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Enregistrement W2245403047 · doi:10.4271/2003-01-2979

The Predictability of Aircraft Failures with Age

2003· article· en· W2245403047 sur OpenAlexaff
Leonard C. MacLean, Vincent Richman, Alex Richman

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictabilityAeronauticsComputer scienceEngineeringReliability engineeringForensic engineeringTransport engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">An aircraft is a complex operating system subject to the aging and degeneration processes. It is also maintained and repaired to keep operational condition high. Declining condition increases the chance of failures. Since repair is typically variable and incomplete, the question of the reliability of aircraft as they age is significant.</div> <div class="htmlview paragraph">In this paper the predictability of failures of aircraft as they age is considered. The methodology is to consider moderate mechanical failures which result in unscheduled landings. The records of a single aircraft model:B737 for a carrier whose fleet has large numbers of that model are analyzed. A Poisson regression model is fitted to the number of unscheduled landings over a 3 year period, with the rate depending on age and periodic maintenance. A clear age pattern emerges. Although the rate of decline depends on the model, and the rate of improvement through repair depends on the carrier, the aging is real since these factors are held constant.</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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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