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Modellierung 2022 : 27.06.-01.07.2022 Hamburg, Germany / Matthias Riebisch, Marina Tropmann-Frick (Hrsg.) ; Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) Modellierung 2022, Hamburg, Germany, 27 Jun 2022 - 1 Jul 2022; Bonn : Gesellschaft für Informatik e.V., GI-Edition. Proceedings / Gesellschaft für Informatik P-324, 33-48 (2022). doi:10.18420/MODELLIERUNG2022-012, Published by Gesellschaft für Informatik e.V., Bonn

The complexity of wind energy systems combined with an increased trend towards mass customization require the collaboration of many experts to achieve high quality products. Currently, a major issue arises from the lack of data integration among the different tools used during the engineering process which may cause system failures eventually. Existing tools largely do not support automatic detection and indication of erroneous or contradictory parameter values between artifacts of different tools. Employing a model-driven and functional engineering approach enables to establish an integrated toolchain for the management and visualization of engineering artifacts that consume and produce the data. Within this paper, we present an automatic approach to derive an engineering digital twin for the cooperative development and management of engineering artifacts from functional models of the system under development. We evaluate our approach on the example of a hydraulic pump within the cooling system of a wind turbine. The prototype can be coupled with an existing engineering tool ecosystem. The approach enables to exchange the data produced by engineering artifacts according to a functional system model which facilitates the cooperation between different stakeholders throughout the development process.

Class Diagrams (CDs) model data structures in object-oriented systems and evolve throughout the course of the development process. Analyzing the semantic differences between consecutive versions of a CD is crucial to detect unintended changes of the modeled structures and involves comparing the sets of valid object models of both CDs. Established definitions of CD-semantics employ a closed-world assumption for the validity of object structures, which may not fit all stages of the development process. In this paper, we provide different definitions of CD-semantics and discuss their validity, relationship and limitations in the context of semantic evolution analysis. We show that the closed-world semantics of a CD is a subset of its open-world semantics and how this can be used for analyzing model-evolution. We also consider objects both as simple datastructures, as well as instances of (super-)classes and interfaces, and analyze how these approaches affect refinement and refactoring.

Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung von skalierbaren und automatisierten Lösungen zur Minimierung von Performance Gaps, die durch diverse Mängel während der Planung, Errichtung und dem Betrieb von Gebäuden entstehen können. Dadurch wird bestmöglicher Nutzerkomfort bei gleichzeitig hoher Energieeffizienz gewährleistet. In der Gebäudetechnik steht dem Komplexitätsanstieg von individuellen Lösungskonzepten zudem ein Fachkräftemangel gegenüber, was die Qualität und Effizienz des Gebäudebetriebs häufig negativ beeinflusst. Betriebsdaten, die mittels der Gebäudeautomation abrufbar sind, enthalten einen umfangreichen Informationsgehalt, um Probleme in der Betriebsführung von Gebäuden und Anlagen zu identifizieren. Dafür sind keine zusätzlichen Hardwareinstallationen und somit Kosten notwendig. Für die Analyse von Betriebsdaten eignen sich Big Data Technologien. Diese zu etablieren stellt jedoch einen großen initialen Aufwand dar. Im Rahmen des Forschungsprojektes wird daher ein algorithmischer Big Data Baukasten als informationstechnologisches Rahmenwerk entwickelt, mit dessen Hilfe sich verschiedene Fragestellungen rund um die Analyse von Betriebsdaten effizient beantworten lassen. Um Prozesse überhaupt handhabbar zu gestalten wurde dieser Baukasten nach dem Teile-und-herrsche-Prinzip entwickelt. Hiermit lassen sich einerseits individuelle Lösungen umsetzen, die sich durch Modularität, Wiederverwendbarkeit und Kombinierbarkeit auszeichnen. Andererseits ist es auch möglich komplexe Analyseszenarien umzusetzen und zu beherrschen. Die Elemente des Baukastens fokussieren dabei auf Datenkonnektivität, Datenaufbereitung und Vorverarbeitung sowie Datenanalyse und Ergebnisbewertung. Für die Entwicklung wurden reale sowie virtuelle Datenquellen verwendet. Der Vorteil von virtuellen Datenquellen ist hierbei die Möglichkeit mittels dynamischer Gebäudesimulationsmodelle eine Bandbreite unterschiedlichster Merkmale und Situationen zu erzeugen, die sich in den synthetisch erzeugten Betriebsdaten widerspiegeln. Die Anwendung der Verfahren erfolgt zusätzlich auf Basis von realen Betriebsdaten, die über die Gebäudeautomation von zwei großen Nicht-Wohngebäuden gewonnen wurden. Die Anwendung des Big Data Baukastens wurde im Rahmen des Forschungsprojektes in zahlreichen Experimenten demonstriert. Neben den wichtigsten Grundlagen und dem Prozess zur Umsetzung von Big Data Analysen, sollen einige Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Datenaufbereitung, Datenklassifikation, Merkmalsanalyse und Fehlererkennung im Rahmen dieses Forschungsberichtes vorgestellt werden.

Düren : Shaker Verlag, Aachener Informatik-Berichte, Software-Engineering 45, 254 Seiten (2020)., Published by Shaker Verlag, Düren

This work presents data on Ni self-diffusion in binary Al-Ni alloys with high precision. For this, we combined two techniques: containerless electromagnetic levitation to position the samples, and neutron time-of-flight spectroscopy to measure the decay of the self-correlation.This combination offers new measurement ranges, especially at low temperatures, several hundreds of Kelvin below the liquidus temperature. Because without container, the primary cristallization seeds for the metallic melt are avoided. But it is also possible to measure reactive samples, and at very high temperatures at and above 2000 K, as problematic reactions with the containing cask won't occur. Furthermore this technique also enables measurements at higher momentum transfer q, as one does not have to limit the q-range of the measurement to avoid Bragg peaks of the solid container material. By this time-of-flight spectroscopy on levitated metallic melts, it is possible to determine the Ni self-diffusion in these alloys directly and on an absolute scale. The dependence of the Ni self-diffusion coefficients on temperature and concentration was studied in pure Ni and binary Al-Ni alloys. In a temperature range of several hundred degrees, we always found Arrhenius-like temperature dependence of the diffusion, irrespective of possible undercooling. In the context of these measurements, we also studied the interdependence between diffusivity in the metallic melt and its quasielastic structure factor. Time-of-flight spectroscopy made it also possible to derive the dynamic partial structure factors of the binary alloy Al{80}Ni{20}. All this to enable a better understanding of the atomic processes in the metallic melt, especially of the undercooled melt, as an alloy is always formed out of the (undercooled) melt of its stoichiometric compounds. For this, material transport and diffusion are immensely important. The final goal would be materials design from the melt, i.e. the prediction of alloy properties in advance by computer simulation. But simulation needs exact data on dynamics and diffusion coefficients in the melt. That is one goal of this work, but also to give an insight into the processes in metallic melts on an atomic scale. Diese Arbeit untersucht die Ni-Selbstdiffusion in binären Al-Ni-Legierungen. Dazu wurden zwei herausragende Techniken kombiniert: die elektromagnetische Levitation als behälterlose Methode zur Probenpositionierung, und die Neutronenflugzeitspektroskopie. Im Kontext dieser detaillierten Untersuchungen ergeben sich aber auch Zusammenhänge von übergeordnetem Interesse, wie z.B. die Relation zwischen effektiver Diffusivität und quasielastischem Strukturfaktor. Die Flugzeitspektroskopie ermöglichte außerdem die Bestimmung der dynamischen partiellen Strukturfaktoren.