Acute stress response for self-optimizing mechatronic systems

Self-optimizing mechatronic systems react autonomously and flexibly to changing conditions. They are capable of learning and optimize their behavior throughout their life cycle. The paradigm of self-optimization is originally inspired by the behavior of biological systems. The key to the successful development of self-optimizing systems is a conceptual design process that precisely describes the desired system behavior. In the area of mechanical engineering, active principles based on physical effects such as friction or lever are widely used to concretize the construction structure and the behavior. The same approach can be found in the domain of software-engineering with software patterns such as the broker-pattern or the strategy pattern. However there is no appropriate design schema for the development of intelligent mechatronic systems covering the needs to fulfill the paradigm of self-optimization. This article proposes such a schema called Active Patterns for Self-Optimization. It is shown how a catalogue of active patterns can be derived from a set of four basic active patterns. This design approach is validated for a networked mechatronic system in a multiagent setting where the behavior is implemented according to a biologically inspired technique – the neuro-fuzzy learning method.1st IFIP International Conference on Biologically Inspired Cooperative Computing - Mechatronics and Computer ClustersRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Active patterns for self-optimization : Schemes for the design of intelligent mechatronic systems

Self-optimizing mechatronic systems react autonomously and flexibly to changing conditions. They are capable of learning and optimize their behavior throughout their life cycle. The paradigm of self-optimization is originally inspired by the behavior of biological systems. The key to the successful development of self-optimizing systems is a conceptual design process that precisely describes the desired system behavior. In the area of mechanical engineering, active principles based on physical effects such as friction or lever are widely used to concretize the construction structure and the behavior. The same approach can be found in the domain of software-engineering with software patterns such as the broker-pattern or the strategy pattern. However there is no appropriate design schema for the development of intelligent mechatronic systems covering the needs to fulfill the paradigm of self-optimization. This article proposes such a schema called Active Patterns for Self-Optimization. It is shown how a catalogue of active patterns can be derived from a set of four basic active patterns. This design approach is validated for a networked mechatronic system in a multiagent setting where the behavior is implemented according to a biologically inspired technique – the neuro-fuzzy learning method.1st IFIP International Conference on Biologically Inspired Cooperative Computing - Mechatronics and Computer ClustersRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Architecture and Design Methodology of Self-Optimizing Mechatronic Systems

The conceivable development of information and communication technology will enable mechatronic systems with inherent partial intelligence. We refer to this by using the term \"self-optimization\". Self-Optimizing systems react autonomously and flexibly on changing operation conditions. They are able to learn and optimize their behavior at runtime. The development of mechatronic and especially self-optimizing systems is still a challenge. A significant milestone within the development is the principle solution. It determines the basic structure as well as the operation mode of the system and is the result of the conceptual design. Additionally it is the basis for the concretization of the system which involves experts from several domains, such as mechanics, electrical engineering/electronics, control engineering and software engineering. This contribution presents a new specification technique for the conceptual design of mechatronic and self-optimizing systems. It also uses the railway technology as a complex example, to demonstrate how to use this specification technique and in which way it profits for the development of future mechanical engineering systems. Keywords Design Methodology, Mechatronics, Self-Optimization, Principle Solution, Conceptual Design, Domain-Spanning Specificatio

Active patterns for self-optimization : Schemes for the design of intelligent mechatronic systems

Self-optimizing mechatronic systems react autonomously and flexibly to changing conditions. They are capable of learning and optimize their behavior throughout their life cycle. The paradigm of self-optimization is originally inspired by the behavior of biological systems. The key to the successful development of self-optimizing systems is a conceptual design process that precisely describes the desired system behavior. In the area of mechanical engineering, active principles based on physical effects such as friction or lever are widely used to concretize the construction structure and the behavior. The same approach can be found in the domain of software-engineering with software patterns such as the broker-pattern or the strategy pattern. However there is no appropriate design schema for the development of intelligent mechatronic systems covering the needs to fulfill the paradigm of self-optimization. This article proposes such a schema called Active Patterns for Self-Optimization. It is shown how a catalogue of active patterns can be derived from a set of four basic active patterns. This design approach is validated for a networked mechatronic system in a multiagent setting where the behavior is implemented according to a biologically inspired technique – the neuro-fuzzy learning method.1st IFIP International Conference on Biologically Inspired Cooperative Computing - Mechatronics and Computer ClustersRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Acute stress response for self-optimizing mechatronic systems

Self-optimizing mechatronic systems react autonomously and flexibly to changing conditions. They are capable of learning and optimize their behavior throughout their life cycle. The paradigm of self-optimization is originally inspired by the behavior of biological systems. The key to the successful development of self-optimizing systems is a conceptual design process that precisely describes the desired system behavior. In the area of mechanical engineering, active principles based on physical effects such as friction or lever are widely used to concretize the construction structure and the behavior. The same approach can be found in the domain of software-engineering with software patterns such as the broker-pattern or the strategy pattern. However there is no appropriate design schema for the development of intelligent mechatronic systems covering the needs to fulfill the paradigm of self-optimization. This article proposes such a schema called Active Patterns for Self-Optimization. It is shown how a catalogue of active patterns can be derived from a set of four basic active patterns. This design approach is validated for a networked mechatronic system in a multiagent setting where the behavior is implemented according to a biologically inspired technique – the neuro-fuzzy learning method.1st IFIP International Conference on Biologically Inspired Cooperative Computing - Mechatronics and Computer ClustersRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Parametrische Modellordnungsreduktion für hierarchische selbstoptimierende Systeme

