机电产品虚拟设计与仿真
基于SysML和Modelica的复杂机电产品系统设计与仿真集成
第30卷第4期计算机辅助设计与图形学学报Vol.30No.4 2018年4月Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics Apr. 2018基于SysML和Modelica的复杂机电产品系统设计与仿真集成周书华1), 曹悦2), 张政2), 刘玉生2)*1) (浙江经济职业技术学院汽车技术学院杭州 310018)2) (浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州 310058)(ysliu@)摘要: 系统仿真是辅助系统设计的一种重要手段, 如何将系统设计与系统仿真有机结合, 从而支持设计工作的高效开展, 是一项重要的研究课题. 针对这一问题, 基于系统工程标准建模语言SysML和多领域仿真建模语言Modelica提出一套系统层设计与仿真集成方法. 首先基于元对象机制分析和比较了SysML和Modelica的元模型; 然后以Modelica元模型为基准, 构造了面向Modelica的SysML扩展包M-Design; 最后依据扩展的SysML和Modelica 元模型定义了二者之间的映射规则, 从而实现SysML设计模型向Modelica仿真模型的自动转换. 以储水池系统为例, 展示了复杂机电系统的设计和仿真的集成过程.关键词: 基于模型的系统工程; SysML; Modelica; 设计与仿真集成; 模型转换中图法分类号: TP391.41 DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.16520System Design and Simulation Integration for Complex Mechatronic Products Based on SysML and ModelicaZhou Shuhua1), Cao Yue2), Zhang Zheng2), and Liu Yusheng2)*1) (School of Automotive Technology, Zhejiang Technical Institute of Economics, Hangzhou 310018)2) (State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou 310058)Abstract: System simulation is one of the important methods to assist the system design. How to combine them in order to improve the efficiency of the design process is a challenging research topic. To this end, we proposed a novel system design and simulation integration method based on SysML, which is the standard modeling lan-guage for systems engineering, and the multi-domain simulation modeling language Modelica. Specifically, firstly, we analyzed and compared the metamodels of SysML and Modelica based on the Meta-Object Facility (MOF);then, according to the metamodel of Modelica, we constructed the M-Design profile by extending from SysML;finally, we defined the mapping rules between the two languages so that the automated transformation between the system design model in SysML and system simulation model in Modelica can be achieved. We used the tank system as a case study to illustrate the integration process.Key words: model-based systems engineering; SysML; Modelica; design and simulation integration; model transformation收稿日期: 2017-06-15; 修回日期: 2017-09-08. 基金项目: 国家重点研究计划项目(2016YFD0400301); 国家自然科学基金(61572427, 61772247). 周书华(1963—), 男, 学士, 高级讲师, 主要研究方向为数字化设计、智能控制; 曹悦(1986—), 女, 博士研究生, 主要研究方向为模型驱动设计; 张政(1990—), 男, 硕士, 主要研究方向为模型驱动设计; 刘玉生(1970—), 男, 博士, 教授, 博士生导师, 论文通讯作者, 主要研究方向为模型驱动设计、CAD/CAE/CAM集成.第4期周书华, 等: 基于SysML和Modelica的复杂机电产品系统设计与仿真集成 729复杂机电产品通常涉及机械、电子、电力、液压、热和控制等诸多领域和学科, 由于系统规模的日益庞大, 以及学科间的紧密耦合, 复杂系统的设计工作变得越来越困难. 基于模型的系统工程(model-based systems engineering, MBSE)[1]为复杂系统的建模与设计提供了解决方案, 它采用模型对系统进行描述, 具有可重用、无歧义、易理解、易复制传播等诸多优点, 因此, 逐渐受到工业界的重视. 当前, 基于模型的系统工程采用系统建模语言(systems modeling language, SysML)①作为其标准建模语言, 它在统一建模语言(unified modeling language, UML)的基础上扩展而来, 并添加了针对系统工程的新的元素, 例如, 新增加的表示系统需求的需求图, 以及在UML类图和对象图基础上扩充而来的表示系统架构的模块定义图和模块内部图, 而对于一些针对软件系统建模的图如表示软件的具体实现的组件图和部署图, 则不予保留.