Adaptivity engineering : Modeling and quality assurance for self-adaptive software systems

Moderne Softwareentwicklung nutzt Techniken der Selbstadaptation, um Wartung von Softwaresystemen zu automatisieren und diese somit flexibler und robuster zu gestalten. Allerdings führt die Einführung solcher Techniken zu größeren und komplizierten Softwareentwürfen. Die Konsequenz sind Fehler im Entwurf. In der Literatur werden konstruktive Methoden wie MDE oder Patterns und analytische Methoden wie Testen oder Model Checking vorgeschlagen, um das Komplexitätsproblem zu verringern. Allerdings werden die Techniken der Selbstadaption von solchen Methoden bisher noch wenig unterstützt, d.h. dass es wenige integrierte Ansätze für die explizite Modellierung und Qualitätssicherung von Selbstadaptation gibt. In dieser Arbeit schlagen wir einen integrierten Modellierungs- und Qualitätssicherungsansatz für den Entwurf selbstadaptiver Softwaresysteme vor. Es werden sowohl konstruktive Methoden (z.B. Sprachen) als auch analytische Methoden (z.B. Model Checking) für die Unterstützung der Entwicklung solcher Systeme vorgeschlagen. Beide Typen von Methoden sind in Standardtechniken und Werkzeuge integriert. Im Ergebnis wird der Entwickler in der Modellierung selbstadaptiver Softwaresysteme durch den Einsatz von adaptionsspezifischen Sprachen unterstützt. Durch die dazu passenden Qualitätssicherungsverfahren erhält der Entwickler unmittelbare Rückmeldung über die Qualität seiner Modelle. Somit wird die Entwicklung selbstadaptiver Systeme bereits in frühen Phasen des Entwicklungsprozesses unterstützt, Entwurfsfehler werden vermieden und somit bessere Software gebaut.Modern software engineering introduces self-adaptivity features to perform automatic maintenance and make software systems more flexible and resilient. Unfortunately, introducing the additional self-adaptivity features makes software design bloated and complicated. As a consequence, software design models are often prone to errors. The literature proposes constructive approaches such as MDE, patterns, etc. as well as analytical approaches such as testing or model checking to solve the problem of complexity in general. However, there is no sufficient adaptivity-specific support throughout the engineering process, i.e. no approaches that support the creation of self-adaptivity specification models and their quality assurance. In this thesis, we will propose an integrated modeling and quality assurance environment for designing self-adaptive software systems. Therefore, we will propose constructive methods (e.g., languages) and analytical methods (e.g., model-checking) to support the engineering of these systems. Both types of methods are integrated into standard software engineering techniques and tools. As a result, the designer is supported in modeling self-adaptive software systems using concern-specific languages and receives immediate feedback about the quality of his models. This way, software engineering for self-adaptive systems is getting supported starting at the early design phase leading to less errors produced, and thus, to better software, overall.Tag der Verteidigung: 26.09.2013Paderborn, Univ., Diss., 201

Wertbasierte Portfolio-Optimierung bei Software-Produktlinien: Value-based Portfolio-Optimization of Software Product Lines: Modell, Vorgehen, Umsetzung

