模型驅動復雜機電系統軟件與物理并行概念設計

曹 悅 吳凌九 秦緒佳 陳佳舟 劉玉生

1.浙江工業大學計算機科學與技術學院，杭州，310023 2.西安衛星測控中心，西安，710043 3.浙江大學計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室，杭州，310058

0 引言

復雜機電一體化系統通常由包含物理子系統及其相關控制器、傳感器、促動器的基本系統以及對這些基本系統的行為進行協調的高層信息處理系統組成[1]。它并不是機械技術、電子(微電子)技術、信息(信息處理)技術以及其他新技術的簡單組合、拼湊，而是有機地相互融合(結合)，因此，其設計方法應當改變過去拼拼湊湊的“混合”設計法，從系統整體的角度出發，采用現代設計、分析的方法，充分發揮相關學科的技術優勢[2]。

概念設計是產品設計過程中最富創造性的階段，它所產生的結構方案是后期詳細設計的基礎[3]。由于復雜機電系統具有多學科特性，故并行概念設計是現代設計的發展趨勢之一[4]。并行設計要求在產品設計階段就按照并行、交互、協調的工作模式進行系統設計[2]。隨著系統智能化程度的提高，其信息處理部分即高層控制軟件正逐漸成為復雜機電系統的核心競爭力[5]。然而，長期以來，軟件作為復雜機電系統的重要組成部分并沒有融入系統的并行概念設計過程中，而是在以物理為核心的基本系統設計完畢后才開始其設計。這種串行設計方法嚴重限制了軟件子系統的設計求解空間，也難以發現并解決由軟件與物理耦合導致的早期設計缺陷，因此，已無法適應復雜機電系統軟件與物理融合的新特征[6]。

針對這一問題，本文以基于模型的系統工程[7]的標準系統建模語言(systems modeling language，SysML)為基礎，提出了一種模型驅動的軟件與物理并行概念設計方法。

1 多領域并行概念設計與詳細設計

復雜機電系統涉及多個領域，因此，其設計需要多領域共同協調完成。為此，許多研究人員對復雜機電系統從概念設計到詳細設計階段的多領域并行設計進行了探索。

1.1 多領域并行概念設計

多領域并行概念設計的相關研究可分為兩大類：一類是如何系統化地生成可行的系統概念；另一類是如何選擇滿足設計要求的最優方案。

在系統概念生成的相關研究中，采用統一的知識表示方法作為多領域設計的基礎已成為許多研究工作的共識，而由于功能是系統正向設計的起點，因此，基于統一功能模型開展并行設計是一種主流思路。PAHL等[8]提出的基于流的功能表示是概念設計領域最為主流的功能模型，這種統一的功能表示已被廣泛應用于許多設計領域。WAN等[9]提出了一種針對汽車信息物理融合系統的功能級并行設計方法，能夠從統一的功能模型自動檢索物理及控制組件。CHEN等[10]開發了基于知識的多學科協同創新設計框架，采用基于仿真的方式從功能推理工作原理。另一種常用的功能表示是UMEDA等[11]提出的功能-行為-狀態(function-behavior-state，FBS)功能本體?；谶@種功能表示，ALVAREZ CABRERA等[12]提出了一種架構模型來支持機電一體化產品的協同設計以及控制軟件的自動生成。SAKAO等[13]基于FBS功能模型所描述物理現象的執行序列自動生成定性和定量的控制流程。HELMS等[14]結合兩種功能表示方法，基于面向對象圖語法提出了一種設計集成方法以自動生成產品架構解決方案。然而，由于這些功能表示方法僅描述物理變換過程，無法表達由軟件所控制的離散執行序列，因此難以揭示軟件和物理設計之間的關聯關系，也無法支持其并行設計。

系統概念評估的相關研究主要解決如何對多種系統概念架構進行量化評估以從中選擇最優方案，其核心工作是定義能夠同時體現多領域設計目標的量化指標。其中，代表性的指標有BEHBAHANI等[15]提出的機電一體化設計商數(mechatronic design quotient，MDQ)以及MOHEBBI等[16]提出的多標準配置文件。然而，這些工作主要關注系統概念的多領域并行評價而非自動生成。