系统设计是系统工程中很重要的一环. 基于SysML进行系统设计能够从更高的抽象层次对系统所包含的多学科复杂子系统进行综合考虑, 并以规范、统一的方式对系统设计进行描述, 从而形成系统设计模型. 然而, 由于系统的复杂性和异构性, 如何保证设计模型的正确性和完备性是系统设计成败的关键因素. 仿真是系统核验的一种重要手段. Modelica语言②在综合多种单领域仿真建模语言的基础上, 引入面向对象的先进思想, 形成一种高级的陈述式语言, 从而成为多领域仿真实质上的标准建模语言.在复杂机电系统设计过程中, 采用仿真对系统设计进行验证, 并将修改结果反馈给设计模型, 这是对系统设计进行验证和优化的主要工作方式. 为支持系统设计的动态仿真, 本文基于SysML与Modelica语言, 提出了一套系统设计与仿真集成的方法, 其核心思想是在SysML设计模型与Modelica仿真模型之间建立完善的映射关系, 使得设计模型可以自动转换为仿真模型. 为实现这一目标, 本文首先分析和比较了SysML与Modelica 元模型的差异; 并以Modelica元模型中的相关模型元素为基础, 对SysML进行扩展, 创建了M-Design 扩展包, 以支持兼容Modelica的设计建模; 最后, 在M-Design/SysML设计模型与Modelica仿真模型之间建立映射关系, 以实现二者之间的自动转换. SysML与Modelica模型的自动转换, 使得系统设计人员可将系统设计模型自动转换为系统仿真模型并进行仿真. 基于仿真结果, 设计人员可以对系统设计进行验证和优化, 提高系统设计工作的质量和效率. 需要说明的是, 本文所针对的复杂机电产品是指Modelica可建模仿真的系统, 它的系统行为由代数方程和常微分方程来描述. 由于Modelica不支持偏微分方程的建模和仿真, 因此对于系统行为中包含偏微分方程的情况, 可以通过对Modelica进行扩展[2]或将偏微分方程转化为常微分形式[3]等方法来解决.1相关工作在系统层设计与仿真集成的相关研究工作中, Cao等[4]提出了一种基于SysML的统一行为建模语言, 并与Matlab/Simulink进行集成. 但是, Mat-lab/Simulink偏向于控制系统建模与仿真, 对物理系统仿真的支持相对Modelica较为薄弱, 因此, 它不适合作为系统仿真的支撑平台.Schamai等[5]提出的ModelicaML是基于Mod-elica的SysML扩展, 它为SysML与Modelica集成提供了较为完备的解决方案. 然而, 该语言并没有完整支持的Modelica的所有语法标准, 并且对某些模型元素的表达不够友好.作为对上述方法的补充, Schamai等[6]提出了将UML状态机图转换为Modelica模型的方法, 它将状态机图作为离散和连续行为混合建模的载体, 通过在状态转换中添加注释来表述连续行为. 然而, 这种文本化的连续行为描述方式缺乏形式化的模型表示, 因此无法对模型进行有效地管理和追溯.对象管理组织(object management group, OMG)提出了基于QVT的SysML和Modelica映射方法③, 并给出了基于转换元模型的SysML4Modelica扩展包定义. 该扩展为SysML和Modelica之间的映射提供了一种新的思路, 但该扩展的定义并不完善, 而且在关于方程式和算法的定义上也有待商榷. 另外, 文章采用的QVT方法不支持模型间的双向转换, 而且对于模型增量式变动的转换支持也十分有限.① /spec/SysML/1.2/② https:///documents/ModelicaSpec33_withRevisionMarks.pdf③ /spec/SyM/1.0/730 计算机辅助设计与图形学学报第30卷Gauthier等[7]使用OMG的SysML4Modelica 扩展包, 并采用ATL (ATL transformation language, ATL)[8]将SysML模型转换到Modelica模型, 以验证设计模型. 虽然他们使用了新的映射方法, 但是该方法受制于OMG的SysML4Modelica扩展包, 使得其对于Modelica语法的描述不够完善, 一些语法的描述过于生硬.李新光等[9]提出了基于SysML的可视化模型转换方法, 其并没有对UML/SysML进行扩展, 而是在SysML已有模型元素与Modelica之间建立映射关系. 但是, 由于SysML语言不具备针对复杂机电系统的领域特定语义, 使得二者之间的对应关系过于粗略, 难以维护模型间的细粒度的对应关系.综上所述, 当前复杂机电系统设计和仿真集成研究存在以下3个问题: 面向的仿真语言和平台的非通用性; 对于仿真语言的某些语义构造缺乏形式化表达; 采用的转换实现方法有局限性, 难以维护和扩展.2 SysML与Modelica元模型分析虽然SysML和Modelica都是系统工程领域的建模语言, 但是由于两者的使用场景和目的的不同, 使得它们有着较大的差异. SysML模型使用图形化的符号语言描述系统, 侧重系统的表示、设计, 不具备直接编译运行的能力; 而Modelica模型使用陈述式的编程语言描述系统, 支持编译运行, 擅长对系统设计进行仿真验证.虽然SysML和Modelica语言在表达形式上十分不一致, 但是两者也存在许多共同点.(1) 它们都是面向对象的语言, 具备面向对象的基本特征. 例如, 在SysML中使用模块对对象进行封装, 而在Modelica中, 类是对象建模的基本单元, 因此, 二者之间存在隐含的对应关系.(2) 它们都能够对复杂机电系统中涉及的多个领域进行统一建模. SysML提供简单且强大的模型元素, 用于解决广泛的系统工程问题, 如描述需求、结构、行为、配置和属性约束等; Modelica主要用于物理系统的建模, 除了拥有完备的表达系统及组件结构和行为的能力之外, 还以标准库的形式提供了广泛的基础设施, 如模拟、数字、机械、电子、电力、液压、热、控制等诸多领域的构件.(3) SysML提供了强大的扩展机制, 使用户能够针对特定的领域定义领域相关建模语言, 这为SysML与Modelica集成提供了最根本的支持.由于SysML和Modelica是2种异构的语言, 因此无法直接对它们的模型进行映射转换. 基于元对象机制(meta object facility, MOF)①, 本文给出了二者之间映射的解决思路. MOF最早由OMG提出, 它通过4层元模型架构, 即元元模型、元模型、模型、信息4个层次对各种建模语言的语法和语义进行精确描述. 