数字工程研制背景与样机交付体系要素框架从文档驱动到模型驱动装备研制范式的历史性转变在新一轮科技革命和产业变革的浪潮下复杂装备研制正经历从“文档驱动”向“模型驱动”的深刻范式转变。数字样机作为装备数字化的核心交付物不仅是满足军方合规性要求的技术动作更是军工企业数字化能力升级的战略契机。本文将从宏观视角出发系统梳理数字工程研制的时代背景提出样机交付体系的要素框架为装备数字样机体系构建提供支撑。PART.01政策驱动从文档到模型的时代跨越进入二十一世纪第三个十年全球装备制造业正加速向数字化转型。美国国防部在2018年发布《数字工程战略》明确提出“从文档为中心转向模型为中心”的工程范式转变目标欧洲航空防务与航天公司全面推行基于模型的企业MBE战略洛克希德·马丁公司在F-35项目中实现了全机数字样机的完整交付。这些国际先行者的实践表明基于模型的数字工程已成为装备研制的必然趋势。我国高度重视装备数字化建设。《“十四五”智能制造发展规划》明确提出推进基于模型的数字化研制体系建设《国防科技工业数字化转型升级行动计划》将数字样机列为核心交付物之一国家相关部门多次发文要求新型号装备实行“数字样机与实物样机同步交付”。政策导向清晰而坚定——装备研制的数字化、模型化、智能化已不是“选择题”而是“必答题”。应对新的军事需求和装备研制任务各级军工厂所单位正以国家数字化政策为牵引以相关数字工程标准为基础推动全生命周期模型驱动、分级精准、同步交付、安全可控最终实现装备研制提质、降本、增效、缩短周期支撑国防科技工业高质量发展。图1 我国开展装备数字工程建设的部分典型案例通过数字化技术与装备全寿命周期建设管理深度融合以数据模型贯通武器装备设计研发和运用保障、国防科研生产全链条数字化转型。建立虚实互动、体系发展的装备建设新范式实现装备研制周期缩短、装备质量水平提升、装备全寿命成本降低。构建以装备体系模型、装备需求模型、数字样机模型1.0/2.0/3.0、数字装备模型、装备评估模型为核心的数字模型体系。在这一宏观背景下通力有限公司作为深耕国防军工数字化领域三十年的技术服务商深刻认识到数字样机不仅是技术层面的革新更是研制理念、组织流程、知识管理方式的系统性变革。三十年来我们服务了航空、航天、兵器、船舶等多个领域的头部研制单位积累了丰富的工程实践经验对数字工程研制体系的构建形成了系统性认知。PART.02行业痛点传统研制模式面临的深层挑战随着装备研制难度加大、交付周期缩短传统研制模式难以满足现代装备快速迭代、体系对抗和跨域协同的新要求在多品种、小批量、快交付的市场环境下制造企业面临效率、质量与成本的多重压力当前多数军工院所在装备研制过程中仍以文档驱动为主面临以下深层次、结构性挑战。这些问题不仅影响研制效率更成为数字交付合规性的重大障碍。此外数据海量但知识孤岛、系统繁多但智能不足、流程复杂但效率较低等问题仍是制造业转型升级面临的巨大挑战。当前我国复杂装备研制普遍面临四大深层挑战这些挑战构成了数字工程转型的核心驱动力。2.1文档驱动模式的知识断层传统研制模式以文档为核心载体设计意图、仿真结果、工艺规范等关键知识散落在数以万计的 Word、Excel、PDF 文件中。据我们服务某航发研究单位的统计一个中等复杂度型号的研制过程中产生的技术文档超过 15000 份工程师查找特定设计参数的平均耗时占工作时间的 23%。更严重的是文档与实物之间的追溯关系模糊设计变更的影响范围难以快速评估导致“改一处、漏十处”的质量隐患频发。2.2学科孤岛的协同壁垒复杂装备研制涉及机械、结构、传动、控制、热流、电磁等多学科领域。当前各学科团队使用独立的仿真工具模型格式不统一、接口不标准、数据不互通。某兵器研究所在开展型号研制时结构、机动、火力、防护、通信、控制等多个专业的模型分散在不同系统中联合仿真需要人工进行数据转换和接口对接一次完整的跨学科仿真准备周期长达3周。这种“学科孤岛”现象严重制约了整机级性能验证的效率。2.3技术状态管控的复杂性复杂装备研制全生命周期涉及大量的变更控制和技术状态管理同时也涉及 EBOM设计BOM、MBOM制造BOM、BBOM交付BOM、DBOM运维BOM等多种视图的交互转换。