自动化检测需求实体共指(EC),对于需求质量的一致性分析十分重要。现有方法往往是利用编辑距离或词嵌入等完成EC检测,其在没有大量专家标注数据的情况下和在捕获需求语句较为复杂的语义信息方面表现不佳。提出一种用于EC检测的新型深度...自动化检测需求实体共指(EC),对于需求质量的一致性分析十分重要。现有方法往往是利用编辑距离或词嵌入等完成EC检测,其在没有大量专家标注数据的情况下和在捕获需求语句较为复杂的语义信息方面表现不佳。提出一种用于EC检测的新型深度网络DeepCorp(Deep&Context-wise&Requirements Operation Role Network),通过引入实体上下文和需求操作角色信息,使用多层感知机隐式融合嵌入表示来实现需求实体深层次的语义表达,从而进行实体语义相似性判断。在公开需求文档仓库上的实验表明,DeepCorp可达到96.72%准确率、96.67%召回率和96.69%F1,相较于现有方法平均提升1.27%。展开更多
为进一步提高载人航天器在轨物资补给任务的设计效率,同时更好地应对任务变更与调整,通过基于模型的系统工程(model based systems engineering,MBSE)方法,建立顶层任务、物资补给需求、航天器型谱运输能力、运输成本等多维度元素之间...为进一步提高载人航天器在轨物资补给任务的设计效率,同时更好地应对任务变更与调整,通过基于模型的系统工程(model based systems engineering,MBSE)方法,建立顶层任务、物资补给需求、航天器型谱运输能力、运输成本等多维度元素之间的关联,开展在轨物资补给任务设计的方法研究,引入运输成本指标进行多目标权衡,可快速得到既满足任务需求又经济的在轨物资补给任务安排方案。通过应用MBSE方法进行总体分析与设计,验证了基于模型的方式易于进行关联性和影响域分析,有效提升设计效率,为深空探测、航空等领域运输任务安排提供参考,为后续探索载人航天总体任务数字化设计奠定基础。展开更多
需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建...需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型(large language models,LLMs)的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.展开更多
卫星的能源分系统设计和验证是卫星设计的关键环节。能源分系统具有高安全和高可靠的要求,其设计过程与卫星轨道、光照、工作模式等多重因素耦合,同时需要与机械、热、供电、控制等多学科关联设计。为快速、便捷、全面实现复杂系统的设...卫星的能源分系统设计和验证是卫星设计的关键环节。能源分系统具有高安全和高可靠的要求,其设计过程与卫星轨道、光照、工作模式等多重因素耦合,同时需要与机械、热、供电、控制等多学科关联设计。为快速、便捷、全面实现复杂系统的设计和仿真,提出基于模型的系统工程(model-based system engineering,MBSE)方法,通过模型实现能源分系统多耦合、多产品、高安全系统的显式一体化表达,围绕需求展开多个功能点和性能点的设计、验证与优化。结果表明,所提方法构建的设计验证一体能源设计模型可对系统需求做精细化分析,进而进行功能和结构设计,实现和优化系统性能指标设计,并完成对需求的闭环和验证,在工程中具有高效、明确的应用价值。展开更多
文摘自动化检测需求实体共指(EC),对于需求质量的一致性分析十分重要。现有方法往往是利用编辑距离或词嵌入等完成EC检测,其在没有大量专家标注数据的情况下和在捕获需求语句较为复杂的语义信息方面表现不佳。提出一种用于EC检测的新型深度网络DeepCorp(Deep&Context-wise&Requirements Operation Role Network),通过引入实体上下文和需求操作角色信息,使用多层感知机隐式融合嵌入表示来实现需求实体深层次的语义表达,从而进行实体语义相似性判断。在公开需求文档仓库上的实验表明,DeepCorp可达到96.72%准确率、96.67%召回率和96.69%F1,相较于现有方法平均提升1.27%。
文摘为进一步提高载人航天器在轨物资补给任务的设计效率,同时更好地应对任务变更与调整,通过基于模型的系统工程(model based systems engineering,MBSE)方法,建立顶层任务、物资补给需求、航天器型谱运输能力、运输成本等多维度元素之间的关联,开展在轨物资补给任务设计的方法研究,引入运输成本指标进行多目标权衡,可快速得到既满足任务需求又经济的在轨物资补给任务安排方案。通过应用MBSE方法进行总体分析与设计,验证了基于模型的方式易于进行关联性和影响域分析,有效提升设计效率,为深空探测、航空等领域运输任务安排提供参考,为后续探索载人航天总体任务数字化设计奠定基础。
文摘需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型(large language models,LLMs)的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.
文摘卫星的能源分系统设计和验证是卫星设计的关键环节。能源分系统具有高安全和高可靠的要求,其设计过程与卫星轨道、光照、工作模式等多重因素耦合,同时需要与机械、热、供电、控制等多学科关联设计。为快速、便捷、全面实现复杂系统的设计和仿真,提出基于模型的系统工程(model-based system engineering,MBSE)方法,通过模型实现能源分系统多耦合、多产品、高安全系统的显式一体化表达,围绕需求展开多个功能点和性能点的设计、验证与优化。结果表明,所提方法构建的设计验证一体能源设计模型可对系统需求做精细化分析,进而进行功能和结构设计,实现和优化系统性能指标设计,并完成对需求的闭环和验证,在工程中具有高效、明确的应用价值。