通过抽象出建模语言的元模型,可以在元模型层对建模语言的模型元素进行对应, 从而指导两者在模型层的映射, 这是SysML与Modelica集成的基本思路, 遵循这一思路, 本文首先提取了SysML和Modelica语言的元模型, 之后, 分析了二者元模型之间的对应关系.2.1 SysML语言架构如图1所示, SysML语言包括9种图, 分别是块结构图(block definition diagram, BDD)、内部块图(internal block diagram, IBD)、参数图(parametric图1 SysML语言架构① /spec/MOF/2.5/第4期周书华, 等: 基于SysML和Modelica的复杂机电产品系统设计与仿真集成 731diagram, PAR)、包图(package diagram, PKG)、活动图(activity diagram, ACT)、用例图(use case diagram, UC)、序列图(sequence diagram, SEQ)、状态机图(state machine diagram, STM)和需求图(requirement diagram, REQ), 支持需求、结构和行为这3种形式的系统表达. 需求模型强调需求之间的追溯关系以及设计对需求的满足关系; 结构模型强调系统的层次以及对象之间的相互连接关系; 行为模型强调系统中对象的行为, 包括它们的活动、交互和状态历史.在设计和仿真集成的过程中, 只有结构模型和行为模型是必要的. 其中, 结构模型主要采用BDD与IBD进行描述, 它们分别展示了系统的组成视图和内部结构视图; 而为了仿真的需求, 行为模型需要采用形式化的描述方法, 其中PAR主要用于展示连续行为视图, 而STM展示离散行为视图. SysML中的其他图不能够为仿真直接提供有效信息, 其中, REQ主要以文字化的形式对需求进行描述, 因此无法直观抽取仿真有效信息; ACT与UC对系统行为的描述较为模糊, 因此, 它们不适合作为仿真模型的来源; SEQ主要展示了元素之间的交互而非单个元素的行为, 因此, 它不作为仿真模型中的行为输入; 包图主要用于模型管理, 这与仿真模型的生成无关. 因此, 本文方法主要依赖于BDD, IBD, PAR和STM这4个图来生成仿真模型.BDD以模块为基本单元对模块及模块之间的关系进行定义. IBD通过模块内部成分及其之间的连接关系描述单个模块的内部结构. PAR用于定义块属性之间的参数关系, 从而支持性能、可靠性、可用性等多种工程分析. STM通过状态及状态之间的转换描述系统或子系统对外部事件的响应. SysML语言的元模型在OMG组织给出的SysML 语言规范中有详细的说明, 本文在此不做赘述. 2.2 Modelica语言元模型Modelica组织在定义Modelica语言时, 给出了详细的语法规定, 但是并没有对语法进行抽象表达. 因此, 本文依据Modelica语言规范和MOF 语法, 构建Modelica的元模型. 需要指出的是, 元模型的抽象并不是唯一的, 本文给出的定义方法只是其中之一. 另外, 由于Modelica语法比较复杂, 本文只讨论基础内容的元模型, 一些高级特性将忽略.2.2.1 类类是Modelica建模中的基本结构单元, 本质上所有的Modelica元素都是类, 如模型构件以及各种数据对象. 类以属性的方式定义对象的结构, 同时可以包含陈述式的方程, 以及常规的过程式的算法代码, 以描述对象的行为. 图2展示了类的元模型.图2 Modelica类元模型2.2.2 组件组件表示类的实例, 组件的定义声明了其类型、访问限制、变化性、数据流和其他属性, 用于描述类中的任何输入输出, 以及常量的、参数的或离散的组成部分. 组件的元模型定义如图3所示.2.2.3 方程方程在Modelica中用于描述系统表现的行为. 根据其出现的语境, 方程可以分为3类: 声明方程, 包括初始化和修改方程, 用于指定变量、常量或参数的值; 连接方程, 表示端口之间的连接关系; 绑定方程, 用于指定变量之间的等价关系. 方程的元模型定义如图4所示.2.2.4 算法虽然方程非常适合于物理建模, 但是对于计算过程的描述, 用算法表达会更为方便.算法在概念上是保持在一起的代码片段, 算法中的语句依据它们出现的顺序被依次执行. 每当算法被调用时, 出现在赋值运算符左侧的所有变量依次被初始化. 图5展示了算法的定义, 它由表达式、函数调用和组件组成.732计算机辅助设计与图形学学报 第30卷图3 Modelica 组件元模型图4 Modelica 方程元模型图5 Modelica 算法元模型2.3 SysM L 与Modelica 元模型映射关系SysML 与Modelica 元模型的元素之间存在较为直观的对应关系. 在结构模型方面, Modelica 模型使用类、模型以及类的子类进行模型定义; 在SysML 中, 有模块与之对应. SysML 和Modelica 都支持子模型定义, 如Modelica 的组件与SysML 的组成部分属性相对应. Modelica 和SysML 都有端口和连接器的概念, 如在Modelica 中分别用 连接器和连接表示, SysML 用端口和连接器分别 表示.Modelica 模型的行为部分包括方程和算法. 在SysML 中, 约束可用于描述客观规律, 不透明行为可用于描述执行过程. 因此, SysML 中的约束与不透明行为可以与Modelica 中的方程和算法相对应.3 面向Modelica 的SysML 扩展基于上述SysML 与Modelica 元模型之间的对应关系, 可以对SysML 已有模型元素进行扩展, 从而定义符合Modelica 语义和语法的新的模型元素. 基于这些模型元素,可以在SysML 平台上创建兼容Modelica 标准的设计模型.通常, 实现SysML 扩展的方式有2种: (1)重量级. 通过定义MOF 元类来表达UML/SysML 中不存在的模型元素; (2)轻量级. 通过在UML/SysML 已有模型元素的基础上定义版型来扩展其语义. 由于第2种方式具有更好的通用性, 因此本文选择第2种扩展方式, 通过定义新的代表Modelica 模型元素的版型, 实现面向Modelica 的SysML 扩展. 这些新定义的版型共同组成M-Design 扩展包, 它包括结构和行为2个子扩展包, 其架构如图6所示.3.1 结构模型扩展模型是Modelica 语言中表示模型定义的最基础的类. 