Das Software Product Line Engineering (SPLE) ist ein ganzheitlicher Ansatz zur Entwicklung und Vermarktung von Software-Produktlinien auf Basis von Software-Systemfamilien. Eine in frühen Phasen des SPLE durchzuführende Aktivität ist das Scoping, bei dem die zu realisierenden Produkte mit den zwischen ihnen bestehenden Wiederverwendungspotentialen identifiziert werden. Bei der Durchführung des Scopings steht der Produkt-Manager vor dem Problem einen Ausgleich zwischen den Bedürfnissen der Kunden und dem Aufwand der Entwicklung zu finden. Durch die bestehenden Wiederverwendungspotentiale bei Software-Systemfamilien wird die Entscheidung zusätzlich erschwert. Aufgrund der bestehenden Komplexität der Entscheidung, wird in Literatur und Praxis eine Unterstützung in Form einer statistisch-mathematischen Optimierung gefordert. Dieser Forderung nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr werden mit der Konstruktion eines Modells gewinnbeeinflussender Faktoren, einer Methode zur wertbasierten Portfolio-Optimierung und eines Prototyps zur Unterstützung der wertbasierten Portfolio-Optimierung und der anschließenden Evaluation dieser Artefakte zwei Fragen adressiert. Erstens wird geprüft, ob die Optimierung von Produkt-Portfolios bei Software-Produktlinien mit statistisch-mathematischen Verfahren unterstützt werden kann. Zweitens wird geprüft, ob die statistisch-mathematische Optimierung von Produkt-Portfolios eine akzeptierte Unterstützung von Software-Anbietern sein kann. Die Arbeit ordnet sich mit ihren Fragen in die Forschung zum Produkt-Management bei Software-Produktlinien ein und trägt die vorgenannten Artefakte bei.:Abbildungsverzeichnis ix Tabellenverzeichnis xi Abkürzungsverzeichnis xii Symbolverzeichnis xiv 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 5 1.3 Forschungskonzept 7 1.4 Verwendete Methoden und Notationen 9 1.4.1 Method Engineering 10 1.4.2 Software & Systems Process Engineering Meta-Model 12 1.4.3 Merkmaldiagramme 14 1.5 Aufbau der Arbeit 16 I Modell 17 2 Software-Ökonomie 18 2.1 Unternehmen und ihre Produkte 20 2.1.1 Eigenschaften von Software-Produkten 23 2.1.2 Vom Software-System zum Geschäftsmodell 24 2.1.3 Kosten 28 2.1.4 Erlös 31 2.2 Kunden 35 2.2.1 Nutzen und Wertvorstellung 35 2.2.2 Zahlungsbereitschaft 35 2.2.3 Kundenmodell 37 2.3 Konkurrenz und Markt 38 2.3.1 Konkurrenzmodell 38 2.3.2 Ökonomische Besonderheiten von Software-Produkten 39 2.3.3 Struktur von Software-Märkten 40 2.4 Preis 41 2.4.1 Preisbeeinflussende Faktoren 42 2.4.2 Verfahren der Preisbildung 42 2.4.3 Preismodell 44 2.5 Produkt- und Preisdifferenzierung 44 2.5.1 Typen der Preisdifferenzierung 46 2.5.2 Preisdifferenzierung mit Selbstselektion 47 2.5.3 Gewinnoptimalität 48 2.6 Zusammenfassung 49 3 Software-Produktlinien 50 3.1 Prozesse des Software Product Line Engineerings 53 3.1.1 Domain Engineering 54 3.1.2 Anwendungsentwicklung 56 3.1.3 Management 57 3.1.4 Scoping 58 3.2 Methoden des Software Product Line Engineerings 60 3.3 Szenarios des Einsatzes von Software-Systemfamilien 62 3.4 Angereicherte Software-Produktlinien 64 3.5 Kostenmodell bei Software-Systemfamilien 65 3.6 Modell gewinnbeeinflussender Faktoren 68 3.6.1 Interne Einflüsse 68 3.6.2 Externe Einflüsse 70 3.7 Zusammenfassung 71 I I Vorgehen 72 4 Methode zur wertbasierten Portfolio-Optimierung 73 4.1 Die Methode im Überblick 74 4.2 Kundenanalyse 76 4.2.1 Techniken 77 4.2.2 Einsatz 83 4.2.3 Zusammenfassung 88 4.3 Kostenanalyse 89 4.3.1 Techniken 91 4.3.2 Einsatz 94 4.3.3 Zusammenfassung 97 4.4 Konkurrenzanalyse 98 4.5 Optimierung und weitere Schritte 100 4.6 Zusammenfassung 101 5 Merkmalbasierte Generierung adaptiver Conjoint-Studien 102 5.1 Meta-Modelle 103 5.1.1 Merkmalmodelle 103 5.1.2 ACA-PE-Konfigurationen 105 5.2 Abbildung von Merkmalmodellen auf ACA-PE 106 5.2.1 Erste Überlegungen 106 5.2.2 Stufen 107 5.3 Illustrierendes Beispiel 111 5.4 Zusammenfassung 113 6 Wertbasierte Portfolio-Optimierung 114 6.1 Technische Vorbemerkungen 115 6.2 Verwandte Arbeiten 117 6.2.1 Analytische Arbeiten 117 6.2.2 Praktische Arbeiten 118 6.2.3 Besondere Ansätze 121 6.2.4 Schlussfolgerung 122 6.3 Entwurfsproblem bei Software-Produkt-Portfolios 123 6.3.1 Notationsmittel 123 6.3.2 Mathematisches Programm 125 6.4 Lösungsprozedur 126 6.4.1 Finden des optimalen Software-Produkt-Portfolios 127 6.4.2 Identifikation wichtiger Systeme 129 6.5 Illustrierendes Beispiel 129 6.6 Erweiterung 132 6.7 Zusammenfassung 133 I I I Umsetzung 134 7 Software-Prototyp zur wertbasierten Portfolio-Optimierung 135 7.1 Anforderungen 136 7.1.1 Funktional 136 7.1.2 Nicht-funktional 140 7.2 Technologiestudie 140 7.3 Entwurf 143 7.4 Implementierung 146 7.4.1 Spezifikationseditor 146 7.4.2 ACA-PE-Editor 151 7.4.3 Anwendungskern 152 7.5 Test 157 7.6 Zusammenfassung 157 8 Evaluation 158 8.1 Demonstration 158 8.2 Ergebnisgüte und Skalierbarkeit 162 8.2.1 Theoretisches Testdaten-Modell 163 8.2.2 Testtreiber und Testdatengenerator 166 8.2.3 Auswertung 167 8.3 Akzeptanz 174 8.3.1 Untersuchungsdesign 174 8.3.2 Auswertung 175 8.4 Zusammenfassung 176 9 Zusammenfassung und Ausblick 177 IV Anhang 181 Glossar 182 Literaturverzeichnis 184 A Befragungen 206 A.1 Befragung zur praktischen Relevanz der Portfolio-Optimierung 206 A.2 Experteninterview zur Akzeptanz 208 B Herleitungen 214 B.1 Struktur von Software-Märkten 214 B.2 Gewinnoptimalität der Preisdifferenzierung mit Selbstselektion 219 B.3 Preis-Subproblem für den Simplex-Algorithmus 227 B.4 Beispiel analytisch bestimmter Testdaten 228 C Modelle und Ausgaben des Prototyps 229 Wissenschaftlicher und persönlicher Werdegang 232 Selbstständigkeitserklärung 23

