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『簡體書』应用SysML实现AI辅助的MBSE：一种面向系统工程和软件工程的集成方法

書城自編碼： 4106354
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： [美]Doug Rosenberg　[美]Tim Weilk
國際書號(ISBN)： 9787512445673
出版社： 北京航空航天大学出版社
出版日期： 2024-12-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 185.9

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編輯推薦：
想要突破传统系统工程与软件工程的局限，拥抱 AI 带来的变革浪潮吗？《人工智能辅助 MBSE》这本书，将 AI 技术深度融入 MBSE 流程，以扫描电子显微镜为实例，手把手教你借助 AI 完成从领域建模到代码生成的全流程。书中不仅有前沿的技术理念，还提供每章节实用提示词，无论是专业工程师、科研教育者，还是对技术充满热情的学习者，都能从中获取提升工作效率、创新技术应用的宝贵经验，开启 AI 赋能系统工程与软件工程的全新征程！
內容簡介：
在软件密集型系统成为主流，而系统工程中软件相关问题亟待解决的背景下，《人工智能辅助 MBSE》应运而生。本书由 Doug Rosenberg 和 Tim 倾力撰写，通过将人工智能技术深度融入 MBSE 流程，旨在填补传统 MBSE 流程的空缺，为系统工程与软件工程的协同发展提供全新思路与方法。? 來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
书中核心观点鲜明，强调软件是系统工程的基本组成部分，批判功能分解在软件领域的弊端，主张充分利用 AI 推动系统工程发展。为此，作者提出 AIM 这一由 AI 使能的支持硬件 / 软件协同设计的 MBSE 流程，借助 AI 强大的代码生成能力与知识积累优势，打破系统工程与软件工程之间的壁垒，实现流程统一。?
在研究方法上，作者以扫描电子显微镜（SEM）的建模和设计为实例，生动展现 AI 在领域建模、用例建模、需求建模、逻辑架构与物理架构设计、代码生成及软件测试等环节的具体应用。每章末尾精心罗列的提示词，为读者提供了与 AI 交互的实用指南；赋予 AI 个性化角色，更增添了阅读趣味性与代入感。?
全书结构清晰，依次涵盖人工智能简介、概念模型构建、逻辑与物理架构设计，以及软件和代码生成等内容。无论是系统工程与软件工程专业人士，希望借此提升工作效率、探索技术前沿；还是科研教育工作者，寻求教学与研究新思路；亦或是对此领域感兴趣的技术爱好者，本书都能为您打开 AI 辅助 MBSE 的大门，助您把握行业发展新趋势，是一本兼具理论深度与实践价值的佳作。
關於作者：
高星海，研究员，北京航空航天大学无人系统研究院系统架构技术首席，国际系统工程委员会（INCOSE）认证系统工程师（CSEP）；曾任中国航空工业集团公司系统工程推进办公室副主任、智能制造论证专家组副组长，中国航空工业集团公司信息技术中心常务副主任、总工程师等；曾参与并主持两化深度融合创新体验中心的建设和运营。多年来，面向高端装备领域复杂体系和系统的开发和管理，大力推进基于模型的系统工程（MBSE）理论研究和创新实践，组织建立全球认可的系统工程培训认证体系、国内工行业领先的技术服务体系，培训各类系统工程技术和管理专业人员超过2 000人，已有350多人获得国际系统工程师认证。曾出版译著《基于模型的系统工程有效方法》《赛博物理系统工程建模与仿真》。作为主要发起人之一参加的“大型航空企业基于数字系统工程的正向创新型研发体系建设”项目，获全国企业管理现代化创新成果一等奖。
