[发明专利]一种支持模型属性量化评估的指标验证技术

说明书

本发明公开了系统工程技术领域的一种支持模型属性量化评估的指标验证技术，包括以下步骤：采用面向基于模型的系统工程方法，构建解决问题的系统工程模型；根据模型的需求和约束，采用KARMA语言指标验证部分语法定义包含系统模型中不随时间变化约束条件的验证脚本；指标验证编译器编译KARMA语言指标验证文本，调用基于可满足性模理论的求解器；该方法基于GOPPRR建模理论的基础上开发的，能够支持多架构模型的建立，不用局限于某一领域的模型，采用结合可满足性模理论和GOPPRR建模理论的方式实现模型关系、约束条件和验证对象的表达，采用可满足性模理论扩展统一建模语言，支持建模数据和求解数据的交互，并且降低工程人员学习成本。

技术领域

本发明涉及系统工程技术领域，具体涉及一种支持模型属性量化评估的指标验证技术。

背景技术

随着复杂系统的不断发展，系统呈现出复杂程度增大，规模增大，不确定性增大的特点。这些特点为复杂系统的开发带来了一系列的挑战，如：开发容错能力低但可信度要求高，开发计算量大但效率低，设计不确定性大，需要协同开发，模块化开发等。基于模型的系统工程(MBSE)通过模型支持系统开发全生命周期过程中的形式化，建模，设计，分析和验证，为应对复杂系统的开发挑战提供方案。

申请公布号为CN110321580A的中国发明专利公开了一种基于 MBSE的顶层系统设计方案验证、优化和评估方法。该方法以某飞行器为代表，进行顶层系统的设计和分析。方法基于模型的系统工程理论，采用SysML建模语言以图形化的方式分别构建需求模型、功能模型和结构模型。专利根据需求之间的关系，对需求模型中的需求是否存在冲突进行验证，根据用例图确认功能模型中的功能能否满足需求进行验证，根据木块定义图和活动图验证结构模型中的系统结构是否能支持系统功能的实现。最后，按照建模元素映射规则实现顶层系统活动图或状态图到Petri网模型的转换，验证Petri网模型是否存在资源冲突或锁死，从而评估设计方案是否符合顶层需求。

通过分析上述方法，发现目前技术存在的待解决的问题：

(1)部分工具支持的建模语言单一，不利于复杂度管理：上述专利方法中将MBSE模型转换为Petri网模型的是面向SysML建模语言。 SysML是一种面向对象的软件建模语言，在表达能力和覆盖范围方面都极为出色。但是，对于领域内工作人员而言，特定域建模语言等其他建模语言在领域问题内使用的更加广泛。随着产品复杂程度的提升，单一的特定域建模语言难以完成对复杂系统的统一描述。对任意将要使用的建模语言构建转换规则是困难的。故需要探索一种能够支持验证、评估多架构建模的语言，提高验证方法的通用性。

(2)验证方法为人工验证，缺少量化评估的手段：上述方法的所有验证方法均为通过模型进行人工判断，无法对模型关系进行量化评估，效率较低。之所以出现这样的问题，是因为目前常用于MBSE描述模型的建模语言(例如UML，SysML)为半形式化的语言，无法对系统进行验证。他们的语法结构是完全形式化的，但语义部分使用了自然语言，自然语言是非形式化的，对于模型的描述不够精确，所以无法对模型的属性进行形式化表达。形式化的描述是保证验证可行性，准确性和可靠性的关键环节，这种半形式化建模语言无法对模型的属性进行量化分析。由于系统指标常常体现为模型的属性及其之间的关系，故无法量化的属性关系导致无法对系统指标行验证或运算优化。

(3)方法集成的技术及语言较复杂，学习成本高，不利于使用，建模求解数据之间沟通困难：上述方法集成了SysML建模语言和Petri 网方法，对于工程人员而言，Petri网方法较为抽象，不易学习使用。同时学习SysML建模语言和Petri网求解方法较为困难。且Petri网和 SysML模型之间数据无法交互，在重用数据方面存在困难。

因此，亟需设计一种支持模型属性量化评估的指标验证技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种支持模型属性量化评估的指标验证技术，以解决上述背景技术中提出的问题。