In dieser Arbeit wird eine neuartige Methode zur parametrischen Modellordnungsreduktion paretooptimaler Systeme vorgestellt. Mit dieser Methode können die komplexen Modelle, die im Rahmen selbstoptimierender Systeme auftreten, gezielt vereinfacht werden. Das herausragende Merkmal der entwickelten Methodik besteht in der engen Verzahnung der Verfahren der parametrischen Modellordnungsreduktion mit der hierarchischen Optimierung auf der einen Seite und dem Konzept der hierarchischen Strukturierung und Modellierung mechatronischer Systeme auf der anderen Seite. Es werden zwei Varianten der parametrischen Modellordnungsreduktion betrachtet. Die manuelle rationale Interpolation und die Matrix Interpolation in Kombination mit der H2-optimalen tangentialen Interpolation. Beide profitieren erheblich von der neu entstandenen Methode zur Interpolation paretooptimaler Systeme. Mit Hilfe geeigneter Parametrierungen und einer automatisiert durchführbaren Diskretisierung der Paretomenge werden die optimalen Systemkonfigurationen zusammen mit dem zugehörigen System zu einer Einheit gekapselt. Zudem verringert sich die Komplexität der parametrischen Reduktion, da die Anzahl beizubehaltender Parameter nur von der Anzahl der Zielfunktionen abhängt. Am Beispiel des Feder-Neige-Prüfstands, einem Prüfstand für die aktive Federung des Schienenverkehrssystems RailCab, kann die hohe Approximationsgüte der Reduktion nachgewiesen werden.Parametric model-order reduction for the reduction of Pareto optimal systems is presented within this thesis. The developed method can be used to simplify complex models which describe the dynamical behavior of self-optimizing systems. The close interrelation of parametric model-order reduction with both hierarchical optimization as well as the structuring concept and hierarchical modeling of mechatronic systems is an outstanding feature of the proposed method.Two types of parametric model-order reduction are considered. A particular Arnoldi algorithm for manual rational interpolation has been implemented on the one hand. On the other hand, a combination of matrix interpolation and H2-optimal tangential interpolation has been investigated. Both types considerably benefit from a method for interpolation of Pareto optimal systems which has been developed within this thesis. Optimal system configurations and corresponding dynamical systems are encapsulated by means of suitable parameterizations and automatic discretization of the Pareto set. Additionally, the complexity of the reduction problem itself is reduced as the number of parameters only depends on the number of objective functions.A test rig of an active suspension system representing the active suspension of the RailCab serves as an application example. The reduced models computed by means of the proposed method possess a very small reduction error.Tag der Verteidigung: 08.11.2013Paderborn, Univ., Diss., 201

Dynamisch partielle Rekonfiguration in fehlertoleranten FPGA-Systemen

Korf S. Dynamisch partielle Rekonfiguration in fehlertoleranten FPGA-Systemen. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2017.Die Anforderungen an mikroelektronische Systeme steigen kontinuierlich. Rekonfigurierbare Architekturen bieten einen Kompromiss zwischen der Leistungsfähigkeit anwendungsspezifischer Schaltungen (ASICs) und der Flexibilität heutiger Prozessoren. Sogenannte im Feld programmierbare Gatter-Arrays (engl. Field-Programmable Gate Arrays, FPGAs) haben sich hierbei in den letzten Jahrzehnten besonders etabliert. Die Konfigurationsart dynamisch partielle Rekonfiguration (DPR) moderner SRAM-basierter FPGAs verdeutlicht die gewonnene System-Flexibilität. DPR wird in verschiedensten Anwendungsgebieten aus unterschiedlichsten Motivationen heraus eingesetzt. Die Hauptanwendung der DPR ist die Erstellung eines Systems, welches Veränderungen an der Schaltung auf dem FPGA zur Laufzeit erlaubt. Obwohl viele FPGA-Familien bereits seit zwei Jahrzehnten DPR hardwareseitig ermöglichen, ist die Unterstützung durch die Hersteller-Software und insbesondere die Eigenschaften des daraus resultierenden DPR-Systems verbesserungswürdig. Um das Potenzial der verfügbaren Hardware-Flexibilität ausnutzen zu können, wird in dieser Dissertation ein neuer Entwurfsablauf (INDRA 2.0, INtegrated Design Flow for Reconfigurable Architectures) vorgestellt. Dieser Entwurfsablauf ermöglicht die Erstellung eines flexiblen DPR-Systems mit geringem Speicher-, Verwaltungs- und Wartungsaufwand. Für Anwendungen mit Homogenitätsanforderungen wird mit DHHarMa (Design Flow for Homogeneous Hard Macros) ein Entwurfsablauf vorgestellt, der die Transformation eines zunächst inhomogenen Designs in ein homogenes Design ermöglicht. Bei dieser Design-Homogenisierung ergibt sich die Fragestellung nach möglichen Auswirkungen bezüglich des FPGA-Ressourcenbedarfs und der Leistungsfähigkeit durch die einzelnen Homogenisierungsschritte. Die einzelnen DHHarMa-Softwarekomponenten wurden daher detailliert durch verschiedene Bewertungsmaße analysiert. Hierbei konnte festgehalten werden, dass die Homogenisierungsschritte im Mittel einen, teils deutlichen, positiven Einfluss auf den FPGA-Ressourcenbedarf jedoch teils einen geringen negativen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit hat. Die verwendete FPGA-Architektur hat hierbei auf beide Größen einen entscheidenden Einfluss. Zusätzlich wird in Anwendungsgebieten mit Strahlungseinfluss die DPR-Funktionalität in Verfahren zur Abschwächung von durch Strahlung induzierten Fehlern eingesetzt. In der Dissertation wird mit der Readback Scrubbing Unit eine Komponente vorgestellt, welche eine Einbitfehlerkorrektur und Zweibitfehlererkennung im FPGA-Konfigurationsspeicher implementiert. Durch integrierte Fehlerstatistikmechanismen wird eine Analyse des Systems zur Laufzeit realisiert. Zusätzlich ist die Erstellung von Readback Scrubbing Schedules möglich, sodass die Fehlererkennung und -korrektur zum einen autonom und zum anderen zur Laufzeit angepasst werden kann. Zusätzlich wird mit OLT(RE)² (On-Line on-demand Testing approach for permanent Radiation Effects in REconfigurable systems) ein Selbsttest für ein SRAM-basiertes FPGA vorgestellt. Dieser Selbsttest ermöglicht zur Systemlaufzeit eine Überprüfung einer FPGA-Fläche vor der Verwendung auf permanente Fehler in den Verdrahtungsressourcen

