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Enregistrement W2750433897 · doi:10.5539/mas.v11n9p75

A Modelling Framework to Design Executable Logical Architecture of Engineering Systems

2017· article· en· W2750433897 sur OpenAlexvenueno aff
Shiva Abdoli, Sami Kara

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExecutableComputer scienceSoftware engineeringArchitectureSystems engineeringSystems designProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern production, logistic and assembly systems comprise of a considerable number of processes which operate by using diverse types of resources. Conceptual design of these systems has become more complicated because of the large scale and multi-disciplinary essence of their design knowledge. This paper proposes a modelling framework to support the conceptual design of such systems. The framework employs the principles of system engineering to fulfil the necessity of having a multi-disciplinary approach for the design of such systems. The framework realizes the essence of holistic design by modelling the structural and behavioral aspects of a system in one design artefact. Object Oriented (OO) method is employed to facilitate the complexity of holistic analysis and yielding proper logics for system architecting. This paper proposes incorporating the OO analyzing semantics into Finite State Machine formalism. Therefore, the logical architecture will be established in an FSM platform. In return, the resultant artefact can stand as an executable Meta-Architecture such that design alternatives are its instances. Moreover, the Meta-Architecture enables simulation of the alternatives which serve their early validation. Accordingly, this approach opens avenues regarding incorporation of the Meta- Architecture with computational and analyzing methods which can significantly support the decision making in the conceptual design stage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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