1.2 多領域并行詳細設計

多領域并行詳細設計主要關注如何在考慮多領域耦合的情況下確定各領域子系統設計變量的最優值。LI等[17]提出了一種面向控制的設計(design for control，DFC)方法，該方法強調獲得機械結構的簡單動態模型以支持控制器設計。胡潔等[18]基于約束網絡模型對多階段、多學科設計約束進行建模并確定參數的一致性區間，從而實現最優參數值選取。BEHBAHANI等[19]提出了一種基于MDQ的詳細設計方法，從而對多學科設計進行并行優化。MOHEBBI等[20]提出了一種多學科目標函數，通過對該函數進行優化，可以實現多學科并行詳細設計。這些研究的基本思路是：充分考慮多學科設計變量之間的耦合關系，并在此基礎上將設計問題轉化為多目標優化問題進行求解。這些方法主要關注系統定量參數值的調優，而概念設計的目標是確定系統的基本工作原理，難以獲得系統的定量參數值，因此，這些基于優化的并行設計方法無法適用于系統概念設計。

綜上所述，當前復雜機電系統多領域并行概念設計的相關研究主要面向物理系統與其底層連續控制器的協同，而沒有對高層控制軟件與物理子系統之間的并行設計提供支持。并行詳細設計的相關方法則主要解決多領域子系統設計變量的協同優化問題，無法適用于概念設計階段對于系統基本結構的探索。

2 方法概述

針對復雜機電系統并行概念設計中的上述問題，本文提出了一種軟件與物理并行概念設計方法。該方法能夠支持物理子系統原理方案和高層控制軟件基本架構與行為的并行設計，從而實現系統早期設計中的架構級設計空間探索。

為實現上述方法，需解決以下三個關鍵問題：①構建能夠對軟件與物理子系統功能進行統一表征的功能模型。該功能模型需能夠對物理子系統實現的連續物理變換以及軟件子系統實現的離散時序控制進行統一表征，并支持兩類功能的單獨提取從而驅動各領域設計的并行開展。②在傳統的物理子系統概念設計中引入時序約束。傳統的概念設計方法主要基于物理功能檢索工作原理，但事實上，一個工作原理可實現多種效應，其間所隱含時序關系必須與軟件所控制的物理功能的執行順序保持一致。③支持軟件組件及其行為的自動生成。與通用軟件不同，復雜機電系統的控制軟件與受控物理系統之間存在緊密關聯，這一方面會對控制軟件的結構與行為產生約束，同時也使其自動生成成為可能。

針對上述三個問題，本文首先將基于流的功能表示與數據/控制流圖相結合，并以SysML活動圖為基礎，構建支持軟件與物理功能統一表征的混合功能模型(hybrid functional model，HFM)，之后，以HFM為基礎并行開展物理與軟件子系統設計。一方面，基于功能效應匹配[21]由物理功能檢索工作原理，并基于物理功能的執行順序對工作原理的隱含時序關系進行篩選；另一方面，基于分布式控制應用(distributed control application，DCA)[22]設計模式所定義物理功能與軟件行為的本質關聯，識別軟件組件并自動生成其行為模型。方法框架如圖1所示。

圖1 基于混合功能模型的并行概念設計方法Fig.1 Parallel conceptual design approach based on hybrid functional model

3 基于SysML的混合功能建模

統一的功能模型是開展多領域并行概念設計的基礎。然而，當前主流的基于流的功能表示僅能描述物理子系統實現的連續物理變換，無法表示物理變換之間的離散執行順序，而這正是軟件子系統所承擔的主要功能之一。為對軟件與物理功能進行統一表征，本文提出HFM形式化定義，并給出HFM的圖形化建模方法。

