基于WordCloud技術的MBSE發(fā)展態(tài)勢研究

董夢如, 王國新, 魯金直, 馬君達, 閻 艷

(1. 北京理工大學機械與車輛學院, 北京 100081; 2. 北京航空航天大學航空科學及工程學院, 北京 102206)

0 引 言

在系統(tǒng)工程實施的早期階段,系統(tǒng)產(chǎn)生的信息均以文檔形式來記錄[1]。隨著系統(tǒng)復雜度的顯著提升,基于文檔的系統(tǒng)工程難以保證產(chǎn)品數(shù)據(jù)的一致性等需求[2],并且無法進行早期驗證。因此,為了更好地實現(xiàn)早期系統(tǒng)設計驗證,提升系統(tǒng)研制效率,國際系統(tǒng)工程協(xié)會(International Council on Systems Engineering,INCOSE)提出了基于模型的系統(tǒng)工程(model based systems engineering,MBSE)的概念:“MBSE是建模的正式應用,以支持系統(tǒng)需求、設計、分析、驗證和確認活動,從概念設計階段開始,一直持續(xù)到整個開發(fā)階段和以后的生命周期階段[3]。”

隨著數(shù)字化建模仿真技術的發(fā)展[4-9],MBSE將在系統(tǒng)工程實踐中發(fā)揮越來越大的作用[10-19],在INCOSE的遠景2025報告中,MBSE方法和工具已經(jīng)被確定為執(zhí)行系統(tǒng)工程項目的標準。這導致MBSE的研究在新興的標準、科學期刊和論文[20-30]、國際會議和該領域的學術項目中顯而易見[30-33]。

Akundi等[34]通過使用文本挖掘技術,從IEEE Explore、Science Direct、Wiley Publishers、Web of Science中收集了1995年到2020年間與MBSE研究相關的2 380篇文獻,對MBSE領域的研究進行了概述。其通過對收集文獻的摘要及其出版日期進行分析,主要強調(diào)了MBSE中關鍵術語頻率隨時間的變化,從頻率和上下文的角度總結(jié)了MBSE的研究者和實踐者最常提到的工具、語言和圖表,將文獻按照建模語言、建模工具、建模方法類別進行分類,并描述了MBSE文獻歸入的6個主題。

目前,多種技術可對文獻進行分析,詞云方法是文獻分析的技術之一。詞云又稱文字云,是對文本數(shù)據(jù)進行處理,在視覺上突出呈現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中多次出現(xiàn)的“關鍵詞”,形成關鍵詞的渲染,形成類似云一樣的彩色圖片[35]。利用詞云方法對文章進行分析,可以過濾掉大量無用信息,使得文章閱讀者只要掃一眼“詞云”就可以領略文章的主旨[36],可以在閱讀之前幫助理解研究,方便非專業(yè)人士讀取有效的信息,為領域研究人員提供高質(zhì)量的信息。

詞云在文本數(shù)據(jù)分析中有著廣泛的應用。Abazi等[37]采用詞云技術對半個世紀以來計算機科學研究出版物的標題進行分析,更快、更容易地追蹤并展示了計算機科學研究主題隨時間變化的規(guī)律。Jo等[38]提出了一種針對研究論文和報告的可視化方法,應用詞云使得用戶可以快速掌握文章的關鍵內(nèi)容。

關于詞云的生成技術,目前網(wǎng)絡上有許多詞云在線生成的軟件,例如“微詞云”“文字云”“WordArt”等。雖然這些技術可以快速地制作詞云,但存在很多限制,例如:導出的詞云圖片具有水印;不支持直接導入文件或只支持導入指定格式的文件進行詞云渲染;渲染的內(nèi)容非常有限,如導入的文件大小不能超過2 M;詞云亂碼現(xiàn)象的產(chǎn)生等;這些限制給用戶使用帶來了極大的不便,尤其是針對數(shù)據(jù)量較大的文本,往往無法實現(xiàn)詞云的正確生成。WordCloud庫是Python專門用來制作詞云圖的第三方庫[39],利用WordCloud庫可以快速地進行詞云繪制,并且WordCloud庫好學易懂、使用較為簡單、繪圖相對靈活、可自行設置背景圖片和指定使用字體[40],既能夠帶領初學者迅速入門、又能滿足技術人員較高的使用要求[41]。相對于在線軟件,WordCloud庫沒有上述限制,可以針對大量文本數(shù)據(jù)進行友好分析。在詞云分析中,使用Python的第三方庫WordCloud生成詞云的技術已經(jīng)被廣泛使用。汪言[41]采用Python的WordCloud技術生成了《“十四五”規(guī)劃》的詞云,清晰、直觀地展現(xiàn)了其中的內(nèi)容,幫助閱讀者迅速、便捷地獲取重要信息。唐婷[42]分別以中英文文章為例驗證了基于Python生成的詞云圖片具有良好的效果,能體現(xiàn)詞云的優(yōu)點和價值。

基于此,本文采用WordCloud文本分析法,以IEEE及INCOSE社區(qū)的MBSE相關頂刊為基礎,對國際MBSE領域的高質(zhì)量文章進行數(shù)據(jù)梳理與分析,采用詞云圖的方式直觀地展示該研究領域文章的主要內(nèi)容,并對MBSE的發(fā)展態(tài)勢進行分析探索。對MBSE的概念進行了闡述,對MBSE的研究內(nèi)容進行了探索,以及對MBSE常用建模方法、建模語言、建模工具進行了分析歸納,對MBSE的發(fā)展態(tài)勢進行了研究。本文為MBSE的進一步探索和未來研究方向奠定了基礎。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)源于IEEE及INCOSE社區(qū)中與MBSE相關的核心會刊,檢索時間截止至2022年10月31日。首先,借助Google Scholar平臺,以“Source:“IEEE Transactions”,MBSE”字段為檢索條件,共計得到59篇檢索結(jié)果;以“Source:“IEEE Systems Journal”,MBSE”字段為檢索條件,共計得到42篇檢索結(jié)果;以“Systems Engineering Journal INCOSE”字段為檢索條件,進入Systems Engineering INCOSE社區(qū)官網(wǎng),再以“MBSE”字段為檢索條件,共計得到99篇檢索結(jié)果。其次,對檢索得到的共計200篇頂刊的PDF格式文檔進行下載。之后,對所下載文章與MBSE的相關性進行檢驗,發(fā)現(xiàn)在IEEE Transactions中的59篇文章中有15篇與MBSE相關性較低;IEEE Systems Journal中的42篇檢索結(jié)果中有1篇與MBSE相關性較低;Systems Engineering Journal INCOSE中的99篇檢索結(jié)果中有17篇主要是對系統(tǒng)工程期刊的介紹,與MBSE相關性較低。將這些與MBSE相關性較低的33篇文章進行刪除,最終保留與MBSE相關度較高的167篇文獻,并將其作為研究對象。

