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Enregistrement W4385508711 · doi:10.1002/iis2.12956

An MBSE Architectural Framework for Inter‐Satellite Communication in a Multiorbit Disaggregated System

2022· article· en· W4385508711 sur OpenAlexaff
Awele Anyanhun, Ademola Peter Adejokun, Matthew Hause

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSystems Engineering Methodologies and Applications
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSystems Modeling LanguageInteroperabilityArchitecture frameworkSystems engineeringFlexibility (engineering)Architectural geometrySoftware engineeringSoftware deploymentArchitectureArtifact (error)Unified Modeling LanguageSystems architectureConsistency (knowledge bases)EngineeringProgramming languageSoftware systemSoftwareArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Multi‐Orbit Disaggregated System (MODS) concept is a disaggregation strategy geared towards improved resiliency and flexibility of space missions by dispersing payloads and/or functionality across multiple small satellites (SmallSats). Although SmallSats make good candidates for deployment as a MOD System, their success hinges on the ability to realize reliable Inter‐Satellite Communication (ISC). To this end, we investigate the efficacy of developing a model‐based systems engineering (MBSE) Architectural Framework for ISC to guide and constrain instantiations of ISC architecture solutions. An MBSE architectural framework is a systems engineering artifact that defines a set of views required to describe an architecture based on MBSE principles and practices. It provides a standardized structure and guidance to capture architectural decisions while maximizing opportunities for commonality, consistency, and interoperability within the Domain of Interest. To achieve well‐defined architecture descriptions, a MODS architectural framework pattern, and a comprehensive architectural framework for the ISC (sub)system are created and presented. The Systems Modeling Language (SysML) (OMG, 2019) serves as the modeling language for the framework design.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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