A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.

Melhoria de processo de software (SPI) é uma prática de engenharia de software motivada pela necessidade de aumentar a qualidade e a produtividade no desenvolvimento de software. Um fato amplamente reconhecido é que a qualidade do produto de software pode ser, em grande parte, determinada pela qualidade do processo utilizado para desenvolvê-lo e mantê-lo. A avaliação do processo de software ajuda as organizações de software a amadurecerem seus processos, identificando problemas críticos para estabelecer prioridades de melhoria. Essa avaliação pode ser feita por meio da comparação do estado dos processos da organização em relação a um modelo de referência que estabeleça estágios de melhoria. Uma avaliação geralmente se baseia em um modelo de processo de software que fornece um roteiro para melhorias. Este trabalho tem como objetivo estabelecer uma abordagem que: (i) define um conjunto de modelos de abstração (metamodelos) de modelos de maturidade de processo de software para apoiar uma metodologia de avaliação/melhoria de processo de software com o objetivo de certificação; e (ii) permite avaliar os processos de uma organização em comparação com um modelo de maturidade por meio de transformações desses metamodelos. A abordagem é instanciada por meio de um estudo de caso utilizando os modelos MPS.Br e CMMI para exemplificar sua aplicação. Como resultado, é apresentado um comparativo entre as limitações encontradas nas metodologias encontradas na literatura e como a abordagem sugere superá-las. / Software process improvement (SPI) is a software engineering practice motivated by the need to increase the quality and productivity in software development. A fact widely recognized is that the quality of the software product can be largely determined by the quality of the process used to develop and maintain it. The assessment of software process helps software organizations to improve themselves, identifying their critical problems to establish priorities for improvement. This assessment can take place by comparing the state of the organization on their software processes to a reference model that shows stages of improvement in scales. An assessment is usually based on a software process model that provides a roadmap for improvement. This work aims to establish an approach that: (i) defines a set of abstraction models (metamodels) of software process maturity models to support an assessment/improvement methodology aiming software process certification; and (ii) evaluates the organization processes in comparison with the maturity models through transformations of those metamodels. The approach is instantiated through a case study using the MPS.Br and CMMI models to illustrate its application. As a result, a comparison between the limitations found in the methodologies identified in the literature and how the approach suggested overcome them is presented.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2016-08-09T16:58:08Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Helberth Borelli - 2016.pdf: 5479597 bytes, checksum: c182a5a918e2fda8bf310ba47bc494e4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-08-10T11:31:18Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Helberth Borelli - 2016.pdf: 5479597 bytes, checksum: c182a5a918e2fda8bf310ba47bc494e4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-10T11:31:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Helberth Borelli - 2016.pdf: 5479597 bytes, checksum: c182a5a918e2fda8bf310ba47bc494e4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-05-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Systems which involve adaptations due to context changes have the challenge of adapting software systems at runtime. This thesis adopts as proposal the adaptation of resources in the form of features, involving concepts of Feature Oriented Domain Analysis. A possible approach to develop systems based on adaptable features at runtime is the concept of Dynamic Software Product Line (DSPL), which can be implemented by Metamodels. The aim of this thesis is the development of a Domain Specific Modeling Language (DSML) for DSPL, designed from the construction of a metamodel for the development of DSPLs, which is divided in three metamodels: of features, of variabilities and of applications to derive products. The variabilities metamodel aims at modeling contracts that must negotiate the product adaptation to the features that may be present or not in the execution environment. Adaptations are based in state machines, which address changes of feature state or changes by transitions of equivalent features, in order to keep the execution of the software product. The developed DSML still plays the role of extending the constraints imposed by the metamodels, as well as to generate codes in general-purpose language based on modeling features, variabilities and applications. In order to validate the proposal, the DSML was used to model two DSPLs, including the derivation of products and the execution in a platform based in OSGi specification. / Sistemas que envolvem adaptação em decorrência de mudanças de contexto possuem como desafio a adaptação do sistema de software em tempo de execução. Esta dissertação adota como proposta a adaptação de recursos na forma de características, envolvendo o conceito de Análise de Domínio Orientada a Características. Uma abordagem para o desenvolvimento de sistemas baseados em características adaptáveis em tempo de execução é o conceito de Linha de Produto de Software Dinâmica (LPSD), o qual pode ser implementado por meio do desenvolvimento de Metamodelos. O objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de uma Linguagem de Modelagem de Domínio Específico (do inglês, Domain Specific Modeling Language - DSML) para LPSD, concebida a partir da construção de um metamodelo para o desenvolvimento de LPSDs, o qual está dividido em três metamodelos: de características, de variabilidades e de aplicação para derivação de produtos. Em destaque, o metamodelo de variabilidade tem como objetivo a modelagem de contratos que devem negociar a adaptação dos produtos às características que poderão estar ou não presentes no ambiente de execução. As adaptações são baseadas em máquinas de estado, as quais abordam a mudança de estado de uma característica ou a mudança por transição de características equivalentes, com o intuito de manter a execução do produto de software. A DSML desenvolvida tem ainda o papel de estender as restrições impostas pelos metamodelos, assim como gerar códigos em linguagem de propósito geral com base na modelagem de características, variabilidades e aplicações. No sentido de validar a proposta, a DSML foi usada para a modelagem de duas LPSDs, incluindo a derivação de produtos e a execução em uma plataforma baseada na especificação OSGi.

