A methodology for the simplification of tabular designs in model-based development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Model-based development (MBD) is an increasingly used approach for the development of embedded control software, with Matlab Simulink/Stateflow as the widely accepted language. The adoption of this development paradigm is prevalent in many safety-critical domains, including the automotive industry. With an increasing reliance on software for controlling vehicle functionality and the yearly advent of new vehicle features, automotive models have been growing in size and complexity, causing them to become increasingly difficult to maintain, refactor, and test. Given the centrality of models in MBD, it is a requisite that they be maintained under well-defined and principled software development processes that use precise notation to document system requirements and behavioural design description. Tabular methods have long been used for defining decision-making logic in software, due to their concise and precise manner of communicating complex behaviour, so it is not surprising that they are finding increased use in automotive software models. Thus their presence in Simulink models is increasingly prominent in the implementation of complex behaviour in production code. As a result of the safety-critical nature of the automotive industry, as well as the increasing size and complexity of its models, reliable refactoring and simplification techniques for tabular expressions are becoming an important need for automotive companies. To address this need, this thesis presents a methodology for refactoring complex tabular designs to improve requirements traceability with a focus on Matlab Simulink/Stateflow and the MBD approach. A case study of industrial examples from an automotive partner are used to motivate the work and demonstrate the proposed methodology's effectiveness in reducing design size and complexity, while also increasing testability and requirements traceability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle