Multi-domain physical system modeling and control based on meta-modeling and graph rewriting
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
A methodology is presented which enables the specification and synthesis of software tools to aid in plant and controller modeling for multi-domain (electrical, mechanical, hydraulic, and thermal) physical systems. The methodology is based on meta-modeling and graph rewriting. The plant is modeled in a domain-specific formalism called the Real World Visual Model (RWVM). Such a model is successively transformed to an Idealized Physical Model (IPM), to an Acausal Bond Graph (ABG), and finally to a Causal Bond Graph (CBG). A Modelica (www.modelica.org) model, consisting of a Causal (algebraic and differential equation) Block Diagram (CBD), is generated from the CBG. All transformations are explicitly modeled using Graph Grammars. A PID controller model, specified in Modelica as a CBD is subsequently integrated with the plant model. AToM <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> (atom3.cs.mcgill.ca), A Tool for Multi-formalism and Meta Modeling is used to meta-model and synthesize visual modeling environments for the RWVM, IPM, ABG, and CBG formalisms as well as for transformations between them. The entire process of modeling, transformation, and simulation is demonstrated by means of a hoisting device example. Our methodology drastically reduces development time (of the modeling tool an indirectly of the domain-specific models), integrates model checking via Bond Graph causal analysis, and facilitates management and reuse of meta-knowledge by explicitly modeling formalisms and transformations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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