传统模式下各 BOM 视图由不同部门独立维护视图间的转换依赖人工比对变更影响分析周期长、准确性低。某航天院所的统计数据显示一次设计变更从发起到下游影响评估完成平均需要10个工作日且遗漏率高达15%。2.4数字化交付的合规压力最终用户对数字样机同步交付的要求日益明确但多数研制单位缺乏系统化的交付能力。交付数据包不仅包含模型文件本身还要求完整的追溯链、技术状态纪实、合规性证明等。某航发研究所在首次尝试数字化交付时准备周期长达6周验收一次通过率仅为72%。这些数据和经历表明数字化交付能力的建设迫在眉睫。PART.03体系要素样机交付的系统性框架数字样机是对装备设计方案、制造工艺、交付状态等在功能性能和几何属性的数字化描述支撑装备研制生产和试验鉴定。按照客户要求完整的装备数字样机模型体系包括从装备体系到装备模型和面向工业场景的 1.0/2.0/3.0 完整体系同时数字样机的构成包括了不同阶段、不同专业和学科以及不同维度0维/1维/3维的各类模型、数据、文件、程序等如何将这些复杂的模型和文件进行统一集成与管理是数字样机体系建设的基本要求。图2 装备数字样机体系构成要素与关系链数字样机1.0设计阶段模型功能/性能/结构模型用于设计验证和评审支撑装备系统设计、性能验证试验等是实现方案迭代寻优的全部产品信息的数字化描述。数字样机2.0制造阶段模型工艺/制造/质量模型用于制造过程仿真和工艺验证支撑装备虚拟加工、虚拟装配、虚拟维修等是实现装备高质量、批生产的全部装备信息的数字化描述。数字样机3.0交付/运维阶段模型-产品构成/特性/运维保障模型作为最终交付物支撑装备虚实结合的性能鉴定试验和交付运维表征装备设计技术状态是实现数字样机与实体样机同步交付的全部装备信息的数字化描述。数字样机的构建过程遵循“三阶段”递进式模型体系每个阶段对应装备全生命周期的不同维度。3.1数字样机1.0基于RFLP的需求功能逻辑物理框架数字样机1.0面向产品研发阶段采用 RFLPRequirements-Functional-Logical-Physical分解框架。从需求模型R层出发通过功能模型F层进行功能分解与分配经由逻辑模型L层建立系统架构最终映射到物理模型P层实现物理设计。这一框架基于 SysML/UML 国际标准体系支持不同型号装备从整机到子系统再到零部件的多层级完整建模。在 1.0 阶段核心挑战是模型模板的标准化和可复用性。通过基于 OMG MOF 四层元模型体系实现“一套元模型适配多机型、多批次”的目标——无论是整机还是部件无论是设计初版还是改型迭代都在统一的元模型约束下进行建模确保字段、层级、约束、追溯规则的完全一致。3.2数字样机2.0面向制造阶段的工艺质量模型数字样机2.0面向制造阶段在 1.0 的基础上扩展生成面向工艺、制造和质量的各类数字模型工艺设计模型制造物料清单、工艺方案、工艺规划、工艺仿真、制造过程模型实物物料清单、供应链模型、制造过程记录和质量模型质量特性要求、质量分析模型、质量例外及偏差。工艺、制造和质量模型构建一方面来源于 1.0 基础上的物理模型作为基础延伸开展工艺和制造、质量模型的关联构建通常情况下通过 PDM、工艺和 MES、QMS 等应用系统的集成实现模型构建同时这些模型的构建需基于统一的元模型标准进行关联和追溯需遵循统一的四步业务逻辑元模型抽象定义→关系配置→模板驱动实例化→样机模型库管理。3.3数字样机3.0面向交付运维的综合模型体系数字样机3.0面向交付和运维阶段集成产品构成模型、产品特性模型和产品行为模型三大模型体系支撑轻量化环境下的完整装备浏览、调度运用和运维保障。3.0模型大部分依赖于1.0例如几何模型、性能模型和2.0阶段的模型例如装配实物清单基础上拓展构建同步添加针对装备运维保障和维修使用的相关要素电子图册、维修履历3.0阶段的模型需要具备轻量化、可交互、可集成的特性支持离线环境下的虚实映射和体系推演。3.4模型集成交互数字样机模型集成与交互关系装备数字模型具有多学科跨专业特性模型承载的工具和系统较多。