在其基础上, 一些专用类型被定义出来, 从而表示更为精确的语义, 如连接器表示组件之间的连接接口、记录表示数据结构、模块用于兼容基于框图的因果建模、函数用于支持过程式建模等. 这些类型均被定义为相应的SysML 版型, 由对应的UML 或SysML 模型元素扩展而来. 例如,第4期周书华, 等: 基于SysML和Modelica的复杂机电产品系统设计与仿真集成 733图6 M-Design扩展包架构«MoModel»用于描述Modelica的模型, 它由SysML 的模块扩展而来; «MoRecord»由SysML中的数据类型扩展而来. «MoClass»是所有模型定义构造型的父类, 它拥有3个布尔类型的标签: isEncapsu-lated, isPartial和isFinal; 分别表示该类是否是封装类、是否是抽象类及能否被修改或重定义. «Mo-Connector»对应于Modelica中的连接器, 它拥有一个名为expandable的布尔类型的标签表示接口类是否可以被扩展.Modelica模型的组成成分采用组件来表示, 它是Modelica类或模型的实例. 在SysML中, 模型组成成分对应于模块中的属性, 包括组成部分属性、值属性以及端口. 根据Modelica中组件所实例化的类的类型,可以确定它应当映射为的SysML 中属性类型: 如果组件是类、模型或模块的实例, 则被映射为组成部分属性; 如果为记录或类型的实例, 则对应于值属性; 如果为连接器的实例, 则对应于端口. 这3种类型的组件分别用«MoPartProperty», «MoValueProperty»和«MoPort»版型进行表示. 这些版型拥有一些标签值, 用于更进一步描述Modelica语义. 例如, scope用于跨越定义域的变量名称引用, 可取值为inner, outer, inner-outer或none; variability用于表示变化类型, 表示某个值属性是如何随时间变化的, 可取值为constant, parameter, discrete或continuous; flowType 用于表示组件的流属性为单向、双向或无, 它的取值可以是flow, stream或none; causality用于指定因果, 表示某个数值或端口是输入或输出, 可取值为input, output或none.在Modelica中, 连接表示2个连接器之间的连接关系, 它隐含基尔霍夫定理, 即势变量相等, 流变量之和为零. 在SysML中, 连接器用于连接模块的端口, 但不具备基尔霍夫定理的语义约束, 因此, 本文定义了«MoConnection»用于精确描述Modelica中的连接.3.2行为模型扩展方程和算法是Modelica中用于定义模型行为的主要元素. Modelica的方程主要分为3类: 绑定、连接和声明. 绑定方程用于表示参数传递, 连接方程用于指定«MoPort»之间的连接关系; 声明方程包括初始化方程和语句式方程. 在SysML中, 内部块图和参数图中的连接器可以分别用于表达连接和绑定方程, 约束块中的约束属性可以表达声明方程. 因此, 本文分别定义了3个构造型来表示: «MoConnectEquation»扩展自连接器元类; «Mo-BindingEquation»继承自绑定连接器版型; «MoDe-clareEquation»扩展自约束, 并带有指定其是否为初始方程的标签.除了声明方程类型, 还需要对方程的内部逻辑进行描述. Modelica的方程声明中, 可以同时描述时间连续行为以及基于事件的离散行为; 而SysML中行为建模的相关元素并不具备这一能力. 为此, 基于有序参数图[4]概念, 本文将状态机图中的状态和转移引入到参数图中, 以实现离散和连续行为的统一表达. 其中«MoDiscrete»和«MoContinuous»继承自约束块, 用于区分系统的离散和连续行为. 针对离散行为, 本文定义了«MoState»和«MoAction», 分别继承自约束块中的约束属性, 用于表示系统的离散状态和状态下的行为; «MoTransition»扩展了UML的依赖元模型, 用于表示离散状态间的状态转移, 它拥有条件这个标签, 表示触发状态转移的布尔表达式.与方程不同, Modelica的算法主要以过程式的方式对模型行为进行描述. 本文在SysML中的不透明行为元类的基础上, 定义了«MoAlgorithm»版型, 以支持算法的建模.4设计与仿真模型的自动转换基于M-Design扩展包, 可以使用SysML语言对系统进行设计建模. 由于M-Design元模型与Modelica之间存在对应关系, 使得基于扩展后的SysML所建立的设计模型可以通过模型转换自动生成基于Modelica的仿真模型. 模型转换的核心是定义源模型与目标模型的元模型之间的映射734 计算机辅助设计与图形学学报第30卷规则, 通过元模型之间的映射规则, 指导模型间的自动转换.4.1映射规则的定义由于M-Design扩展包中的大部分模型元素与Modelica语言中的模型元素存在直接的对应关系, 例如, MoModel对应于模型, MoConnection对应于连接器. 对于这种元素, 可以通过定义模型映射规则, 采用模型映射的方法实现二者之间的转换. 而离散和连续行为模型的相关模型元素在Modelica语言中不存在直接对应物, 需要对其进行特殊处理.4.1.1 模型映射如前所述, M-Design/SysML与Modelica语言中的大部分元素之间存在直观的对应关系. 然而, 在描述模型映射规则时, 仅有元模型之间的对应关系还不足以完整描述具体的转换操作和实现过程, 需要定义具体的规则来指导每一个转换的实现. 本文抽象出了转换规则的模板, 并形式化地表达为F(S, O, P s, D, C, P); 其中, S是源元类的实例, O是目标元类的实例, P s是源元类实例的属性. 如果属性是基本类型(如整型、实型), 则指定目标元类的实例也拥有相同的类型; 如果属性是枚举类型, 那么需要在目标语言中构造相同的枚举类型; 如果属性是类(引用)类型, 那么需要调用该类型对应的源元类转换规则实施转换. D是源元类实例的依赖条件, 待转换的模型可能是其他模型属性, 只有当其所属模型存在转换时, 当前转换才能进行. C是约束, 表示该转换规则实施时应该满足的条件, 只有条件满足时转换规则才能实施. 约束一般分为类型约束、值约束和从属约束, 类型约束指源元类实例只能选择特定的类型, 值约束指源元类实例值的取值范围, 从属约束指源元类的实例必须是特定父类型的实例的属性.P是优先级, 表示规则的优先级. 