Mission-Based Simulation Software Development for Optimizing Air Vehicle Life Cycle Costs
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the years the USAF has had a plethora of logistics and maintenance computer programs deve loped for specific applications. Current air vehicle rea diness initiatives necessitate the need to integrate relevant computer programs into a real -time mission -based environment , to help the USAF to manage and mitigate assoc iated logistics and maintenance life cycle costs (LCC). To address the USAF requirement, the contractor team co nsisting of Impact Technologies, the Boeing Company , and Battelle is developing a PC - based, test bench software architecture capable of performing mi ssion -based logistics and maintenance analyses and LCC suppo rt modeling. The environment of the test bench allows a n operator to configure a simulation, which i ncludes selecting a military air vehicle model, a mission mix, and usage and cost models. Prior to a simulation run the operator identifies whi ch air vehicle subsystem(s) or component(s) will be assessed by selected reliability and cost algorithms. The operator also has the capability to assess inherent cost drivers of technological inserts. This paper will discuss the d evelopment of the missio n-based test bench software architecture and how it will assist the USAF in am eliorating air vehicle logistics and maintenance LCC. Also architectural d esign, functionality, concept of operations, features, Simulation -Based R&D support, and com me rcialization strategy will be addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».