XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基于模型的系统工程
基于模型的系统工程 (MBSE) 方法开发人工智能物料清单 (AIBOM)，用于 AI 系统合规性验证
• 一种系统工程方法，侧重于创建和利用领域模型作为工程师之间信息交换的主要手段，而不是基于文档的信息交换。 • 最近，重点还开始涵盖与计算机模拟实验中的模型执行相关的方面，进一步克服了系统模型规范与相应模拟软件之间的差距。 • 作为这种演变的反映，“基于建模和模拟的系统工程 (M&SBSE)”这一术语也与“MBSE”一起开始使用，强调了该方法的范围和能力的扩大。
审查生物医学和航空航天研究中基于模型的系统工程：全面审查和未来的方向
基于模型的系统工程（MBSE）代表了一种使用模型来开发复杂系统的现代方法，通过基于全面的系统建模优先与客户偏好保持一致。使用PRISMA指南，从过去24年中从PubMed和Google Scholar等数据库中收集了来自同行评审期刊，系统评价，案例研究和计算研究的数据。该研究对医疗保健和工程中MBSE应用的当前状态提供了全面的看法，以应对他们所面临的实际挑战，并提供战略建议，以改善未来的结果。本研究介绍了动态风险管理框架（DRMF），旨在利用实时数据和预测分析来增强系统的可靠性和性能。审查的文章阐明了MBSE在创建复杂系统中的重要作用，并强调需要改进建模语言集成，标准化过程和提高互操作性。需要进一步的研究来验证其有效性并克服当前的局限性。作为系统工程中的紧急学科，MBSE对未来的开发保持了巨大的希望，将自己定位为优化各种应用领域的关键工具。进一步的调查对于验证MBSE的有效性并解决其现有局限性至关重要。
生成人工智能：基于模型的系统工程的未来
姓名：Thomas Heckwolf 白天工作：i3 高级 MBSE 工程师 主管：Patrick Buckley 博士 夜间工作：奥本大学博士生 研究兴趣：软件工程、区块链、软件架构、人工智能 导师：Gerry Dozier 博士 电子邮箱：Thomas.Heckwolf@i3-corps.com
基于模型的系统工程方法来评估...
摘要。评估系统的模块化是制造商的一项重要活动，从一次性剃须刀等消费品制造商到价值数百万美元的复杂飞机制造商。制造商希望创建模块化产品，以提高更改设计的灵活性、缩短产品开发交付周期、促进产品线的重用、提高产品的可升级性并降低成本。但是，使用当前方法，无法以集成高效的方式评估产品或系统的模块化，从而错失了以经济高效的方式提高系统架构模块化水平的机会。使用当前方法，产品架构和产品模块化评估是连续且独立的活动。随着系统架构的更改，将数据输入模块化分析是一个手动过程，这是一项繁琐且容易出错的工作。分析完成后，没有直接反馈到架构中以改进其模块。需要将系统架构和系统分析结合起来。
基于模型的系统工程支持设计分析
ucts）是一项协作性和分布式工作，涉及多个领域/学科、团队、流程、设计环境、工具和建模语言。在这样的背景下，工程数据必须以最一致的方式处理和管理，以便所有合作伙伴在不同活动中使用。系统设计、集成和仿真是验证和优化系统功能的重要阶段。由于航空产品日益复杂，系统工程方法提供多领域、多参与者和多层次系统特性，可在集成阶段大大有助于确保子系统的一致性。集成阶段的主要目标是根据精心规划和选择的数值模拟来验证系统的整体行为。根据所考虑的学科和所执行的分析类型，这些数值模拟需要定义特定的产品架构模型，以创建所需的仿真模型。集成商面临的一个主要问题是管理这些模型，以便识别用于模拟的相关数据集，并将该数据集组织到新的适应性产品结构和“工程环境”中。此外，在复杂的系统设计中集成众多组件是迭代的，通常会产生具有异构格式和多个关系的大规模中间数据
基于模型的系统工程（MBSE）A Ghost Robotics Vision 60 Q-ugv未来电力系统和新兴军事要求猎人Hughes，C
免责声明：此处表达的观点是作者的观点，不反映美国空军学院，空军部或国防部的立场。作者注意：作者感谢Jordan Caldwell和整个Ghost Robotics团队以及Lonewolf Logistics的Wyatt Woolsey，为这个Capstone项目提供了极大的支持。摘要：本文介绍了基于模型的系统工程（MBSE）来建模Ghost Robotics Vision 60 60四足动物无人接地车（Q-ugv），并指导军事工程师和领导者的未来决策。系统的CATIA魔术系统用于与系统内部和外部交互作用，包括从这些过程和交互中汲取的功率。通过将此模型连接到基于MATLAB的程序，创建了Vision 60的整体模型，可以在设计阶段的早期进行修改，改进和更好地理解。我们工作的一种应用是帮助预测和分析从各种附件和内部流程中汲取的权力，以预测军事环境中的未来绩效。这项研究的结果提供了对未来电力系统设计的见解，尤其是在添加了机器人的附件，并证明了MBSE建模在军事环境中复杂系统的潜力。最后，本文验证了国防部（DOD）内MBSE的潜在实施，以在当前数字化转型中保持优于对手的优势地位。关键字：机器人技术，基于模型的系统工程，幽灵，Q-ugv，技术1。简介机器人在国防和工业中的使用变得无处不在。在使用的各种机器人中，四足动物无人接地车辆（Q-ugv）由于其多功能性和以安全有效的方式扩展人类能力的潜力而获得了知名度。例如，陆军已将Q-ugv用于清理建筑物和确定潜在威胁等任务。陆军机动卓越中心部署了Flir Packbot EOD机器人和通用动力任务系统（GDMS）进行侦察和炸弹处理（Grizzle，2018年）。执法机构还使用Q-UGV来寻找失踪人员或嫌疑人（Holt，2020）。这些机器人在灾难反应方案中也有潜力，可以使用它们来定位幸存者并评估损害（Kusaka，Miyawaki和Nakamura，2020年）。Q-ugv的其他应用包括指导视觉障碍的人（育儿，2023年），监视（Hougen等，2000）和伴侣（Banks等，2008； de Visser等，2022）。本文重点介绍了Ghost Robotics Vision 60 Q-UGV（图1）。Vision 60是中型的高耐用，敏捷且耐用的全天候无人机无人机，旨在在各种非结构化的城市和自然环境中用于防御，国土和企业应用。可以携带各种有效载荷，包括电光传感器，机器人臂以及致命和非致命武器。Vision 60由1,250 WH锂离子电池提供动力，宣传范围为10公里，尽管真实范围和运营时间高度依赖于任务配置文件（例如有效负载重量，配件的功率要求，移动速度）和环境因素。作为组织，包括特种作战部队，执法和公共安全，开始使用这些机器人，必须了解任务概况和环境影响范围和操作时间，因为这可能会影响机器人所需的机器人数量，也可以影响机器人对特定任务的实用性。
探索基于模型的系统工程 (MBSE) /模型...
基准测试 - 洛克希德·马丁 1 复杂模型生态系统 - 结合完全集成的数字系统模型，使程序能够拉动数字线程来更快、更准确地分析性能和变化影响。
