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Enregistrement W4407164783 · doi:10.1016/j.rineng.2025.104249

Integration of a model-based systems engineering framework with safety assessment for early design phases: A case study for hydrogen-based aircraft fuel system architecting

2025· article· en· W4407164783 sur OpenAlexafffund
Nils Kuelper, Andrew K. Jeyaraj, Susan Liscouët-Hanke

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesMitacsTechnische Universität Hamburg
Mots-clésSystems engineeringEngineeringComputer scienceSystems designSystem integrationReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel hydrogen-based aircraft concepts pose significant challenges for the system development process. This paper proposes a generic, adaptable, and multidisciplinary framework for integrated model-based systems engineering (MBSE) and model-based safety assessment (MBSA) for the conceptual design of complex systems. The framework employs a multi-granularity, model-centric approach, whereby the architectural specification is utilized for design as well as query purposes as part of a qualitative and quantitative, graph-based preliminary safety assessment. For the qualitative assessment, design and safety rules based on existing standards and best practices are formalized in the model and applied to a graph-based architecture representation. Consequently, the remaining architectures are quantitatively assessed using automated fault trees. This safety-integrated approach is applied to the conceptual design of a liquid hydrogen fuel system architecture as a novel, uncertain, and complex system with many unknown system interrelations. This paper illustrates the potential of a combined MBSE-MBSA framework to streamline complex, early-stage system design and demonstrates that all qualitatively down-selected hydrogen system architecture variants also satisfy quantitative assessment. Furthermore, it is shown that the design space of novel systems is also constrained by safety and certification requirements, significantly reducing the number of actual feasible solutions. • Development of a multidisciplinary and integrated MBSE and safety assessment framework for conceptual systems architecting. • Enhance the architecture modeling approach to serve as the single source of truth for specification and safety assessments. • Adaption to the graph-based architecture representation to allow for LH2 as a fuel type. • Identification and collection of H2 design and safety rules formalized in the architecture model. • Automation of preliminary safety assessment with the integrated MBSE-MBSA framework.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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