Network-Based Naval Ship Distributed System Design and Mission Effectiveness using Dynamic Architecture Flow Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation describes the development and application of a naval ship distributed system architectural framework, Architecture Flow Optimization (AFO), and Dynamic Architecture Flow Optimization (DAFO) to naval ship Concept and Requirements Exploration (CandRE). The architectural framework decomposes naval ship distributed systems into physical, logical, and operational architectures representing the spatial, functional, and temporal relationships of distributed systems respectively. This decomposition greatly simplifies the Mission, Power, and Energy System (MPES) design process for use in CandRE. AFO and DAFO are a network-based linear programming optimization methods used to design and analyze MPES at a sufficient level of detail to understand system energy flow, define MPES architecture and sizing, model operations, reduce system vulnerability and improve system reliability. AFO incorporates system topologies, energy coefficient component models, preliminary arrangements, and (nominal and damaged) steady state scenarios to minimize the energy flow cost required to satisfy all operational scenario demands and constraints. DAFO applies the same principles as AFO and adds a second commodity, data flow. DAFO also integrates with a warfighting model, operational model, and capabilities model that quantify tasks and capabilities through system measures of performance at specific capability nodes. This enables the simulation of operational situations including MPES configuration and operation during CandRE. This dissertation provides an overview of design tools developed to implement this process and methods, including objective attribute metrics for cost, effectiveness and risk, ship synthesis model, hullform exploration and MPES explorations using design of experiments (DOEs) and response surface models.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».