Safety and Product Robustness in the Air Vehicle Design Process
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the application of the Design Failure Modes and Effects (DFMEA) process as applied within the Airframe and Mechanical Systems (AF&MS) design organization at Sikorsky Aircraft, a Lockheed Martin Company. The DFMEA process, an adaptation of the SAE J1739 Surface Vehicle FMEA standard, is tailored to meet the helicopter airframe design application for DFMEA and is further modified for a bottoms-up abbreviated Design Failure Modes and Effects method, the A-DFMEA, which is a design engineer conducted assessment versus the top down DFMEA team approach. While this method may have certain shortfalls in that only a single individual is conducting the preliminary assessment, it does have the benefit of increasing the design engineer's awareness and focus on potential areas of concern such as various failure modes by component type which can be addressed early in the design or monitored as the design matures through the product design/development cycle. The paper will present a process flow, risk assessment scoring methodology as well as DFMEA and A-DFMEA scoring worksheet, remedial actions, and mitigations from those results. Lastly, a discussion of how those results enter into the digital thread and data archiving are presented.
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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 | 0,036 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».