案例背景
企业研发部门采用 Dyad/ModelingToolkit 等 acausal 建模环境做物理仿真,但这类工具在编译期会把物理量压成普通实数:量纲、单位、温标、边界方向与传热机制在编译后不可见,模型「曲线跑得出来、物理却错了」无从察觉。蒸发表面漏建蒸发潜热、手部热容悬空无回路、参数单位只写在注释里、求解器配置三处漂移、测试与基线名存实亡——这些问题靠专家逐行审代码既慢又漏。企业启动研发仿真模型治理 AI 应用建设,以「一杯意式浓缩在陶瓷杯里冷却」的真实模型为试点,构建冷却模型领域本体,把编译期丢失的物理语义重建为结构化知识网络,由治理规则库(SWRL + SHACL + AI 判定)自动核查模型的结构与口径,输出带证据、带分级、带修复建议的核查报告。
案例描述
以「意式浓缩陶瓷杯冷却」物理模型为对象构建 69 类 / 31 对象属性 / 44 数据属性的冷却模型本体,将 Dyad 模型抽取为 802 条实例三元组(4 组件、18 参数、40 连接方程、8 分析用例),配套 2 条 SWRL 规则、10 组 SHACL 形状与 16 条治理规则注册表(阈值不进公理、逐条标来源)。语义核查产出 8 条发现(ERROR 3 / WARN 4 / INFO 1):蒸发潜热缺位(显热/潜热相差约一个数量级)、手部热容无回路(热流方向反转)、7 个带单位参数仅声明 Real、勺子口径偏差 50%(容差 5%)、求解器配置漂移(Rodas5P/1e-6 对 Auto/1e-3)、零基线零断言的验证空转等,逐条附机制清单、参数表与配置记录证据及修复建议,且明确区分量级估计与仿真结果。
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