Pneumatic PID with Ultrasonic Distance Feedback

Indiana University Purdue University IndianapolisIndiana University–Purdue University Indianapolis (IUPUI) is initiating a new course to the Electrical & Computer Engineering Technology (ECET) Curriculum in the spring of 2019, this course is Advanced Process Controls. The lab curriculum for this course needed a functional application to demonstrate the use of a proportional–integral–derivative controller (PID). The lab location for this course has one important limitation, specifically no use of water; therefore, our design integrates the use of pneumatics. Using the lab’s existing Rockwell Automation PLC and software package, this design uses the PLC’s PID instruction to maintain an extension length on a pneumatic single acting cylinder. This closed control loop consists of the PLC and analog I/O card, an ultrasonic distance sensor, one pneumatic cylinder for the controlled variable, one pneumatic cylinder as a disturbance, and two Proportion-Air QB1X analog controlled pneumatic solenoids. The final design in summary, uses the ultrasonic sensor to provide feedback to the PID with the current extended length of the pneumatic cylinder. This establishes any error, and the properly tuned PID uses this feedback to respond accordingly to ensure the desired extension length of the cylinder is maintained.Electrical Engineering Technolog

Variations on a Theme: A Bibliography on Approaches to Theorem Proving Inspired From Satchmo

This articles is a structured bibliography on theorem provers, approaches to theorem proving, and theorem proving applications inspired from Satchmo, the model generation theorem prover developed in the mid 80es of the 20th century at ECRC, the European Computer- Industry Research Centre. Note that the bibliography given in this article is not exhaustive

Survey on Additive Manufacturing, Cloud 3D Printing and Services

Cloud Manufacturing (CM) is the concept of using manufacturing resources in a service oriented way over the Internet. Recent developments in Additive Manufacturing (AM) are making it possible to utilise resources ad-hoc as replacement for traditional manufacturing resources in case of spontaneous problems in the established manufacturing processes. In order to be of use in these scenarios the AM resources must adhere to a strict principle of transparency and service composition in adherence to the Cloud Computing (CC) paradigm. With this review we provide an overview over CM, AM and relevant domains as well as present the historical development of scientific research in these fields, starting from 2002. Part of this work is also a meta-review on the domain to further detail its development and structure

Aeronautical Engineering: A special bibliography, supplement 60

This bibliography lists 284 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system in July 1975

Aeronautical engineering: A continuing bibliography with indexes, supplement 100

This bibliography lists 295 reports, articles, and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System in August 1978

Demonstrating adequate safety for a concrete column exposed to fire, using probabilistic methods

Demonstrating adequate safety for exceptional designs and new design applications requires an explicit evaluation of the safety level, considering the uncertainties associated with the design. The recently published PD 7974-7:2019 provides five routes to demonstrating adequate safety through probabilistic methods but does not include worked examples. The case study in this paper presents three state-of-the-art approaches for demonstrating achievement of an absolute safety target (acceptance concept ‘AC3’ in PD 7974-7:2019) for a concrete column in an office building with stringent reliability requirements. The case study shows how fragility curves listed by, for example, industry organizations can support probabilistic approaches and a more comprehensive understanding of design performance