Using Optimization to Exploit a Composable Satellite Product Line Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Lockheed Martin has implemented a composable design methodology in the update of its A2100 Satellite product line. The composable design methodology leverages model-based systems engineering language and tools to formalize allowable architectural choices within the product line, limiting the decision points and decision options available to system architects, as well as imposing constraints on how those decisions may be combined. Even in the context of those limitations, a complex system can have a large design space, required to support flexibility for widely varying missions, payloads, and customers. This can result in many valid architecture configurations that satisfy a given set of mission requirements. When faced with identifying the preferred satellite architecture for a given mission, a system architect may often resort to the familiar rather than evaluating all potential configurations for the optimal balance of cost, schedule, and performance. By leveraging optimization techniques with a Composable System Reference Architecture, Lockheed Martin enables a system architect to rapidly identify a subset of configurations that form an optimal pareto front based on performance and cost objectives. The system architect can choose a configuration that best achieves all identified objectives, while retaining flexibility to prioritize among competing objectives in a manner most appropriate for their program. This paper shows that the composable model suite developed by Lockheed Martin supports repeated analysis of optimal architecture configurations to satisfy varying mission and customer applications from program to program.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».