綜上,會刊名稱及其對應MBSE文獻數(shù)量如表1所示。

表1 會刊名稱與對應MBSE文獻數(shù)量

其中,《IEEE Transactions》下存在多個類別,如《IEEE Transactions on Engineering Management》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》等。對《IEEE Transactions》中的文獻按照類別進行細分,得到不同類別《IEEE Transactions》對應的MBSE文獻數(shù)量如表2所示。

表2 《IEEE Transactions》會刊分類與對應的MBSE文獻數(shù)量

由表2可知,《IEEE Transactions》下的多個類別均有MBSE的相關研究,體現(xiàn)了MBSE研究范圍的廣泛性。

1.2 研究方法

本文采用Python的第三方庫WordCloud方法進行MBSE文獻的詞云可視化分析。

使用Python及其第三方庫WordCloud技術進行文本分析的主要研究方法過程如圖1所示。

圖1 主要研究方法Fig.1 Main research methods

1.2.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式的過程。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)匯總、分析等活動奠定了重要的基礎。本研究中,由于檢索所得文獻均為PDF格式,為了便于進行分析,使用PDF轉(zhuǎn)TXT在線轉(zhuǎn)換工具將檢索最終保留的167篇PDF格式的文獻轉(zhuǎn)換為TXT格式的文檔。

1.2.2 數(shù)據(jù)匯總

在數(shù)據(jù)處理過程中經(jīng)常需要對大量數(shù)據(jù)進行匯總,數(shù)據(jù)匯總是指根據(jù)需求將分散的數(shù)據(jù)匯總到一起。在數(shù)據(jù)匯總前,一般按照某一標準或要求對所需數(shù)據(jù)進行分類,之后對所得各類數(shù)據(jù)按要求進行匯總。本研究中,在將檢索最終保留的167篇文獻TXT格式化后,首先按照會刊分類標準將其進行分類匯總,之后根據(jù)研究內(nèi)容,分別從文獻中的關鍵詞及文獻的摘要兩個模塊進行分類匯總。

1.2.3 數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是對臟數(shù)據(jù)進行檢測和糾正的過程,是進行數(shù)據(jù)分析和管理的基礎[43]。數(shù)據(jù)清洗包括刪除重復的數(shù)據(jù)信息、糾正數(shù)據(jù)中存在的錯誤及缺失值,從而保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性,便于后續(xù)的研究。本研究主要對文章中存在的重復值刪除其重復信息,如縮略詞MBSE后的括號注釋(model based systems engineering),并對轉(zhuǎn)換過程中存在的缺失值進行修正,以及對無意義的詞進行刪除,以保證研究的準確性。

1.2.4 詞云圖繪制

“詞云圖”繪制的基本原理為:基于單詞庫將整個文本切分為不同單詞片段,同時對同一單詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)進行統(tǒng)計;之后根據(jù)詞頻大小,將單詞按不同字體大小和顏色以圖像的形式呈現(xiàn),詞頻越高,單詞的呈現(xiàn)方式越凸顯[41]。

本研究基于Python環(huán)境,引入第三方庫WordCloud進行詞云圖的繪制。Python不僅具有功能強大的標準庫,同時還支持近15萬的第三方生態(tài)庫[44],在WordCloud庫中,詞云被視為一個WordCloud對象,wordcloud.WordCloud()代表一個文本對應的詞云。詞云的形狀、大小、顏色等性質(zhì)可通過參數(shù)配置實現(xiàn)。利用WordCloud繪制詞云圖的步驟如圖2所示。

圖2 詞云圖繪制步驟Fig.2 WordCloud chart’s drawing steps

首先,通過wordcloud.WordCloud函數(shù)設置詞云對象參數(shù);之后通過wordcloud.generate(text)函數(shù)生成詞云;最后利用wordcloud.to_file(file_name)函數(shù)將詞云輸出到文件以進行保存。

2 研究過程

針對上述提取的與MBSE相關度較高的167篇文獻,從關鍵詞和摘要兩個方面對其展開研究,具體內(nèi)容如下。

2.1 關鍵詞研究

2.1.1 數(shù)據(jù)匯總

通過Python編程技術將轉(zhuǎn)化為TXT格式的167篇文檔中的關鍵詞按所屬會刊類別分別進行提取,以防止數(shù)據(jù)丟失。之后將所有類別MBSE文章的關鍵詞匯總成一個總的關鍵詞TXT格式文檔,為下一步處理奠定數(shù)據(jù)基礎。

2.1.2 數(shù)據(jù)清洗

首先,通過Python編程將匯總的關鍵詞全部轉(zhuǎn)換為小寫字母格式。之后將常見專有名詞改用縮寫形式表示,并將縮寫保留大寫形式,如表3所示。此外,將這些單詞后可能存在的重復注釋刪除,如刪除縮略詞MBSE(model-based systems engineering)括號中的注釋“model-based systems engineering”。

