Model-based tool support for Tactical Data Links: an experience report from the defence domain

The Tactical Data Link (TDL) allows the exchange of information between cooperating platforms as part of an integrated command and control (C2) system. Information exchange is facilitated by adherence to a complex, message-based protocol defined by document-centric standards. In this paper, we report on a recent body of work investigating migration from a document-centric to a model-centric approach within the context of the TDL domain, motivated by a desire to achieve a positive return on investment. The model-centric approach makes use of the Epsilon technology stack and provides a significant improvement to both the level of abstraction and rigour of the network design. It is checkable by a machine and, by virtue of an MDA-like approach to the separation of domains and model transformation between domains, is open to integration with other models to support more complex workflows, such as by providing the results of interoperability analyses in human-readable domain-specific reports conforming to an accepted standard

A Language-centered Approach to support environmental modeling with Cellular Automata

Die Anwendung von Methodiken und Technologien aus dem Bereich der Softwaretechnik auf den Bereich der Umweltmodellierung ist eine gemeinhin akzeptierte Vorgehensweise. Im Rahmen der "modellgetriebenen Entwicklung"(MDE, model-driven engineering) werden Technologien entwickelt, die darauf abzielen, Softwaresysteme vorwiegend auf Basis von im Vergleich zu Programmquelltexten relativ abstrakten Modellen zu entwickeln. Ein wesentlicher Bestandteil von MDE sind Techniken zur effizienten Entwicklung von "domänenspezifischen Sprachen"( DSL, domain-specific language), die auf Sprachmetamodellen beruhen. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie modellgetriebene Entwicklung, und insbesondere die metamodellbasierte Beschreibung von DSLs, darüber hinaus Aspekte der Pragmatik unterstützen kann, deren Relevanz im erkenntnistheoretischen und kognitiven Hintergrund wissenschaftlichen Forschens begründet wird. Hierzu wird vor dem Hintergrund der Erkenntnisse des "modellbasierten Forschens"(model-based science und model-based reasoning) gezeigt, wie insbesondere durch Metamodelle beschriebene DSLs Möglichkeiten bieten, entsprechende pragmatische Aspekte besonders zu berücksichtigen, indem sie als Werkzeug zur Erkenntnisgewinnung aufgefasst werden. Dies ist v.a. im Kontext großer Unsicherheiten, wie sie für weite Teile der Umweltmodellierung charakterisierend sind, von grundsätzlicher Bedeutung. Die Formulierung eines sprachzentrierten Ansatzes (LCA, language-centered approach) für die Werkzeugunterstützung konkretisiert die genannten Aspekte und bildet die Basis für eine beispielhafte Implementierung eines Werkzeuges mit einer DSL für die Beschreibung von Zellulären Automaten (ZA) für die Umweltmodellierung. Anwendungsfälle belegen die Verwendbarkeit von ECAL und der entsprechenden metamodellbasierten Werkzeugimplementierung.The application of methods and technologies of software engineering to environmental modeling and simulation (EMS) is common, since both areas share basic issues of software development and digital simulation. Recent developments within the context of "Model-driven Engineering" (MDE) aim at supporting the development of software systems at the base of relatively abstract models as opposed to programming language code. A basic ingredient of MDE is the development of methods that allow the efficient development of "domain-specific languages" (DSL), in particular at the base of language metamodels. This thesis shows how MDE and language metamodeling in particular, may support pragmatic aspects that reflect epistemic and cognitive aspects of scientific investigations. For this, DSLs and language metamodeling in particular are set into the context of "model-based science" and "model-based reasoning". It is shown that the specific properties of metamodel-based DSLs may be used to support those properties, in particular transparency, which are of particular relevance against the background of uncertainty, that is a characterizing property of EMS. The findings are the base for the formulation of an corresponding specific metamodel- based approach for the provision of modeling tools for EMS (Language-centered Approach, LCA), which has been implemented (modeling tool ECA-EMS), including a new DSL for CA modeling for EMS (ECAL). At the base of this implementation, the applicability of this approach is shown

