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Enregistrement W4200439617 · doi:10.18280/ijsse.110606

Qualitative Analysis of State/Event Fault Trees Based on Interface Automata

2021· article· en· W4200439617 sur OpenAlexvenueno aff
Gaofeng He, Bingfeng Xu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAutomatonComputer scienceInterface (matter)Fault tree analysisSemantics (computer science)Event (particle physics)Theoretical computer scienceTree (set theory)Set (abstract data type)Process (computing)State (computer science)Finite-state machineAlgorithmProgramming languageMathematicsReliability engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State/Event Fault Tree (SEFT) can be used for safety modeling and assessment. However, SEFT does not provide adequate semantics for analyzing the minimal scenarios leading to system failures. In this paper, we propose a novel qualitative analysis method for SEFT based on interface automata. Firstly, we propose the concept of guarded interface automata by adding guards on interface automata transitions. Based on this model, we can describe the triggers and guards of SEFT simultaneously. Then, a weak bisimilarity operation is defined to alleviate the state space explosion problem. Based on the proposed guarded interface automata and the weak bisimilarity operation, the semantics of SEFT can be precisely determined. After that, a qualitative analysis process is presented on the basis of the formal semantics of SEFT, and the analyzing result is the minimal cut sequence set representing the causes of system failures. Finally, a fire protection system case study is illustrated step by step to demonstrate the effectiveness of our method.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,312 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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