表3 單詞對應的縮寫轉(zhuǎn)換

之后,通過Python引入collections庫,使用collections庫的Counter方法統(tǒng)計得到關鍵詞及其出現(xiàn)頻次。合并對MBSE分析具有意義且語義明顯相同的關鍵詞,例如“architectures”“architecture”等共計5組,如表4所示,將語義相同或相似的關鍵詞的頻次相加。然后,按照關鍵詞出現(xiàn)的頻次由高到低進行排序,發(fā)現(xiàn)其中前35個單詞與MBSE的研究相關度較高,因此取出現(xiàn)頻次最高的前35個關鍵詞進行清理和分析。首先刪除35個關鍵詞中與本文研究主題重復的關鍵詞,即“systems”“MBSE”“SE”“engineering”“system”共5個;其次刪除沒有實際意義的詞,即“and”“of”共2個;之后,刪除對主題分析沒有意義的詞,即“analysis”“theory”“product”共3個;最終,出現(xiàn)頻次最高、語義不重復的25個關鍵詞及其出現(xiàn)頻次如表5所示,將這些數(shù)據(jù)作為生成詞云圖的基礎分析數(shù)據(jù)。

表4 合并語義相似的單詞

表5 關鍵詞詞頻

2.1.3 詞云圖繪制

導入Python的第三方庫WordCloud,以數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)中合并同義后的關鍵詞為詞云研究對象,對詞云參數(shù)進行配置,設置詞云圖顯示的最大單詞數(shù)量為25,繪制關鍵詞詞云圖如圖3所示。

圖3 關鍵詞分析詞云圖Fig.3 WordCloud chart of keywords analysis

2.2 摘要研究

2.2.1 數(shù)據(jù)匯總

通過Python編程技術將轉(zhuǎn)化為TXT格式的167篇文檔首先按照所屬會刊的分類,把同一類TXT文檔的摘要匯總到一起,之后將匯總的各類摘要TXT文檔合并為一個總的摘要TXT文檔,為下一步處理奠定數(shù)據(jù)基礎。

2.2.2 數(shù)據(jù)清洗

摘要研究與關鍵詞研究中的數(shù)據(jù)清洗步驟類似。首先,通過Python編程將匯總的摘要中的單詞全部轉(zhuǎn)換為小寫字母格式。隨后,將常見專有名詞改用縮寫形式表示,并將縮寫保留大寫形式,如表6所示。然后,將這些單詞后可能存在的重復注釋刪除。

之后,對上一步清洗后的摘要中的單詞及其出現(xiàn)頻次進行統(tǒng)計排序,考慮摘要總詞數(shù)、單詞出現(xiàn)頻次以及單詞與MBSE的相關度3方面因素,取頻次由高到低排序的前400個單詞進行清理和分析,對清理后的單詞進行降序排序,根據(jù)清理排序結(jié)果,選取頻次最高的前100個單詞作為分析的基礎。具體步驟為:首先,刪除前400個單詞中如“the”“and” 等沒有實際意義的冠詞、連詞,以及“system”“MBSE”等重復主題的詞,以及其他對MBSE分析無關的詞匯,如表7所示;然后,將剩下的單詞按頻次由高到低進行排序,合并語義相同或相近的單詞,如表8所示;最后,取前100個單詞及其出現(xiàn)頻次作為詞云圖分析的參考數(shù)據(jù),如表9所示。

表6 單詞對應縮寫轉(zhuǎn)換(摘要)

表7 對MBSE分析沒有實際意義的詞匯(摘要研究)

續(xù)表7

表8 合并語義相似的單詞(摘要研究)

表9 摘要前100單詞及其頻次

續(xù)表9

2.2.3 詞云圖繪制

導入Python的第三方庫WordCloud,以數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)中刪除無意義單詞后的總摘要的TXT文檔為詞云對象,對詞云參數(shù)進行配置,并依據(jù)表7添加除WordCloud默認停止詞之外的停止詞,設置詞云圖顯示的最大單詞數(shù)量為100,繪制摘要詞云圖如圖4所示。

2.3 詞云圖結(jié)果分析

2.3.1 關鍵詞詞云圖分析

通過167篇MBSE領域文獻的關鍵詞詞云圖圖3可發(fā)現(xiàn),單詞“model-based”在圖中最為顯眼,體現(xiàn)了模型在MBSE中的核心地位,模型是MBSE與傳統(tǒng)系統(tǒng)工程的重要區(qū)分點。在MBSE中,“模型”是唯一的真相源,反映了系統(tǒng)開發(fā)的狀態(tài)[45]。模型需要體現(xiàn)多個互補的、相互兼容的視角,從多個角度來回答利益相關者的問題。單詞“design” 在圖中的顯眼程度僅次于“model-based”,體現(xiàn)了MBSE方法在系統(tǒng)設計中的廣泛應用,如何應用MBSE方法提高系統(tǒng)設計的效率是MBSE領域一直關注的研究話題。

建模語言、建模方法和建模工具是MBSE的三大支柱。從關鍵詞詞云圖中可以清晰地觀察到“SysML”“UML”和“OPM”。SysML是INCOSE和對象管理組織(object mana-gement group,OMG)推出的一種標準化建模語言,統(tǒng)一建模語言(unified modeling language,UML)是軟件工程的主流語言,SysML通過對UML進行重用和擴展,形成了面向系統(tǒng)工程的統(tǒng)一建模語言。對象處理方法(object process method,OPM)是一種領先的整體概念建模方法,用于復雜系統(tǒng)、產(chǎn)品、服務和流程的架構(gòu)、設計和分析[46],是復雜系統(tǒng)建模的推薦方法。觀察結(jié)果表明SysML是當前MBSE領域最受歡迎的建模語言,與Li等[47]采用計量分析的方法對1993年至2022年與MBSE相關的出版物文獻進行分析所得的結(jié)果一致;OPM是當前MBSE領域常用的建模方法。同時,單詞“tools”和“methodology”的出現(xiàn)也體現(xiàn)了MBSE工具和方法論是當前MBSE領域研究的關鍵內(nèi)容。在圖4中,尚未觀察到建模工具的具體內(nèi)容,針對不同的建模語言和建模方法論,建模工具種類多樣,開發(fā)統(tǒng)一的建模工具是建模工具發(fā)展的最終趨勢。此外,當前正式的MBSE建模工具多為國外工具,開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權的國內(nèi)MBSE建模工具具有必要性和緊迫性。