例如功能模型和性能模型由 MBSE 系统建模工具创建、几何模型由 CAD 工具创建、性能模型由一维和三维的 CAE 仿真工具创建、工艺及制造、质量特性模型由数字化工艺与制造仿真工具、MES 及 ERP 系统、质量管理系统等承载。在数字样机模型构建过程中需要将多种设计及建模和仿真工具、管理系统进行集成以打通模型数据的传递通道需要充分考虑多学科跨专业模型集成与信息传递的逻辑关系确保上下游数据流传递的连续性和可追溯性。图3 多学科模型集成与传递逻辑关系各阶段数字样机模型研制和构建过程中涉及紧密的数据传递关系例如1.0设计模型的构建来源于上游装备体系论证的输入而装备设计要求模型的参数和指标又可被分解为多个子系统级的功能需求和性能需求再传递到下游进行指标验证通过仿真和试验多轮次闭环迭代生产装配完成的实物 BOM 清单亦可被传递到3.0阶段进行运维保障模型的构建等等因此如何梳理 1.0-2.0-3.0 的逻辑关系并形成正向研制体系为技术状态变更管控及履历追溯等提供可信的应用环境将成为数字样机体系建设的重要技术支撑。最终数字样机模型的运行环境内样机交付系统中需要脱离原始的 SysML 建模环境及 CAD 设计环境、CAE 有限元分析环境独立运行这就要求系统必须具备模型轻量化转换、代理模型构建、虚拟运行展示等以支持在数字环境下的整机性能仿真与 ZC 仿真环境中对数字模型的调用。因此数字工程研制体系及样机交付需求不仅仅是上游用户对数字模型本身的交付需求通过数字工程体系建设倒推工业部门的正向研制体系、智能制造体系建设打通各层级设计建模及仿真工具和各类应用系统的数据流构建正向闭环可迭代的研制体系加速型号装备高效率、高质量、低成本研制才是数字工程项目建设的终极目标。PART.04数字工程体系理解与核心需求通力有限公司基于多年国防军工数字化工程服务经验参考美军数字工程战略体系结合当今国防军工数字化转型的核心需求与数字技术发展趋势提出全域数字工程概念并积极推进数字工程项目落地全域数字工程体系将紧密围绕基于模型的系统工程MBSE、数字样机Digital Mock-Up和数字孪生Digital Twin三大技术体系为底层支撑依托统一权威的模型与数据源头形成跨学科一体化体系贯穿装备全生命周期全面支撑研发、制造、运维各阶段数字化工作落地。图4 通力有限公司全域数字工程理念及技术支撑基于模型的系统工程是一种形式化的方法用于支持与复杂系统的开发相关的需求、设计、分析、验证和确认。MBSE 通过进行需求定义、功能分解、系统综合及系统仿真对系统问题进行全面表达将顶层系统问题逐层分解成可被硬件、软件解决的各个子问题将子问题的解决方案逐层集成整合到系统中以解决顶层系统问题从而构建出一个基于模型的产品研制环境。数字样机是在 CAD 应用基础上的扩展通过三维实体造型和数字化预装配得到大规模的可视化几何模型对它进行评估、分析、数据关联和即时更新使产品绝大多数区域尤其是高度集成的区域得到充分的协调使产品设计、分析、可制造性和可维护性等方面都相互协调多专业人员并行地开展工作。数字孪生技术通过掌握产品信息及其生命周期过程的数字思路将所有阶段产品创意、设计、制造规划、生产和运维衔接起来帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试在生产过程中也可同步优化整个企业流程最终实现高效的柔性生产、实现快速创新上市、加强企业持续竞争力。数字孪生将各专业技术集成为一个数据模型实现价值链数据的整合和优化。为构建具备数字理念和先进技术的数字工程平台我们提出“一体六翼”的数字样机交付体系框架。“一体”指以统一数字底座为基础“六翼”指六大核心能力体系共同构成完整的数字工程研制与交付闭环。图5 全域数字工程“一体六翼”能力体系4.1统一数字底座工业本体元模型体系数字底座是整个体系的技术根基。它基于 OMG MOF元对象设施国际标准构建 M3-M2-M1-M0 四层元模型架构实现从元元模型到运行时实例的完整建模链路。这一底座的核心价值在于“统一语义”即所有业务对象、模型元素、数据实体都在统一的元模型体系下定义从根本上消除数据孤岛和语义歧义。