基于文献计量的数字工程研究进展与趋势分析

袁 刚,刘晓军

(东南大学 机械工程学院,江苏 南京 211189)

0 引言

数字工程是面向装备系统设计、制造、运维等阶段需求,以基于模型的系统工程(Model-Based Systems Engineering, MBSE)、数字线索(Digital Thread)、数字孪生(Digital Twin)等技术为基础的体系工程,实现全生命周期内数字生态体系的工程实践数字化范式[1-3]。美国国防部2018年发布《数字工程战略》,首次将数字工程定义为一种集成的数字方法,使用权威的系统数据和模型作为跨学科的连续体,以支持从概念到报废的生命周期活动[4]。以文本和模型为基础的传统烟囱式产品全周期生产难以适应定制化、小批量、快速化的生产需求,作为MBSE在数字化时代的延伸,数字工程相关研究得到了学术界和产业界的高度关注[5-6]。当前数字工程的应用主要集中在复杂装备研制和航天装备、武器装备数字化改造等方面。美国国防部2019～2021年连续发布《海军与海军陆战队数字系统工程转型战略》、《美国陆军数字化转型战略》、《美国太空军数字军种愿景》等战略指导文件,持续投入以装备工程采办、工程防御系统、数字化作战模式等为核心的数字工程基础支撑环境,期望实现从基于文本的工程模式到基于数字工程的模式转变[7-8]。

总的来说,数字工程虽然在设计、制造、运维等阶段得到应用,但仍存在多技术多学科多系统的集成困难,物理模拟仿真难以反映物理实体细节等不足[9-11],还将面临许多功能需求与技术挑战。文献计量方法可以从宏观到微观分析某一领域的主题发展概况,进而能够从各个视角全面审视某学科的结构和研究热点、发展动态等信息[12-13]。为全面系统地分析数字工程现有的研究进展与趋势,本文主要通过文献计量法比较分析数字工程的时间线程,利用WOS(Web of Science)数据库检索论文信息进行可视化分析,挖掘数字工程研究的内在价值,追踪数字工程研究热点及其未来发展趋势,为未来数字工程的相关研究提供数据参考。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据来源

数据来源直接影响文献计量分析的可靠性和质量。WOS数据库是全学科覆盖的综合性学术信息资源库,具有学术研究的全面性和可扩展性。因此,本研究选择WOS数据库文献检索平台,以“Digital Engineering”为主题进行高级数据检索,检索时间范围设置为2000.01.01～2023.06.20,最终入选的分析文献为362份,经过对文献数据进行数据清洗后,最终入选的分析文献为316份,所得文献数据记录均包含文献作者、标题、摘要、参考文献等完整信息。

1.2 研究方法

文献计量学方法具有定量测量、过程透明、可扩展性强等优点,有助于剖析领域或行业的演化路径和发展趋势,为信息管理、科技管理、工程研究等领域提供了新的思路[14-15]。CiteSpace是多维动态可视化知识图谱分析工具,用于分析科学知识的结构、规律和分布特征,依据关键词时间序列的聚类、共现、频次分析结果,可视化显示知识领域结构的网络覆盖、密度结构、演化与合作[16-17]。本研究使用文献计量法与知识图谱相结合的分析方法,对数字工程领域的文献进行时间线程、多元呈现的文本挖掘与引文分析,结合可视化知识图谱进行网络共现和聚类分析,探寻数字工程领域的研究热点和前沿动态。

2 文献计量结果分析

2.1 发文量时间分布

论文发表数量的时间分布反映数字工程的研究进展和发展趋势。如图1所示为2000～2023年数字工程研究的总体发展态势,年度发文量增长势头迅猛,但发文总量依旧不足,表明数字工程研究处于起步阶段。总的来看,数字工程发文量大致分为3个阶段,2000～2015年发文量仅维持个位数的小幅增加,文章发表数量为101篇,占发文总量的32.27%,年均增速2.02个百分点;2016～2020年,数字工程的研究开始引起学术界的关注,年发文量突破个位数进入缓慢增长阶段,文章发表数为71篇,占发文总数的22.68%,年均增速4.54个百分点;2020年之后发文量迅速攀升,2022年达到发文顶峰57篇,预计2023年发文量将达到新的顶峰。

