Methodology for the automated preliminary certification of on-board systems architectures through requirements analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aircraft on-board systems architectures are defined by the subsystems and the connections among them. The requisites for these connections are not directly established in the certification specifications but they are indi- rectly derived from other requirements. In addition, generally only a small number of architectures taken from previous studies are considered when performing on-board systems design. This makes it difficult to generate certifiable connections when assessing an extensive number of architectures. Considering certification aspects during early design stages can be used as a filter to save computational time by calculating only potentially certifiable architectures. The aim of this paper is to develop a methodology to automatically assess certifi- cation requirements of on-board systems architectures that come from the certification specifications. One part of the methodology consists of a list of requirements to be considered to define the connections among on-board systems during architecture design in order to find safe and certifiable solutions. The other part is focused on the automation of the reliability block diagram technique. This is needed in order to verify safety assessment requirements which have a high influence on the architectures and connections. The advantages of this study are mainly the capability to assess multiple architectures and to verify certification requirements during early design stages. A full automation for this process was achieved and showed through an example test case. An aeronautical application case is also shown. This analysis could also be implemented for the study of innovative on-board systems architectures.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».