Survey of Template-Based Code Generation

L'automatisation de la génération des artefacts textuels à partir des modèles est une étape critique dans l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM). C'est une transformation de modèles utile pour générer le code source, sérialiser les modèles dans de stockages persistents, générer les rapports ou encore la documentation. Parmi les différents paradigmes de transformation de modèle-au-texte, la génération de code basée sur les templates (TBCG) est la plus utilisée en IDM. La TBCG est une technique de génération qui produit du code à partir des spécifications de haut niveau appelées templates. Compte tenu de la diversité des outils et des approches, il est nécessaire de classifier et de comparer les techniques de TBCG existantes afin d'apporter un soutien approprié aux développeurs. L'objectif de ce mémoire est de mieux comprendre les caractéristiques des techniques de TBCG, identifier les tendances dans la recherche, et éxaminer l'importance du rôle de l'IDM par rapport à cette approche. J'évalue également l'expressivité, la performance et la mise à l'échelle des outils associés selon une série de modèles. Je propose une étude systématique de cartographie de la littérature qui décrit une intéressante vue d'ensemble de la TBCG et une étude comparitive des outils de la TBCG pour mieux guider les dévloppeurs dans leur choix. Cette étude montre que les outils basés sur les modèles offrent plus d'expressivité tandis que les outils basés sur le code sont les plus performants. Enfin, Xtend2 offre le meilleur compromis entre l'expressivité et la performance.A critical step in model-driven engineering (MDE) is the automatic synthesis of a textual artifact from models. This is a very useful model transformation to generate application code, to serialize the model in persistent storage, generate documentation or reports. Among the various model-to-text transformation paradigms, Template-Based Code Generation (TBCG) is the most popular in MDE. TBCG is a synthesis technique that produces code from high-level specifications, called templates. It is a popular technique in MDE given that they both emphasize abstraction and automation. Given the diversity of tools and approaches, it is necessary to classify and compare existing TBCG techniques to provide appropriate support to developers. The goal of this thesis is to better understand the characteristics of TBCG techniques, identify research trends, and assess the importance of the role of MDE in this code synthesis approach. We also evaluate the expressiveness, performance and scalability of the associated tools based on a range of models that implement critical patterns. To this end, we conduct a systematic mapping study of the literature that paints an interesting overview of TBCG and a comparative study on TBCG tools to better guide developers in their choices. This study shows that model-based tools offer more expressiveness whereas code-based tools performed much faster. Xtend2 offers the best compromise between the expressiveness and the performance

Modularization Approaches in the Context of Monolithic Simulations

Qualitätsmerkmale eines Software-Systems wie Zuverlässigkeit oder Performanz können über dessen Erfolg oder Scheitern entscheiden. Diese Qualitätsmerkmale können im klassischen Software-Ingenieurswesen erst bestimmt werden, wenn der Entwurfsprozess bereits vollendet ist und Teile des Software-Systems implementiert sind. Computer-Simulationen erlauben es jedoch Schätzungen dieser Werte schon während des Software-Entwurfs zu bestimmen. Simulationen werden erstellt um bestimmte Aspekte eines Systems zu analysieren. Die Repräsentation des Systems ist auf diese Analyse spezialisiert. Diese Spezialisierung resultiert oft in einer monolithischen Struktur der Simulation. Solch eine Struktur kann jedoch die Wartbarkeit der Simulation negativ beeinflussen und das Verständnis und die Wiederverwendbarkeit der Repräsentation des Systems verschlechtern. Die Nachteile einer monolithischen Struktur können durch das Konzept der Modularisierung reduziert werden. In diesem Ansatz wird ein Problem in kleinere Teilprobleme zerlegt. Diese Zerlegung ermöglicht ein besseres Veständnis und eine bessere Handhabung der Teilprobleme. In dieser Arbeit wird ein Ansatz präsentiert, um die Kopplung von neu entwickelten oder bereits existierenden Simulationen zu einer modularen Simulation zu beschreiben. Dieser Ansatz besteht aus einer Domänenspezifischen Sprache (DSL), die mit modellgetriebenen Technologien entwickelt wird. Die DSL wird in einer Fallstudie angewendet, um die Kopplung von zwei Simulationen zu beschreiben. Weiterhin wird die Kopplung dieser Simulationen mit einem existierenden Kopplungsansatz gemäß der erzeugten Beschreibung manuell implementiert. In dieser Fallstudie wird die Vollständigkeit der Fähigkeit der DSL untersucht, die Kopplung von mehreren Simulation zu einer modularen Simulation zu beschreiben. Weiterhin wird die Genauigkeit des Modularisierungsansatzes bezüglich der Verhaltensbewahrung der modularen Simulation gegenüber der monolithischen Version evaluiert. Hierfür werden die Resultate der modularen Simulation mit denen der monolithischen Version verglichen. Zudem wird die Skalierbarkeit des Ansatzes durch die Betrachtung der Ausführungszeiten untersucht, wenn mehrere Simulationen gekoppelt werden. Außerdem wird der Effekt der Modularisierung auf die Ausführungszeit in Relation zur monolithischen Simulation betrachtet. Die erhaltenen Resultate zeigen, dass die Kopplung der beiden Simulationen der Fallstudie, mit der DSL beschrieben werden kann. Die Resultate bezüglich der Evaluation der Genauigkeit weisen Probleme bei der Interaktion der Simulationen mit dem Kopplungsansatz auf. Nichts desto trotz bleibt das Verhalten der monolithischen Simulation in der modularen Version insgesamt erhalten. Die Evaluation zeigt, dass die modulare Simulation eine Erhöhung der Ausführungszeit im Vergleich zur monolithischen Version erfährt. Zudem deutet die Analyse der Skalierbarkeit darauf hin, dass die Ausführungszeit der modularen Simulation nicht exponentiell mit der Anzahl der gekoppelten Simulationen wächst

Towards the Formal Verification of Model Transformations: An Application to Kermeta

Model-Driven Engineering (MDE) is becoming a popular engineering methodology for developing large-scale software applications, using models and transformations as primary principles. MDE is now being successfully applied to domain-specific languages (DSLs), which target a narrow subject domain like process management, telecommunication, product lines, smartphone applications among others, providing experts high-level and intuitive notations very close to their problem domain. More recently, MDE has been applied to safety-critical applications, where failure may have dramatic consequences, either in terms of economic, ecologic or human losses. These recent application domains call for more robust and more practical approaches for ensuring the correctness of models and model transformations. Testing is the most common technique used in MDE for ensuring the correctness of model transformations, a recurrent, yet unsolved problem in MDE. But testing suffers from the so-called coverage problem, which is unacceptable when safety is at stake. Rather, exhaustive coverage is required in this application domain, which means that transformation designers need to use formal analysis methods and tools to meet this requirement. Unfortunately, two factors seem to limit the use of such methods in an engineer’s daily life. First, a methodological factor, because MDE engineers rarely possess the effective knowledge for deploying formal analysis techniques in their daily life developments. Second, a practical factor, because DSLs do not necessarily have a formal explicit semantics, which is a necessary enabler for exhaustive analysis. In this thesis, we contribute to the problem of formal analysis of model transformations regarding each perspective. On the conceptual side, we propose a methodological framework for engineering verified model transformations based on current best practices. For that purpose, we identify three important dimensions: (i) the transformation being built; (ii) the properties of interest ensuring the transformation’s correctness; and finally, (iii) the verification technique that allows proving these properties with minimal effort. Finding which techniques are better suited for which kind of properties is the concern of the Computer-Aided Verification community. Consequently in this thesis, we focus on studying the relationship between transformations and properties. Our methodological framework introduces two novel notions. A transformation intent gathers all transformations sharing the same purpose, abstracting from the way the transformation is expressed. A property class captures under the same denomination all properties sharing the same form, abstracting away from their underlying property languages. The framework consists of mapping each intent with its characteristic set of property classes, meaning that for proving the correctness of a particular transformation obeying this intent, one has to prove properties of these specific classes. We illustrate the use and utility of our framework through the detailed description of five common intents in MDE, and their application to a case study drawn from the automative software domain, consisting of a chain of more than thirty transformations. On a more practical side, we study the problem of verifying DSLs whose behaviour is expressed with Kermeta. Kermeta is an object-oriented transformation framework aligned with Object Management Group standard specification MOF (Meta-Object Facility). It can be used for defining metamodels and models, as well as their behaviour. Kermeta lacks a formal semantics: we first specify such a semantics, and then choose an appropriate verification domain for handling the analysis one is interested in. Since the semantics is defined at the level of Kermeta’s transformation language itself, our work presents two interesting features: first, any DSL whose behaviour is defined using Kermeta (more precisely, any transformation defined with Kermeta) enjoys a de facto formal underground for free; second, it is easier to define appropriate abstractions for targeting specific analysis for this full-fledged semantics than defining specific semantics for each possible kind of analysis. To illustrate this point, we have selected Maude, a powerful rewriting system based on algebraic specifications equipped with model-checking and theorem-proving capabilities. Maude was chosen because its underlying formalism is close to the mathematical tools we use for specifying the formal semantics, reducing the implementation gap and consequently limiting the possible implementation mistakes. We validate our approach by illustrating behavioural properties of small, yet representative DSLs from the literature

