模型工程

可以应用于制造行业、经济金融、社会管理、军事领域、人工智能、工业互联网等领域。 2100433B

1、通用技术

模型工程通用技术分为模型全生命周期过程建模及模型全生命周期管理两个方面。模型全生命周期建模指的是建立模型全生命周期中各阶段活动的结构框架模型，揭示每个生命周期阶段所需要的关键要素、关键数据、关键步骤以及对应的管理要求，可以作为模型构建及模型评估的重要参考。

2、模型构建技术

（1）模型需求获取和管理

准确的需求分析是构建可信模型的第一步，需求获取和管理技术是模型工程中重要环节，需求获取的目标是提取、描述、解析和验证用户需求，需求管理是将用户的需求与模型实现进行动态关联，将用户需求指标按照系统层级逐步分解，实现需求变动与模型参数的快速追踪。

（2）模型定义和建模语言

模型定义过程是对模型特点的概括描述，包括对模型实现层面更加细节的定义，系统的组织架构、组件模型的功能描述、组件模型的输入输出、组件模型交互规则等。对模型的定义及构建需要为工程师设计一种统一的高级建模语言，能够同时兼顾对系统架构的描述以及模型内部行为状态的表达。模型工程目前支持一体化复杂系统建模仿真语言——X语言，贯通从模型需求分析至仿真执行的全部过程，可更好地支持MBSE。

（3）过程管理建模

模型工程从两个方面保障模型可信，一个方面是针对模型事后的VV&A，用于检验模型是否可信，另一个方面是针对建模过程中的规范管理，解决如何才能构建一个可信模型的问题，通过对模型构建过程建模，设计不同阶段的管理标准，确保模型构建过程的规范性。

3、模型管理技术

（1）模型库

搭建一个可扩展的模型库是实践模型工程的核心。实现对大量异构模型的存储维护，模型库需解决对模型的统一描述、模型的分类、识别多学科模型的关键特征、针对需求高效检索识别可用模型等问题。不同于一般的数据库，模型库需要存储模型的实例以及模型关系知识网络等。

（2）模型演化

模型演化是模型工程提出的一个重要概念。模型将进行不断的调整和修改，包括元模型中参数、状态、功能以及领域知识中的约束和规则等，称为模型的演化。由于系统本身的复杂性，在演化过程中各种关系的变化复杂，需要对模型元素及其关系进行全面地跟踪和管理，以确保模型演化的正确性。

（3）模型重配置

根据需求的多样性及由于内部及环境的不确定性而引起的对模型功能机性能要求的变化，需要快速地对模型进行重构或配置。模型重构是在不改变模型主要外部功能的情况下，对其内部结构进行调整，完成模型的性能进一步优化，便于理解、维护和移植。。

（4）模型即服务

借鉴云计算共享模式思想，异构模型及其执行引擎可以进行统一的集成封装，进而通过云平台作为服务进行分享。模型及其仿真引擎经过服务化封装，便于部署和执行、维护。

（5）模型组合

主要研究如何利用已有的模型组件，根据系统需求，正确地组合成复杂的模型，内容包括模型组件的标准化封装、模型智能匹配、模型关系管理、模型动态组合、模型一致性验证、模型服务化等。

4、模型分析及评价技术

(1) 模型VV&A技术

分别是模型VV&A定性分析方法、定量分析方法与综合分析方法。模型工程是为了提出一种可量化的规范化的复杂系统模型可信评估技术框架。

（2）模型工程全过程评价技术

针对模型构建过程进行精细化、标准化管理是保障模型可信的重要方面，包括模型工程过程管理、模型工程质量管理、模型配置管理等内容。从实施、过程、质量等方面对模型全生命周期各项活动进行管理和控制。对模型构建过程不同阶段设定具体指标，采用专家经验打分、量化考核以及历史评分等对实施过程进行评价，结合模型VV&A技术，而给出模型可信度的最终评价。

（3）模型成熟度定义及评估技术

模型成熟度是模型工程提出的一个重要理念，对于模型组合、共享、重用以及可信评估具有重要参考价值。模型工程借鉴软件工程中软件成熟度的评级标准，设计了对模型成熟度进行评级的指导标准。

5、支撑技术

模型工程的实施需要一个集成化的支撑环境及相应的软件工具，以支持开展模型工程各类活动，如网络化协同工作、需求管理、过程模型构建与维护、模型库管理、定性及定量分析与评估、数据集成、知识管理、模型验证与仿真实验等等。

工程模型工业是服务于产品开发不同阶段的工程模型、数字样机、信息物理系统进行模型化封装后形成的工业APP。2100433B

建立物理模型应按一定的相似条件，确定原型与模型各个物理量的比值（又称模型的比尺）。水力模型相似条件，主要包括模型与原型的几何相似、运动相似、动力相似等 3个方面。常用的海岸工程水力模型，有河口、港湾潮汐水流模型和港口、海岸波浪模型。

