A semantic model for axiomatic systems design
Notice bibliographique
Résumé
Design of large-scale engineering systems such as an automobile, satellite, or airplane is a process to satisfy requirements by making various decisions. Design axioms provide system designers with a theoretical background to make right decisions. However, the axiomatic systems design is still hard to be implemented in the real word due to its informal representation for both the human and machine, and few researches focus on formalizing concepts of this process. In order to define axiomatic systems design models to be both user-understandable and machine-readable, this paper combines axiomatic design process with the Semantic Web technology and proposes an axiomatic design semantic representation model, called axiomatic design ontology, which organizes customers’ requirements, functional requirements, design parameters, and design solutions. The class of concepts elements and their semantic relationships are defined by the Web Ontology Language (OWL2). Rules for identifying functional couplings (the Independence Axiom) and selecting the optimal design solution (the Information Axiom) are formally represented and encoded with the Semantic Web Rule Language, which enhances the reasoning capability of the axiomatic design ontology. A framework for capturing systems design semantic information based on the axiomatic design ontology, and aligning it with domain-specific ontologies according to the semantic mapping approach has been developed, by which elaborated design information is captured and shared. Finally, a case study of systems design of a satellite solar wing subsystem is given to demonstrate the proposed axiomatic design ontology-based systems design approach.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».