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OSIRIS – Generation of system-specific failure cases using artificial intelligence based on information from abstract system models

Katabathula, Durga Sri Sharan und Mischke, Marcel und Stoppa, Sebastian und Frank, Robin (2025) OSIRIS – Generation of system-specific failure cases using artificial intelligence based on information from abstract system models. In: 15th EASN International Conference on “Innovation in Aviation & Space towards sustaina-8 bility today & tomorrow”, Madrid, Spain, 14–17 October 2025. 15th EASN International Conference, 2025-10-14 - 2025-10-17, Madrid, Spanien.

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Kurzfassung

The importance of system safety elevates with the introduction of novel technologies in the aviation industry. With the rise of system complexity, regular safety practices include iterative workflows and heavy reliance on expert knowledge. For the development of modern, efficient aircraft systems, there is a need for innovative approaches. This paper presents a tool, OSIRIS (Operational Safety and Integrated RIsk analySis), that supports safety and risk analyses utilizing artificial intelligence (AI) concepts. Developed as a key safety feature within the HADES Modelling Framework, OSIRIS aligns with an architecture-based design approach for abstract system modelling, adhering to Model-Based Systems Engineering (MBSE) principles and standards. It currently aids safety engineers in formulating system failure cases consistent with Functional Hazard Assessments (FHA), representing Model-Based Safety Assessment (MBSA) in compliance with SAE ARP4761A. The methodological concepts and their implementation in OSIRIS are demonstrated considering an abstract system model from aeronautical applications. The generated results were evaluated against the system context to confirm compliance with the FHA process required for certification. Further, the future work will explore refining OSIRIS’s capabilities and its application cases.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/220989/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:OSIRIS – Generation of system-specific failure cases using artificial intelligence based on information from abstract system models
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Katabathula, Durga Sri Sharandurga.katabathula (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mischke, Marcelmarcel.mischke (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stoppa, Sebastiansebastian.stoppa (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Frank, Robinrobin.frank (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:15th EASN International Conference on “Innovation in Aviation & Space towards sustaina-8 bility today & tomorrow”, Madrid, Spain, 14–17 October 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Aircraft system development; MBSE; Safety Assessments; MBSA; ARP4754B; ARP4761A; FHA; Artificial Intelligence (AI); Large language Model(LLM).
Veranstaltungstitel:15th EASN International Conference
Veranstaltungsort:Madrid, Spanien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:14 Oktober 2025
Veranstaltungsende:17 Oktober 2025
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien, L - Flugzeugtechnologien und Integration, L - Komponenten und Emissionen
Standort: Cottbus
Institute & Einrichtungen:Institut für Elektrifizierte Luftfahrtantriebe > Luftfahrtanforderungen und Antriebsregelung
Hinterlegt von: Mewes, Carolin
Hinterlegt am:16 Dez 2025 08:51
Letzte Änderung:16 Dez 2025 08:51

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