從圖4中可觀察到“architecture”一詞,架構(gòu)是系統(tǒng)工程的重要概念,設計良好的系統(tǒng)架構(gòu)以及構(gòu)建完整的系統(tǒng)架構(gòu)模型是應用MBSE方法的首要任務。設計的系統(tǒng)架構(gòu)是否能夠滿足系統(tǒng)的需求也是檢驗應用MBSE方法有效性的關鍵手段。INCOSE指出:MBSE的有效開展,必須建立在對架構(gòu)的形式化描述基礎上。

此外,從圖4中可觀察到“process”和“management”,MBSE的應用涉及系統(tǒng)的多個過程,反映了MBSE的整體性,系統(tǒng)工程包括技術過程和管理過程兩個層面[48]。技術過程層面主要是系統(tǒng)模型的構(gòu)建、分析、優(yōu)化、驗證工作,在管理過程層面,包括對系統(tǒng)建模工作的計劃、組織、領導和控制[48]。在應用MBSE方法時需要注重對建模過程和管理過程的管理,以便更好地應對復雜系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。

“requirement”在圖4中的位置顯著,突出了其在應用MBSE方法的過程中正確識別系統(tǒng)需求、利益相關者需求、業(yè)務需求的重要性,需求是系統(tǒng)設計的基礎,貫穿著系統(tǒng)開發(fā)的全生命周期。

“software”的出現(xiàn),體現(xiàn)了軟件領域與MBSE的緊密聯(lián)系,MBSE方法可以應用于軟件、硬件、機械等不同領域的設計,改善系統(tǒng)工程師、硬件/軟件開發(fā)人員和各種專業(yè)工程師之間的溝通。AKUNDI等[49]通過對MBSE的使用和認知的調(diào)查,得到如下結(jié)論:在軟件工程領域,MBSE僅被視為過程支持和改進工具,使用MBSE的好處有提高生產(chǎn)力、系統(tǒng)質(zhì)量、設計和性能等。因此,在軟件工程領域進一步擴大MBSE的使用范圍,凸顯在軟件領域應用MBSE方法的優(yōu)勢,是將MBSE應用于軟件領域的發(fā)展方向。

圖4中還出現(xiàn)了專有名詞“SoS”,體系或系統(tǒng)的系統(tǒng)(system of systems, SoS)是面向任務或?qū)Ｓ孟到y(tǒng)的集合,將資源和能力集中在一起,創(chuàng)建一個新的、更復雜的系統(tǒng),提供比簡單的組成系統(tǒng)的總和更多的功能和性能[50]。隨著體系復雜度、多學科耦合度的提高,將MBSE的思想擴展到體系,開展基于模型的體系工程(model-based system of systems engineering, MBSoSE)研究,以模型為載體驅(qū)動進行開發(fā),可以有效提升研發(fā)效率和質(zhì)量[51]。MBSoSE需要以MBSE已有方法和工具為基礎,同時以體系研究為牽引, 倡導跨專業(yè)、跨層次、多學科合作的MBSE研究與應用[52]。將SoS與MBSE方法結(jié)合形成MBSoSE已經(jīng)成為體系工程發(fā)展的方向[51-54]。

圖4 摘要分析詞云圖Fig.4 WordCloud chart of abstract analysis

“simulation”的出現(xiàn)體現(xiàn)了仿真在應用MBSE方法解決系統(tǒng)設計問題時具有重要意義,在進行需求分析和構(gòu)建系統(tǒng)架構(gòu)模型之后,通過基于模型的仿真可以驗證系統(tǒng)設計的正確性、合理性和可行性[55]。與仿真緊密相關的是驗證與確認,從詞云圖中觀察到“verification”和“validation”,驗證技術是驗證構(gòu)建的系統(tǒng)架構(gòu)模型是否滿足內(nèi)部規(guī)定的需求,確認技術是確認構(gòu)建的系統(tǒng)架構(gòu)模型是否滿足用戶的需求。驗證與確認是MBSE落地的關鍵技術之一。相比于傳統(tǒng)系統(tǒng)工程,MBSE支持在早期進行系統(tǒng)的驗證和確認,從而可以降低風險,減少設計更改的周期時間和費用[2]。一個完整的MBSE過程包括了需求、設計、并行、驗證與確認等幾大工程,在上述對關鍵詞詞云圖的觀察中,依次觀察到了設計、需求、驗證與確認的單詞,但尚未觀察到并行相關概念的出現(xiàn),說明暫時相對缺乏對MBSE與并行工程的研究,在未來對MBSE的研究中需要更加注重并行工程在MBSE中的應用。

從圖4中觀察到單詞“analytical models”,金長林等[56]提出把系統(tǒng)模型分為描述模型和分析模型兩大類,其中系統(tǒng)描述模型用于對系統(tǒng)的架構(gòu)和行為進行描述,系統(tǒng)的分析模型用于對系統(tǒng)的行為進行分析。DUNCAN等[11]也指出將描述性模型和分析性模型鏈接在一起,使系統(tǒng)設計者能夠快速運行大范圍的系統(tǒng)配置,從而可以可視化、分析和優(yōu)化結(jié)果,以滿足系統(tǒng)要求。

“complex” 出現(xiàn)在圖4中,體現(xiàn)了系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。隨著系統(tǒng)需求的不斷提高以及大規(guī)模系統(tǒng)的集成,系統(tǒng)復雜程度不斷增加。而MBSE的出現(xiàn)恰恰是為了解決復雜系統(tǒng)工程的問題,隨著系統(tǒng)復雜化程度的提高,MBSE的應用范圍也將不斷擴大。

“ontology”的出現(xiàn)意味著本體在MBSE領域中的應用。本體是共享概念模型的明確形式化規(guī)范說明[57],通過本體語言,可以明確定義系統(tǒng)設計的語義及其之間的關系。在MBSE中應用本體,可以對模型進行規(guī)范化的表達,加強模型之間的信息交流。

