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Enregistrement W2799837321 · doi:10.1177/0037549718759775

Semantic adaptation for FMI co-simulation with hierarchical simulators

2018· article· en· W2799837321 sur OpenAlexaff
Cláudio Gomes, Bart Meyers, Joachim Denil, Casper Thule, Kenneth Lausdahl, Hans Vangheluwe, Paul De Meulenaere

Notice bibliographique

RevueSIMULATION · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesH2020 European Institute of Innovation and TechnologyAgentschap voor Innovatie door Wetenschap en Technologie
Mots-clésComputer scienceInterfacingAdaptation (eye)Context (archaeology)InteroperabilityCo-simulationSimulationInterface (matter)OrchestrationDistributed computingHuman–computer interactionOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model-based design can shorten the development time of complex systems by the use of simulation techniques. However, it can be hard to simulate the system as a whole if it is developed in a concurrent fashion by multiple and specialized teams. Co-simulation, with the support of the Functional Mockup Interface (FMI) Standard, is proposed as a way to promote tool interoperability while protecting the intellectual property of subsystems. The standard allows uniform communication between subsystem simulators, but does not state how the inputs and outputs should be interpreted, nor how the subsystems should interact correctly. Semantic adaptations can be quickly made to correct the interactions with subsystem simulators that were produced with different assumptions, and avoid changing those subsystems, their simulators, or the orchestration algorithm that computes the co-simulation. In this work, we explore how to describe common adaptations and what their meaning is in the context of FMI co-simulation. The result is a sound language that enables the implementation of adaptations with minimal effort. A distinct feature is that it describes adaptations for groups of interconnected subsystem simulators in the same way as for a single simulator, and the implementation is itself a simulator, thanks to a sound definition of hierarchical co-simulation. This work paves the way for research into the correct combination and interfacing of different adaptations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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