在源元类和目标元类之间可能存在多条映射规则, 每条映射规则都有不同的依赖条件和约束, 必须根据优先级高低的顺序依次判断约束是否满足, 直到找到满足约束条件的转换规则, 如果未找到, 那么表示转换失败. 表1给出了一些映射规则的示例.表1映射规则示例S OP s D CP MoModel Model MoPart无符合Modelica的模型约束 1MoPart Component MoModel类型是MoClass, MoModel或MoBlock 1MoDeclare Equation Declare Equation MoClass 必须用于约束块 14.1.2 混合行为映射如前所述, 为了实现离散和连续行为的统一建模, 本文将状态机图的状态和转移融入参数图, 而这些模型元素与Modelica元模型之间并无直接对应关系, 因此需要特殊处理. 通过分析混合行为模型, 可以看出, 对于映射有指导意义的是初始状态(通过声明«MoDiscrete»构造型的isInitial属性来指定)和状态转移条件«MoTransition». 初始条件确定了方程式的所有初始变量定义; 状态转移条件则定义了方程式中的when语句, 当执行when 语句时, 就是离散状态发生转移时.基于这一基本思想, 本文设计针对离散和连续行为模型的映射算法, 其步骤如下:Step1. 确定初始状态, 获取参数初始值.Step2. 从该状态出发, 根据«MoTransition»构造when语句.Step3. 移动到下一状态, 初始化该状态的参数, 重复上述步骤, 直到回到初始状态.图7展示了一个弹球的混合行为模型.图7 弹球的混合行为模型这是一个经典的离散和连续行为混合的物理模型. 其中, 在above ground状态下, 小球做连续运动, 其运动情况符合由方程der(h)=v以及der(v)= g指定. 当小球撞击地面后反弹时, 小球做离散跳变, 其行为由方程v=−v来描述.基于上述算法步骤, 本文可以将上述混合行为模型转换生成Modelica模型中小球模型的方程.第4期周书华, 等: 基于SysML和Modelica的复杂机电产品系统设计与仿真集成 735其内容如下:model BouncingBallparameter Real g = 9.8;Real v(start=0);Real h(start=0.9);equationder(h)= v;der(v)= −g;when h<0 thenreinit(v, −v);end when;end BouncingBall;4.2映射的实现本文采用ATL实现基于M-Design的SysML 设计模型到Modelica仿真模型的转换. 该框架提供了模型转换语言以及相应的工具包, 其模型转换的基本思想如图8所示.图8 基于ATL的模型转换实现思路用户基于M-Design扩展包所创建的设计模型符合M-Design/SysML元模型, 是整个转换的源模型; 而基于Modelica的仿真模型符合Modelica元模型, 是转换的目标模型. 通过在M-Design元模型与Modelica元模型之间建立ATL转换规则, 则可以实现二者模型之间的转换. 而无论是源或者目标元模型, 还是ATL转换规则, 均符合ECORE 这一元元模型.在具体实现时,首先需要定义M-Design/SysML 以及Modelica的ECORE元模型.之后, 采用ATL语言建立2个元模型的对应模型元素之间的映射规则. 以下展示了从SysML 中的MoModel转化为Modelica中的模型的ATL 规则(部分)示例.rule block2model {froms: UML!Class (s.oclIsTypeOf(UML!Class) ands.hasStereotype(‘MoModel’)) tot: Modelica!Mode l (name←s.qualifiedName) …}基于这些ECORE元模型以及ATL映射规则, ATL转换引擎便可将任何基于M-Design扩展包所建立的SysML设计模型转换为Modelica仿真模型.5实例本文以储水池系统[10]为例来说明SysML设计与Modelica仿真的集成过程.储水池系统是一个经典的非特定领域的物理问题系统. 如图9所示, 该系统包括1个水源, 以及连接在一起的2个储水池. 每个储水池都有1个水深传感器和1个比例积分(proportional integral, PI)控制器, 用于将水池中的水调整到参考水平位置. 当水源用水填充第1个水池时, PI控制器根据其实际水平来调节水量流出, 流入第2个水池, 第2个水池也通过PI控制器调节其水量.采用M-Design扩展包,可以在SysML建模环境中建立该系统的设计模型. 本文使用MagicDraw 平台进行建模, 该平台是当前SysML主流建模平台之一.本文首先建立系统的顶层视图, 它由1个水源、2个储水池、2个PI控制器组成. 系统的BDD 如图10a所示, 它展示了系统的组成模块, 它们均由MoModel来表示; 模块之间的连接关系如图10b所示的IBD来描述.接着, 本文对系统中的每一个模块进行详细建模. 例如, 图11展示了PI控制器的结构模型. 该控制器包括一个输出控制和一个出错控制方程, 还包含一个PI连续控制器子模块.PI控制器的行为模型由图12所示PAR所描述, 该图详细展示了描述PI控制器行为的各种方程的定义以及方程之间的参数传递关系.基于所定义的ATL转换规则, 使用ATL引擎, 可以将上述设计模型转换为基于Modelica的仿真模型. 该模型的部分内容如下:图9 储水池系统示意图。
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机电产品的虚拟设计与仿真
机电产品的虚拟设计与仿真引言随着技术的发展，虚拟设计与仿真在机电产品领域的应用越来越普遍。
虚拟设计与仿真技术通过使用计算机模型与仿真软件，能够帮助工程师在产品开发的早期阶段进行验证和优化，并最终提高产品的质量和可靠性。
本文将介绍机电产品虚拟设计与仿真的基本概念、工具和应用案例。
虚拟设计与仿真的基本概念虚拟设计与仿真是指基于计算机模型和仿真软件的工程设计方法。
它可以模拟真实世界中的机电产品及其系统，通过计算机模拟来预测和分析产品在不同工况下的性能和行为。
通过虚拟设计与仿真，工程师可以在产品实际制造前进行验证和优化，减少开发成本和时间。
虚拟设计与仿真包括以下几个主要的步骤：1.建模：根据机电产品的几何形状和物理特性，使用CAD（Computer-ded Design）软件创建产品的3D模型。
2.物理仿真：将产品模型导入仿真软件，根据产品的物理特性设置仿真参数，进行力学、动力学、热力学等多个方面的仿真分析。