“integration”體現(xiàn)了MBSE的應用需求。MBSE的實現(xiàn)過程涉及許多不同的建模工具,不同的建模工具支持的建模語言不同,這導致了模型異構(gòu)現(xiàn)象的產(chǎn)生,實現(xiàn)不同工具、不同模型之間的語義集成和數(shù)據(jù)集成是MBSE的重要研究方向。此外,將MBSE方法與其他方法,如安全性分析、可靠性分析等進行集成[58],也是不斷優(yōu)化MBSE方法的重要途徑。

從圖4中觀察到了單詞“object-oriented”, MBSE的本質(zhì)是面向?qū)ο蟮南到y(tǒng)工程,MBSE的工作流程,應以面向?qū)ο鬄橹笇г瓌t來進行探索和實踐[59]。

詞云圖中“safety”和“security”的出現(xiàn),強調(diào)了模型驅(qū)動的分析方法正在成為復雜系統(tǒng)安全性、可靠性設計所依賴的重要技術手段[60]。同時,將安全性分析應用于系統(tǒng)架構(gòu)模型,可以在系統(tǒng)設計早期發(fā)現(xiàn)潛在的風險。安全性分析與MBSE的集成研究,是未來MBSE的發(fā)展方向之一[61-63]。

此外,從圖4中觀察到單詞“knowledge”,采用MBSE方法可以實現(xiàn)知識的無二義性表達,提高知識的可重用性,并且MBSE方法比非MBSE方法更全面地掌握了架構(gòu)知識[64]。MBSE被確定為利益相關方之間知識創(chuàng)造、知識共享和知識利用的促進者[65]。

單詞“digital”的出現(xiàn)體現(xiàn)了數(shù)字化的趨勢,隨著數(shù)字化技術的發(fā)展,應用MBSE方法促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為當前的研究熱點[66-67]。

2.3.2 摘要詞云圖分析

從摘要詞云圖圖4中,發(fā)現(xiàn),“model”“design”“requirements”“SysML”“architecture”“complex”等單詞較為顯眼,與關鍵詞詞云圖觀察結(jié)果一致,進一步驗證了關鍵詞詞云圖分析的代表性。除了與關鍵詞詞云圖中觀察到的單詞一致的結(jié)果外,單詞“development”在圖4中占據(jù)了顯著的位置,隨著系統(tǒng)復雜度的增加,在復雜系統(tǒng)開發(fā)中引入MBSE方法已經(jīng)成為系統(tǒng)開發(fā)的趨勢。從INCOSE對MBSE的定義中可知,MBSE關注系統(tǒng)開發(fā)的全過程。在開發(fā)過程中應用MBSE方法,可以管理整個開發(fā)生命周期過程,有效降低研制成本,加快開發(fā)速度[68-70]。

除關鍵詞詞云圖觀察到的“methodology”“tool”外,摘要詞云圖中還出現(xiàn)了單詞“l(fā)anguage”“modeling language”,進一步強調(diào)了建模語言、方法、工具在 MBSE研究中的重要性。

此外,在圖4中觀察到了“framework”,體現(xiàn)了對MBSE建模框架以及方法框架的探索和研究,MBSE為解決系統(tǒng)問題提供了一個基于模型的框架。例如,CHONG[71]等基于MBSE方法提出了一種復雜航天器系統(tǒng)綜合可靠性設計框架。BOGGERO[72]等提出了一種復雜系統(tǒng)架構(gòu)敏捷定義的MBSE架構(gòu)框架,通過MBSE方法簡化、改進和加速其架構(gòu)定義和建模。基于MBSE方法的框架研究已經(jīng)成為解決復雜系統(tǒng)問題的重要手段,框架也體現(xiàn)了MBSE方法的整體性。

單詞“efficiency”“effective”的出現(xiàn),表明了MBSE方法可以有效提升系統(tǒng)研制效率,提升系統(tǒng)研制效率也是在系統(tǒng)開發(fā)過程中應用MBSE方法的最終目的。

單詞“l(fā)ifecycle”的出現(xiàn),強調(diào)了在產(chǎn)品研發(fā)全生命周期中應用MBSE方法的重要性。魯金直等[73]通過對MBSE的應用調(diào)查發(fā)現(xiàn),僅有47%的反饋人在產(chǎn)品研發(fā)全生命周期中應用MBSE。因此,在MBSE研究中,將MBSE方法應用到產(chǎn)品研發(fā)全生命周期十分重要。

“domain”體現(xiàn)了MBSE應用的多領域的特點。引入特定領域模型可以增強MBSE的適用性,并提高其嚴謹性[74]。但如何解決不同領域模型集成的問題是MBSE亟待解決的問題。

“stakeholders”利益相關者在MBSE方法的實施過程中占據(jù)重要的地位。MBSE主要用于系統(tǒng)利益相關者需求和要求的定義和建模,應用MBSE方法的第一步就是要識別系統(tǒng)的利益相關者,收集其需求和開發(fā)系統(tǒng)需求,為后面的需求建模、架構(gòu)設計奠定基礎[75]。

在圖4中觀察到了單詞“definition”“decision”,定義和決策是應用MBSE方法解決系統(tǒng)設計問題的兩個方面。如何應用MBSE方法進行更好的問題定義、架構(gòu)定義,支持系統(tǒng)設計決策,是系統(tǒng)設計開發(fā)關注的問題。

除了“requirement”,在圖4中還觀察到了單詞“need”,在實施MBSE方法的過程中,需求的正確定義是MBSE用于系統(tǒng)設計開發(fā)的基礎。由INCOSE Guide for Writing Requirements 2019 V3可知,需求是由概念轉(zhuǎn)化成要求再轉(zhuǎn)化而來的。概念是一種書面或圖形表示,簡明地表達了一個系統(tǒng)或產(chǎn)品需要解決的問題。要求是將一個或多個概念形式轉(zhuǎn)換為對系統(tǒng)功能執(zhí)行的一致期望的結(jié)果。需求是將一個或多個要求或需求形式轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)履行某種功能必須滿足的結(jié)果。在產(chǎn)品開發(fā)的過程中,概念被提出,通過分析轉(zhuǎn)化為要求,被記錄下來,再通過分析轉(zhuǎn)換為需求。需求和要求在系統(tǒng)設計開發(fā)中具有重要地位。

“functional”和“physical”的出現(xiàn)體現(xiàn)了系統(tǒng)架構(gòu)建模的主要流程和內(nèi)容,系統(tǒng)架構(gòu)建模主要包括功能架構(gòu)、邏輯架構(gòu)和物理架構(gòu)定義。

單詞“mission”“scenario”“operation”“function”“structure”“component”“phase”“l(fā)evel”的出現(xiàn),體現(xiàn)了MBSE方法實踐的層級化,MBSE涵蓋對使命、場景、運行、功能、結(jié)構(gòu)、組件的定義和描述。

從圖4中觀察到了“conceptual”“conceptual design”,概念設計是系統(tǒng)設計的初始階段。概念設計階段是系統(tǒng)架構(gòu)評估物理架構(gòu)概念的關鍵階段[76]。目前,概念設計階段主要存在需求不明確、缺乏仿真驗證等問題,如何有效解決這些問題是MBSE方法應用的重要內(nèi)容。

此外,圖4中還出現(xiàn)了單詞“assessment”和“evaluation”。由于信息在多個文檔之間傳播,當出現(xiàn)設計變更時,傳統(tǒng)基于文本的系統(tǒng)工程很難對變更影響進行準確評估,這使理解系統(tǒng)的一個特定方面來執(zhí)行必要的可追溯性和評估變更的影響變得非常困難。采用MBSE方法對系統(tǒng)設計中的要素以及系統(tǒng)特性進行正確評估和優(yōu)化,是提升系統(tǒng)研制效率的重要途徑。同時,將評估方法引入系統(tǒng)建模,應用MBSE方法進行系統(tǒng)性能評估及系統(tǒng)架構(gòu)模型評估能夠顯著提高設計優(yōu)化結(jié)果和開發(fā)決策效率,降低設計和評估成本[14]。

“cost”“quality”和“time” “constraint”的出現(xiàn)體現(xiàn)了在應用MBSE的過程中,成本、質(zhì)量和時間的約束對MBSE的重要性、成本的降低與否以及時間的減少與否都是MBSE方法應用的有效性檢驗標準。降低系統(tǒng)設計開發(fā)成本以及減少開發(fā)時間也是MBSE的重要優(yōu)點。而與系統(tǒng)高度相關的質(zhì)量特性通常依賴于系統(tǒng)架構(gòu)的設計,系統(tǒng)工程師已經(jīng)開始通過考慮質(zhì)量和時間約束來定義最相關的系統(tǒng)架構(gòu)[76]。此外,在圖4中觀察到單詞“performance”,系統(tǒng)性能是系統(tǒng)設計過程中的重要指標。在系統(tǒng)設計過程中,必須平衡幾個相互競爭的目標,如確保設計的可行性、最小化成本、進度和性能風險,同時實現(xiàn)利益相關者的價值,使得設計的系統(tǒng)滿足需求[77]。

“formal”是MBSE定義中的核心概念之一。MBSE提供了一個形式化的建模方法來支持系統(tǒng)需求、設計、分析、驗證和確認等活動[48]。通過形式化表達,有助于減輕以文檔為中心的方法所帶來的一些挑戰(zhàn)[78]。同時,形式化的建模還為項目利益相關方之間的交流提供了統(tǒng)一的、無二義性的產(chǎn)品,為后續(xù)項目的重用和快速改進提供了模塊化的模型支持[79]。但形式化建模的背后需要用到建模工具、建模語言和建模方法論來支撐,存在一定的技術門檻。如何更好地采用MBSE方法進行形式化建模,需要關注建模語言、方法論和工具。

“information”和“data”的出現(xiàn),說明了MBSE模型信息數(shù)據(jù)之間的交互、共享、重用的重要性。目前,由于MBSE建模語言的異構(gòu),如何使MBSE模型信息更好地傳遞,實現(xiàn)互聯(lián)互通也是MBSE方法不斷優(yōu)化的重點。

此外,“specification”和“standard”的出現(xiàn),意味著規(guī)范、標準在MBSE研究中的必要性,缺乏正式的規(guī)范和標準,很難支持MBSE模型的統(tǒng)一表達和信息交流。滿足系統(tǒng)規(guī)范也是MBSE的研究內(nèi)容之一。

從圖4中觀察到單詞“thinking”,結(jié)合匯總的摘要進行分析,“thinking”為“systems thinking”系統(tǒng)思維,是早期問題定義階段的重要內(nèi)容,MBSE的使用有可能降低在系統(tǒng)思維向系統(tǒng)工程活動轉(zhuǎn)變過程中可能發(fā)生的信息失真或丟失。同時,MBSE方法的實踐過程也與系統(tǒng)思維密不可分。

“communication”和“understanding”的出現(xiàn)體現(xiàn)了在系統(tǒng)工程活動中,溝通與理解的重要性。溝通是工程系統(tǒng)成功的基礎,其使系統(tǒng)的利益相關者之間能夠進行互動[80]。應用MBSE方法可以有效改善利益相關者之間的溝通,提高溝通的有效性[49]。

從圖4中觀察到“failure”和“reliability”,系統(tǒng)可靠性和故障分析是系統(tǒng)維護的關鍵組成部分,實現(xiàn)系統(tǒng)早期可靠性評估,可以有效降低系統(tǒng)開發(fā)成本,提高系統(tǒng)的設計效率。模型驅(qū)動的分析方法正在成為復雜系統(tǒng)可靠性設計所依賴的重要技術手段[61]。如何將MBSE與可靠性分析方法有效結(jié)合以提高分析的效率和準確性,是可靠性分析的發(fā)展方向。

“industry”和“aircraft”的出現(xiàn),體現(xiàn)了MBSE的具體應用領域,MBSE已經(jīng)被逐步應用于工業(yè)領域,尤其是飛機制造領域。

