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Enregistrement W4386309331 · doi:10.1002/iis2.13031

MBFHA: A Framework for Model‐Based Functional Hazard Assessment for Aircraft Systems

2023· article· en· W4386309331 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceWorkflowConsistency (knowledge bases)Computer scienceSystems engineeringKey (lock)HazardHazard analysisSystems Modeling LanguageReliability engineeringSoftware engineeringUnified Modeling LanguageEngineeringDatabaseSoftwareAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To address growing system complexity in the aerospace industry, a Model‐Based Systems Engineering (MBSE) approach has been increasingly adopted for the development of aircraft systems. This calls for a corresponding approach for performing safety assessment to maintain consistency between the system and safety domains. One of the key safety assessment processes for aircraft development is the Functional Hazard Assessment (FHA). The purpose of this paper is to build upon previously published works and introduce the MBFHA framework which describes the language, method, and tool needed for implementing a model‐based approach to performing FHA and integrating it into MBSE activities. A customised FHA profile is introduced for the modelling language, an overall workflow along with processes for FHA report and safety requirements generation is presented for the method, and a list of tool constraints is provided. A proof‐of‐concept is subsequently presented using safety data for the landing gear extension and retraction system of a generic business aircraft.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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