Integration of the Functional Hazard Assessment Within a Model-Based Systems Engineering Framework
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in developing novel aircraft concepts is demonstrating the safety of increasingly complex and multifunctional aircraft systems. Aircraft manufacturers are adopting model-based systems engineering approaches to develop these new aircraft. The safety assessment process follows suit with model-based safety assessment. However, system and safety engineers still transfer information that is mainly document-based during the system architecting process. This paper aims to improve this process. First, a framework for developing system architecture specification models is introduced using the Architecture Analysis and Design Integrated Approach (ARCADIA)/Capella methodology and tool, illustrated with an aircraft landing gear braking system. Secondly, the paper proposes enhancements to the system specification model to enable functional hazard assessment and to capture the results within the system architecture specification model, i.e., using color-coding of system functions according to the severity of their associated failures as a visual aid to the system architect. In addition, the proposed features in the system specification model can help the safety engineer analyze failure relationships better. In summary, the proposed method improves consistency between the system architect and the safety expert in making safety-informed architecting decisions early in the development process, improving its effectiveness.
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 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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».