Parallélisation de simulateur DEVS par métamodélisation et transformation de modèle

This thesis proposes an engineering approach to parallelize existing DEVS simulators without having to modify the algorithms of the initial implementation, but by injecting additional components suitable for inter-component communication protocol into force. The simulation algorithms of these new components called "Coats" are defined.An engineering approach to systematize the passage from one implementation to its counterpart parallel and distributed is then proposed. This approach is based on metamodeling and models transformation principles inspired of Model Driven Engineering (MDE). Its genericity guarantees the reusability with any sequential DEVS simulator.Cette thèse propose une approche d’ingénierie consistant à paralléliser des simulateurs DEVS existants, sans être obligé de modifier les algorithmes de l’implémentation initiale, mais en injectant des composants additionnels adaptés au protocole de communication intercomposants en vigueur. Les algorithmes de simulation de ces nouveaux composants appelés « Manteaux », sont définis. Une démarche d’ingénierie permettant de systématiser le passage d’une implémentation à sa contrepartie parallèle et distribuée est ensuite proposée. Cette démarche s’appuie sur les principes de méta modélisation et de transformation de modèles inspirés de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM). Sa généricité en garantit la réutilisabilité avec tout simulateur séquentiel DEVS

A Reference Structure for Modular Model-based Analyses

Kontext: In dieser Arbeit haben wir die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen untersucht. Darum untersuchten wir die Wechselbeziehungen zwischen Modellen und Analysen, insbesondere die Struktur und Abhängigkeiten von Artefakten und die Dekomposition und Komposition von modellbasierten Analysen. Herausforderungen: Softwareentwickler verwenden Modelle von Softwaresystemen, um die Evolvierbarkeit und Wiederverwendbarkeit eines Architekturentwurfs zu bestimmen. Diese Modelle ermöglichen die Softwarearchitektur zu analysieren, bevor die erste Zeile Code geschreiben wird. Aufgrund evolutionärer Veränderungen sind modellbasierte Analysen jedoch auch anfällig für eine Verschlechterung der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit. Diese Probleme lassen sich auf die Ko-Evolution von Modellierungssprache und Analyse zurückführen. Der Zweck einer Analyse ist die systematische Untersuchung bestimmter Eigenschaften eines zu untersuchenden Systems. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Softwareentwickler neue Eigenschaften eines Softwaresystems analysieren wollen. In diesem Fall müssen sie Merkmale der Modellierungssprache und die entsprechenden modellbasierten Analysen anpassen, bevor sie neue Eigenschaften analysieren können. Merkmale in einer modellbasierten Analyse sind z.\,B. eine Analysetechnik, die eine solche Qualitätseigenschaft analysiert. Solche Änderungen führen zu einer erhöhten Komplexität der modellbasierten Analysen und damit zu schwer zu pflegenden modellbasierten Analysen. Diese steigende Komplexität verringert die Verständlichkeit der modellbasierten Analysen. Infolgedessen verlängern sich die Entwicklungszyklen, und die Softwareentwickler benötigen mehr Zeit, um das Softwaresystem an veränderte Anforderungen anzupassen. Stand der Technik: Derzeitige Ansätze ermöglichen die Kopplung von Analysen auf einem System oder über verteilte Systeme hinweg. Diese Ansätze bieten die technische Struktur für die Kopplung von Simulationen, nicht aber eine Struktur wie Komponenten (de)komponiert werden können. Eine weitere Herausforderung beim Komponieren von Analysen ist der Verhaltensaspekt, der sich darin äußert, wie sich die Analysekomponenten gegenseitig beeinflussen. Durch die Synchronisierung jeder beteiligten Simulation erhöht die Modularisierung von Simulationen den Kommunikationsbedarf. Derzeitige Ansätze erlauben es, den Kommunikationsaufwand zu reduzieren; allerdings werden bei diesen Ansätzen die Dekomposition und Komposition dem Benutzer überlassen. Beiträge: Ziel dieser Arbeit ist es, die Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit von modellbasierten Analysen zu verbessern. Zu diesem Zweck wird die Referenzarchitektur für domänenspezifische Modellierungssprachen als Grundlage genommen und die Übertragbarkeit der Struktur der Referenzarchitektur auf modellbasierte Analysen untersucht. Die