目錄：
人工智能简介 1
第一部分 简介
第1章 AI：软件工程和系统工程的规则改变者 13
1.1 提出正确的问题 13
1.2 AI的多重面孔 13
1.3 应用于系统工程的AI角色 14
1.4 选择一组稳定的抽象 15
1.5 没有软件就没有系统 16
1.6 本书的结构 16
第2章 没有软件就没有系统 21
2.1 SysML行为模型概述 22
2.2 嵌入式与非嵌入式软件 24
2.3 从SysML模型生成代码 25
2.4 每类软件都需要自己的提示词集合 25
2.5 学习与AI交谈 26
2.6 领域驱动设计的支持 27
2.7 支持数据库安全 28
2.8 支持用例驱动的开发 29
2.9 尽早迭代、频繁迭代 30
2.10 UI快速迭代带来的益处 31
2.11 MBSE代码生成用例 31
2.12 功能分解和面向对象设计 33
2.13 领域驱动设计 35
2.14 系统工程师青睐IDEF0培训 38
2.15 讽刺：吸血鬼的复活 38
2.16 硬件/软件协同设计的流程路线图 41
2.17 总 结 42
第3章 SysML v2简介和AI知识 43
3.1 内核建模语言 43
3.2 SysML v2 API和服务 44
3.3 视图和图 44
3.4 图形和文本标识法 45
3.5 定义和使用 47
3.6 SysML v2和AI 48
第二部分 概念模型
第4章 AI辅助的领域建模 55
4.1 领域对象构成逻辑架构的核心 56
4.2 领域模型的定义 56
4.3 创建领域模型 56
4.4 与AI对话 57
4.5 AI帮助开发领域模型 58
4.6 编写用例有助于发现更多的领域对象 58
4.7 从问题到解决方案曲折向前 60
4.8 AI会遗忘什么 60
4.9 AI也会作假 63
4.10 准备带有属性和操作的逻辑架构 67
4.11 做一个SysML v2模型 69
4.12 总 结 71
4.13 本章使用的提示词 72
第5章 AI辅助用例建模 74
5.1 软件/系统用例与业务用例 74
5.2 雨天场景 76
5.3 用例建模速度极快 76
5.4 用例叙述是领域对象的丰富来源 78
5.5 完整用例模板的应用 79
5.6 分析级用例和设计级用例 83
5.7 使用活动识别可选行为和异常行为 84
5.8 取消“瑞士奶酪”需求 85
5.9 更精准的提示词有助于获得正确的细节 88
5.10 认为人工智能绝对正确非常危险 90
5.11 与人工智能的幻觉的亲密遭遇 91
5.12 如何建立软件用例 92
5.13 生成屏幕并运行 94
5.14 做一个SysML v2模型 96
5.15 总 结 97
5.16 本章使用的提示词 97
第6章 人工智能辅助需求建模 99
6.1 需求基础 99
6.2 从顶层需求开始 99
6.3 可追溯性是一件非常重要的事情 101
6.4 理论上的需求与实践上的需求 102
6.5 深度挖掘提示词 107
6.6 有效性测度解释 109
6.7 使用8个提示词发现154个需求 111
6.8 做一个SysML v2模型 112
6.9 总 结 115
6.10 本章使用的提示词 115
第三部分 逻辑架构和物理架构
第7章 子系统和逻辑架构 119
7.1 领域驱动逻辑架构的优势 119
7.2 子系统：问题与解决方案空间的边界 120
7.3 人在回路的行为建模 127
7.4 顶层状态机仿真 128
7.5 充实架构：深入挖掘到子系统 131
7.6 在子系统内：状态机 140
7.7 做一个SysML v2模型 141
7.8 逻辑架构流程概述 144
7.9 总 结 144
7.10 本章使用的提示词 144
第8章 组件和物理架构 146
第9章 AI辅助参数仿真 166

