复杂产品的VV&A体系架构关键技术研究

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摘    要

开展复杂产品(系统)建模与仿真(M&S)过程中的VV&A研究,有助于提高复杂产品(系统)的设计水平，提高和保证M&S系统的置信度，并降低试验与评估的不确定性，VV&A受到越来越广泛的关注。本文在分析复杂产品全生命周期中的VV&A活动的基础上，论述了复杂产品(系统)的VV&A体系架构的关键技术及其复杂性,系统的研究了VV&A的主要思想、国内外研究与应用现状、V&A工具和方法等问题，提出了一种VV&A体系架构方案，详细阐述了其总体方案及其系统组成。

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引     言

在复杂产品的建模与仿真(M&S)过程中，数字模型是对包括系统、实体、现象、过程在内的真实世界的数学的、物理的或逻辑的描述，仿真则是建立系统模型应用模型运行预测未来、辅助设计和进行科学研究的全过程。基于相似理论采用建模和物理方法对真实系统(或过程)的抽象、映射、描述和复现。因此，数字模型必须严肃地证实如下三个问题：①模型是否正确地描述了实际系统给的外部表征和内在特性？②仿真是否有效地反映了模型数据、性状和行为？③仿真结果是否实现了应用目标和用户需求？这就是通常所述M&S的可信性(credibility)、有效性(validity)和可接受性(acceptability)问题。

缺乏可信性的模型和仿真系统是没有任何意义的，故仿真界专家认为仿真可信度是系统仿真最重要的性能指标，而且对于大型复杂产品的仿真系统尤为重要。仿真系统的可信度可以通过验证与确认(V&V)加以测量和评判，通过发布(Acceptabilitation)来正式地加以认证，这个过程即使仿真系统的验证、确认与发布，简称VV&A。其中：

(1)验证(Verification)是指复杂产品的各种数字模型或者系统是否准确地表达了开发人员的概念描述和设计规范的过程。

(2)确认(Validation)是指从复杂产品的各种数字模型或系统预期应用的角度出发，确定模型或者系统是否准确的表示真实需求的程度的过程。

(3)发布(Accreditation)，是指各个业务部门及其上级部门对各阶段的数字模型或系统是否可应用于特定目的进行认证，并做出正式证明的过程。

综上所述，建模与仿真的VV&A是系统仿真系统中非常重要的共用技术，是评估和确保大型仿真系统特别是复杂产品仿真系统可信度的必不可少的工作过程和方法。

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复杂产品的VV&A国内外现状

对仿真系统的验证、确认与发布(VV&A)研究最早开始于对仿真模型的校验研究, 这可以追溯到上世纪60年代仿真应用的初始时期, 1962年Bigg’s和Cawthore等就注意到了对“警犬”导弹仿真的全面评估。进入90年代以来,仿真系统的功能和性能都获得了巨大的提高, 但同时也增加了校验的难度,迫切需要建立全面有效的VV&A过程和方法。因此，对仿真系统的VV&A研究的重点从“仿真模型的校验方法研究”为主转向“如何更加全面系统的对仿真系统进行VV&A”上来。美国国防部5000系列指令(DoD Directive)提出了关于国防部武器装备采购的新规范和要求,要求所属的各军兵种制订其建模与仿真 主计划和仿真系统的VV&A规范, 并在开发过程中大力推行应用有关VV&A 的活动。1996年,美国国防部的军用建模与仿真办公室(DMSO)建立了一个军用仿真VV&A工作技术支持小组，负责起草国防部VV&A建议规范, 1996年11月完成了第一版, 2000年发布了第二版。IEEE也于1997年通过了关于分布交互仿真系统VV&A的建议标准, 这是关于大型复杂仿真系统VV&A的一个比较全面的指导。

国内也开展了大量关于软件的 VV&A 的工作,并取得一系列成果。哈尔滨工业大学在复杂仿真系统建模-算法-评估方面开展大量研究，建模与仿真、产品试验与评估，提出VV&A发展的关键问题。西安空军工程大学导弹学院在军事仿真系统VV&A的概念、术语和原则、可信度评估、模型验证方法、等方面取得很好的成果。中国航空工业航空气动力数值模拟重点实验室和中国航空研究院数值模拟技术研究应用中心在CFD模拟置信度评估和 V&V涉及的相关概念、术语以及V&V在航空气动力数值模拟置信度评估方法研究方面开展大量工作，包括 SQA、MMS、误差分析和不确定度量化等方法。

总体来说，我国对M&S置信度评估及V&V的研究仍处于起步阶段，在M&S的开发过程中对置信度评估及V&V工作的重要性和必要性缺乏认识，特别是国内还没有类似于美国TCMC这样的专门机构负责协调，更没有组织国家级团队对 M&S置信度评估及V&V技术进行专门研究，使得这方面的研究工作进展缓慢，至今还没有 M&S的V&V的标准/规范，使得M&S的开发者、应用者和管理者无章可循、无法可依。尤其在复杂武器系统的VV&A研究上，真正应用于实际模型V&V的工作研究甚少，全面完整的M&S置信度评估即VV&A体系几乎是“零状态”。

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VV&A在复杂产品全生命周期中的应用

复杂产品的建模与仿真(M&S)过程通常有五个阶段，论证阶段(L)、方案阶段(F)、工程阶段(G)、定型阶段(D)和批产阶段(P)，如图1所示。产品用途不同、涉及专业不同、技术途径不同，导致不同阶段目标不同、产品建模与仿真(M&S)也不同、产品试验与评估(T&E)也不同。为降低研制风险、控制项目成本，国内军工企业纷纷引入验证、确认与发布(VV&A)及模型置信度评估等系统工程方法。VV&A技术与复杂产品研制过程有着十分密切的联系，他们是相辅相成，每一项VV&A工作都是复杂产品研制过程中的一项活动，所有VV&A活动联系起来可以看成是一个VV&A全过程，对其全方位管理是提高复杂产品可信度的一个主要途径。

图 1     复杂产品研制流程各阶段的V&V活动

每个M&S活动都会贯穿一个VV&A过程，VV&A过程提高和保证M&S的置信度，为研发流程的数据流转提供决策支持，每个VV&A发布后的数据又会完善企业知识库，为下一次V&V活动提供支持。如图2所示。

图 2    VV&A在研发流程中的关系

在基于模型的产品研制过程中，建模与仿真技术广泛地应用于各个领域的规划制订、方案论证、设计分析、产品试制、产品试验等各个阶段。与此同时，随着建模与仿真 (M&S)复杂程度的不断增加，M&S的正确性和置信度问题也越来越重要。只有保证了实际系统与模型有机地联系在一起，任何一个M&S部必须进行VV&A，任何一个系统都必须进行T&E，VV&A和T&E是相互关联的。如图3所示。在左侧的建模与仿真(M&S)活动中，随着复杂产品研制的时间走向，在系统、子系统、专业系统的建模与仿真中，各个层级的数字模型都需要V&V，验证是否规范、准确地创建了数字模型系统，验证不通过时，会返回上层模型系统中，如图3的蓝线所示进行修正。验证通过的数字模型，结合需求目标或者试验数据进行确认，判断是否和需求或者目标一致。当不一致且偏差较大时，V&V工具会对模型进行优化和修正，对模型和试验数据的一致性进行提升。确认不通过时，会返回上层模型系统中进行变更和修正。下层模型确认通过后，上层模型会开启确认工作，自底向上，逐层向上确认，直至顶层系统模型满足需求或者目标。

图 3    VV&A在复杂产品全生命周期中的应用

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VV&A体系的关键技术

VV&A技术与工具能够评估和提高复杂产品系统研制流程中建模与仿真的置信度，同时降低试验与评估的不确定性。

5.1 VV&A层级规划

现代大型复杂仿真系统通常是复杂的半实物仿真大系统，这种大系统一般由若干个子系统和下属分系统甚至子分系统等构成，结构复杂、层次多、规模庞大、使用模型复杂。运行时空范围广等是复杂产品系统的主要特点。VV&A体系框架中，提供一种自顶向下的分解机制，以不同的系统级别和物理复杂度级别进行划分，将复杂问题分解成颗粒度最小的简单问题，降低问题的复杂度，每个分解后的仿真问题都可以独立定义V&V任务，独立开展仿真分析，下级的V&V任务可以为上级的任务提供数据支持，提高复杂问题的处理能力。如图4所示。

图 4    复杂系统模型层级规划目标

层级规划应遵循以下原则：

(1)全系统层：真实系统和构型、全过程、包括所有物理机理，关心系统性能，仿真结果的不确定度较高。该层级的模型的合格标准，可以根据仿真模型的预测目的进行确定。

(2)子系统层：真实子系统、构型可简化但实际过程和机理完整，仿真结果的不确定度劣于基准层级的不确定度。该层级的模型的合格标准比基准层级对象要低。

(3)基准问题层：体现真实系统某一特征的简单模型、少数机理之间的耦合，仿真结果的不确定度低。该层级的模型的合格标准比单一问题层级对象要低。

(4)单一问题层：单一机理、单学科问题。分析的初边值条件明确、仿真结果的不确定性小。该层级的仿真模型可以很好的模拟真实物理对象，模型的合格标准是最严格的。

5.2 V&V流程

基于V&V计划，定义多学科V&V分析流程，创建数字化测试设备环境、验证结果获取方式、备测产品与测试设备关联。在数字空间利用仿真技术进行虚拟试验性能分析，利用产品设计验证的建模与仿真结果对物理试验设计进行指导和预示。如多学科耦合的试验规划数据接口、产品验证性能指标预示、敏感区域预示、试验条件预示、测点布置与优化、传感器对测量性能的影响大小分析。V&V流程为复杂系统的某一个层级中，针对某一个验模问题进行的V&V活动。层级规划和V&V流程的关系如图5所示:

图 5    层级规划与V&V流程的关系

5.3 V&V方法

V&V流程执行中，正确的使用验证和确认的方法，是流程执行时必要条件之一。 VV&A体系中包括验证方法库、确认方法库、DOE方法库、优化方法库,如下表所示。

鉴于系统VV&A工作的复杂性特点，需要综合各种V&V方法，VV&A体系中应用人工智能技术，利用自动化推理软件，使用系统使能器结合应用使能器，通过解释、推理生成相应VV&A方法智能选择器，选定对个模型进行V&A的方法，并调用相应的方法模块，如频谱分析法、灰色关联分析法等，生成文档和完成对M&S系统的验证与确认工作。

5.4 V&V工具

在复杂系统设计过程中，在不同的设计环节(例如概念设计、结构设计、性能仿真等)、各个不同的专业(例如热、电磁、流体、结构、电气电路、控制等等)均会使用不同的建模与仿真工具，得到不同的数字模型(需求模型、功能模型、工程模型、仿真模型、制造模型等)，必定会要求使用不同的V&V工具软件对相应的数字模型进行验证与确认。

在VV&A体系架构中提供各种主要V&V工具软件的无缝集成，或者对于V&V工具可以使用中间件的方式进行数据交互，可以极大的简化工程师的操作，节提高工作效率，同时可以保证数据的准备性和完整性。

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VV&A体系架构的总体方案

根据上述的分析，结合复杂产品的典型V型研发流程， VV&A体系的产品设计与验证流程如图6所示。

图 6    V&A体系框架的总体方案

左侧是设计研发活动，从企业的需求分析与产品开发目标分解、方案设计、详细设计等。在设计的各个阶段，对不同复杂程度的设计模型进行性能和DFX的优化，并在二者之间寻求平衡。右侧是层级试验规划与实施，包括方案设计模型的原理试验、子系统试验、半实物试验和全系统样机试验等。利用试验数据的产品设计性能进行确认，并对设计验证模型进行确认。

为了更有效的利用型号产品的试验数据，可以基于V&V技术，实现产品的设计验证和试验验证的统一。一方面，基于V&V的方法进行层级试验规划，明确不同层级试验的试验目的、试验内容和试验结果要求，提升层级试验数据的有效性和利用价值。另一方面，基于V&V的方法，利用设计验证工具对设计模型进行设计验证，包括性能、可制造性、可装配性、成本和可维护性的验证。并且可以利用层级物理试验数据对设计验证模型的验证能力和精度进行评估，对设计验证模型进行修正，提升设计验证的精度。

VV&A体系架构平台纵向分为显示层、管控层、执行层、知识层、基础数据层、平台层，包括基于VV&A的验模规划与执行管理子系统(负责管控层和执行层)、统一产品模型验证管理子系统(负责基础数据层和知识层)、VV&A的图形可视化子系统(负责显示层)三个重要组成部件。如图7所示：

图 7    VV&A的验证体系框架的组成

6.1 基于VV&A的验模规划与执行管理子系统

“基于VV&A的验模规划与执行子系统”，针对企业系统工程各阶段的数字模型，进行验证与确认的规划、执行、审核。企业可以捕获系统工程中对于各种数字模型进行VV&A的完整流程，提供了完整的验证、确认与发布信息审计追踪历程，不仅可以快速找到模型和结果，而且还显示了用何种方法创建了该模型，用何种工具进行了验证、确认与发布，哪些数据输入得出这样的结果，以及相关联的其他流程。这样，企业可以追踪各种数字模型的精度和可靠性，同时监控每次方法和流程改进产生的影响。

该系统具有VV&A规划功能，提供一种金字塔模式的层级分解机制，依据层级划分的原则进行自顶向下的分解，每个问题经过V&V后，对上级问题提供反馈和参考，即自底向上的验证。具有V&V流程的建立、执行、监控功能。执行阶段，各个阶段的数字模型的V&V过程，都会依赖不同的V&V工具， “V&V工具中间件”模块是专门针对未知的应用工具进行开发的，是一个开放式框架。在开放的平台环境中，可以支持所有类型的设计分析工具，不但支持V&V工具软件还可以支持第三方或者自研的软件或工具的集成或数据交互。

6.2 统一产品模型验证管理子系统

“统一产品模型验证管理子系统”被设计用来支持进行VV&A分析中涉及到的大量数据，包括工作中的临时数据，系统会确保这些迭代型的数据分门别类地加以保存和利用。所以，在VV&A过程中，各个阶段的产品模型数据、各种模型的V&A数据、根据经验制定的仿真流程模板、编制的仿真验证规范等等，均为“统一产品模型验证管理子系统”中的管控对象。

“统一产品模型验证管理子系统”基于VV&A理论与标准实现，通过V&V流程和手段规范化、效率化、体系化，用于企业复杂产品系统各种模型的验证、确认与发布的规划、执行、审核，对于VV&A过程中的数据进行有效管理和应用，评估和提高各种数字模型的置信度，建设虚拟样机库，并提高虚拟样机的复用程度，增强设计模型的准确性和仿真建模的预测能力，并逐步建设企业的VV&A知识库，从而提高产品的设计质量，降低产品测试、试验及制造成本，提升企业基于知识驱动的产品创新设计能力。

6.3 VV&A的图形可视化子系统

VV&A的图形可视化子系统可以将指定格式的三维模型进行轻量化处理，通过轻量化，将规模巨大的三维模型，通过关键信息提取/数据压缩等技术手段，大幅减少数据文件的尺寸，可以明显解决产品模型数据浏览困难的问题，并保证数据的一致性，统一设计数据，提高沟通效率。VV&A的图形可视化子系统提供一个统一的门户，而且可以网页端模型可视化，无需其他软件支持，应用环境不依赖原始的设计环境，用户可以在浏览器上浏览结构模型、有限元网格模型、后处理云图等三维模型，直接对模型进行操作，如旋转、放大、查看动画等操作，有利于实现三维模型在多个部门之间传递和交互，实现二维数据和三维模型混排，同时显示报告所需的关键性的文字内容和三维图形(例如后处理云图)，提供一个可以进行三维模型浏览、旋转、放大/缩小、查看关键数据等操作的分析报告。

在VV&A的图形可视化子系统中，借助于VR和AR技术展示建模和仿真的计算结果，有助于使不擅长建模和仿真的设计人员更直观、更准确地理解数据，快速容易地找出设计中存在的问题，理解计算数据中包含的客观规律，解决验证过程的直观性和分析结果的可信性，有效得将设计成果与他人共享。既可以借助AR的3D投影技术把一个导弹在各种飞行条件下流畅中的气体速度、压力和密度等参量的变化等数据和三维云图，投影在会议桌上向上级领导汇报介绍项目，也可以借助VR技术把气动专家送到导弹的高马赫数下飞行状态下，近距离观察和分析弹头部附近和弹翼前缘部发生的烧蚀现象，分析烧蚀对导弹的气动特性和弹道特性的影响程度。

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应 用 案 例

空空导弹系统是一个复杂系统，其导引精度、可靠性、对目标的搜索与跟踪能力、抗干扰能力、机动性等直接关系到空空导弹系统的作战效果。目前，在空空导弹系统的研发流程中，为了获得更好的性能，可以通过联合采用虚拟试验和物理试验等手段，评估系统的性能，并进行改进和设计优化。如图8所示。但是，如何保证复杂系统的设计验证的精度水平，如何充分的利用物理试验数据对设计验证模型进行修正，帮助设计人员更好的利用仿真的手段进行产品验证，是空导院在建设智慧院所进行型号产品创新设计必须解决的问题。

图 8    空空导弹系统研制流程

导弹院在规划和建设复杂产品的VV&A体系架构过程中，采取“总体规划、先易后难、分步实施、急用先行”的原则，针对导弹弹体设计的结构力学性能进行预测和评估，定量进行仿真结果和试验结果之间的一致性分析，识别和消除仿真模型的各种误差，并利用试验数据对仿真模型进行修正，逐步提升仿真结果的精度和可信度，并基于仿真模型的预测结果进行设计决策和优化。从而验证了基于模型的复杂产品VV&A体系架构体系及应用。

项目实施主要功能有：导弹弹体V&V流程定义、导弹弹体VV&A产品架构、导弹弹体建模与仿真(M&S)、导弹弹体试验和评定(T&E)、导弹弹体试验规划、导弹弹体校核/验证与确认(VV&A)、导弹弹体M&S置信度评估和导弹弹体VV&A的数据管理及技术状态控制。

本项目采用北京安怀信的“基于模型的复杂产品VV&A体系架构”。 在VV&A体系架构中，需求模型、功能模型、工程模型、仿真模型、制造模型均使用不同的工具软件进行验证与确认。“基于模型的复杂产品VV&A体系架构”与执行平台应该提供多种软件的无缝集成，其他的V&V工具可以使用中间件的方式进行数据交互。如图9所示。

图 9    集成的V&V工具

SimV&Ver软件提供仿真模型验证和确认验模项目管理功能，可以方便的进行V&V验模项目的创建、管理，定义验模项目任务的输入、输出等属性。 如图10所示。

图 10    SimV&Ver项目创建和管理示意图

SimV&Ver软件提供根据分析要求搭建简单的验模流程，并方便的进行流程中的节点的输入、输出、工具配置等。如图11示意。

图 11    SimV&Ver流程定义和管理示意图

SimV&Ver软件提供将不同测点试验结果及测点误差在有限元强度分析模型上以云图的方式直观显示，包括各个载荷步相应测点的位移、应变、应力、温度等，以曲线图、柱状图等形式对分析结果进行快速图形化演示，方便设计人员直观查看并对比分析结果。如图12所示。

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总   结

VV&A体系架构平台,是一个基于VV&A理论和方法，集数据管理和流程管理于一体的验证业务框架系统，支持构建特定的企业级VV&A业务应用。企业可以在统一的产品验证框架下，实现VV&A过程的规范化和标准化，管理验证数据、流程、软件资源和任务调度工具，并与设计、试验等外部系统集成实现互联互通，形成协同研发环境。并结合具体的VV&A标准和思路，对企业复杂产品研制过程中各级设计人员和指挥人员进行指导，对系统工程中的各种数字模型进行分析评估、验证、确认，对复杂产品的研制和决策提供参考和保证。在企业复杂产品研发流程的各个阶段，充分利用VV&A技术，对复杂产品研制过程不同专业、不同学科的设计、仿真、试验和制造信息生成的数字模型进行验证与确认，构建复杂系统数字模型的验证与确认层级，结合各种专业工具对数字模型进行分析，基于产品成熟度和模型置信度对产品的功能指标、性能参数、可制造、可装配性、可维护性、成本等方面进行评估和优化，从而提高产品的设计质量，降低产品测试、试验及制造成本，并逐步建设企业的VV&A知识库，提升企业基于知识驱动的产品创新设计能力。

#The End #

作者：丁来军

丁来军，中国空空导弹研究院，高级工程师、智能制造系统架构师。沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室兼 职教授，国防工业信息编码委员会会员、中国机械工程协会生产制造分会委员、中国航空协会会员。多次主持中国空空导弹研究院数字化发展规划论证及项目实施，编制6份数字化设计/制造标准、3份专利、在国内核心期刊发表多篇专业论文。

文章来源：第十四届中国CAE工程分析技术年会提交论文，收录于《第十四届中国CAE工程分析技术年会》论文集中，并且荣获优秀集论文奖，著作权归作者所有。

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