geschichtete Referenzarchitektur bildet die Abhängigkeiten der Analysefunktionen und Analysekomponenten ab, indem sie diese bestimmten Schichten zuordnet. Wir haben drei Prozesse für die Anwendung der Referenzarchitektur entwickelt: (i) Refactoring einer bestehenden modellbasierten Analyse, (ii) Entwurf einer neuen modellbasierten Analyse und (iii) Erweiterung einer bestehenden modellbasierten Analyse. Zusätzlich zur Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen haben wir wiederkehrende Strukturen identifiziert, die zu Problemen bei der Evolvierbarkeit, Verständlichkeit und Wiederverwendbarkeit führen; in der Literatur werden diese wiederkehrenden Strukturen auch als Bad Smells bezeichnet. Wir haben etablierte modellbasierte Analysen untersucht und dreizehn Bad Smells identifiziert und spezifiziert. Neben der Spezifizierung der Bad Smells bieten wir einen Prozess zur automatischen Identifizierung dieser Bad Smells und Strategien für deren Refactoring, damit Entwickler diese Bad Smells vermeiden oder beheben können. In dieser Arbeit haben wir auch eine Modellierungssprache zur Spezifikation der Struktur und des Verhaltens von Simulationskomponenten entwickelt. Simulationen sind Analysen, um ein System zu untersuchen, wenn das Experimentieren mit dem bestehenden System zu zeitaufwändig, zu teuer, zu gefährlich oder einfach unmöglich ist, weil das System (noch) nicht existiert. Entwickler können die Spezifikation nutzen, um Simulationskomponenten zu vergleichen und so identische Komponenten zu identifizieren. Validierung: Die Referenzarchitektur für modellbasierte Analysen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen in die Referenzarchitektur überführt haben. Wir haben eine szenariobasierte Evaluierung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. In der Auswertung können wir zeigen, dass sich die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit durch die Bestimmung der Komplexität, der Kopplung und der Kohäsion verbessert. Die von uns verwendeten Metriken stammen aus der Informationstheorie, wurden aber bereits zur Bewertung der Referenzarchitektur für DSMLs verwendet. Die Bad Smells, die durch die Co-Abhängigkeit von modellbasierten Analysen und ihren entsprechenden DSMLs entstehen, haben wir evaluiert, indem wir vier modellbasierte Analysen nach dem Auftreten unserer schlechten Gerüche durchsucht und dann die gefundenen Bad Smells behoben haben. Wir haben auch eine szenariobasierte Auswertung gewählt, die historische Änderungsszenarien aus den Repositories der modellbasierten Analysen ableitet. Wir können zeigen, dass die Bad Smells die Evolvierbarkeit und Verständlichkeit negativ beeinflussen, indem wir die Komplexität, Kopplung und Kohäsion vor und nach der Refaktorisierung bestimmen. Den Ansatz zum Spezifizieren und Finden von Komponenten modellbasierter Analysen haben wir evaluiert, indem wir Komponenten von zwei modellbasierten Analysen spezifizieren und unseren Suchalgorithmus verwenden, um ähnliche Analysekomponenten zu finden. Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen, dass wir in der Lage sind, ähnliche Analysekomponenten zu finden und dass unser Ansatz die Suche nach Analysekomponenten mit ähnlicher Struktur und ähnlichem Verhalten und damit die Wiederverwendung solcher Komponenten ermöglicht. Nutzen: Die Beiträge unserer Arbeit unterstützen Architekten und Entwickler bei ihrer täglichen Arbeit, um wartbare und wiederverwendbare modellbasierte Analysen zu entwickeln. Zu diesem Zweck stellen wir eine Referenzarchitektur bereit, die die modellbasierte Analyse und die domänenspezifische Modellierungssprache aufeinander abstimmt und so die Koevolution erleichtert. Zusätzlich zur Referenzarchitektur bieten wir auch Refaktorisierungsoperationen an, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine bestehende modellbasierte Analyse an die Referenzarchitektur anzupassen. Zusätzlich zu diesem technischen Aspekt haben wir drei Prozesse identifiziert, die es Architekten und Entwicklern ermöglichen, eine neue modellbasierte Analyse zu entwickeln, eine bestehende modellbasierte Analyse zu modularisieren und eine bestehende modellbasierte Analyse zu erweitern. Dies geschieht natürlich so, dass die Ergebnisse mit der Referenzarchitektur konform sind. Darüber hinaus ermöglicht unsere Spezifikation den Entwicklern, bestehende Simulationskomponenten zu vergleichen und sie bei Bedarf wiederzuverwenden. Dies erspart den Entwicklern die Neuimplementierung von Komponenten

