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World File Search System基于模型的系统工程
审查生物医学和航空航天研究中基于模型的系统工程：全面审查和未来的方向
基于模型的系统工程（MBSE）代表了一种使用模型来开发复杂系统的现代方法，通过基于全面的系统建模优先与客户偏好保持一致。使用PRISMA指南，从过去24年中从PubMed和Google Scholar等数据库中收集了来自同行评审期刊，系统评价，案例研究和计算研究的数据。该研究对医疗保健和工程中MBSE应用的当前状态提供了全面的看法，以应对他们所面临的实际挑战，并提供战略建议，以改善未来的结果。本研究介绍了动态风险管理框架（DRMF），旨在利用实时数据和预测分析来增强系统的可靠性和性能。审查的文章阐明了MBSE在创建复杂系统中的重要作用，并强调需要改进建模语言集成，标准化过程和提高互操作性。需要进一步的研究来验证其有效性并克服当前的局限性。作为系统工程中的紧急学科，MBSE对未来的开发保持了巨大的希望，将自己定位为优化各种应用领域的关键工具。进一步的调查对于验证MBSE的有效性并解决其现有局限性至关重要。
基于模型的系统工程 (MBSE) 方法开发人工智能物料清单 (AIBOM)，用于 AI 系统合规性验证
• 一种系统工程方法，侧重于创建和利用领域模型作为工程师之间信息交换的主要手段，而不是基于文档的信息交换。 • 最近，重点还开始涵盖与计算机模拟实验中的模型执行相关的方面，进一步克服了系统模型规范与相应模拟软件之间的差距。 • 作为这种演变的反映，“基于建模和模拟的系统工程 (M&SBSE)”这一术语也与“MBSE”一起开始使用，强调了该方法的范围和能力的扩大。
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为什么现在需要向基于模型的系统工程转型？从机电一体化系统仿真和测试的角度来看，在飞机项目的早期阶段就技术选择和系统集成做出可靠而准确的决策非常重要。工程师必须能够分析相互冲突的需求和各种交互场景，以便从一开始就预测任何系统级集成挑战。他们还需要提高模拟的真实性和生产力。他们需要能够结合模拟和测试来预先加载子系统验证。机电一体化系统的传播使得必须将控制工程任务预先加载到包含系统或子系统的开发程序中。行业需要一个涵盖所有这些的流程，而基于模型的系统工程就是解决方案。
SDM 宣传册 2024
研究及教育兴趣：基于模型的系统工程、系统安全、控制系统设计、通用设计、业务流程建模符号及业务流程管理、系统建模语言、基于架构的社会技术系统管理、自动驾驶汽车及相关研究
（ICECET 2024）会议计划（在线零件）-CDN
230 Ion Barosan，Thijs Koenraadt，Huub van de wetering Proteus：通过3D可视化系统模型243 Yusuke Mori，Zihe Li，Gento Mogi Refinery过渡过程，用于增强基于模型的系统工程的框架
欧洲航天工业的数字化转型 - HAL
欧洲航天工业的数字化转型 • 类别：普通论文 • 作者：Jean-Loup Terraillon，软件系统首席工程师，欧洲航天局，软件系统部，荷兰诺德维克 • 关键词：基于模型的系统工程、数字化、空间、航天器 摘要 数字化是大多数工业领域的趋势。航天领域几年前就已开始数字化。从基于模型的系统工程计划开始，航天局和工业界之间的讨论愈演愈烈，成立了多个专题工作组。范围已经从 MBSE 扩大到全面的工程数字化，旨在提供能够开发数字孪生的推动因素。本文描述并定位了 ESA 数字化项目，作为一项航天界联合努力，提出了一种发展方法，并给出了纲领要素以及 MBSE 在航天项目中部署的初步全景。
基于模型的系统工程（MBSE）A Ghost Robotics Vision 60 Q-ugv未来电力系统和新兴军事要求猎人Hughes，C
免责声明：此处表达的观点是作者的观点，不反映美国空军学院，空军部或国防部的立场。作者注意：作者感谢Jordan Caldwell和整个Ghost Robotics团队以及Lonewolf Logistics的Wyatt Woolsey，为这个Capstone项目提供了极大的支持。摘要：本文介绍了基于模型的系统工程（MBSE）来建模Ghost Robotics Vision 60 60四足动物无人接地车（Q-ugv），并指导军事工程师和领导者的未来决策。系统的CATIA魔术系统用于与系统内部和外部交互作用，包括从这些过程和交互中汲取的功率。通过将此模型连接到基于MATLAB的程序，创建了Vision 60的整体模型，可以在设计阶段的早期进行修改，改进和更好地理解。我们工作的一种应用是帮助预测和分析从各种附件和内部流程中汲取的权力，以预测军事环境中的未来绩效。这项研究的结果提供了对未来电力系统设计的见解，尤其是在添加了机器人的附件，并证明了MBSE建模在军事环境中复杂系统的潜力。最后，本文验证了国防部（DOD）内MBSE的潜在实施，以在当前数字化转型中保持优于对手的优势地位。关键字：机器人技术，基于模型的系统工程，幽灵，Q-ugv，技术1。简介机器人在国防和工业中的使用变得无处不在。在使用的各种机器人中，四足动物无人接地车辆（Q-ugv）由于其多功能性和以安全有效的方式扩展人类能力的潜力而获得了知名度。例如，陆军已将Q-ugv用于清理建筑物和确定潜在威胁等任务。陆军机动卓越中心部署了Flir Packbot EOD机器人和通用动力任务系统（GDMS）进行侦察和炸弹处理（Grizzle，2018年）。执法机构还使用Q-UGV来寻找失踪人员或嫌疑人（Holt，2020）。这些机器人在灾难反应方案中也有潜力，可以使用它们来定位幸存者并评估损害（Kusaka，Miyawaki和Nakamura，2020年）。Q-ugv的其他应用包括指导视觉障碍的人（育儿，2023年），监视（Hougen等，2000）和伴侣（Banks等，2008； de Visser等，2022）。本文重点介绍了Ghost Robotics Vision 60 Q-UGV（图1）。Vision 60是中型的高耐用，敏捷且耐用的全天候无人机无人机，旨在在各种非结构化的城市和自然环境中用于防御，国土和企业应用。可以携带各种有效载荷，包括电光传感器，机器人臂以及致命和非致命武器。Vision 60由1,250 WH锂离子电池提供动力，宣传范围为10公里，尽管真实范围和运营时间高度依赖于任务配置文件（例如有效负载重量，配件的功率要求，移动速度）和环境因素。作为组织，包括特种作战部队，执法和公共安全，开始使用这些机器人，必须了解任务概况和环境影响范围和操作时间，因为这可能会影响机器人所需的机器人数量，也可以影响机器人对特定任务的实用性。