2.2 研究领域与期刊分布

从文献所属的研究领域看, 根据WOS文献库所提供的数据,数字工程研究领域分布如图2所示。结合图2中统计数据可知,工程学领域文献数位居首位,达260篇。计算机科学和仪器仪表学科紧随其后,发文分别为178篇和52篇。此外,数字工程的研究还涉及经济学、管理学、自动化控制、通信、建筑、数学、材料等多种学科方向。以上统计结果表明,随着数字技术的不断发展,数字工程的研究具有多学科、跨领域的交叉特性。

图2 研究领域分布

从文献出版类型来看,数字工程316篇文献发表在193种出版物上,且文献的分布较为疏散。如表1所示为发文量前18的期刊,Annual IEEE Systems Conference 会议期刊以10篇的发文量位居第一,占总文献的3.17%。 Applied Sciences Basel、Systems Engineering期刊均以7篇的发文量并列第二。Applied Sciences、IFIP Advances in Information and Communication Technology、Recent Trends and Advances in Model Based Systems Engineering三种期刊以6篇的发文量并列第三。

表1 研究领域与期刊分布统计信息

2.3 国家与所属机构分布

从文献发表的所属国家分析,如表2所示,美国以57篇发文量高居首位,德国和英国分别以35篇、32篇紧随其后,而中国、日本、澳大利亚等国家的发文量次之。从以上统计可以看出,数字工程研究的第一梯队集中在欧美发达国家,其中美国占据绝对优势。中国、日本等国家位居数字工程研究的第二梯队,距欧美国家仍有追赶距离。从文献所属机构分析,美国国防部和美国能源部发文量位居前两位,分别发表文献19篇和15篇,Deakin University和Stevens Institute of Technology发文量次之。国内机构仅吉林大学进入前15名,发文量为4篇。总体来看,发文量前四的构均在美国,而发文量前十的机构中,美国占据7个,德国2个,英国1个。

表2 国家与所属机构统计信息

从文献基金资助情况分析,总资助机构为119,排名前五的资助机构如表3所示,美国国防部资助数为9,占总资助机构的7.56%,位居第一;其次,美国自然基金资助数为8,占总资助机构的6.72%,位居第二;UK Research Innovation和Engineering Physical Sciences Research Council机构文献资助数量均为7,并列第三;European Commission紧随其后,资助数量为5。Japan Society for the Promotion of Science、NASA等7个机构均资助数均为3。总的来说,数字工程的基金资助机构分布比较分散,但主要集中在美国、英国、日本、欧盟和德国等国家。

表3 文献基金资助机构统计信息

3 共现知识图谱分析

通过主题词共现知识图谱分析,可以清晰显示出研究领域内主题之间的相互合作网络关系。CiteSpace软件参数阈值设置为:时区为2000～2023年,时间切片1年;分析对象分别选择作者、机构和文献,节点阈值选择每一时间片段中出现频次最高的值。图谱中节点大小与发文量成正比,节点连线粗细与合作强度成正比,节点的年轮表示发文时间顺序。

3.1 作者共现知识图谱

作者共现知识图谱显示了文献中作者与共同作者之间的相互联系,构建作者共现图谱可以分析数字工程研究领域的重点团队,揭示研究演变的认识论模式。本研究利用检索文献作者数据,得到作者共现知识图谱如图3所示,图谱中的节点总数为262,边数为600。由图3可知,节点间存在多种共现关系,说明目前已初步形成了多个数字工程研究团队,且部分团队之间存在一定的合作关系。基于WOS的关键词检索结果,在作者共现知识图谱中,节点最大的作者为ANONYMOUS[18],共发表文献46篇,主要研究方向为数字工程语义集成,同团队作者还有REYMONDET、ALBER 、ANSOATEGULL、BRODD 等人[19]。发文量第二的作者为MADNI[20],共发表文献11篇,该团队关注数字工程集成与驱动方面的研究,同团队作者还有FRIEDENTHAL[21]、MAIER[22]、ZIMMERMAN[23]、COLLOPY[24]、HUANG[25]等人。总的来说,核心作者在数字工程方面进行了大量研究,其研究动态表征了数字工程领域的研究重点与前沿。

