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當今復雜系統(tǒng)的復雜度已經(jīng)呈現(xiàn)出爆炸式的增長，創(chuàng)新的重要性又毋庸置疑，日新月異的先進技術(shù)更是大幅增加了設(shè)計開發(fā)和工程的難度。同時，為了保持競爭力，企業(yè)又必須提供最佳設(shè)計來保持產(chǎn)品優(yōu)勢。這些，對于設(shè)計工程師而言，真的背負了太多的責任，既要使系統(tǒng)設(shè)計滿足需求，又要考慮技術(shù)、成本、材料等多方面約束，還要在有限的時間內(nèi)探尋到更好的設(shè)計，可當前設(shè)計探索方式已快達極限，設(shè)計過程卻愈加復雜。

設(shè)計不易，路在何方？企業(yè)和工程師迫切需要一種新的方法論。那么，智能化、自動化當家的今天，對于設(shè)計建模來說，建模過程本身是否也能實現(xiàn)自動化呢？幸運的是，創(chuàng)成式工程或創(chuàng)成式設(shè)計（Generative Engineering）提供了這種可能。創(chuàng)成式工程是一個自我創(chuàng)新的設(shè)計過程，能夠根據(jù)給定的設(shè)計意圖和約束條件，通過創(chuàng)成式設(shè)計來生成潛在的可行性設(shè)計方案，然后進行綜合對比，將篩選方案推送給設(shè)計者進行最優(yōu)決策。

所謂創(chuàng)成式設(shè)計，通俗的說就是，根據(jù)需求和約束條件，通過設(shè)計軟件中的算法和基于知識的推理方法自主生成模型，或者說是使用算法將需求轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品設(shè)計，是一種參數(shù)化的建模方式。在設(shè)計中，只需要提供參數(shù)，算法將自動進行調(diào)整，生成大量備選設(shè)計方案，而無需工程師的指導。設(shè)計工程師的任務(wù)主要轉(zhuǎn)為創(chuàng)建規(guī)則，生成模型的任務(wù)則是交由軟件自主完成，并且在設(shè)計規(guī)則中融入的資深的知識和經(jīng)驗?zāi)軌蛑笇Ы?jīng)驗不足的工程師快速優(yōu)化設(shè)計，提高工程師的生產(chǎn)力。這種設(shè)計方法能夠助力設(shè)計工程師，用更少的時間，探索更多的方案可能性，與更多的利益相關(guān)方協(xié)同，平衡更多的需求，設(shè)計出更加復雜和更好性能的產(chǎn)品。

系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計中的創(chuàng)成式工程

在MBSE正向設(shè)計過程中的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，體現(xiàn)的是系統(tǒng)的核心價值，也是企業(yè)價值工程之所在。設(shè)計工程師在進行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計時，為了滿足各利益相關(guān)者的需求和系統(tǒng)頂層的功能，需要從系統(tǒng)的不同維度進行設(shè)計，而這一復雜系統(tǒng)的設(shè)計過程也是創(chuàng)新的過程。設(shè)計來自于想法，但不僅是想法，更是基于規(guī)劃，分析每一步的復雜實現(xiàn)，尤其是對架構(gòu)進行細化定義和分解的過程中，更需要有效探索設(shè)計空間。換言之，在對系統(tǒng)的功能和架構(gòu)進行建模之后，架構(gòu)創(chuàng)成和優(yōu)化就成為了MBSE中很重要的環(huán)節(jié)。

創(chuàng)成式工程始于系統(tǒng)功能模型，代表的是需要實現(xiàn)的系統(tǒng)功能（但并不指定如何實現(xiàn)該功能）。然后，將系統(tǒng)定義和功能作為輸入，理清各目標功能間的相互關(guān)系，并以規(guī)則來描述。再基于規(guī)則，自動且快速地生成系統(tǒng)的邏輯和物理架構(gòu)方案，并評估和比較多個架構(gòu)方案進行優(yōu)化設(shè)計。在這一過程中，企業(yè)能夠通過創(chuàng)成，利用算法和基于知識的推理方法自動生成選項，盡早地進行創(chuàng)新解決方案的探索，并且協(xié)助向下選擇替代方案并驗證最佳概念和設(shè)計，也就是說創(chuàng)成式工程旨在支持從產(chǎn)品創(chuàng)意到最終產(chǎn)品的工作流程。

創(chuàng)成式工程對復雜系統(tǒng)工程架構(gòu)設(shè)計的創(chuàng)新意義非凡，應(yīng)用的領(lǐng)域也很廣。以阿波羅號使命任務(wù)架構(gòu)設(shè)計為例，該應(yīng)用使用西門子的Simcenter Studio工具，首先從使命任務(wù)角度出發(fā)，定義設(shè)計問題，再對系統(tǒng)模型進行定義和架構(gòu)生成，然后將模型轉(zhuǎn)換為數(shù)學公式并求解，最后進行架構(gòu)的評估，以及權(quán)衡研究，從而探索出將宇航員送入月球并帶回地球的最佳概念性解決方案。

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《阿波羅號使命任務(wù)架構(gòu)設(shè)計》案例

火星車2030的具體案例，也通過機器推理技術(shù)（Machine Reasoning）或其他技術(shù)進行綜合對比，進行了優(yōu)化設(shè)計，展示了創(chuàng)成式工程的基本過程。

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《火星車2030》案例