Quality of process modeling using BPMN: a model-driven approach

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia InformáticaContext: The BPMN 2.0 specification contains the rules regarding the correct usage of the language’s constructs. Practitioners have also proposed best-practices for producing better BPMN models. However, those rules are expressed in natural language, yielding sometimes ambiguous interpretation, and therefore, flaws in produced BPMN models. Objective: Ensuring the correctness of BPMN models is critical for the automation of processes. Hence, errors in the BPMN models specification should be detected and corrected at design time, since faults detected at latter stages of processes’ development can be more costly and hard to correct. So, we need to assess the quality of BPMN models in a rigorous and systematic way. Method: We follow a model-driven approach for formalization and empirical validation of BPMN well-formedness rules and BPMN measures for enhancing the quality of BPMN models. Results: The rule mining of BPMN specification, as well as recently published BPMN works, allowed the gathering of more than a hundred of BPMN well-formedness and best-practices rules. Furthermore, we derived a set of BPMN measures aiming to provide information to process modelers regarding the correctness of BPMN models. Both BPMN rules, as well as BPMN measures were empirically validated through samples of BPMN models. Limitations: This work does not cover control-flow formal properties in BPMN models, since they were extensively discussed in other process modeling research works. Conclusion: We intend to contribute for improving BPMN modeling tools, through the formalization of well-formedness rules and BPMN measures to be incorporated in those tools, in order to enhance the quality of process modeling outcomes

Metamodel for personalized adaptation of pedagogical strategies using metacognition in Intelligent Tutoring Systems

