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J-GLOBAL ID：202202235226737294   整理番号：22A0653667

矛盾同定をサポートするための異種モデルを通した意味的重複の自動グラフベース検出【JST・京大機械翻訳】

Automated Graph-Based Detection of Semantic Overlap across Heterogeneous Models to Support Inconsistency Identification

著者 (2件)： Duca Ruxandra (Georgia Institute of Technology) ,  Mavris Dimitri N. (Georgia Institute of Technology)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1183  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空機設計における複雑性の進行中の上昇は,変化が高価である時に発見された誤差をもたらす。リード原因は,分離型だが相互依存型モデルを有する分散設計を含み,それらを不整合に敏感にする。現在の不整合検出法は,不均一モデルからデータを抽出する系統的方法を提供しず,そのようなモデル間の情報における重複の手動同定に依存する。本研究では,まず,コンポーネント間の連結性に焦点を当てて,複雑なシステムアーキテクチャを完全に記述するための物理学ベースのオントロジーを提案した。このフォーマットを用いて,様々なモデルからデータを符号化し,それを特性ラベル付け指向マルチグラフとして保存した。制約ベースの探索アルゴリズムを拡張して,エッジ連結性に基づくそれらの間の最大共通部分グラフを同定した。次に,計量を,異なるグラフのノード間の類似性を計算するために開発して,解法のための探索を導くためにそれを用いて,アルゴリズムを計算的に実行可能にした。この方法は,2つの航空機モデル,すなわち,より多くの電気航空機(MEA)アーキテクチャの記述モデル,および従来の航空機のために構成された解析モデル,を含む代表的なテストケースについて実証されている。アルゴリズムは,モデルを通して等価である要素を明らかにするグラフノードのマッピングを作り出す。したがって,意味重複の検出は自動化され,スケールにおける既存の不整合検出法の利用を可能にする。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  符号化 ,  自動化 ,  航空機 ,  部分グラフ ,  検出法 ,  *モデル ,  輪郭近似 ,  計算機アーキテクチャ ,  システムアーキテクチャ ,  解析モデル ,  オントロジー ,  手作業
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  テストケース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 矛盾 ,  同定 ,  モデル ,  意味 ,  グラフ