基于MBSE的智能汽车信息物理系统建模方法（英文）

智能车辆信息物理系统（IVCPS）可以基于道路和车辆信息资源实时控制车辆的运行轨迹,在降低车辆能耗方面具有很大潜力。然而,目前对基于云的预测巡航控制（CPCC）体系结构的研究忽略了体系结构实现和应用的可行性,没有对体系结构的合理性进行验证。为建立IVCPS体系结构与应用验证之间的联系,促进IVCPS多领域、多学科协同设计、联合仿真、系统集成,提出了基于模型系统工程（MBSE）的IVCPS建模方法。首先,构建了IVCPS的整体分层体系结构,明确了各层体系结构的构成要素。然后选择系统建模语言（SysML）作为建模工具,构建了需求-功能-逻辑-参数（RFLP）建模框架。最后,以IVCPS云预测巡航控制系统为例,利用RFLP框架对CPCC系统的需求、功能、逻辑和参数进行建模和分析。模拟结果证明MBSE可以实现对CPCC系统的需求分析、功能分解、逻辑架构设计和系统参数标定进行统一建模,促进CPCC系统理论架构的仿真验证,并能够测试、分析CPCC架构对于智能网联汽车的运行轨迹优化和油耗降低效果。本研究旨在为提高IVCPS系统建模的交互性、可重用性和兼容性奠定基础。