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Shorin, Dmitriy;
Model-based development of energy-efficient automation systems. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2018. - 1 Online-Ressource (93 Seiten)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2018

Der Energieverbrauch ist ein immer wichtigeres Entscheidungskriterium, das bei der Suche nach guten architektonischen und gestalterischen Alternativen technischer Systeme einbezogen werden muss. Diese Monographie stellt eine Methodik für das modellbasierte Engineering energieeffizienter Automatisierungssysteme vor. In dieser Monografie wird ein eingebettetes System als eine Kombination der Prozessorhardware und des Softwareteils betrachtet. Im entwickelten Verfahren wird der erste Teil durch ein Betriebsmodell (operational model) beschrieben, das alle möglichen Zustände und Übergänge des betrachteten Systems darstellt. Der letzte Teil wird durch ein Anwendungsmodell (application model) repräsentiert, das den Arbeitsablauf eines konkreten für dieses System erstellten Programms widerspiegelt. Gemeinsam werden die beiden Modelle in ein stochastisches Petri-Netz umgewandelt, um eine Analyse des Systems zu ermöglichen. Die entwickelten Transformationsregeln werden vorgestellt und mathematisch beschrieben. Es ist dann möglich, die Leistungsaufnahme des Systems mittels einer Standardauswertung von Petri-Netzen vorherzusagen. Die UML (vereinheitlichte Modellierungssprache) wird in dieser Monographie für die Modellierung der Echtzeitsysteme verwendet. Die mit dem MARTE-Profil (Modellierung und Analyse der Echtzeit- und eingebetteten Systeme) erweiterten Zustandsübergangsdiagramme sind für die Modellierung und Leistungsbewertung ausgewählt. Die vorgestellte Methodik wird durch eine Implementierung der notwendigen Algorithmen und grafischen Editoren in der integrierten Entwicklungsumgebung TimeNET unterstützt. Die entwickelte Erweiterung implementiert die vorgestellte Methode zur Modellierung und Bewertung des Energieverbrauchs basierend auf den erweiterten UML-Modellen, die nun automatisch in ein stochastisches Petri-Netz transformiert werden können. Der Energieverbrauch des Systems kann dann durch die Analyse-Module für stochastische Petri-Netze von TimeNET vorhergesagt werden. Die Vorteile der vorgeschlagenen Methode werden anhand von Anwendungsbeispielen demonstriert.



http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2018000154
Parkhomenko, Anzhelika; Parkhomenko, Andriy; Tabunshchyk, Galyna; Henke, Karsten; Wuttke, Heinz-Dietrich
The remote labs as an effective tool of inclusive engineering education. - In: 2018 XIVth International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), (2018), S. 209-214

https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2018.8365735
Wichmann, Alexander; Bedini, Francesco; Maschotta, Ralph; Zimmermann, Armin
A workflow for the design of optimized system architectures using model-driven optimization. - In: International Symposium on Model-driven Approaches for Simulation Engineering (Mod4Sim'18), ISBN 978-1-5108-6018-6, (2018), S. 1-12

Bedini, Francesco; Wichmann, Alexander; Maschotta, Ralph; Zimmermann, Armin
Improving the fUML performance for C++ following a model-driven approach. - In: International Symposium on Model-driven Approaches for Simulation Engineering (Mod4Sim'18), ISBN 978-1-5108-6018-6, (2018), S. 72-83

Wittich, Hans Christian; Seeland, Marco; Wäldchen, Jana; Rzanny, Michael Carsten; Mäder, Patrick
Recommending plant taxa for supporting on-site species identification. - In: BMC bioinformatics, ISSN 1471-2105, Bd. 19 (2018), 190, insges. 17 S.

https://doi.org/10.1186/s12859-018-2201-7
Mohagheghi, Erfan; Gabash, Aouss; Alramlawi, Mansour; Li, Pu
Real-time optimal power flow with reactive power dispatch of wind stations using a reconciliation algorithm. - In: Renewable energy, ISSN 1879-0682, Bd. 126 (2018), S. 509-523

https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.03.072
Bedini, Francesco; Maschotta, Ralph; Wichmann, Alexander; Zimmermann, Armin
A C++ implementation of UML subsets and unions for MDE. - In: MODELSWARD 2018, (2018), S. 464-471

https://doi.org/10.5220/0006606404640471
Wunder, Sophia; Hunold, Alexander; Fiedler, Patrique; Schlegelmilch, Falk; Schellhorn, Klaus; Haueisen, Jens
Novel bifunctional cap for simultaneous electroencephalography and transcranial electrical stimulation. - In: Scientific reports, ISSN 2045-2322, Bd. 8 (2018), 7259, S. 1-11

https://doi.org/10.1038/s41598-018-25562-x
Sauer, Lydia; Klemm, Matthias; Peters, Sven; Schweitzer, Dietrich; Schmidt, Johanna Esther; Kreilkamp, Lukas; Ramm, Lisa; Meller, Daniel; Hammer, Martin
Monitoring foveal sparing in geographic atrophy with fluorescence lifetime imaging ophthalmoscopy - a novel approach. - In: Acta ophthalmologica, ISSN 1755-3768, Bd. 96 (2018), 3, S. 257-266

https://doi.org/10.1111/aos.13587
Esch, Lorenz; Sun, Limin; Klüber, Viktor; Lew, Seok; Baumgarten, Daniel; Grant, P. Ellen; Okada, Yoshio; Haueisen, Jens; Hämäläinen, Matti S.; Dinh, Christoph
MNE Scan: software for real-time processing of electrophysiological data. - In: Journal of neuroscience methods, ISSN 1872-678X, Bd. 303 (2018), S. 55-67

https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2018.03.020