通力有限公司自主研发的 Ablaze® RPCS 平台正是这一理念的工程化实现内置 MBSE、PLM、MOM、IIoT、DIKW 五大领域元模型通过对工业底层数据对象、属性、关系和活动的全面抽象定义有效支撑装备研制从需求到交付的全寿命周期模型集成与数据贯通能力。4.2正向研制能力模型驱动的设计闭环基于 MBSE 方法论基于 SysML 建模语言和 CAD、CAE 工具集成组件的封装构建从需求条目化→功能分解→逻辑架构→物理实现→仿真验证的完整正向设计链路。设计过程产生的所有模型自动关联至需求条目并被后续的仿真和试验数据得到验证和迭代形成可追溯的设计证据链。这一能力解决了传统“需求→文档→设计”链路中信息丢失和追溯困难的问题使需求覆盖率从行业平均的 45% 提升至 90% 以上。4.3协同仿真能力多学科多专业集成以 FMI/FMU 工业标准为基础基于自主研发的 Ablaze® CRD 协同研发和 Ablaze® IAP 集成研发工具实现科研项目驱动的多级研发任务管理和流程协同利用 APP 构建设计及仿真工具的集成环境建立机-传-控-热-电多物理场协同仿真框架基于工作流和知识库驱动设计仿真自动化。通过代理模型和降阶模型技术将高保真模型的计算效率提升100~1000倍支持设计空间的快速探索和多学科设计优化MDO。这一能力使仿真迭代次数从平均6轮降低至2.5轮大幅缩短研制周期。4.4智能制造能力模型驱动的数字化工厂通过与现有 PLM、MOM、QMS 等应用系统集成提取制造相关的模型和数据实现从设计 BOM 到工艺 BOM、制造 BOM 的自动转换支撑工艺规划、生产调度、质量管控的数字化和全过程技术状态跟踪纪实。2.0制造样机的构建过程中可以通过对底层工艺、制造和质量元模型的抽象定义梳理产品、工厂、设备及工序、资源、订单等底层数据模型及各模型对象间的逻辑关系可以进一步创建数字化工厂能力模型为下一步工厂规划、产能分析、瓶颈优化和工艺优化等提供必要的支撑能力。4.5数字主线能力多BOM技术状态管控数字主线通过 XBOM 多视图数据架构实现需求→设计→工艺→制造→交付→运维的全域数据贯通。视图转换引擎自动执行 EBOM→MBOM→BBOM→SBOM 的转换差异比对算法检测变更影响技术状态基线快照记录任意里程碑的完整状态。数据血缘追溯引擎基于有向无环图DAG记录模型数据的完整血缘链路。4.6验证评估能力模型精度与可信度数字模型的精度评估和验证是确保模型可信可用的基础数字工程平台建立覆盖算法模型验证、逻辑模型验证、系统级验证的多层 VV验证与确认体系来确保模型的标准化和可用性。通过多层校验功能覆盖验证任务管理、方法库、指标库、算法验证、逻辑验证、结果报告全流程确保数字样机模型的可信度满足交付和运用要求。PART.05小结与展望本文从宏观视角系统梳理了复杂装备数字工程研制的时代背景与核心需求。在全球数字化转型浪潮和国内政策驱动下装备研制正经历从“文档驱动”向“模型驱动”的深刻范式转变这一转变涉及研制理念、组织流程和知识管理方式的系统性变革。通过对文档驱动的知识断层、学科孤岛的协同壁垒、技术状态管控的复杂性、数字化交付的合规压力四大深层挑战的分析本文提出了数字样机“三阶段”递进式模型体系和“一体六翼”交付体系框架——以 OMG MOF 四层元模型架构为统一底座以正向研制、协同仿真、智能制造、数字主线、验证评估、交付运用六大能力构成从需求到交付的完整闭环。展望未来MBSE 将走向行业标配AI将深度融入研制全流程知识图谱将推动经验从分散存储走向关联推理数字孪生将从静态模型走向动态映射。通力有限公司将依托自主研发的 Ablaze® RPCS 平台持续融合前沿技术为国防军工客户提供持续进化的数字工程解决方案。下期预告《基于统一底座的工业本体元模型体系构建》——深入解析OMG MOF四层元模型架构如何为复杂装备数字化提供统一语义根基。敬请关注2基于统一底座的工业本体元模型体系构建-CSDN博客 