3.1 HFM形式化定義

盡管軟件與物理子系統在設計理念與表征方法上差異很大，但是它們在功能級別上存在相關性，即軟件執行過程中的每個步驟能夠觸發物理子系統的功能。例如，自動駕駛汽車的功能涉及“移動”和“停止”兩個步驟之間的復雜執行序列，這兩個步驟最終通過車輪和制動器等物理結構實現。該理念與混合自動機[23]十分相似，后者將軟件的離散行為用狀態及狀態之間的轉換表示，并將由微分/代數方程描述的連續物理行為嵌入到每個狀態中。這種對目標系統行為特征的抽象方法也被稱為物理系統信息化[24]。

由于軟件的離散控制流程可通過數據/控制流圖表示，而連續物理轉換可采用功能效應即系統對物理對象屬性的客觀改變來描述，因此，通過將以功能效應為核心的物理功能嵌入到數據/控制流圖中，即可形成對軟件與物理功能統一表征的HFM。HFM形式化定義如下：

HFM={A,P,E,δ,φ,τ}

其中，A為系統工作流程中一系列動作的集合，動作是功能的一次具體執行，A={a1,a2,…,an}；P為系統參數的集合，包括輸入、輸出以及內部參數，P={p1,p2,…,pn}；E為連接動作或參數的流的集合，E={e1,e2,…,en}；δ表示動作以及參數之間基于流的連接關系，δ:(A∪P)×E→(A∪P)；φ:A→(PF∪SF∪CN)，它將功能賦予觸發這些功能的動作；PF、SF、CN分別為物理功能、軟件功能以及控制節點的集合；τ:(P∪E)→FT，它為參數和流指定其類型；FT表示流類型的集合。

物理功能是指僅由物理結構及其連續控制器實現的功能，其形式化定義為

PF={U,V,Σ,ω,τ}

其中，U、V分別表示物理功能的輸入和輸出，它們是功能之間傳遞物質、能量和信號的接口；Σ為功能的功能效應集合，Σ={fe1,fe2,…,fen}，功能效應fei通過輸入輸出流及其之間的屬性或關系改變來描述；ω:U×Σ→V，描述輸入流經過功能效應的轉換產生輸出流的過程；τ:(U∪V)→FT，描述輸入輸出流的類型。

軟件功能是指僅由軟件構件及其硬件運行環境實現的功能，其形式化定義為

SF={U,V,Σ,ω,τ}

該定義中除Σ之外的其他元素與物理功能定義類似。在物理功能中，功能的輸入輸出流的改變通過功能效應表示，而在軟件功能中，由于軟件程序的復雜性和多樣性，使其很難以一種統一的抽象方式對軟件程序的功能進行描述，因此，本方法簡單采用動詞對其進行說明。

3.2 HFM圖形化建模

上述形式化方法難以被設計人員直接使用，因此，本文在SysML基礎上構建圖形化的功能建模語言來支持HFM的建模。由于HFM在語法和語義上與SysML活動圖具有高度相似性，因此，選取SysML活動圖中相關模型元素進行擴展，創建支持混合功能建模的構造型，這些構造型共同組成混合功能建模語言(hybrid functional modeling language，HFML)擴展包，其中主要的構造型如圖2所示。

圖2 HFM建模相關構造型Fig.2 Stereotypes for HFM modeling

功能由活動(Activity)的構造型Function表示。功能進一步劃分為PhysicalFunction和SoftwareFunction兩個子類。功能的輸入輸出由參數Parameter的構造型Flow表示。流的類型為FlowType，它由模塊block繼承而來。動作表示功能的一次具體執行，它通過Action表示。動作之間通過SysML的對象流object flow和控制流control flow進行連接。其中，對象流連接動作的栓Pin表示功能執行時傳遞的物料、能量或數據；控制流直接連接動作本身，表示動作的執行順序。對于復雜的執行過程，還可以借助活動圖中的控制節點control node，如判斷/合并(decision/merge)、分支/集合(fork/join)等來描述。物理功能實現的功能效應通過SysML約束塊Constraint Block的子類FunctionalEffect表示。軟件功能的效應則通過SysML中不透明行為OpaqueBehavior的構造型SoftwareEffect表示。