3.结果分析：根据仿真结果，对产品的性能和行为进行分析和评估，不断进行修改和优化。
4.虚拟测试：在虚拟环境中模拟产品的使用场景，检查产品的可靠性、安全性和稳定性。
5.优化设计：基于虚拟测试的结果和分析，对产品进行优化设计，改善产品的性能和品质。
虚拟设计与仿真的工具在机电产品的虚拟设计与仿真过程中，有许多专业化的软件工具可以帮助工程师完成各种分析和验证任务。
以下是常用的几种工具：1.CAD软件：CAD软件（如SolidWorks、AutoCAD）用于创建机电产品的几何模型，确定产品的尺寸、形状和结构。
2.有限元分析软件：有限元分析（FEA）软件（如ANSYS、ABAQUS）用于对产品的结构进行强度、刚度、振动等方面的仿真分析。
3.电磁场仿真软件：电磁场仿真软件（如FEKO、CST Studio Suite）用于分析产品在电磁场中的行为，如电磁干扰、电磁散射等。
4.多体动力学仿真软件：多体动力学仿真软件（如ADAMS、Simpack）用于分析机电产品的运动学和动力学特性，模拟产品的运动和相互作用。
机电产品装配过程虚拟仿真课件的研究与开发
机电产品磅囊一裂蹴YV A L L E J L装配过程虚拟仿真课件的研究与开发沈向东(沈阳职业技术学院辽宁沈阳110045)废用科学[摘要]虚拟装配技术是一一项全新的设计概念，是虚拟制造中的一项关键技术，可用于产品设计阶段进行预装、验证装配工艺的正确性等多个方面，是利用计算机j维建模技术模拟生成与实体零件相同的模型，并可以按照用户需求进行动态装配的--f']新兴的三维应用技术．以单级减速器装配过程为例．介绍用Java3D构造虚拟场景。
进行单级减速器装配仿真和信息交互课件开发技术．[关键词]虚拟裟配装配仿真Java3D动画交互中图分类号：G71文献标识码：A文章编号：1671--7597(2008)1020123一01一、虚报零件装配仿真技术的研究现状虚拟装配(vi r t ual—a ssem b l y V A)技术是虚拟制造技术中的一个重要分支，通过计算机对产品装配过程和装配结果进行分析和仿真，评价和预测产品模型，做出与装配相关的工程决策。
虚拟装配的实现有助于对产品零部件进行虚拟分析和虚拟设计。
有助于解决零部件从设计到生产所出现的技术问题，以达到缩短产品开发周期。
：、虚拟零件装配仿真课件开发的应用前■虚拟零件装配仿真课件是真实虚拟软件在教学中的一个范本。
课件可以根据教学的需要，设定一个项目及对象，然后按其现场的情况进行模拟，同样可以达到仿真的效果。
利用3D建模技术，拉近了与真实零件的距离，并且可通过鼠标键盘进行实时互动操作，全方位观察零件，使教学过程形象化。
通过直观教学，使学生建立起一个全新的现场指导员工进行装配操作的可视化管理环境和理念。
由此可见，虚拟装配技术在教学活动中是一门很有前途的新兴技术，将会越来越受到重视。
三、■件运行环境曩主要开发工具系统运行环境：本系统的开发采用W i ndow s X P SP2中文版操作系统。
系统开发】：具：Java：Jcr eat or Pr o；3D S M AX。
基于机电一体化的数字孪生仿真方法
基于机电一体化的数字孪生仿真方法摘要：智能制造是未来制造业发展的方向。
数字孪生技术作为工业智能化未来发展的有力抓手，对智能制造领域具有里程碑式的重大意义。
现有的数字孪生模型只能在产品的单一领域进行数字孪生，不同领域的数字孪生模型无法进行信息交互，更无法进行虚拟调试与半实物数字孪生。
针对现有模型的不足，提出了一种基于机电一体化的数字孪生仿真方法，使产品机械部分的数字孪生模型与控制部分的数字孪生模型可以进行信息交互，从而实现了产品的虚拟调试与半实物的数字孪生，为产品的整机设计与试验提供了重要参考，大大降低了产品的研发成本。
关键词：智能制造;数字孪生;机电一体化;信息交互; 设计与试验0 引言制造业是指机械工业时代利用某种资源，根据市场需求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。
制造业直接体现了一本国家的生产力水平，制造业在发达国家的国民经济中占有重要份额。
80年代末，激烈的全球化市场竞争对制造系统提出了更高的要求，要求制造系统可以在确定性受到限制或没有先验知识与不能预测的环境下完成制造任务，因此一些工业化的国家提出了智能制造的概念[1-5]。
智能制造就是要通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制等来对制造技术的技能与专家知识进行模拟，使机器在没有人工干预情况下进行生产[6,7]。
智能制造从上世纪八十年代开始研究，引起了世界主要工业国家的重视。
利用互联网技术和信息安全技术等方面的自身优势，GE、思科、IBM、英特尔等80多家美国企业共同合作成立了“工业互联网联盟”，并与美国传统制造业和中小型企业共同开展合作，提出了“工业互联网”的未来产业发展策略[8,9]。
2011年，德国首次提出“工业4. 0”战略，其目标是使产品在生产全生命周期各环节中的数据连续贯通，构建一种高度灵活、个性化、柔性化的产品生产与服务模式，实现了制造业产品生产全过程的纵向集成和价值链的横向整合，推动制造业向智能化转型升级[10-12]。
基于虚拟原型的机电一体化建模与仿真技术研究
基于虚拟原型的机电一体化建模与仿真技术研究随着科学技术的不断发展，机械工业生产逐渐朝着先进化、自动化的方向发展。
传统的设计方式已经很难当前的综合性需求，其弊端表现主要表现在以下几个方面：第一，领域的单向性发展。
第二，技术设计方式片面化。
第三，建模理念较为分散。
所以，本文针对以上情况，探讨基于虚拟原型的机电一体化建模与方针技术。
“机电一体化”就是将现有的工业机械制造设计与信息技术相结合，将信息数据分析过程融入到工艺之中，以实现生产的整体性与最优化。
传统的机械制造手段已经不能适应精益化的技术要求。
只有以“机械”为载体，以“信息分析”为核心的实际化格局才是生产所需要的。
一、虚拟原型技术与机电一体化（一）虚拟原型技术的基本原理虚拟原型技术是一种以“并行设计思想”为主导，以信息化手段为线索的设计方式。
与传统的科技理念相比，它的先进性体现在设计系统的形成与控制模块的多样化。
在其总体系的内部有不同类型的功能化子设计，计算机可以将各子系统进行连接，按照结构性的不同进行合理划分。
在规划的过程中，系统中心会形成动态的设计中心，并通过一定的关系式进行结合。
从构成要素上来看，模型的建立方式并不是独立而单一的，它主要根据不同类型的子系统形成模型联合端口，联合端口的组成部分主要包括：产品的性能、产品外观、仿真模型建立平台以及CAD方式的产品设计。