长河君 · 2026/9/7 21:37:56 · 阅读 1.2k 数字工程连载（01）数字工程研制背景与样机交付体系要素框架
数字工程研制背景与样机交付体系要素框架从文档驱动到模型驱动装备研制范式的历史性转变在新一轮科技革命和产业变革的浪潮下复杂装备研制正经历从“文档驱动”向“模型驱动”的深刻范式转变。数字样机作为装备数字化的核心交付物不仅是满足军方合规性要求的技术动作更是军工企业数字化能力升级的战略契机。本文将从宏观视角出发系统梳理数字工程研制的时代背景提出样机交付体系的要素框架为装备数字样机体系构建提供支撑。PART.01政策驱动从文档到模型的时代跨越进入二十一世纪第三个十年全球装备制造业正加速向数字化转型。美国国防部在2018年发布《数字工程战略》明确提出“从文档为中心转向模型为中心”的工程范式转变目标欧洲航空防务与航天公司全面推行基于模型的企业MBE战略洛克希德·马丁公司在F-35项目中实现了全机数字样机的完整交付。这些国际先行者的实践表明基于模型的数字工程已成为装备研制的必然趋势。我国高度重视装备数字化建设。《“十四五”智能制造发展规划》明确提出推进基于模型的数字化研制体系建设《国防科技工业数字化转型升级行动计划》将数字样机列为核心交付物之一国家相关部门多次发文要求新型号装备实行“数字样机与实物样机同步交付”。政策导向清晰而坚定——装备研制的数字化、模型化、智能化已不是“选择题”而是“必答题”。应对新的军事需求和装备研制任务各级军工厂所单位正以国家数字化政策为牵引以相关数字工程标准为基础推动全生命周期模型驱动、分级精准、同步交付、安全可控最终实现装备研制提质、降本、增效、缩短周期支撑国防科技工业高质量发展。图1 我国开展装备数字工程建设的部分典型案例通过数字化技术与装备全寿命周期建设管理深度融合以数据模型贯通武器装备设计研发和运用保障、国防科研生产全链条数字化转型。建立虚实互动、体系发展的装备建设新范式实现装备研制周期缩短、装备质量水平提升、装备全寿命成本降低。构建以装备体系模型、装备需求模型、数字样机模型1.0/2.0/3.0、数字装备模型、装备评估模型为核心的数字模型体系。在这一宏观背景下通力有限公司作为深耕国防军工数字化领域三十年的技术服务商深刻认识到数字样机不仅是技术层面的革新更是研制理念、组织流程、知识管理方式的系统性变革。三十年来我们服务了航空、航天、兵器、船舶等多个领域的头部研制单位积累了丰富的工程实践经验对数字工程研制体系的构建形成了系统性认知。PART.02行业痛点传统研制模式面临的深层挑战随着装备研制难度加大、交付周期缩短传统研制模式难以满足现代装备快速迭代、体系对抗和跨域协同的新要求在多品种、小批量、快交付的市场环境下制造企业面临效率、质量与成本的多重压力当前多数军工院所在装备研制过程中仍以文档驱动为主面临以下深层次、结构性挑战。这些问题不仅影响研制效率更成为数字交付合规性的重大障碍。此外数据海量但知识孤岛、系统繁多但智能不足、流程复杂但效率较低等问题仍是制造业转型升级面临的巨大挑战。当前我国复杂装备研制普遍面临四大深层挑战这些挑战构成了数字工程转型的核心驱动力。2.1文档驱动模式的知识断层传统研制模式以文档为核心载体设计意图、仿真结果、工艺规范等关键知识散落在数以万计的 Word、Excel、PDF 文件中。据我们服务某航发研究单位的统计一个中等复杂度型号的研制过程中产生的技术文档超过 15000 份工程师查找特定设计参数的平均耗时占工作时间的 23%。更严重的是文档与实物之间的追溯关系模糊设计变更的影响范围难以快速评估导致“改一处、漏十处”的质量隐患频发。2.2学科孤岛的协同壁垒复杂装备研制涉及机械、结构、传动、控制、热流、电磁等多学科领域。当前各学科团队使用独立的仿真工具模型格式不统一、接口不标准、数据不互通。某兵器研究所在开展型号研制时结构、机动、火力、防护、通信、控制等多个专业的模型分散在不同系统中联合仿真需要人工进行数据转换和接口对接一次完整的跨学科仿真准备周期长达3周。这种“学科孤岛”现象严重制约了整机级性能验证的效率。