“comprehensive”“specific”“dynamic”“automated”等體現(xiàn)了MBSE的全面性、明確性、動態(tài)性等特點,以及MBSE趨向自動化發(fā)展的特點。

單詞“heterogeneous”“interoperability”“uncertainty”“traceability”和“transformation”的出現(xiàn),體現(xiàn)了MBSE應用所面臨的挑戰(zhàn)。建模語言和技術的異構(gòu),導致數(shù)據(jù)互操作性困難,難以實現(xiàn)需求、模型之間的追溯。在MBSE中,模型轉(zhuǎn)換是解決模型無縫集成問題的關鍵組成部分[81]。

在圖4中觀察到了術語“CPS”,信息物理系統(tǒng)(cyber physical system, CPS)的特征是由軟件系統(tǒng)和物理系統(tǒng)的交互產(chǎn)生行為[82]。與文獻[34]對過去20年的MBSE文章進行研究所得的結(jié)果一致,CPS是MBSE領域的常用術語,CPS領域?qū)κ褂肕BSE支持制造和生產(chǎn)工程活動的興趣日益增加。

在圖4中還觀察到了單詞組“digital twin”,數(shù)字孿生用其在數(shù)字世界中的數(shù)據(jù)、功能和通信能力來表示真實的對象或主題[83]。數(shù)字孿生作為一種新興的連接物理和虛擬世界的技術手段,在實現(xiàn)各行業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型方面表現(xiàn)日益突出[84]。MBSE和數(shù)字孿生之間有著密切的聯(lián)系。MBSE的三大支柱的使用可以作為數(shù)字孿生的起點,通過使用 MBSE 技術可以簡化流程[4]。工程師可以使用適當?shù)?MBSE 工具和語言創(chuàng)建事件驅(qū)動或基于代理的仿真,以研究數(shù)字孿生的行為和交互[85]。進一步探索MBSE和數(shù)字孿生的融合是當前數(shù)字化潮流下MBSE發(fā)展的趨勢。

圖4中還出現(xiàn)了術語“MDD”,模型驅(qū)動開發(fā)(model-driven development, MDD)被越來越多地用于許多領域的系統(tǒng)開發(fā),MDD為通過模型和模型轉(zhuǎn)換建立可追溯性鏈接提供了新的機會[27]。MDD可視為MBSE的基礎,將模型驅(qū)動的方法和系統(tǒng)工程結(jié)合形成MBSE,可更好地應對復雜系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。

詞云圖中的“SBD”,基于集合的設計(set-based design, SBD)是一種并行設計方法,非常適用于具有顯著不確定性的復雜系統(tǒng)[86]。文獻[86]通過調(diào)查122篇相關的期刊文章和會議論文,對SBD的實踐狀態(tài)進行評估并確定了SBD在需求開發(fā)、MBSE方面的研究價值。

3 結(jié)束語

3.1 討論

本文對截止至2022年10月31日的IEEE及INCOSE社區(qū)中與MBSE相關的167篇核心期刊文獻,運用Python及其第三方庫WordCloud技術進行關鍵詞和摘要的詞云圖分析,總結(jié)其與當前存在的國內(nèi)外MBSE相關綜述文章的一致性與分歧性如下。

(1) 一致性

在詞云圖所得結(jié)果中,MBSE與SoS的融合研究,MBSE工具協(xié)同、統(tǒng)一的發(fā)展方向,在系統(tǒng)全生命周期應用MBSE,與關鋒等[87]對各國對MBSE流程、方法、工具和應用的研究的綜述所得結(jié)果一致。魯金直等[73]在MBSE應用調(diào)查中發(fā)現(xiàn),當前MBSE并沒有被應用于系統(tǒng)全生命周期,推斷MBSE需要涵蓋整個項目的生命周期,與本文通過詞云圖分析得到需要擴大MBSE在系統(tǒng)全生命周期中的應用的結(jié)果一致;通過調(diào)查可獲知當前MBSE的工業(yè)實踐在航空領域比較突出,符合在詞云圖中觀察到的“aircraft”的情況。此外,詞云圖中出現(xiàn)的“reliability”“safety”等與可靠性、安全性分析相關的結(jié)果,與胡曉義等[61]對基于模型的復雜系統(tǒng)安全性和可靠性分析技術的發(fā)展綜述所得到的結(jié)果一致。詞云圖分析中,SysML作為當前MBSE主要建模語言的出現(xiàn)與Li等[47]對1993至2021年與MBSE相關的文獻分析以及Dong等[88]對MBSE相關文章的分析所得結(jié)果一致。此外,詞云圖所得MBSE與安全性分析、可靠性分析,CPS、SoS、本體的相關研究也與Li等[47]對MBSE文獻的綜述所得結(jié)果一致。詞云圖中的SysML與CPS也與Akundi等[34]對過去20年MBSE相關文獻的分析所得結(jié)果一致。本文與當前存在的國內(nèi)外MBSE相關綜述文章的一致性體現(xiàn)了MBSE發(fā)展的特征、運用WordCloud文本分析技術對MBSE頂刊進行可視化分析所得結(jié)果的高度代表性,以及對MBSE未來發(fā)展方向預測的準確性。

(2) 分歧性

Li等[47]在對MBSE文獻的綜述中提到了并行工程,但并沒有涉及到具體的并行設計方法,本文通過對詞云圖進行分析,雖然沒有觀察到并行工程相關單詞,但發(fā)現(xiàn)并行設計方法SBD,說明SBD與當前MBSE研究具有一定的相關性,而Shallcross等[86]在對與SBD相關的122篇期刊文章和會議論文的調(diào)查中,也確定了SBD在 MBSE方面的研究價值。Li等[47]強調(diào)了MBSE文獻中的ISO標準和規(guī)范,本文通過詞云圖也觀察到了標準和規(guī)范,但不局限于ISO標準和規(guī)范,針對MBSE制定正式標準和規(guī)范具有必要性。此外,相比于其他MBSE綜述文章,本文強調(diào)了時間、成本、質(zhì)量約束對MBSE的重要性,以及運用MBSE方法進行評估的內(nèi)容,采用MBSE方法對系統(tǒng)進行評估優(yōu)化可以有效提高系統(tǒng)設計效率,同時強調(diào)了效率的重要性,提高系統(tǒng)設計效率是應用MBSE方法的主要目的。本文與當前存在的國內(nèi)外MBSE相關綜述文章的分歧性將有利于豐富MBSE的研究內(nèi)容,體現(xiàn)MBSE領域研究的發(fā)展趨勢以及MBSE的關注點的變化。

