Connecting Model-based Systems Engineering and Multidisciplinary Design Analysis and Optimization for Aircraft Systems Architecting
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-3077.vid The aerospace industry has set ambitious targets to meet environmental goals while under pressure to develop novel and optimized aircraft configurations effectively. Multidisciplinary Design Analysis and Optimization (MDAO) are increasingly used to optimize aircraft and their systems. Model-Based System Engineering (MBSE) methods show the potential to make the design process more effective, integrate new disciplines, and capture complex certification constraints. Today, MBSE and MDAO are not connected; different methods and tools are used, not harvesting the full potential of both approaches. This paper discusses the need for improved system architecting in the aircraft conceptual design process and introduces a framework to use MBSE in connection to MDAO. In this framework, the MBSE environment compiles system information within a system architecture specification, acting as the backbone and visual support for each stage in the systems architecting process. MDAO is used for the evaluation of system architectures. This paper presents a case study as part of the EU-funded AGILE4.0, in which the specific link between model specification in the MBSE tool Capella and a system-level MDAO workflow is explored. Overall, this paper presents a practical contribution to linking MBSE and MDAO and paves the way for better integration of MBSE into the aircraft design process, thereby enabling MBSE implementation from conceptual design onwards. Furthermore, this will enable more detailed system analysis, such as safety analysis, starting in conceptual design, based on architecture models.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».