图3 作者共现知识图谱

3.2 机构共现知识图谱

为反映各机构间开展合作研究的密切程度,绘制数字工程研究机构共现知识图谱如图4所示,图谱中节点总数为150,边数为145。由图4可知,节点分布较为分散,少部分节点分布密集且机构间存在一定合作关系。机构间的合作有利于知识成果的共享,也有助于数字孪生领域研究向广度和纵深推进。值得关注的是,图谱的边缘分布多个单独节点,暗示了目前数字工程的研究已经具备了一定的热度,呈现出百花齐放的态势,因此,数字工程后续研究的持续度可期。

图4 机构合作网络图谱

发文量最多的研究机构为史蒂文理工学院(Steven Institute of Technology),共发表文献10篇,且与美国国防部(United States Department of Defence)、美国海军(United States Navy)、乔治亚理工学院(Georgia Institute Technology)等5所机构保持合作关系。出现频次第二高的机构为Dekin University,发表文献7篇,仅与伊朗科技大学(Iron University Science &Technology)保持合作。此外,出现频次较高的机构有德国的弗劳恩霍夫协会(Fraunhofer Gesellschaft),美国能源部(United States Department of Energy)、美国爱达荷国家实验室(Idaho National Laboratory)。以上分析表明,美国在数字工程领域的研究机构布局广,重点部署航空航天、空军、海军、武器装备等系统数字工程研究。

3.3 文献共被引知识图谱

文献共被引是指两篇参考文献被同一篇文献引用的现象,是衡量学术影响力的关键指标之一,据此可通过追溯文献知识图谱揭示与主题相关的文献演变历程[26]。通过对文献共被引知识图谱中的关键节点以及高被引文献的分析,进一步聚类分析,梳理出重要的研究主题。文献共被引知识图谱如图5所示,图中节点大小与被引频次成正比,节点之间的连接表明共引强度。表4列出了图5中被引频次高的文献。结合图5可视化分析,数字工程研究的被引文献总体分布比较涣散,时间分布主要集中在2017～2021年,被引文献大致分为基于系统工程(System Engineering)和基于模型的系统工程(Model-Based Systems Engineering,MBSE)两个主题。基于系统工程研究主要包括:2019年BONE 发表的文献[28]和2019年DULLEN发表的文献[30]。在MBSE研究中,2018年MADNI 发表的文献[27]被引频次最高,其次为2019年MADNI发表的文献[29],以及2021年HENDERSO发表的文献[32],旨在描述数字工程解决具体技术问题的实现途径。

表4 文献被引统计表

图5 文献被引网络图谱

4 数字工程研究演进

4.1 关键词共现知识图谱

关键词是文献研究内容的高度浓缩,代表着研究的前沿热点主题,因此通过对关键词的词频进行统计和分析,可以得到该研究领域的热点主题。通过CiteSpace进行关键词共现分析,选择分析对象Keyword,关键词共现知识图谱如图6所示。对数字工程研究的高频词以及重要共现词进行统计,结果如表5所示,其中,出现频次较高的关键词有Digital Engineering、Design、Digital Twin、MBSE、Model、Augmented reality、System、Adoption等。以上表明数字工程研究的重点聚焦于MBSE、System Engineering、Digital Twin等方向,与共被引研究主题聚类图谱中的分析结果相一致。重要共现词有Framework,表明数字工程在模型框架及设计等方面也有一定的研究。此外,Augmented Reality词出现的频次也较高,且与Digital Twin、Augmented Digital Engineering、Virtual Reality等关键词都存在重要共现关系,表明虚拟现实技术在数字工程研究中的作用也得到了广泛的关注。