此外,通過研究發(fā)現(xiàn),目前國內(nèi)外針對MBSE的綜述文章較少,體現(xiàn)了本文存在的必要性。

3.2 結(jié)論

本文對167篇MBSE頂刊采用WordCloud技術進行詞云可視化分析,旨在深入了解MBSE領域的研究內(nèi)容、MBSE建模三大支柱的情況以及MBSE的發(fā)展態(tài)勢。研究發(fā)現(xiàn):

(1) 關于MBSE領域當前研究內(nèi)容

模型是MBSE的核心,MBSE通過模型的不同視角來滿足利益相關者的需求,實現(xiàn)系統(tǒng)的形式化表達。設計良好的系統(tǒng)架構(gòu)以及構(gòu)建完整的系統(tǒng)架構(gòu)模型是應用MBSE方法的首要任務。應用MBSE進行系統(tǒng)架構(gòu)建模的主要內(nèi)容包括功能架構(gòu)、邏輯架構(gòu)、物理架構(gòu)的定義與模型構(gòu)建。

系統(tǒng)設計是MBSE的主要研究內(nèi)容。需求是系統(tǒng)設計的基礎,貫穿著系統(tǒng)開發(fā)的全生命周期。一個完整的MBSE過程包括了需求、設計、并行、驗證與確認等幾大工程,但是通過對關鍵詞和摘要的詞云圖分析,涉及到并行工程的內(nèi)容較少,只發(fā)現(xiàn)了并行設計方法SBD,因此在MBSE的研究內(nèi)容中,需進一步加強對MBSE并行工程的研究。此外,基于模型的仿真、對系統(tǒng)設計中的要素以及系統(tǒng)特性進行正確評估和優(yōu)化、支持系統(tǒng)決策也是當前MBSE的研究內(nèi)容。質(zhì)量、成本、性能和時間的約束也成為在應用MBSE進行系統(tǒng)設計的過程中需要考慮到的因素。

MBSE的實現(xiàn)過程涉及許多不同的建模工具,不同的建模工具支持的建模語言不同,這導致模型異構(gòu)現(xiàn)象的產(chǎn)生,實現(xiàn)不同模型之間的語義集成和數(shù)據(jù)集成是MBSE當前以及未來的重要研究內(nèi)容。

(2) 關于MBSE建模的三大支柱

MBSE建模的三大支柱是MBSE領域研究的重點。SysML是目前MBSE領域研究人員使用最多的建模語言,OPM是MBSE頂刊研究中出現(xiàn)頻率最高的建模方法,在詞云圖分析中沒有出現(xiàn)具體的建模工具。由于建模語言和建模方法的多樣性,導致建模工具種類多樣,而不同建模工具構(gòu)建的架構(gòu)模型之間存在異構(gòu)的問題,因此開發(fā)統(tǒng)一的、支持多種建模語言的建模工具是建模工具發(fā)展的重要方向。

(3) 關于MBSE的未來發(fā)展態(tài)勢

MBSE的未來發(fā)展態(tài)勢可分為如下幾個方面:

(1) 隨著系統(tǒng)復雜度的不斷提高,MBSE的應用領域和范圍將不斷擴大。建立與MBSE相關的正式的規(guī)范和標準具有重要意義。將MBSE方法應用于產(chǎn)品研發(fā)全生命周期是MBSE的定位,也是未來MBSE對應用的要求。

(2) 將MBSE與安全性分析、可靠性分析方法結(jié)合是優(yōu)化MBSE方法的重要手段。

(3) 在軟件工程領域應用MBSE方法可以提高系統(tǒng)設計效率和質(zhì)量,但通過分析發(fā)現(xiàn),目前MBSE在軟件領域主要作為過程支持和改進工具,未來需進一步擴大MBSE在軟件工程領域的應用范圍。

(4) 將MBSE的思想擴展到體系,MBSE與SoS結(jié)合形成MBSoSE,以MBSE方法為指導,結(jié)合體系工程的特點,開展MBSoSE研究,是MBSE的重要擴展方向,也是未來體系工程發(fā)展的方向。

(5) 隨著數(shù)字化技術的發(fā)展,應用MBSE方法促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為當前的研究熱點。MBSE和數(shù)字孿生的融合是當前數(shù)字化潮流下MBSE發(fā)展的趨勢。

(6) MBSE已廣泛應用于信息物理系統(tǒng),實現(xiàn)MBSE與CPS的結(jié)合,以更好地應用MBSE方法支持信息物理系統(tǒng)的構(gòu)建是MBSE在CPS應用中的重要發(fā)展方向。

(7) 并行工程是MBSE的研究內(nèi)容之一,擴大SBD方法在MBSE中的應用是提高MBSE應用效率的手段。

(8) 將MBSE方法與本體進行結(jié)合是規(guī)范MBSE模型表達、提高模型互操作性、提高MBSE知識重用的重要手段,未來MBSE與本體領域的結(jié)合研究將成為MBSE研究的重點之一。

本文采用WordCloud技術對MBSE領域的167篇頂刊的關鍵詞和摘要進行分析,從分析的數(shù)據(jù)來看,當前分析局限于MBSE領域頂刊,僅通過關鍵詞和摘要進行分析,分析范圍相對較小。采用WordCloud技術生成詞云圖的方法可以直觀地展示MBSE文獻的關鍵內(nèi)容,但詞云圖表達的信息有限。在未來工作中,將在本文的基礎上進一步擴大MBSE文獻分析的范圍,探索更加豐富的技術和工具,對MBSE發(fā)展態(tài)勢進行進一步探索。