以上子系统在协作的基础上有着共同的目标，都是对电力进行控制，对整体结构进行优化。
虚拟模型的建立主要借助“仿真”与“建模”两个部分。
从建模的方法上看，它可以以计算机为基础进行资料整合，将各学科的有关知识都结合到一起，筛选出程序所需要的部分，以测试指标为依据，分析产品的实际性能与综合利益效率。
而从仿真的角度来讲，系统主要是在实际工况的环境下进行操作模拟，通过对数据和测评方式内容进行分析，并根据系统的要求决定是否升级或者优化。
最终在屏幕上将可视化结果表现出来。
另外，通过虚拟建模的操作，设计人员还可以在产品运行前对物质的综合性能进行研究，对不完善的方面进行改进，从而缩短了生产时间，提升了工作人员的办事效率，避免了操作阶段的失误情况发生。
机电一体化专科毕业论文题目
机电一体化专科毕业论文题目随着科学技术向生产力逐步转化，机电一体化产品的设计已经涉及到机械、电气和控制等众多领域。
单领域、分散建模的设计方法已经很难满足产品综合设计的要求。
以下是我们整理的机电一体化专科毕业论文题目，希望对你有所帮助。
机电一体化专科毕业论文题目一：1、基于虚拟原型的机电一体化建模与仿真技术研究2、基于实验教学的机电一体化系统探析3、MEMS加速度计与读出电路的研究4、基于LM628的运动控制器的研制5、机电一体化的物流培训模型-机械手搬运系统模块的设计6、国家骨干高职院校兼职教师现状与对策研究7、立体仓库实训系统信息管理的研究设计8、机电一体化精确定位装置及其控制系统的研究9、空间机械臂机电一体化关节的设计与控制10、基于SolidWorks&LabVIEW的虚拟原型机电一体化设计技术研究11、机电一体化新型旋转式海流计设计与开发12、橡塑工业循环温控技术机电一体化的设计与研究13、人民币防伪鉴真机电一体化设计实验研究14、高职机电一体化专业项目驱动课程体系研究15、基于UGNX的机械臂式三维扫描仪概念设计的研究16、桥塔检测机系统动力学稳定性能仿真与研究17、冲床自动送料机同步控制研究18、新型压力反馈氮爆式机电一体化液压碎石冲击器系统研究19、磁悬浮精密定位工作台机电一体化CAD/CAE集成研究20、机电一体化系统集成的研究与研制21、光束稳定与振动控制的光机电一体化系统研究22、基于资源配置的武汉光谷产业集群发展研究23、机电一体化产品虚拟样机协同建模与仿真技术研究24、振动环境下光束指向稳定及其光机电一体化关键技术25、机电系统虚实一体化的创新设计自动化理论与技术研究26、机电一体化系统方案生成及优选研究27、伺服电机驱动的机电及机电液一体化压力机研究28、五年制高职机电一体化专业物理课程内容设置研究29、新型开关磁阻平面电机的建模及控制30、带电清扫机器人液压自动调平系统的设计与研究31、片式电容装配联动机开发及质量检测的研究与实现32、高职院校机电专业实践教学评价体系构建33、机电一体化技术在工程质量与健康远程监控中的应用研究34、基于数控冲床母线槽机电一体化生产系统的控制研究35、机电一体化特技运动模型对电影影像真实感营造研究机电一体化专科毕业论文题目二：36、基于虚拟原型的机电一体化设计技术研究37、LED关键应用技术研究38、全自动脱胶机传动与控制系统研究39、基于工学结合的高职教育实践教学研究40、莱鲍迪甙A精制的多级结晶耦合技术及系统研究41、基于三维实体模型的PLC程序调试系统研究42、机电一体化实训装置在中职教学中的应用研究43、高职院校学生职业能力培养研究44、玻璃上片台翻转机构的计算机辅助优化设计45、机电一体化灵巧舵机控制系统设计46、基于PLC的光机电一体化实训系统设计47、具有可调摆幅输出的非圆齿轮轮系设计与应用研究48、管道全位置自动焊机的机电一体化设计及焊接工艺研究49、全自动气门芯装配系统的研究与开发50、黄石高新技术产业开发区产业发展战略及其支撑体系研究51、教学型移动机器人嵌入式控制开发平台设计52、DGT-1自动测斜仪的研究开发53、基于广义键合图法的机电一体化产品集成设计研究54、机电一体化粉体精密计量装置及控制系统的研究55、网络化电子多臂剑杆织机控制系统的研制56、现代机械系统的构成及其控制方法研究-在组合模型上的应用57、汽车智能刹车系统的概念设计方法研究58、电动切卡机的创新设计及仿真优化59、嵌入式操作系统在机电一体化设备控制过程中的应用60、机电一体化技术在高精度称重系统中的应用研究61、基于μC/OS-Ⅱ的嵌入式开发平台的构建及其在监控器中的应用62、虚拟样机技术在磁悬浮精密定位平台中的机电一体化研究63、液压挖掘机功率控制节能技术研究64、南通市光机电一体化产业发展战略研究65、基于模糊控制算法的装载机电子定位系统研究与开发66、数控高效滚齿机YKX3140的设计开发67、高分子材料用剪切仪Ⅱ型机械结构及温控系统研究68、基于PROFIBUS总线技术的柔性制造培训系统研究69、液压挖掘机器人轨迹跟踪综合控制策略方案研究70、包头轻工职业技术学院机电一体化技术专业课程改革研究机电一体化专科毕业论文题目三：71、SRM控制系统混合仿真技术的研究72、实时PCR仪光电检测系统的开发73、自适应环境温度变化的机电一体化温度仪表的研制74、中职生就业现状调查与对策研究75、羽绒自动填料设备的研究与开发76、数控激光加工教学实验设备的研究77、面向机电专业的DSP开放式教学实验系统的研究78、生物机电一体化假肢手的仿真系统79、机电一体化的液压冲击器控制系统研究80、超高压带电作业机器人清扫装置优化设计与研究81、机电一体化系统的联合仿真技术研究82、轿车前后保险杠超声波焊接设备的研究83、某机电一体化执行元件控制及特性分析84、计量泵机电一体化控制系统的研制。
机电一体化系统建模与仿真考核试卷
B.积分控制器
C.微分控制器
D. PID控制器
12.关于机电一体化系统建模，以下哪项是错误的？()
A.建模过程中需要考虑实际系统的复杂性
B.建模过程中可以忽略一些次要因素
C.建模过程需要与实际系统完全一致
D.建模过程需要根据实际系统进行适当简化
13.在机电一体化系统仿真中，以下哪种方法用于验证模型的准确性？()
机电一体化系统建模与仿真考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.以下哪项不属于机电一体化系统的组成部分？()
A.仿真结果一定与实际情况完全相同
B.仿真只能用于预测系统动态行为
C.仿真可以验证系统设计是否合理
D.仿真不能应用于产品开发阶段
5.以下哪种方法不常用于机电一体化系统的数学建模？()
A.状态空间法
B.传递函数法
C. PID控制法
D.系统辨识法
6.在机电一体化系统中，以下哪种传感器应用最为广泛？()
