抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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最新の自動車ソフトウェアシステムは,分離機能領域に属する数百の異種ソフトウェアアプリケーションから成り,元の機器製造,tier-1およびtier-2企業から成る分散自動車生態系内でしばしば開発された。したがって,現代の自動車ソフトウェアシステムの開発は,困難な課題である。現代の自動車ソフトウェアシステムの大きな不均一性と複雑性に対処するよく知られた装置は,これらのシステムに対する異なる特定の視点を可能にする方法として,建築言語の利用である。しかし,異なる言語の使用は,異なる言語が統合に弱いので,減少したインタオペラビリティと自動化のコストで来るかもしれない。本論文では,自動車ソフトウェアシステムの設計とタイミング解析のため,自動車ドメインで使われる2つのアーキテクチャ言語の統合の課題に取り組んだ:AMALTHEAとRubusコンポーネントモデル。本論文の主な貢献は,(i)AMALTHEAアーキテクチャをRubus成分モデルアーキテクチャに翻訳するためのマッピングスキームであり,そこでは高精度タイミング解析が実行でき,解析結果の逆アノテーションが開始AMALTHEAアーキテクチャの上にある;(ii)提案したスキームの実装は,フルエッジ自動統合を可能にするためのモデル変換の概念を使用する;(iii)ブレーキバイワイヤ,フルブローエンジン管理システムおよびエンジン管理システムである3つの産業自動車システムへのそのような自動化の応用。オンライン,専門家調査および上述の使用事例を用いて,提案した貢献を議論し,評価した。評価結果に基づいて,提案した自動化機構が正しく,産業状況に適用できると結論した。さらに,自動化機構の性能は,数千の要素で大きなモデルを翻訳するとき,劣化しないことを観察した。結局,この分野における専門家は,工業的に関連する提案した貢献を見出すと結論した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】