系统工程与电子技术 ›› 2025, Vol. 47 ›› Issue (12): 3877-3889.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2025.12.14

• “基于模型的系统架构设计与验证技术”专栏 •    

面向空间智能的基于模型的系统工程方法

鲁金直1,*, 王国新2, 唐锡晋3, 唐俊杰4, 温跃杰5, 唐剑6, 张旸旸7, 兰小平8, 刘奇9, 李俊霖10, 马君达11, 吴绶玄2,12, 胡晓度1   

  1. 1. 北京航空航天大学航空科学与工程学院,北京 100191
    2. 北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081
    3. 中国科学院数学与系统科学研究院,北京 100190
    4. 中国航天科技集团信息中心,北京 100048
    5. 北京空间飞行器总体设计部,北京 100094
    6. 中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心,北京 102211
    7. 中国电子技术标准化研究院,北京 100176
    8. 中国兵器工业信息中心,北京 100089
    9. 苏州同元软控信息技术有限公司,江苏 苏州 215123
    10. 中国兵器工业第二〇八研究所,北京 102202
    11. 北京理工大学长三角研究院,浙江 嘉兴 314019
    12. 挪威奥斯陆大学信息学系,挪威 奥斯陆 0373
  • 收稿日期:2025-03-18 修回日期:2025-05-13 出版日期:2025-11-28 发布日期:2025-11-28
  • 通讯作者: 鲁金直
  • 作者简介:王国新(1977—),男,教授,博士,主要研究方向为系统工程、体系工程、知识工程
    唐锡晋(1967—),女,研究员,博士,主要研究方向为社会复杂系统建模、决策支持系统、知识管理
    唐俊杰(1984—),男,高级工程师,博士,主要研究方向为运载火箭数字化、基于模型的系统工程
    温跃杰(1981—),男,高级工程师,硕士,主要研究方向为系统工程、人力资源管理
    唐 剑(1980—),男,研究员,硕士,主要研究方向为民机航空电子、基于模型的系统工程
    张旸旸(1976—),女,正高级工程师,硕士,主要研究方向为软件与系统工程标准化
    兰小平(1971—),男,研究员,硕士,主要研究方向为先进设计技术、人工智能
    刘 奇(1987—),男,高级工程师,硕士,主要研究方向为多领域仿真
    李俊霖(1988—),男,高级工程师,硕士,主要研究方向为体系仿真
    马君达(1990—),男,工程师,博士后,主要研究方向为基于模型的系统工程
    吴绶玄(1998—),男,博士研究生,主要研究方向为基于模型的系统工程
    胡晓度(1988—),男,博士研究生,主要研究方向为基于模型的系统工程
  • 基金资助:
    北航敢为项目(KG21016801)资助课题

MBSE approach for spatial intelligence

Jinzhi LU1,*, Guoxin WANG2, Xijin TANG3, Junjie TANG4, Yuejie WEN5, Jian TANG6, Yangyang ZHANG7, Xiaoping LAN8, Qi LIU9, Junlin LI10, Junda MA11, Shouxuan WU2,12, Xiaodu HU1   

  1. 1. School of Aeronautical Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China
    2. School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China
    3. Academy of Mathematics and System Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China
    4. Information Center of China Aerospace Science and Technology Corporation,Beijing 100048,China
    5. Institute of Spacecraft System Engineering,Beijing 100094,China
    6. Beijing Aircraft Technology Research Institute,COMAC,Beijing 102211,China
    7. China Electronics Standardization Institute,Beijing 100176,China
    8. Information Center of China North Industries Group Corporation,Beijing 100089,China
    9. Suzhou Tongyuan Software & Control Technology Co.,Ltd.,Suzhou 215123,China
    10. No.208 Research Institute of China Ordnance Industries,Beijing 102202,China
    11. Yangtze Delta Region Institute,Beijing Institute of Technology,Jiaxing 314019,China
    12. Department of Informatics,University of Oslo,Oslo 0373,Norway
  • Received:2025-03-18 Revised:2025-05-13 Online:2025-11-28 Published:2025-11-28
  • Contact: Jinzhi LU

摘要:

现有系统工程研制方法在智能化手段方面存在明显不足,难以满足复杂装备研制过程中日益增长的智能设计需求。针对这一问题,提出一种面向空间智能的基于模型的系统工程方法。该方法充分发挥了多架构统一建模语言架构模型规范的组合(kombination of architecture model specification,KARMA)的语义建模优势,融合了大语言模型、计算机视觉、三维场景建模等前沿技术,构建了系统工程领域的空间智能框架,从而实现了面向复杂装备数字化研制及系统工程研发的智能化建模方法。通过3个典型场景的智能化建模案例,系统验证了基于KARMA语言的空间智能框架的可行性和实用性。进一步研究表明,通过将KARMA与大语言模型、计算机视觉及三维模型进行深度整合,所提方法在支持复杂系统智能化设计方面展现出显著优势,为系统工程领域的智能化转型提供了技术路径。

关键词: 空间智能, 基于模型的系统工程, 大语言模型, 架构模型规范的组合语言, 智能设计

Abstract:

Existing systems engineering development methods fall short in terms of intelligent approaches, failing to satisfy the requirement for intelligent design in the complex equipment development process. In regard to this, a model-based systems engineering approach is proposed for spatial intelligence. This approach makes full use of the semantic unified multi-architecture modeling language kombination of architecture model specification (KARMA) and integrates with cutting-edge technologies such as large language models, computer vision, and three-dimensional scenario modeling to construct a spatial intelligence framework for systems engineering, to realize intelligent modeling methods for digital development of complex equipment and system engineering research and development. The feasibility and practicality of the spatial intelligence framework based on KARMA language are verified through intelligent modeling cases of three typical scenarios. Further research showns that by deeply integrating KARMA with large language models, computer vision, and three-dimensional models, the proposed method demonstrates significant advantages in supporting intelligent design of complex systems, providing a technical path for the intelligent transformation of the systems engineering field.

Key words: spatial intelligence, model-based systems engineering (MBSE), large language model, kombination of architecture model specification (KARMA) language, intelligent design

中图分类号: