《基于模型系统工程的网络化协同自主弹药并行（数字孪生）建模》美国空军技术学院2022最新107页论文

数字工程和数字设计是美国空军（USAF）的一个新兴重点领域，特别是用于现代复杂系统。高复杂度系统的一个例子是网络合作自主弹药群（NCAM），它优先考虑广域搜索和多视角目标确认。首先，本研究讨论了在基于模型的系统工程（MBSE）工具中建立行为模型的方法。然后，本研究介绍了NCAM在两个环境中的并行建模工作：Cameo系统建模器中的MBSE模型，以及仿真、集成和建模高级框架（AFSIM）中的基于物理学的模型。每个数字模型在其环境中都为设计过程中的利益相关者提供了不同的好处，所以这些模型必须呈现出一致和平行的信息。因此，这项研究也提出了在模型之间翻译设计信息的自动化方法。总的来说，这对协同工作的模型通过系统认知和数字场景模拟对自主过程的理解，与决策部门建立信任关系。

引言

1.1 一般问题

在始于1903年莱特兄弟首次飞行的重于空气的飞行历史中，美国军队促进了空对地攻击能力的持续和快速发展。最初，飞行在军事上的应用仅限于1909年美国陆军信号部队的侦察和监视；然而，第一次世界大战和后来的第二次世界大战的爆发创造了军用飞机技术和理论的繁荣。到1946年，简单的侦察双翼飞机被可以超过音速的喷气机所取代。美国看到了这种快速发展的技术的可行性，并在1947年创建了独立的美国空军（USAF）服务。空中力量的势头一直持续到现在，现代美国空军的飞机可以隐藏他们的雷达信号，并精确地投掷制导弹药，在地面上的同一个洞里投掷5枚炸弹！这就是美国空军。

在美国空军这个令人难以置信的组合中，一个合乎逻辑的下一个能力是合作和自主的弹药，它利用相互通信来寻找、识别和打击一个目标，同时评估对目标的损害。国防部研究与工程助理部长（USD(R&E)）对这种能力有两个关键定义。

• "自动化。该系统的功能没有或很少有人类操作者的参与。然而，系统的性能被限制在它被设计为做的具体行动上。通常，这些都是定义明确的任务，有预先确定的反应（即基于规则的简单反应）。

• 自主性。系统有一套基于智能的能力，使其能够对系统部署前没有预先编程或预期的情况做出反应（即基于决策的反应）。自治系统具有一定程度的自治和自我指导行为（由人类代理决策）"。[4]

目前的制导弹药非常严格地遵循自动化的定义。通过激光或全球定位手动指定目标，然后弹药执行程序化的行动以击中指定位置。在这种情况下，控制权被操作者紧紧抓住，对目标开火的决定需要多个人为步骤。这些人为步骤使操作者对自动化有一种信任感，因为扣动扳机时风险最小化；与操作者使用无制导弹药相比，弹药利用其自动化技术更准确地击中目标。当讨论下一步的自主化发展时，人们有一种理性的担心，即人类通常控制的决定将由自主系统的机器大脑来代替。这种不信任导致人们对部署旨在自主摧毁目标的武器犹豫不决。

理解与系统自主决策相关的行为是建立对自主性信任的绝佳方式。有多种方法可以将行为理解传达给人类评估者：首先是提供描述系统各个方面的正式文件，接下来是创建一个数字模型，用图表表示系统结构和行为，另一个是运行涵盖广泛场景的模拟，最后演示可以证明物理系统在测试和评估中的能力。文档方法一直是所有国防部采购的标准，可以追溯到手绘示意图的设计时代。然而，最近，国防部对使用建模和仿真来记录和管理系统表示了兴趣。已经出现的一个概念是数字孪生，系统的每个方面都被虚拟建模，以实现快速的修改原型和精确的配置控制。[5]这种数字孪生的焦点也为它所代表的系统的物理结构和行为创造了清晰的、可浏览的数据，从而使系统得到合理的理解。

1.2 问题陈述

如Reed[6]所示，基于模型的系统工程（MBSE）已经迅速被美国空军的数字工程工作所采用，用于程序和系统结构建模项目。然而，复杂系统的行为MBSE建模在美国空军的相同项目中并不常见。对于自主系统，算法的复杂性和这些自主系统协作时出现的突发行为使得评估逻辑行为和性能影响变得困难。对系统行为进行建模的能力是MBSE过程所固有的，但MBSE模型通常缺乏提供详细的基于物理学的模型的能力，无法对系统的运行情况进行性能评估。有一些专门建立的基于物理的仿真平台，如高级仿真、集成和建模框架（AFSIM），就是为了这后一种目的而存在的，但它们往往与MBSE工具中的定义模型脱节[3]。一种将复杂系统的MBSE行为模型和同一复杂系统的基于物理学的仿真模型联系起来的方法和工具是必要的。要确保这对模型之间的行为一致，需要有能力在建模平台之间传输设计数据。

1.3 研究目标和问题

本研究的目的是建立一个复杂的合作弹药系统的行为MBSE模型，并建立一个自动和可重复的方法，将数据从MBSE模型转移到AFSIM场景中，以执行相同的合作弹药行为的模拟。MBSE模型将足以验证单个自主弹药的逻辑行为，以及在合作概念中同一弹药的数量。AFSIM模拟将反过来为建模者提供反馈，以便对弹药模型进行潜在的修改，从而实现更高的性能。

合作弹药模型的研究问题包括：

• SysML在行为建模中的优势和劣势是什么？

• 哪些MBSE元素和/或属性适合翻译成AFSIM的原生语言用于情景模拟？

• SysML数字模型在多大程度上可以代表AFSIM模拟中使用的合作弹药的行为？

• 在SysML模型和AFSIM场景之间可以利用哪些自动和可重复的方法进行数据交换？

1.4 方法学总结

这项研究必须首先确定连接点和集成到AFSIM的所需变量，这将有助于定义合作弹药的MBSE系统模型的逻辑接口。这些接口有助于定义合作弹药的MBSE模型的边界，并为整合到AFSIM的场景模型提供数据点。设计和测试的关键领域是：为AFSIM实体所需的变量和基本方程建模；提供从MBSE模型到AFSIM的弹药和场景参数的自动导出可用性；以及确定MBSE模型中会影响模拟的可修改区域。基于对连接点的评估，研究将转向创建一个MBSE模型，以保持连接点，同时建立与AFSIM模型平行的行为。MBSE模型中的行为将根据AFSIM模型的情况进行评估。

1.5 假设和局限性

本研究仅限于虚拟弹药的建模和模拟。此外，本研究定义的合作弹药概念是名义上的；因此，弹药模型将由名义上的数据填充。

1.6 提纲

第2章是对与弹药建模、AFSIM集成、自主无人机系统行为建模和美国空军先进弹药的历史应用有关的出版物的文献回顾。第3章介绍了合作弹药概念的设计方法和将数据自动传输到AFSIM场景模拟的方法。第4章讨论了已完成的网络化合作自主弹药（NCAM）MBSE模型的行为分析、自动转换结果和平行模型之间的比较。第5章总结了研究的重要发现，并推荐了未来的研究课题。