Model consistency management for systems engineering

Um der Komplexität der interdisziplinären Entwicklung moderner technischer Systeme Herr zu werden, findet die Entwicklung heutzutage meist modellbasiert statt. Dabei werden zahlreiche verschiedene Modelle genutzt, die jeweils unterschiedliche Gesichtspunkte berücksichtigen und sich auf verschiedenen Abstraktionsebenen befinden. Wenn die hierbei auftretenden Inkonsistenzen zwischen den Modellen ungelöst bleiben, kann dies zu Fehlern im fertigen System führen. Modelltransformations- und -synchronisationstechniken sind ein vielversprechender Ansatz, um solche Inkonsistenzen zu erkennen und aufzulösen. Existierende Modellsynchronisationstechniken sind allerdings nicht mächtig genug, um die komplexen Beziehungen in so einem Entwicklungsszenario zu unterstützen. In dieser Arbeit wird eine neue Modellsynchronisationstechnik präsentiert, die es erlaubt, Modelle verschiedener Sichten und Abstraktionsebenen zu synchronisieren. Dabei werden Metriken zur Erhöhung des Automatisierungsgrads eingesetzt, die Expertenwissen abbilden. Der Ansatz erlaubt unterschiedliche Grade an Benutzerinteraktion, von vollautomatischer Funktionsweise bis zu feingranularen manuellen Entscheidungen.The development of complex mechatronic systems requires the close collaboration of different disciplines, like mechanical engineering, electrical engineering, control engineering, and software engineering. To tackle the complexity of such systems, such a development is heavily based on models. Engineers use several models on different abstraction levels, for different purposes and with different view-points. Usually, a discipline-spanning system model is developed during the first, interdisciplinary system design phase. For the implementation phase, the disciplines use different models and tools to develop the discipline-specific aspects of the system. During such a model-based development, inconsistencies between the different discipline-specific models and the discipline-spanning system model are likely to occur, because changes to discipline-specific models may affect the discipline-spanning system model and models of other disciplines. These inconsistencies lead to increased development time and costs if they remain unresolved. Model transformation and synchronization are promising techniques to detect and resolve such inconsistencies. However, existing model synchronization solutions are not powerful enough to support the complex consistency relations of such an application scenario. In this thesis, we present a novel model synchronization technique that allows for synchronized models with multiple views and abstraction levels. To minimize the information loss and improve automation during the synchronization, it employs metrics to encode expert knowledge. The approach can be customized to allow different amounts of user interaction, from full automation to fine-grained manual decisions.Tag der Verteidigung: 24.10.2014Paderborn, Univ., Diss., 201

Grundlagen einer Konstruktionsmethodik für Hybride Intelligente Konstruktionselemente (HIKE)

Basierend auf den Ergebnissen der DFG Forschergruppe 981 "Hybride Intelligente Konstruktionselemente" (HIKE) werden in dieser Dissertation die Grundlagen für eine Konstruktionsmethodik für HIKE erarbeitet. Ein Referenzprozess für das Konstruieren von HIKE wurde entwickelt. Des Weiteren wurden Gestaltungsrichtlinien als auch eine Informations-/Wissensbasis für das Konstruieren von HIKE erarbeitet