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Enregistrement W2168235826 · doi:10.1002/j.2334-5837.2007.tb02964.x

9.3.2 Simulation‐Based Design Using SysML Part 1: A Parametrics Primer

2007· article· en· W2168235826 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSystems Engineering Methodologies and Applications
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesGeorgia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSystems Modeling LanguageComputer scienceProgramming languageModular designRepresentation (politics)Semantics (computer science)Software engineeringViewpointsTheoretical computer scienceUnified Modeling Language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract OMG SysML™ is a modeling language for specifying, analyzing, designing, and verifying complex systems. It is a general‐purpose graphical modeling language with computer‐sensible semantics. This Part 1 paper and its Part 2 companion show how SysML supports simulation‐based design (SBD) via tutorial‐like examples. Our target audience is end users wanting to learn about SysML parametrics in general and its applications to engineering design and analysis in particular. We include background on the development of SysML parametrics that may also be useful for other stakeholders (e.g, vendors and researchers). In Part 1 we walk through models of simple objects that progressively introduce SysML parametrics concepts. To enhance understanding by comparison and contrast, we present corresponding models based on composable objects (COBs). The COB knowledge representation has provided a conceptual foundation for SysML parametrics, including executability and validation. We end with sample analysis building blocks (ABBs) from mechanics of materials showing how SysML captures engineering knowledge in a reusable form. Part 2 employs these ABBs in a high diversity mechanical example that integrates computer‐aided design and engineering analysis (CAD/CAE). The object and constraint graph concepts embodied in SysML parametrics and COBs provide modular analysis capabilities based on multi‐directional constraints. These concepts and capabilities provide a semantically rich way to organize and reuse the complex relations and properties that characterize SBD models. Representing relations as non‐causal constraints, which generally accept any valid combination of inputs and outputs, enhances modeling flexibility and expressiveness. We envision SysML becoming a unifying representation of domain‐specific engineering analysis models that include fine‐grain associativity with other domain‐ and system‐level models, ultimately providing fundamental capabilities for next‐generation systems lifecycle management.

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.

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 enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,707

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,235 · 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