4 帶隱含時序約束的物理子系統設計

物理功能由連續控制器所控制的多物理域(機、電、液、熱等)組件實現，因此，物理子系統設計的核心問題是如何由物理功能推理出實現這些功能的物理原理方案，即工作原理。本文首先基于物理功能的功能效應檢索工作原理，然后，提出基于隱含時序約束的工作原理篩選方法，以保證物理設計與軟件控制流程的一致性。

4.1 基于功能效應的工作原理檢索

產生物理概念的基本思路是，以物理功能為查詢條件在知識庫中檢索能夠實現該功能的工作原理，然后基于工作原理構建相應的物理結構。本文采用基于功能效應的檢索方法[25]實現這一過程。首先基于形式化本體描述語言構造工作原理知識庫，每個工作原理記錄其能夠實現的功能效應；然后，根據物理功能與工作原理描述的要求與能提供的功能效應，通過功能效應匹配實現工作原理的檢索過程。假設某功能f要求的功能效應為fer，其輸入流類型為tr，某工作原理w能夠實現的功能效應為fep，其輸入流類型為tp，檢索可通過以下三種方式實現。

(1)完全匹配。匹配規則為tp=tr∧fep=fer→w├f，符號├表示工作原理滿足功能效應。

(2)語義兼容匹配。記fep的輸入輸出流類型分別為tpi和tpo，變換類型為cp，fer的輸入輸出流類型分別為tri和tro，變換類型為cr，則其匹配規則為tp?tr∧tpi?tri∧tpo?tro∧cp?cr→w├f，符號?表示相等或為其子類。

(3)模糊匹配。記vp與vr分別為fep與fer的功能動詞，則匹配規則為vp=vr→w├f。

由上述三種查詢方法可以看出，完全匹配查詢的精確度最高，但靈活性最低，可能發生無法找到工作原理的情況；相反，模糊查詢的靈活性最高，能夠查找到最多的工作原理，但精確度最低；語義兼容查詢則能夠在精確度和靈活性之間取得平衡。

4.2 基于隱含時序約束的工作原理篩選

上述檢索過程完全基于單個物理功能來完成，沒有考慮物理功能之間的時序關系。事實上，一個工作原理可能實現多個物理過程，而這些物理過程之間可能存在隱含時序關系。例如，由阿克曼轉向驅動的輪式小車在轉動時必然發生平動；由差速驅動的小車可以獨立執行平動和轉動，但卻無法同時執行兩種行為。工作原理的隱含時序關系必須符合其所實現的物理功能的時序關系。例如，如果兩個功能f1與f2順序運行，則當工作原理w實現f1時不應引發實現f2的物理過程；如果f1與f2并行運行，則當工作原理w實現f1時應同時執行實現f2的物理過程。

為實現對工作原理的篩選，本文提出了一種基于時序約束的篩選規則模板，其基本原理是：假設工作原理wk通過其所提供的功能效應fei和fej實現HFM中的動作ai和aj，則當fei和fej的執行關系與ai和aj的執行順序不兼容時，判定wk無法滿足ai和aj，此時，包含wk的所有物理結構方案應被排除。

基于這一思想，可將規則模板形式化定義為AR∧l1∧l2∧r1∧r2∧e1∧e2∧BR→s，其中，AR={ar1,ar2,…,arn}為一個命題集合，這些命題說明兩個動作ai和aj之間的執行順序。這些關系可以是兩者之間的直接關系，也可以是其屬性之間的復雜關系。l1和l2為2個命題，表示將ai和aj分配給wk。r1和r2為2個命題，表示ai和aj分別由wk的兩個功能效應fei和fej實現。e1和e2為2個命題，表示fei和fej由wk提供。BR={br1,br2,…,brn}為一個命題集合，這些命題說明兩個功能效應fei和fej之間的關系。這些關系可以是兩者之間的直接關系，也可以是其屬性之間的復雜關系。s為一個命題，表示wk無法滿足ai和aj。s由前述命題的合取推斷而來。

