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Enregistrement W1194561882 · doi:10.4271/2015-01-2531

Model-based Method to Automate the Design of IMA Avionics System Based on Cosimulation

2015· article· en· W1194561882 sur OpenAlexaff
Lin Bao, Guy Bois, Jean-François Boland, Julien Savard

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Aerospace · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieurePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvionicsComputer scienceSystems engineeringSoftware engineeringEngineeringEmbedded systemProgramming languageAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In the aerospace industry, as the modern avionics systems became more and more complex, the Integrated Modular Avionics (IMA) architecture has been proposed as a replacement of the federated architecture, in order to offer better solutions on SWaP constraints (Size, Weigh and Power). However, the development process of IMA avionics systems is much more difficult. This paper aims to propose to the aerospace industry a set of time-effective and cost-effective solutions for the integration and functional validation of IMA systems.</div><div class="htmlview paragraph">Based on MBE methodology, which is considered as an interesting solution for the IMA systems development [<span class="xref">8</span>], this paper proposes a design flow, that integrates three steps of refinement, for the configuration and the validation of IMA platforms. In the first step of the design flow, the modeling language AADL is used to describe the IMA architecture. The AADL modeling environment OCARINA, a code generator initially designed for the real-time operating system POK, has been modified to generate software integration code and system configuration files for the IMA simulator named SIMA. This solution is a cost effective alternative to expensive commercial development environments to validate ARINC653 software applications. In the second step of the design flow, a cosimulation platform composed of two simulators is proposed: Simulink for the simulation of peripherals and SIMA for the simulation of IMA modules. In the third step, the validated avionics applications and system configuration can be ported with minimum effort from the cosimulation environment to an implementation platform.</div><div class="htmlview paragraph">A case study, which consists in integrating several avionics applications to SIMA and then porting them to PikeOS development environment, was brought in the purpose of demonstrating the proposed design flows and co-simulation platform. The research work realized in this paper is a part of collaboration between industrials and academics through the CRIAQ AVIO509 project.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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