软件工程模型线性顺序模型

软件工程的“线性顺序模型”也称“传统生命周期模型”，或称“瀑布模型”，是一种最早的、应用最广的、支持直线型开发的过程模型。图1是关于软件开发阶段的线性顺序模型。

线性顺序模型从系统分析开始，逐步经过各个开发阶段到软件开发完毕、交付使用止。每个阶段的变换结果是下一个阶段的变换的输入，相邻的两个阶段具有极其密切的因果关系。该模型以软件的需求能够完全被确定为前提，这种模型的特点是“一泻千里”、易“下”而几乎不可能“上”，因此又得名“瀑布模型”。

这种模型在分析和设计阶段需要建立整个系统的视图，即在初期就建立所有系统组成部分的需求，因为软件必须与系统的其他组成部分——硬件、数据库、人或其他系统进行交互，然后把这些需求的相关部分分配给软件。

这种模型具有以下几个缺点：

1、在开发过程中的每个变化会引起不小的混乱。

2、不能接收在项目开始阶段中存在的不确定性，即在需求分析阶段必须明确软件系统的全部需

求，实际上这是较难做到的。

3、需求确定后，进行一连串的设计、实现、测试过程，才能制定出软件的初始版本，软件的运行

版本只能到项目开发晚期得到。如果在这时才发现错误，则错误的后果极有可能是灾难性的，纠正错误

的代价将是非常昂贵的。

4、有些开发者往往要等待其他人员完成任务后才能进行开发工作。

5、用户如果提出修改，则代价往往很大。

软件工程模型原型模型

原型是一种原始模型，是原始的类型、形式、形状或例证的描述，是作为后期阶段的基础模型。软件工程的“原型模型”的基本思想是从用户处收集到的需求出发，初步定义软件的总体目标，然后根据总体目标进行快速设计，建造一个能够反映用户主要需求并且能够运行的软件系统原型。通过运行原型，使得用户快速了解未来软件系统的概貌，便于快速判断需求的正确性、操作的实用性，以及功能是否遗漏、是否需要改进或增强等意见，然后再设计、修改原型，再运行原型、征求用户意见，如此重复直至双方认可。原型模型的整个构造过程是一个迭代的过程，图2描述了原型模型。

原型模型可以帮助用户和开发者较快速地获取双方理解一致的需求，但不是最终交付的软件产品。原型作为参考，实际的软件开发必须在充分考虑质量和可维护性等因素以后才进行。

这种模型的优点是：

1、用户能够很早就感觉到实际系统的“模式”，开发者可以很快地建造出一些供以后实际开发的“模型”；

2、如果理想的话，原型可以作为标识软件需求的一种机制。

这种模型的缺点是：

1、用户往往把看到的原型作为软件的最初“版本”，不理解或难以理解，原型实际上是没有考虑软件的总体质量、性能、可维护性等一系列保证软件质量的因素而快速“拼凑”起来的“演示软件”，以致误解软件开发的艰难性；

2、由于很早就得到用户“认可”，开发人员往往就放松对软件开发的管理，开发者也常常进行“折中”，把“演示”功能中的不合理部分处理成软件的实际功能。

软件工程模型增量模型

在增量模型中，软件被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试。与构建大厦类似，先设计一个总体规划图，然后一层层地构造搭建整个建筑。增量模型是把整个软件系统分解为若干个软件构件，开发过程中，逐个实现每个构件，实现一个构件，展示一个构件。如果发现问题可以及早进行修正，逐步进行完善，最终获得满意的软件产品。

在使用增量模型时，第一个增量往往是实现基本需求的核心构件。该核心构件交付用户使用后，经过评价形成下一个增量的开发计划，它包括对核心构件的修改和一些新功能的发布。这个过程在每个增量发布后不断重复，直到产生最终的完善产品。

软件工程模型螺旋模型

1988年，Barry Boehm发表了“螺旋模型”，它将瀑布模型和快速原型模型结合起来，强调其他模型所忽视的风险分析，特别适合于大型复杂的系统。该模型将开发分为4个环节（见图3）：制订计划、风险分析、开发实施和用户评估。开发活动围绕这4个环节螺旋式地重复执行，直到最终得到用户认可的产品。

软件工程模型形式化方法模型

形式化方法模型包含了一组导致计算机软件的数学规约的活动，使得软件工程师能够通过使用严格的、数学的符号体系来规约、开发和验证基于计算机的软件系统。用形式化方法开发软件时，提供一种通过数学分析来消除二义性、不完整性、不一致性问题的机制。这种方法能够作为程序验证的基础，能够发现和纠正在其他情况下发现不了的问题，可以生产高正确性的软件。因此，这种方法往往用于开发航空、医疗等安全性能要求很高的软件系统，但是在商业环境中不可能成为主流开发方法。

这种模型的软件开发的特点是开发费时且费用昂贵，对开发人员的要求很高，需要具有形式化方法所必要的知识背景。 2100433B