A.温度传感器
A.系统具有强非线性特性
B.系统在较大工作范围内变化
C.系统对初始条件敏感
D.线性模型无法满足精度要求
11.以下哪些技术可以用于机电一体化系统的实时仿真？()
A.数字信号处理技术
B.分布式计算技术
C.虚拟现实技术
D.人工智能技术
12.机电一体化系统设计中，哪些环节可以通过建模与仿真来优化？()
A.控制策略
8. ABCD
9. ABC
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而可以实时的生成手与物体接近和远离的图像。但迄今为 止，商品化的数据手套都不提供触觉反馈作用。
常见的数据手套
虚拟设计技术结构体系
（4）三维鼠标
普通的鼠标只能感受在平面的运动，而立 体鼠标能够感受用户在六个自由度的运动。
虚拟设计技术结构体系
• （5）数据衣 数据衣采用与数据手套相同的光纤弯曲
传感技术，将大量的光纤安装在一个紧身 衣服上，它能测量肢体的位置，然后用计 算机重建出图像。目前，数据衣还不是真 正的商品，还在进一步研究之中。
者开发的自用软件。 • 4)通用的商用工具软件包：如：WTK，VRML等。
虚拟设计技术结构体系
•虚拟现实硬件基础
• （1）概论
•
虚拟现实常用的主要硬件设备包括：高性能计算机；
广角（宽视野）的立体显示设备；观察者（头、眼）的跟
踪设备；人体姿势的跟踪设备；立体声；触觉、力学反馈； 语音输入输出等硬件设备。
• （2）3D位置跟踪器
•
在3D空间中移动对象共有三个平移参数和三个旋转
参数。这些参数可组成一个6维的数据集。在早期，人们
主要采用机械方式测量上述参数；当今，非接触3D跟踪
技术已经取代了机械测量。3D非接触跟踪技术包括磁场、
超声波、雷达和摄象机等。
• （3）传感手套
数据手套可以帮助计算机测试人手的位置与指向，从
• 定义和特征 • 虚拟设计的结构体系及支撑技术 • 虚拟现实的发展历程 • 虚拟现实的国内外研究现状 • 虚拟现实的主要应用领域
定义和特征
• 概念
“虚拟现实”（virtual reality，简称vr）是用计算 机技术来生成一个逼真的三维视觉、听觉、触觉或嗅 觉等感觉世界，让用户可以从自己的视点出发，利用 自然的技能和某些设备对这一生成的虚拟世界客体进 行浏览和交互考察。。
人类进行声音的定位依据两个要素： 两耳时间差和两耳强度差
其他硬件
• 双筒全方位显示器(Binocular OmniOrientation Monitor—BOOM）
• 立体投影显示 • 立体眼镜 • 等等
1.3 虚拟现实的发展历程与现状
• 发展历程
1965年 Sutherland提出
1966年 开始HDM的研究
1968年 研制出第一台HMD
20世纪90年代以来 VR应用到众多领域
1990年
Siggraph会议确定 VR技术的发展方向
1986年 VIEW系统研制成功
1975年 Myron Krueger 提出AR的思想
1985年 研制出数据手套
虚拟现实的国内外研究现状
• 国外虚拟现实技术的研究现状
–美国宇航局(NASA) • 美国宇航局(NASA)的Ames实验室完善了HMD，并 将VPL的数据手套工程化，使其成为可用性较高 的产品。 • NASA完成的一项著名的工作是对哈勃太空望远 镜的仿真。 • 现在NASA已经建立了航空、卫星维护VR训练系统、 空间站VR训练系统，并且已经建立了可供全国使 用的VR教育系统。 • ASA的Ames现在正在致力于一个叫“虚拟行星探 索(VPE)”的实验计划，这一项目能使“虚拟探 索者(Virtual Explorer)”利用虚拟环境来考察 遥远的行星，他们的第一个目标是火星。
•增强现实性的虚拟现实
增强现实性的虚拟现实不仅是利用虚拟现实技术来 模拟现实世界、仿真现实世界，而且要利用它来增强参 与者对真实环境的感受，也就是增强现实中无法感知或 不方便的感受。
•分布式虚拟现实
如果多个用户通过计算机网络连接在一起，同时参 加一个虚拟空间，共同体验虚拟经历，那虚拟现实则提 升到了一个更高的境界，这就是分布式虚拟现实系统。
虚拟现实的国内外研究现状
–北卡罗来纳大学(UNC)的计算机系是进行VR研究最早 最著名的大学。他们主要研究分子建模、航空驾驶、 外科手术仿真、建筑仿真等。在显示技术上 UNC开 发了一个帮助用户在复杂视景中建立实时动态显示 的并行处理系统．叫做像素飞机(Pixel Planes)。
–麻省理工学院(MIT)是一个一直走在最新技术前沿的 科学研究机构。1985年M1T成立了媒体实验室，进行 虚拟环境的正规研究。此外，M1T还在进行“路径规 划”与“运动计划”等研究。
1
1.2 虚拟设计技术结构体系
• 虚拟设计系统结构
虚拟设计技术结构体系
•虚拟设计软件技术
• 虚拟环境中采用的软件有四类： • 1)语言类： 如C++、VBML等； • 2)建模软件类：如AuoCAD、SolidWorks、Pro／
E、CATIA等。 • 3)应用软件类：指用户自己的各种需求，选择或
虚拟设计技术结构体系
•பைடு நூலகம்（6）触觉和力反馈的装置
•
为了产生虚拟的触摸感觉，研究人员开发了
触觉和力反馈装置。虽然它们的样式和大小各不
相同，但它们大致上做相同的事情：推我们的手
臂，并把机械或动力信号记录下来。力反馈的装 置相对于触觉要容易，国际上已有一些机械的力 反馈装置。
• （7）立体显示设备
•
头盔式显示器HMD；特殊的头部显示器
机电产品的虚拟设计与仿真
姚进 教授
本次课的内容 1 虚拟现实技术概述 2 虚拟样机技术 3 课程教学与考试
1 虚拟技术（ (Virtual Reality) ）
1.1虚拟现实技术概述 1.2虚拟现实体系结构 1.3虚拟现实的发展历程 1.4虚拟现实技术的应用 1.5虚拟现实技术未来发展展望
1.1 虚拟现实技术概述
虚拟现实类别：
•桌面虚拟现实 •沉浸的虚拟现实 •增强现实性的虚拟 现实 •分布式虚拟现实
•桌面虚拟现实
桌面虚 拟现实利用 个人计算机 和低级工作 站进行仿真， 将计算机的 屏幕作为用 户观察虚拟 境界的一个 窗口。
•沉浸的虚拟现实
高级虚拟现实系统提供完全沉浸的体验， 使用户有一种置身于虚拟境界之中的感觉。
BOOM（双目全方位监视器）；立体眼镜（用户
戴在眼睛上能从显示器上看到立体的图像）；立
体投影显示；3D显示器。
头盔式显示器HMD
虚拟设计技术结构体系
• （8）3D声音生成器 “3D声音”不是立体声的概念，它是
指由计算机生成的、能由人工设定声源在 空间中三维位置的一种声音。3D声音生成 器是利用人类定位声音的特点生成出3D声 音的一套软硬件系统。