2.3技术状态管控的复杂性复杂装备研制全生命周期涉及大量的变更控制和技术状态管理同时也涉及 EBOM设计BOM、MBOM制造BOM、BBOM交付BOM、DBOM运维BOM等多种视图的交互转换。传统模式下各 BOM 视图由不同部门独立维护视图间的转换依赖人工比对变更影响分析周期长、准确性低。某航天院所的统计数据显示一次设计变更从发起到下游影响评估完成平均需要10个工作日且遗漏率高达15%。2.4数字化交付的合规压力最终用户对数字样机同步交付的要求日益明确但多数研制单位缺乏系统化的交付能力。交付数据包不仅包含模型文件本身还要求完整的追溯链、技术状态纪实、合规性证明等。某航发研究所在首次尝试数字化交付时准备周期长达6周验收一次通过率仅为72%。这些数据和经历表明数字化交付能力的建设迫在眉睫。PART.03体系要素样机交付的系统性框架数字样机是对装备设计方案、制造工艺、交付状态等在功能性能和几何属性的数字化描述支撑装备研制生产和试验鉴定。按照客户要求完整的装备数字样机模型体系包括从装备体系到装备模型和面向工业场景的 1.0/2.0/3.0 完整体系同时数字样机的构成包括了不同阶段、不同专业和学科以及不同维度0维/1维/3维的各类模型、数据、文件、程序等如何将这些复杂的模型和文件进行统一集成与管理是数字样机体系建设的基本要求。图2 装备数字样机体系构成要素与关系链数字样机1.0设计阶段模型功能/性能/结构模型用于设计验证和评审支撑装备系统设计、性能验证试验等是实现方案迭代寻优的全部产品信息的数字化描述。数字样机2.0制造阶段模型工艺/制造/质量模型用于制造过程仿真和工艺验证支撑装备虚拟加工、虚拟装配、虚拟维修等是实现装备高质量、批生产的全部装备信息的数字化描述。数字样机3.0交付/运维阶段模型-产品构成/特性/运维保障模型作为最终交付物支撑装备虚实结合的性能鉴定试验和交付运维表征装备设计技术状态是实现数字样机与实体样机同步交付的全部装备信息的数字化描述。数字样机的构建过程遵循“三阶段”递进式模型体系每个阶段对应装备全生命周期的不同维度。3.1数字样机1.0基于RFLP的需求功能逻辑物理框架数字样机1.0面向产品研发阶段采用 RFLPRequirements-Functional-Logical-Physical分解框架。从需求模型R层出发通过功能模型F层进行功能分解与分配经由逻辑模型L层建立系统架构最终映射到物理模型P层实现物理设计。这一框架基于 SysML/UML 国际标准体系支持不同型号装备从整机到子系统再到零部件的多层级完整建模。在 1.0 阶段核心挑战是模型模板的标准化和可复用性。通过基于 OMG MOF 四层元模型体系实现“一套元模型适配多机型、多批次”的目标——无论是整机还是部件无论是设计初版还是改型迭代都在统一的元模型约束下进行建模确保字段、层级、约束、追溯规则的完全一致。3.2数字样机2.0面向制造阶段的工艺质量模型数字样机2.0面向制造阶段在 1.0 的基础上扩展生成面向工艺、制造和质量的各类数字模型工艺设计模型制造物料清单、工艺方案、工艺规划、工艺仿真、制造过程模型实物物料清单、供应链模型、制造过程记录和质量模型质量特性要求、质量分析模型、质量例外及偏差。工艺、制造和质量模型构建一方面来源于 1.0 基础上的物理模型作为基础延伸开展工艺和制造、质量模型的关联构建通常情况下通过 PDM、工艺和 MES、QMS 等应用系统的集成实现模型构建同时这些模型的构建需基于统一的元模型标准进行关联和追溯需遵循统一的四步业务逻辑元模型抽象定义→关系配置→模板驱动实例化→样机模型库管理。3.3数字样机3.0面向交付运维的综合模型体系数字样机3.0面向交付和运维阶段集成产品构成模型、产品特性模型和产品行为模型三大模型体系支撑轻量化环境下的完整装备浏览、调度运用和运维保障。3.0模型大部分依赖于1.0例如几何模型、性能模型和2.0阶段的模型例如装配实物清单基础上拓展构建同步添加针对装备运维保障和维修使用的相关要素电子图册、维修履历3.0阶段的模型需要具备轻量化、可交互、可集成的特性支持离线环境下的虚实映射和体系推演。3.4模型集成交互数字样机模型集成与交互关系装备数字模型具有多学科跨专业特性模型承载的工具和系统较多。例如功能模型和性能模型由 MBSE 系统建模工具创建、几何模型由 CAD 工具创建、性能模型由一维和三维的 CAE 仿真工具创建、工艺及制造、质量特性模型由数字化工艺与制造仿真工具、MES 及 ERP 系统、质量管理系统等承载。在数字样机模型构建过程中需要将多种设计及建模和仿真工具、管理系统进行集成以打通模型数据的传递通道需要充分考虑多学科跨专业模型集成与信息传递的逻辑关系确保上下游数据流传递的连续性和可追溯性。图3 多学科模型集成与传递逻辑关系各阶段数字样机模型研制和构建过程中涉及紧密的数据传递关系例如1.0设计模型的构建来源于上游装备体系论证的输入而装备设计要求模型的参数和指标又可被分解为多个子系统级的功能需求和性能需求再传递到下游进行指标验证通过仿真和试验多轮次闭环迭代生产装配完成的实物 BOM 清单亦可被传递到3.0阶段进行运维保障模型的构建等等因此如何梳理 1.0-2.0-3.0 的逻辑关系并形成正向研制体系为技术状态变更管控及履历追溯等提供可信的应用环境将成为数字样机体系建设的重要技术支撑。最终数字样机模型的运行环境内样机交付系统中需要脱离原始的 SysML 建模环境及 CAD 设计环境、CAE 有限元分析环境独立运行这就要求系统必须具备模型轻量化转换、代理模型构建、虚拟运行展示等以支持在数字环境下的整机性能仿真与 ZC 仿真环境中对数字模型的调用。因此数字工程研制体系及样机交付需求不仅仅是上游用户对数字模型本身的交付需求通过数字工程体系建设倒推工业部门的正向研制体系、智能制造体系建设打通各层级设计建模及仿真工具和各类应用系统的数据流构建正向闭环可迭代的研制体系加速型号装备高效率、高质量、低成本研制才是数字工程项目建设的终极目标。PART.04数字工程体系理解与核心需求通力有限公司基于多年国防军工数字化工程服务经验参考美军数字工程战略体系结合当今国防军工数字化转型的核心需求与数字技术发展趋势提出全域数字工程概念并积极推进数字工程项目落地全域数字工程体系将紧密围绕基于模型的系统工程MBSE、数字样机Digital Mock-Up和数字孪生Digital Twin三大技术体系为底层支撑依托统一权威的模型与数据源头形成跨学科一体化体系贯穿装备全生命周期全面支撑研发、制造、运维各阶段数字化工作落地。图4 通力有限公司全域数字工程理念及技术支撑基于模型的系统工程是一种形式化的方法用于支持与复杂系统的开发相关的需求、设计、分析、验证和确认。MBSE 通过进行需求定义、功能分解、系统综合及系统仿真对系统问题进行全面表达将顶层系统问题逐层分解成可被硬件、软件解决的各个子问题将子问题的解决方案逐层集成整合到系统中以解决顶层系统问题从而构建出一个基于模型的产品研制环境。数字样机是在 CAD 应用基础上的扩展通过三维实体造型和数字化预装配得到大规模的可视化几何模型对它进行评估、分析、数据关联和即时更新使产品绝大多数区域尤其是高度集成的区域得到充分的协调使产品设计、分析、可制造性和可维护性等方面都相互协调多专业人员并行地开展工作。数字孪生技术通过掌握产品信息及其生命周期过程的数字思路将所有阶段产品创意、设计、制造规划、生产和运维衔接起来帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试在生产过程中也可同步优化整个企业流程最终实现高效的柔性生产、实现快速创新上市、加强企业持续竞争力。数字孪生将各专业技术集成为一个数据模型实现价值链数据的整合和优化。为构建具备数字理念和先进技术的数字工程平台我们提出“一体六翼”的数字样机交付体系框架。“一体”指以统一数字底座为基础“六翼”指六大核心能力体系共同构成完整的数字工程研制与交付闭环。图5 全域数字工程“一体六翼”能力体系4.1统一数字底座工业本体元模型体系数字底座是整个体系的技术根基。它基于 OMG MOF元对象设施国际标准构建 M3-M2-M1-M0 四层元模型架构实现从元元模型到运行时实例的完整建模链路。