The modeling process of metacognitive functions in Intelligent Tutoring Systems (ITS) is a difficult and time-consuming task. In particular when the integration of several metacognitive components, such as self-regulation and metamemory is needed. Metacognition has been used in Artificial Intelligence (AI) to improve the performance of complex systems such as ITS. However the design ITS with metacognitive capabilities is a complex task due to the number and complexity of processes involved. The modeling process of ITS is in itself a difficult task and often requires experienced designers and programmers, even when using authoring tools. In particular the design of the pedagogical strategies for an ITS is complex and requires the interaction of a number of variables that define it as a dynamic process. This doctoral thesis presents a metamodel for the personalized adaptation of pedagogical strategies integrating metamemory and self-regulation in ITS. The metamodel called MPPSM (Metamodel of Personalized adaptation of Pedagogical Strategies using Metacognition in intelligent tutoring systems) was synthetized from the analysis of 40 metacognitive models and 45 ITS models that exist in the literature. MPPSMhas a conceptual architecture with four levels of modeling according to the standard Meta- Object Facility (MOF) of Model-Driven Architecture (MDA) methodology. MPPSM enables designers to have modeling tools in early stage of software development process to produce more robust ITS that are able to self-regulate their own reasoning and learning processes. In this sense, a concrete syntax composed of a graphic notation called M++ was defined in order to make the MPPSM metamodel more usable. M++ is a Domain-Specific Visual Language (DSVL) for modeling metacognition in ITS. M++ has approximately 20 tools for modeling metacognitive systems with introspective monitoring and meta-level control. MPPSM allows the generation of metacognitive models using M++ in a visual editor named MetaThink. In MPPSM-based models metacognitive components required for monitoring and executive control of the reasoning processes take place in each module of an ITS can be specified. MPPSM-based models represent the cycle of reasoning of an ITS about: (i) failures generated in its own reasoning tasks (e.g. self-regulation); and (ii) anomalies in events that occur in its Long-Term Memory (LTM) (e.g. metamemory). A prototype of ITS called FUNPRO was developed for the validation of the performance of metacognitive mechanism of MPPSM in the process of the personalization of pedagogical strategies regarding to the preferences and profiles of real students. FUNPRO uses self-regulation to monitor and control the processes of reasoning at object-level and metamemory for the adaptation to changes in the constraints of information retrieval tasks from LTM. The major contributions of this work are: (i) the MOF-based metamodel for the personalization of pedagogical strategies using computational metacognition in ITS; (ii) the M++ DSVL for modeling metacognition in ITS; and (iii) the ITS prototype called FUNPRO (FUNdamentos de PROgramación) that aims to provide personalized instruction in the subject of Introduction to Programming. The results given in the experimental tests demonstrate: (i) metacognitive models generated are consistent with the MPPSM metamodel; (ii) positive perceptions of users with respect to the proposed DSVL and it provide preliminary information concerning the quality of the concrete syntax of M++; (iii) in FUNPRO, multi-level pedagogical model enhanced with metacognition allows the dynamic adaptation of the pedagogical strategy according to the profile of each student.Doctorad

Computational automation for efficient design of acoustic metamaterials

Acoustic metamaterials (AMMs) are an exciting technology because they are capable of responding to vibrations in ways that are impossible to achieve with conventional materials. However, realization of AMMs requires engineering design to provide a connection between first-principles research and production of parts that perform as expected. Designing AMMs is a challenging endeavor because evaluating designs is costly and manufacturing metamaterials requires precise techniques with small minimum resolutions. To address these challenges, new computational tools are necessary to aid design. This work proposes three tasks that improve the capabilities of design for AMM while being extensible to other engineering design automation tasks. The first task is to develop a design exploration tool that improves the computational efficiency of identifying sets of high-performing designs in a design space that is sparse and comprises mixed discrete/continuous data. The second task is to develop a process for designers to evaluate manufacturability of difficult-to-manufacture parts and drive co-development of manufacturing methods and AMM. In the final task, a machine learning based method is developed to efficiently model AMM with heterogeneous arrangements of their microstructures such that strict homogenization is infeasible. The outcomes from completing these tasks will provide a significant and novel improvement over existing methods of designing AMMs.Mechanical Engineerin