AGILE the Next Generation of Collaborative MDO: Achievements and Open Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The EU funded AGILE project is developing the next generation of aircraft Multidisciplinary Design and Optimization processes, which target significant reductions in aircraft development costs and time to market, leading to more cost-effective and greener aircraft solutions. 19 industry, research and academia partners from Europe, Canada and Russia are developing solutions to cope with the challenges of collaborative design and optimization of complex products. In order to accelerate the deployment of large-scale, collaborative multidisciplinary design and optimization (MDO), a novel methodology, the so-called AGILE Paradigm, has been developed. The AGILE Paradigm is a “blueprint for MDO”, guiding the deployment and the execution of collaborative “MDO systems” for complex products practiced by cross-organizational design teams, distributed multi-site, and with heterogeneous expertise. A set of technologies has been developed by the AGILE consortium in order to enable the implementation of the AGILE Paradigm, and to support the design and the optimization of novel aircraft configurations. The AGILE Paradigm ambition is reduce the lead time of 40% with respect to the current state-of-the-art. This paper addresses the MDO challenges tackled by the AGILE Paradigm. An overview of the main AGILE Paradigm’s underlying architecture is described. The paper presents a preliminary assessment of the AGILE Paradigm application, and provides an overview of the main achievements enabled by its implementation for the solution of selected aircraft design and optimization use cases. The paper concludes with an overview of the challenges still open and an outlook of the AGILE Paradigm.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».