这一底座的核心价值在于“统一语义”即所有业务对象、模型元素、数据实体都在统一的元模型体系下定义从根本上消除数据孤岛和语义歧义。通力有限公司自主研发的 Ablaze® RPCS 平台正是这一理念的工程化实现内置 MBSE、PLM、MOM、IIoT、DIKW 五大领域元模型通过对工业底层数据对象、属性、关系和活动的全面抽象定义有效支撑装备研制从需求到交付的全寿命周期模型集成与数据贯通能力。4.2正向研制能力模型驱动的设计闭环基于 MBSE 方法论基于 SysML 建模语言和 CAD、CAE 工具集成组件的封装构建从需求条目化→功能分解→逻辑架构→物理实现→仿真验证的完整正向设计链路。设计过程产生的所有模型自动关联至需求条目并被后续的仿真和试验数据得到验证和迭代形成可追溯的设计证据链。这一能力解决了传统“需求→文档→设计”链路中信息丢失和追溯困难的问题使需求覆盖率从行业平均的 45% 提升至 90% 以上。4.3协同仿真能力多学科多专业集成以 FMI/FMU 工业标准为基础基于自主研发的 Ablaze® CRD 协同研发和 Ablaze® IAP 集成研发工具实现科研项目驱动的多级研发任务管理和流程协同利用 APP 构建设计及仿真工具的集成环境建立机-传-控-热-电多物理场协同仿真框架基于工作流和知识库驱动设计仿真自动化。通过代理模型和降阶模型技术将高保真模型的计算效率提升100~1000倍支持设计空间的快速探索和多学科设计优化MDO。这一能力使仿真迭代次数从平均6轮降低至2.5轮大幅缩短研制周期。4.4智能制造能力模型驱动的数字化工厂通过与现有 PLM、MOM、QMS 等应用系统集成提取制造相关的模型和数据实现从设计 BOM 到工艺 BOM、制造 BOM 的自动转换支撑工艺规划、生产调度、质量管控的数字化和全过程技术状态跟踪纪实。2.0制造样机的构建过程中可以通过对底层工艺、制造和质量元模型的抽象定义梳理产品、工厂、设备及工序、资源、订单等底层数据模型及各模型对象间的逻辑关系可以进一步创建数字化工厂能力模型为下一步工厂规划、产能分析、瓶颈优化和工艺优化等提供必要的支撑能力。4.5数字主线能力多BOM技术状态管控数字主线通过 XBOM 多视图数据架构实现需求→设计→工艺→制造→交付→运维的全域数据贯通。视图转换引擎自动执行 EBOM→MBOM→BBOM→SBOM 的转换差异比对算法检测变更影响技术状态基线快照记录任意里程碑的完整状态。数据血缘追溯引擎基于有向无环图DAG记录模型数据的完整血缘链路。4.6验证评估能力模型精度与可信度数字模型的精度评估和验证是确保模型可信可用的基础数字工程平台建立覆盖算法模型验证、逻辑模型验证、系统级验证的多层 VV验证与确认体系来确保模型的标准化和可用性。通过多层校验功能覆盖验证任务管理、方法库、指标库、算法验证、逻辑验证、结果报告全流程确保数字样机模型的可信度满足交付和运用要求。PART.05小结与展望本文从宏观视角系统梳理了复杂装备数字工程研制的时代背景与核心需求。在全球数字化转型浪潮和国内政策驱动下装备研制正经历从“文档驱动”向“模型驱动”的深刻范式转变这一转变涉及研制理念、组织流程和知识管理方式的系统性变革。通过对文档驱动的知识断层、学科孤岛的协同壁垒、技术状态管控的复杂性、数字化交付的合规压力四大深层挑战的分析本文提出了数字样机“三阶段”递进式模型体系和“一体六翼”交付体系框架——以 OMG MOF 四层元模型架构为统一底座以正向研制、协同仿真、智能制造、数字主线、验证评估、交付运用六大能力构成从需求到交付的完整闭环。展望未来MBSE 将走向行业标配AI将深度融入研制全流程知识图谱将推动经验从分散存储走向关联推理数字孪生将从静态模型走向动态映射。通力有限公司将依托自主研发的 Ablaze® RPCS 平台持续融合前沿技术为国防军工客户提供持续进化的数字工程解决方案。下期预告《基于统一底座的工业本体元模型体系构建》——深入解析OMG MOF四层元模型架构如何为复杂装备数字化提供统一语义根基。敬请关注2基于统一底座的工业本体元模型体系构建-CSDN博客