通過對上述命題中的AR和BR進行配置，可以基于規則模板創建具體的篩選規則。圖3展示了一條基于網絡本體語言OWL2配置完成的規則，其中，ai和aj之間具有順序執行關系，通過inSequence關系描述；fei和fej之間具有因果關系，通過causes關系描述。當ai和aj順序執行，而fei和fej卻具有因果關系(即二者會同時發生)時，wk被判定為無法滿足ai和aj，推斷其isUnsatisfactory屬性為true。

圖3 基于隱含時序的工作原理篩選規則示例Fig.3 Sample rule for filtering working principles based on implicit temporal relationships

5 基于DCA的軟件子系統設計

軟件子系統的組件可分為兩類：一類為高層控制算法；另一類實現系統工作過程的控制，稱為時序控制器。時序控制器與物理功能及其執行順序存在緊密聯系，這使得由HFM自動推理生成這類軟件組件及其行為成為可能。

5.1 基于DCA的功能與軟件設計因果關聯

實現由功能模型自動推理軟件子系統設計的關鍵是找到二者之間的因果關聯?？刂栖浖闹饕δ苁峭ㄟ^操縱系統的物理資源來實現系統的預期執行過程，這隱含了控制軟件與系統物理結構和功能之間的關聯關系。為了將這種隱含因果關聯顯式表達，本文采用DCA設計模式這一自動化控制軟件的通用設計模式將功能與控制軟件設計顯式關聯。

圖4展示了DCA設計模式的架構。在該架構中，控制應用表示一個分布式控制應用程序，它是控制問題的一種解決方案，由多個時序控制器互聯協同完成控制任務?？刂破骺刂朴晌锢碣Y源組合而成的受控設備，二者之間通過傳感器和促動器相連形成控制閉環?？刂破鞯目刂菩袨橥ǔ２捎糜邢逘顟B機(finite state machine，FSM)描述，它根據事件或條件觸發受控設備的物理行為來執行功能流程中的相應功能。

圖4 DCA設計模式Fig.4 DCA design pattern

從DCA設計模式可以看出，HFM與軟件設計之間存在以下兩種因果關聯：①每個時序控制器負責協調HFM中部分子功能的執行流程，即時序控制器與HFM功能子集相對應，因此，可以通過對HFM中的功能進行分組來確定時序控制器；②時序控制器行為模型中的每個狀態觸發一個受控設備的物理行為以實現HFM中的一個物理功能，因此，可以基于功能流程自動生成時序控制器基于FSM的行為模型。

5.2 時序控制器及其行為自動生成算法

由上述因果關聯①可知，在設計時序控制器時，應首先將HFM中的功能分組，然后為每組分配一個時序控制器來管理其工作流程。功能可以從兩個方面進行分組：一種是從目的角度，將用于相同目的的功能組合在一起；另一種是從結構角度，將由相同工作原理實現的功能組合在一起。

由上述因果關聯②可知，時序控制器行為模型中的狀態及其轉換與其所分配的功能及其之間的控制流存在對應關系，因此，在已知時序控制器sc及其所分配的動作集合Asc的前提下，可以開發算法以實現從功能自動生成sc的行為，算法的主要步驟如下。

(1)基于Asc中的動作{a1，a2，…，an}創建sc的狀態{s1，s2，…，sn}。

(2)將任意兩個動作ai和aj之間的控制流cij映射為sc相應狀態si和sj之間的轉換tij。

(3)記Ein為從sc實現的動作指向其他時序控制器的動作的控制流。對于這類跨越sc邊界的控制流進行如下特殊處理：①將Ein中的控制流{ci1，ci2，…，cin}映射為從sc狀態機初始節點出發的轉換{ti1，ti2，…，tin}；②如果這樣的控制流僅有一條，則意味著該流是sc管理的工作流程的唯一入口點，則將觸發該轉換的請求名稱設定為sc的名稱；③如果存在多條這樣的控制流，則首先創建一個與初始節點相連的選擇節點d，并以該選擇節點d為起點，為每一個控制流cik創建一個指向相應狀態sk的轉換tik。由于每一條轉換tik對應sc管理的工作流程的一個子流程，因此觸發這些轉換的請求應由設計人員根據子流程的語義手動指定。