表5 高频关键词共现信息

图6 关键词共现知识图谱

4.2 关键词共现时区分析

运用CiteSpace时区图功能,得到数字工程研究的时间进程,如图7所示。根据关键词出现的时间设置不同时区,所处位置随时间轴依次向右,且关键词字体的大小代表了频次高低。由图7可知,2000年左右数字工程研究有一波浪潮,但领域的发文仅局限于基于计算机辅助的的文本设计。2010年出现Knowledge、Framework等关键词,数字工程的研究逐渐转向基于知识的框架模型研究。2015～2020年出现Model-Based Engineering、Artificial Intelligence、Integrated Design、Industry 4.0等关键词,表明数字工程在基于模型设计、集成设计等方面的研究得到学者的关注。2020年之后出现MBSE、Digital Twin、Knowledge Reuse、Machine Learning等关键词,数字工程进入新阶段的研究浪潮,关键词明显增多且广泛,研究热度持续上升,数字工程研究逐渐与数字孪生、机器学习等技术结合,以及涉及基于增强现实的交互设计研究。

图7 关键词共现时区图

5 结束语

数字工程集成数字技术和模型化方法对工程进行数字化改造,实现从基于传统工程模式到数字工程的范式升级,有助于工程领域数字化转型与智能化升级。本文以WOS数据库检索的数字工程领域的文献为来源数据,对数字工程的研究进展、文献信息挖掘、文献主题共现以及研究演进趋势等方面进行了可视化图谱分析,主要结论如下:

(1)研究进展方面,数字工程的研究大致可分为3个阶段:第一阶段为萌芽期(2000～2015年),计算机辅助设计、三维建模与仿真技术以及系统工程等理论技术,加速了数字工程理论的形成;第二阶段为起步期(2016～2020年),基于模型的工程、人工智能、集成设计、工业 4.0等新兴技术的引入,发文量逐渐增多但研究领域比较分散;第三阶段为加速增长期(2020年至今),发文量迅速攀升且研究热度逐年递增,借助MBSE、数字孪生、机械学习、增强现实等技术,不断深入和延展数字工程研究领域。

(2)文献信息挖掘方面,数字工程领域文献主要分布于涉及工程学、计算机科学、管理学等20个学科方向,发表期刊涵盖193种出版物;美国发文量高居首位,德国、英国次之,中国、日本、澳大利亚等国家位列其后。分析表明,数字工程具有多学科交叉特性,欧美国家投入的研究资助力度大,且取得的研究成果丰硕。

(3)主题共现方面,核心作者比较分散,初步形成多个数字工程研究团队,少部分机构间存在一定合作关系,但文献被引频次差距不明显,表明目前数字工程的研究已经具备了一定的热度和参与度。

(4)演进趋势方面,数字工程研究所触及的领域正逐步拓宽,数字工程与MBSE、Digital Twin等技术的融合已成为未来的发展趋势。此外,鉴于目前数字工程研究仍处在起步期,尚缺乏模型标准化与跨学科模型集成的理论体系,数模精度难以满足数字工件需求,以及数字工程在产品生命周期的数模传递一致性失衡等一系列问题。

为提升工程实践水平和优化工程理论体系,数字工程在实现产业领域数字化转型与智能化升级起到关键作用,结合上述文献计量分析,数字工程未来的研究重点将集中在以下方面:

(1)以集群创新模式为引擎,推动产品全信息数智融合

新一代信息技术正加速数字变革和数字转型的创新融合新模式,需要联合军政产学研各界优势力量,融合MBSE、数字孪生、数字线索等数字化前沿技术[35],开展多群体、多学科、多业态交叉互融的集群创新研制模式,推进全级次、全过程的数据治理与服务应用,实现多源数据高效处理与深度融合的全信息汇聚融合。

(2)以数字化采办为目标,指导数字模型体系构建

传统烟囱式采办模式正向以模型-数据为核心的新采办范式转变[36]。基于模型的系统工程是推行数字工程的核心,加快构建设计-制造-交付-运维等数字样机/数字装备模型体系,实现数字模型在数字化研制全流程、全环节的贯通和可重用,支持以数字模型系统工程为核心的装备采办新范式。

(3)以数字化需求为导向,强化服务平台研发能力

平台工具是实现数字工程的核心支撑,研究面向产品需求的系统功能动态重构、软件定义与语义封装,实现跨平台、跨阶段、跨语言的集成服务平台,形成以数据模型为核心的规范化、结构化产品自主研制平台工具体系。