摘要：基于IEEE及国际系统工程协会(International Council on Systems Engineering,INCOSE)社区会刊,提取与基于模型的系统工程(model based systems engineering,MBSE)领域相关的167篇顶刊的关键词和摘要。采用Python及其第三方库WordCloud技术,以可视化形式展示MBSE领域研究内容并对MBSE发展态势进行研究。研究结果表明,MBSE在产品研发全生命周期,应用建模技术来支持系统需求、设计、分析、验证与确认等活动,在系统架构设计方面具有重要作用,将MBSE与安全性分析、可靠性分析方法结合也是MBSE的重要研究内容;系统建模语言(system modeling language,SysML)和对象过程方法(object process method,OPM)分别是目前MBSE研究领域中最受欢迎的建模语言和建模方法;将MBSE方法与本体进行结合是规范MBSE模型表达的重要手段,将MBSE与信息物理系统、数字孪生、并行工程领域进行融合研究是MBSE的重要发展方向。所提研究为使用WordCloud文本分析技术来探索当前的MBSE研究提供了技术路线参考,有助于对MBSE的未来发展态势进行预测。

摘要：标准化是基于模型的系统工程的基础,随着多架构建模语言已经被应用于多领域、全周期、多层级的架构建模,多架构建模语言的标准化体系也逐渐受到重视。基于国家标准计划《系统与软件工程基于模型的系统工程统一架构建模语言》,提出架构建模语言的标准规范框架,重点阐述两种核心语言规范、支撑规范及领域规范。最后,提出标准的未来发展路径,进而推动多架构建模语言、工具及方法论的标准化进程。

摘要：随着系统工程建模技术的进步,复杂装备生命周期所涉及的建模工具多样,模型数据异构为模型集成带来了重大技术挑战.因此,系统工程社区提出了语义建模规范并将其用于解决建模工具之间的模型数据集成难题,提升各工具建模语言的数据互用性.提出一个新的语义式系统工程建模语言KARMA,采用双语义机制支持复杂装备研发过程中的架构建模,并提出了该语言的技术发展路线.最后,通过工程验证案例,从定性及定量角度对语言进行技术验证,结果表明KARMA语言可支持多种复杂装备的体系及系统的架构设计.

摘要：针对轴承故障预测可使用的样本数据少、特征参数信息贫乏且呈现非线性、不确定性等特点,提出一种基于改进灰色GM(1,1)和遗传算法优化的BP神经网络的组合预测模型。首先,根据各单一模型在当前时段的预测误差,通过最小二乘法确定出在未来时段中两种单一模型的权重,然后将预测结果进行加权求和,得到最终的组合模型预测值。该模型既能实现灰色GM(1,1)模型处理小样本的轴承振动数据预测的目标,也能发挥BP神经网络解决非线性拟合问题的优势。最后,将组合模型与各单一模型进行实例数据分析,结果表明组合模型的预测精度为96.63%,比上述子模型的预测结果分别提高了7.84%和6.13%。

摘要：“双师型”教师是师资队伍建设的重中之重,是高职院校特色发展的不竭动力之源。发文年份、主要载文期刊以及高被引文献三个维度能够充分展示新时代高职院校“双师型”教师队伍建设研究的实然样态。已有研究主要聚焦新时代高职院校“双师型”教师队伍的内涵探究、价值析厘、问题分析与路径设计等主题。展望未来,还需要着重关注企业在高职院校“双师型”教师队伍建设中的重要作用,高职院校“双师型”教师队伍建设的指标体系构建,以及高职院校“双师型”名师工作室建设的评价和效果追踪等。

摘要：旧路面材料现场冷再生后用于路面基层是目前沥青路面再生利用的一种主要方式,而冷再生的深度直接影响到路面再生的造价和使用效果。结合路面再生实际工程,提出沥青路面冷再生深度的确定原则,可以再生后混合料强度为主要指标,综合考虑原路面结构及其破损状况来确定路面再生的深度。