凡人导语：
各位朋友，十一国庆将至，提前祝大家国庆快乐！
今天将三个月来学习和翻译的关于ARCADIA CAPELLA与OOSEM SYSML在系统架构开发应用中的差异的主要内容分享给你。
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缘起
MBSE朋友你应该不陌生，各种建模方法应该也都听说过，但方法的具体内容估计了解的就很少了，更不用说比较方法/语言的差异了。
我之前详细学习和解读了MagicGrid方法，虽然很认同其方法和步骤，但总觉得其在具体应用中，还不能够完全的指导实践，缺少面向实现域的内容。
我也接触过ARCADIA方法 ，但没有深入的研究过；凭直观印象认为其步骤似乎更全面，有面向物理架构的方法，且其以功能分析为主线的方法，似乎更贴近和适合具体的工程实践。
同时，在我组织的“SE与MBSE共进群”中，群友曾多次问及ARCADIA和MagicGrid方法的差异，群里的各位大佬也语焉不详。
几个月前，在整理资料时发现我竟然有这样一份资料，不仅解读了ARCADIA CAPELLA与OOSEM SYSML方法，还通过对同一个例子采用不同的方法建模实现做对比，来评估方法的差异。这份资料正好帮我理顺了思路，认识到了MagicGrid方法的不足。同时深刻认识到了ARCADIA、OOSEM、MagicGrid方法的差异。
这份资料不但可以用来解决你对方法的疑问，也可以帮助在选择MBSE方法、路线的朋友做出决策。为了便于深入学习，特地和几位朋友共同翻译了出来，今天分享一下资料的摘要、案例简要介绍和目录。
需要原文及翻译稿的朋友可按文末方式了解获取方式。
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系统工程正在产品制造业的多个领域迅速发展。基于模型的系统工程（MBSE）是将建模正式应用于系统工程活动的方法。为了有效利用MBSE的全部潜力，一个包含适当流程、方法和工具的方法论是至关重要的。
在过去十余年中，从航空航天和国防到汽车、医疗和交通等各个行业都实施了多个MBSE项目。系统建模语言（SysML）标准已成为许多公司这些项目的关键推动者。尽管SysML能够通过各种视角为任何系统提供丰富的表示，但采用SysML来实现MBSE的真正潜力却是一个挑战。
在所有挑战中，各行业系统工程师面临的一个共同障碍是SysML的软件工程性质，这导致那些没有软件工程背景的人难以掌握建模概念。因此，即使在SysML问世十年、语言规范经过多次连续迭代之后，使用SysML开发系统（或系统之系统）架构模型对于许多工程师来说仍然是一项艰巨的任务。作为一种建模语言，SysML与具体方法无关，但其相关局限性却超过了其优势。
ARCADIA（Architecture Analysis and Design Integrated Approach，架构分析与设计集成方法）是一种基于以架构为中心和基于模型的工程活动的系统和软件架构工程方法。如果应用得当，ARCADIA提供了一种非常有效的方法来建模多域系统的架构，并克服传统SysML实现中面临的许多限制。本文根据面向对象系统工程方法（OOSEM）评估了ARCADIA/Capella与SysML在架构开发能力方面的表现。
本文从模型开发的角度重点介绍了两种 MBSE 解决方案之间的关键等效性和差异，并提供了几个标准，通过一个自适应巡航控制（ACC）的概念案例来评估它们在架构开发方面的有效性。评估基于三个视角，即架构质量、支持关键流程成果的能力以及整体方法论。为此，本文对MBSE从业者和思想领袖进行了行业调查，以识别使用模型时的多个关注点，并验证研究结果。
该案例研究展示了 ARCADIA/Capella 方法如何解决目前在 SysML 实施中面临的几个挑战。从流程的角度来看，ARCADIA/Capella和SysML同样支持在系统工程流程中提供所需的关键成果产物。然而，使用这两种方法开发的候选架构在形式到功能的映射、功能架构的创建等各个方面都显示出相当大的差异。ARCADIA/Capella方法允许高效且直观地开发出一个“好”的系统架构。本文还给出了从业者选择最合适的方法所依据的几个有用标准。
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资料中首先使用OPM研究案例系统——自适应巡航控制（ACC）系统。该案例是通过将ACC系统作为感兴趣的系统，将车辆的驱动系统和其他子系统作为与感兴趣的系统交互的环境参与者来开发的。
安装ACC系统的车辆外部关系
ACC系统控制结构
ACC系统顶层OPM系统图
之后使用OOSEM/SysML和ARCADIA/Capella分别开展ACC系统建模。并对两者的差异在确定的评价准则下开展评价，给出最终结论。
使用OOSEM/SysML IBD图定义的“ACC系统逻辑架构”
使用ARCADIA/Capella定义的“ACC系统逻辑架构”
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我与4位朋友一道，利用业余时间，用将近3个月的时间，完成了《ARCADIA CAPELLA与OOSEM SYSML在系统架构开发应用中的差异评估》资料的翻译。
资料原文137页，翻译后共117页、4.93万字。需要原文及翻译的朋友请在公众号中发消息“24010”了解获取方式（点击阅读原文详细了解发消息的方式）。
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