来看，国内掌握MBSE技术的人才数量远远低于需求量，各行业MBSE实践项目受制于人才短缺的现象明显。可预见的未来几年，随着行业应用需求的增强，将会有越来越多的技术人员投入MBSE方向。这些技术人员的来源，要么是原本各研发岗位上的工程师，通过学习这方面的技术应用到研发工作中；或者是应届毕业生或其他技术方向从业者转向MBSE领域。不管未来这些技术人员来自哪个方向，在最初接触MBSE这一概念的时候，都不可避免的要了解这一领域方方面面的概念和知识，来实现“入门”。鉴于此，特将近期做

图2．1 SysML元模型体系结构 Figure 2．1 SysML Model Architecture 元．元模型层具有最高抽象层次，是定义元模型描述语言的模型，为定义元模型的元素和 各种机制提供最基本的概念和机制。 元模型是元．元模型的实例，定义模型描述语言的模型。元模型提供了表达系统的各种包、 模型元素的定义类型、标记值和约束等。 模型是元模型的实例，定义特定领域描述语言的模型。I由SysML模型组成，这一级的每 个概念都是元模型层的概念的实例，这一抽象层是用来形式化概念，并根据给定个体定义表 达沟通的语言。 用户对象是模型的实例。任何复杂系统在用户看来都是相互通信的具体对象，目的是实 现复杂系统的功能和性能。 2．2．2语言组织结构(包结构) SysML语言重用和扩展了UML的很多包(如图2．2所示)⋯1，使用的扩展机制包括模型元素 的定义类型(stereotype)、元类(metaclass)和模型库(model library)。SysMLI拥P模型是通过实 例化模型元素的定义类型stereotype和元类metaclass以构造模型库中类的子类来创建的。 6

An MBSE modeling approach to efficiently address complex systems

系统工程师是系统工程实施过程的关键因素，然而他们总是疲于沟通和协调，被海量的文档和无尽的变更所淹没。有什么办法可以帮助系统工程师真正发挥他们在复杂产品研发中的重要作用，同时也使其自身逐步成长为“宽频带、高振幅”的复合型人才？这个解决方案就是基于模型的系统工程（MBSE，Model BasedSystemsEngineering）。 MBSE在2007年的INCOSE（系统工程国际委员会）国际研讨会上首次被提出。MBSE是一种正规化的建模应用，它为系统工程过程各阶段的活动

HarmonySE Desk book的中文版本，对英文不熟练的同学有福了。

- 通过对多种类型工业软件模型和数据的集成实现双向传递，工程研发团队能够对==跨域异构总体系统模型==进行协同并发的开发和管理 - 应用==Neo4j图形数据==库绘制各个跨域异构模型之间/内部的“Digital Thread 连接关系” - Cloud云端对产品/系统的整个生命周期中对“跨域异构总体系统模型”==构建、管理、分析、查询、同步和可视化== - 软件接口包括 SysML（MagicDraw，Rhapsody），PLM（==Teamcenter==，Windchill），CAD（==NX==，Creo），ALM（GitHub，JIRA），项目管理（JIRA），需求管理（Jama，DOORS-NG），仿真工具（Mathematica，MATLAB / Simulink），数据库（MySQL，Neo4j)，测试用例管理系统TestRail