(4)記Eout為從其他時序控制器的動作指向sc的動作的控制流。Eout中控制流的處理方法與Ein類似，在此不做贅述。

6 案例分析

本文以移動機器人系統[26]為例對提出的模型驅動軟件與物理并行概念設計方法加以說明。該系統的概念示例如圖5a所示。系統需實現圖5b所示的迷宮覓食任務。該機器人需要在迷宮中探索，并找到放置于迷宮中任意位置的一個有顏色的鐵罐。圖中方形表示機器人的起始位置，圓形表示待拾取的鐵罐。

(a)移動機器人系統概念示例(b)迷宮示意圖圖5 移動機器人系統概念示例及其任務說明Fig.5 Concept of the mobile robot and its task

對該系統進行功能分析，基于第3節提出的混合功能建模理論，構建圖6所示的HFM。該模型表示系統首先對四周環境進行探索以判斷障礙物位置(DetectPosition)，并同時判斷障礙物顏色以確定障礙物類型(DetectColor)；然后,信息處理系統根據環境數據確定機器人的下一步動作(GuideAction)；根據指示，機器人執行移動(MoveOneStep)或拾取(PickCan)動作。以移動為例，可進一步分為四種情況，即向左移動(TurnLeft→MoveForward)、向前移動(MoveForward)、向右移動(TurnRight→MoveForward)以及向后移動(TurnLeft→TurnLeft →MoveForward)。在這些功能中，DetectPosition與DetectorColor為物理功能，由傳感器實現；TurnLeft、TurnRight、Pick和MoveForward為物理功能，由機械結構及其底層控制器實現；GuideAction為軟件功能，由高層控制算法模塊實現。這些功能之間的執行流程由動作之間的控制流表示，通過時序控制器實現。為簡化起見，圖中隱藏了動作之間的對象流。物理功能需實現的物理變換通過其功能效應描述，圖中展示了MoveForward的類型為ValueChange的功能效應PickerPositionChange，其含義為對物料流Picker的屬性Position進行改變，改變趨勢為Increase。

圖6 移動機器人系統HFMFig.6 HFM of the mobile robot system

在HFM基礎上，可以并行開展物理與軟件子系統設計。物理設計在設計引擎的支持下，針對HFM中的物理功能，采用第4節所述基于功能效應匹配的方法對工作原理知識庫進行檢索。例如，如圖7所示，以MoveForward為查詢條件對工作原理知識庫進行檢索，采用語義兼容匹配方式，可以查找到名為WheeledCartWithDiff-Drive的工作原理，即采用差速驅動的四輪小車。

圖7 工作原理檢索示例Fig.7 Working principle retrieval

除了上述工作原理之外，還可檢索到其他多個工作原理，如阿克曼轉向驅動四輪小車WheeledCartWithAckermannSteering以及單輪驅動小車WheeledCartWithSingleWheelDrive等。之后，針對上述工作原理執行基于時序約束的篩選。阿克曼轉向和單輪驅動兩種工作原理均無法實現原地轉向，在執行轉動時必然發生平移，即二者之間具有causes關系，而轉動功能TurnLeft/TurnRignt與平移功能MoveForward在HFM中為順序執行，即二者之間具有inSequence關系，根據篩選規則，判定這兩種工作原理無法滿足指定功能。因此，最終選定差速驅動四輪小車作為實現轉向以及平移功能的工作原理，其工作原理如圖8a所示。它包含前后兩個從動輪、左右側兩個驅動輪以及一個底座。當其左右側驅動輪速度相同時，實現前進或后退動作；當其左右側驅動輪速度相反時，實現轉向動作?；谠摴ぷ髟碓O計的轉向與移動模塊的物理架構模型如圖8b所示。