第四部分 软件和代码生成
第10章 在AI出现之前的代码生成 189
第11章 从状态机生成嵌入式代码 205
第12章 AI辅助数据库设计和编程 228
第13章 用户界面设计和编程 261
第14章 人工智能辅助软件测试 287

编后语 304
附录A Sister Mary Lou开发SEM的SysML v2模型 305
附录B 缩略语 321
参考文献 324
內容試閱：
序 言
关于MBSE正在死亡的报道被严重夸大了
当我坐下来准备写这篇序言时，本书的书稿也刚刚完成，有人发表了一篇耸人听闻的文章——《MBSE正在消亡》（MBSE is Dying）（见图1），这篇文章在博客圈中引起了轰动。我们并不认为MBSE正在消亡，但最近这些传言令人如鲠在喉，虽然听起来有一定的道理，但从良好的常识中会找到不同的答案，在本书中我们尝试揭示这些常识。
在过去几年里，我大部分时间都在向数百名学生讲授SysML，所用课程资料来自一些领先的培训机构，虽然这些课程资料大部分都相当不错，但它们通常在某些方面有所欠缺。首先，我所讲授的所有培训课程都没有过多地强调软件是系统工程的基本组成部分。在“SysML的四大支柱”中，关于行为支柱的讲授通常不考虑软件的情况。然而，没有一个项目能在没有软件的情况下建立，这第一个常识似乎表明了系统行为与软件不可分离。
在本书中，我们试图表明的第二个常识是功能分解（简称FD）重新成为了探索系统行为的主要机制。因为所有软件都在力求使用面向对象（简称OO）分析、设计和编程来开发，对于软件而言，这似乎没有什么意义。但你会发现，系统工程师考虑的是功能，而软件工程师考虑的是对象。我们并没有试图统一系统和软件的开发方法，而广泛使用的功能分解成为了统一系统和软件开发方法的障碍。我们使用“重新”这个词语，是因为在软件世界中，面向对象与功能分解之争早在20世纪90年代就已展开，最终面向对象成为理所当然的胜利者，因为已经证明功能分解速度慢、过程烦琐且难以维护。这曾是造成MBSE社区失败的宝贵的历史教训。由于功能分解的大行其道，因此我们看到《MBSE正在消亡》这样的文章也就不足为奇了。
我们想在这本书中揭示的第三个常识是在系统工程中利用AI技术。本书将通过示例教你如何通过使用AI来大幅提高建模的工作效率。很显然，我们仅涉及利用AI新技术的基本层面，并不是一本关于AI辅助MBSE（AI-Assisted MBSE，简称AIM）的权威书籍。
AIM是支持硬件/软件协同设计的MBSE流程
　AIM是一种由AI使能的支持硬件/软件协同设计的MBSE流程。虽然AI确实可与任何MBSE流程一同使用，但AIM与大多数其他MBSE流程的不同之处在于，它将软件作为行为建模的一个组成部分。自2001年以来，我始终致力于将软件作为系统工程的一个组成部分。当将ChatGPT当作代码编写专家跃入人们视野时，我看到使用它的一种方式，可以帮助系统工程师回避软件给他们带来的尴尬。
理论上，硬件/软件协同设计可在没有AI的情况下完成。但实际上，大多数系统工程师都未接受过软件设计方面的培训，因此软件通常会被忽视——也就是说软件是MBSE客厅里的一头大象。而AI是一个均衡器，因其编写代码速度非常快。这就是你在本书封面上看到靶子的中心，如图2所示。

就在几个月之前，我决定亲力亲为地学习AI功能，把它用到一个示例项目中，其后涉及SysML和软件设计课程的教学案例。我选择扫描电子显微镜（简称SEM），其兼具硬件和软件两个方面，而且大多数人都知道它的作用，其实它就是一类显微镜。我之前曾从事电子束光刻系统软件方面的工作，该系统在许多方面与SEM有相似之处，只是用途完全不同，电子束光刻系统用在半导体的制造中。
就此，我开始使用AI来创建需求和领域模型以及编写用例，之后我了解到可以用它生成状态机、接口块图、约束块图以及你能想到的任何其他的SysML制品，而且AI可以编写代码。也许这本书的项目中最令人大开眼界的是当Brian和Doug将状态机放入ChatGPT中，并要求它从图中生成C 代码。它确实做到了！
如何阅读本书
　　本书由Doug和Tim撰写，其中重要的贡献来自Brian——我们的AI参数仿真专家Perry Matrix的现实化身。
　　这本书是关于如何有效地与AI交谈，因此对于我们提示词的回答是由AI编写的。这些文本以“”或我们的某个AI角色名称开头。整个AI生成的文本都以楷体书写。如果是指定的提示词，则以“”开头，用仿宋体书写。此外，AI部分与作者的文字之间以双线分隔。
　　　　从这个状态图中生成C 代码。

　　　　好的！以下是代码……
　　一些C 代码……

　　在这本书中，我们试图给AI赋予一些个性化的角色，希望读者能时不时地露出笑容。在上述情况下，AI响应将来自Otto Servomagic——我们的嵌入式代码生成角色。
致 谢
　　感谢Mengmeng Liu帮助作者生成数据库和UI代码，同时感谢Daniel Siegl、Frank Braun和Daniel Brookshier协助编辑本书。
常识性的问题
　　在我从事这个行业的数十年中，我发现常识往往并不被人共识。先回顾一下作者认为的一些常识：
?软件是系统工程的基本组成部分；?事实证明，软件中的功能分解费时费力且难以维护；?不可避免的是，我们应该在系统工程工作中充分利用AI。
　　我们希望得到读者的认同，并且读者会发现这本书中的想法对自己大有裨益。
　　
　　Doug Rosenberg
　　加利福尼亚州圣莫尼卡
　　2024年4月

 

 

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