(a)差速驅動四輪小車工作原理 (b)物理架構模型示例圖8 工作原理與物理架構模型示例Fig.8 Sample working principle and physical architecture model

在軟件設計時，根據第5節提出的時序控制器設計方法，需要先對功能進行劃分。例如，根據功能目的，將DetectPosition和DetectColor兩個用于環境檢測的功能組合在一起；根據實現功能的物理機構，將由TurnMoveModule實現的三個功能TurnLeft、TurnRight和MoveForward組合在一起。這一劃分過程如圖9所示，它采用SysML中的活動分區(即泳道)顯式表示功能與時序控制器之間的分配關系。根據功能分組，可確定三個低層時序控制器DetectionCoordinator、TransferCoordinator和PickCoordinator，它們通過一個更高層次的時序控制器ForageCoordinator來協調行為。

圖9 功能分組及時序控制器示例Fig.9 Activity partitions and sequence coordinators

基于HFM與時序控制器之間的關聯關系，采用第5節所述行為生成算法，可自動生成其行為模型。如將圖9所示功能模型中間泳道分配給時序控制器TransferCoordinator，根據泳道包含的功能及其之間的控制流可以自動生成Transfer-Coordinator的行為模型，該模型如圖10狀態機所示?；顒訄D中每個動作映射為狀態機中的各狀態，三個選擇節點映射并合并為狀態機中的選擇節點d1。動作之間的控制流映射為狀態之間的轉換，轉換觸發條件與控制流上的條件一致。

圖10 時序控制器行為模型示例Fig.10 Behavior model of the sequence coordinator

從上述過程可以看出，本文提出的方法能夠在混合功能模型的基礎上驅動物理子系統原理方案與軟件時序控制器設計的并行開展。由于在設計過程中充分考慮了軟件與物理子系統之間的隱含時序耦合，因此能夠有效過濾不合理的工作原理方案以避免機械結構設計的重大缺陷。此外，由于建立了軟件行為與物理功能及其執行順序的關聯關系，因此能夠自動推理生成軟件時序控制器行為模型，提高了軟件子系統設計效率。

7 結論

(1)將基于流的功能表示與數據/控制流圖相結合，并以此為基礎對SysML活動圖相關模型元素進行擴展，形成圖形化混合功能建模方法。該方法實現了軟件與物理功能的統一表示，為并行概念設計奠定理論基礎。

(2)指出工作原理具有隱含時序關系這一關鍵問題，并基于此提出時序約束規則模板，實現了帶隱含時序約束的工作原理檢索與篩選方法。該方法一方面采用了形式化語義而非關鍵詞實現工作原理的檢索，因此能夠提高檢索的靈活性，從而擴大可行工作原理解空間以提高設計結果的創新性；另一方面，由于考慮了工作原理隱含的時序關系，因此能夠基于功能執行順序對工作原理進行篩選，從而能夠有效避免因隱含時序耦合導致的不合理的物理設計方案以保障設計結果的正確性。

(3)基于分布式控制應用設計模式揭示了物理功能與軟件設計的本質關聯，并實現了軟件時序控制器及其行為模型的自動生成，從而提高軟件設計的質量和效率。

(4)本文方法僅對軟件組件中的時序控制器與物理子系統之間的時序耦合關系進行了研究，未對其他類型的復雜耦合以及其他種類的軟件組件做進一步研究，因此，未來工作將從以下兩個方面開展：①收集總結時序控制器與物理子系統之間的多種耦合類型，如實時性約束等，并基于此對功能模型及工作原理篩選方法進行擴展；②對軟件子系統中的高層控制算法及其與時序控制器、物理子系統之間的耦合關聯進行深入分析，從而對整個并行設計過程進行完善。