A tarefa mais importante do projetista de estruturas é garantir a segurança em seus projetos. Obras cujas vidas úteis são medidas em décadas devem ser mantidas funcionais, garantindo níveis aceitáveis de segurança e conforto a seus usuários. Deve-se ainda levar em conta os impactos da estrutura, de maneira que o consumo de materiais, o preço, e mesmo os danos ambientais relacionados a ela não inviabilizem sua execução. A otimização estrutural permite a concepção de estruturas que atendem a requisitos desejáveis, e aliada à confiabilidade estrutural, fornece o corpo de conhecimentos necessário para a obtenção de estruturas seguras e viáveis. Apesar disso, a formulação de problemas de otimização estrutural envolvendo quantificação de incertezas envolve grande complexidade, e não foi ainda plenamente absorvida pela prática da engenharia. Nesta tese, diferentes abordagens de otimização considerando incertezas são exploradas e três métodos para a solução de problemas deste tipo são propostos. É apresentada também uma aplicação de otimização baseada em confiabilidade na calibração de coeficientes parciais de segurança. Além disso, aplicações de otimização de risco são estudadas, incluindo problemas que envolvem estruturas que sofrem degradação, e um problema envolvendo confiabilidade de sistema, cuja falha depende da trajetória dos carregamentos no tempo. A tese inclui ainda uma breve revisão e um estudo sobre técnicas de metamodelagem, que são aplicadas nos métodos propostos para a redução dos custos computacionais envolvidos na solução dos problemas de otimização. Os métodos propostos, bem como as aplicações exploradas, são estudados em vários exemplos, demonstrando-se assim a eficiência de cada um deles. / The structural designer\'s utmost important task is to guarantee the safety of the structures designed. Buildings whose lifespan is referred to in decades must be kept functional, with acceptable levels of safety and comfort to its users. The impact caused by the structure must be taken into account as well, so that material consumption, costs and environmental damage do not make its execution unfeasible. Structural optimization allows the design of structures that attend to specific requirements, and together with structural reliability, provides the knowledge required to the achievement of safe and viable structural design. However, the formulation of structural optimization problems including uncertainty quantification involves great complexity, and has not yet been fully absorbed by engineering practice. In this thesis, different approaches to optimization under uncertainties are explored, and three methods are proposed to the solution of this kind of problem. A reliability-based design optimization application to the calibration of partial safety factors is also presented. Moreover risk optimization applications to degrading structures and a system reliability problem, whose failure depends on the trajectory followed by the loads in time are studied. This thesis also includes a study about surrogate modelling techniques, which are applied to reduce the computational burden of the methods proposed herein. The methods and applications studied in this thesis are explored in several examples, thus demonstrating their efficiency.

A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.

Submitted by Franciele Moreira (francielemoreyra@gmail.com) on 2018-02-01T11:58:08Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weider Alves Barbosa - 2017.pdf: 3232518 bytes, checksum: 2a1f899f2cf8bf0f76707049183a9888 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-02-02T09:42:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weider Alves Barbosa - 2017.pdf: 3232518 bytes, checksum: 2a1f899f2cf8bf0f76707049183a9888 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-02T09:42:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Weider Alves Barbosa - 2017.pdf: 3232518 bytes, checksum: 2a1f899f2cf8bf0f76707049183a9888 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-10-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This thesis presents an approach to construct model execution machines based on the concept of Domain Specific Virtual Machines (DSVMs), focusing on the control middleware layer that is responsible for the control of model execution. In order to build this layer, we used techniques derived from model-driven engineering (MDE), in order to take advantage of the fact that DSVMs can both interpret models directly and be constructed using models. Another concept used in the proposed approach is the Separation of Concerns, separating the execution model from the knowledge of the application domain. In this sense, the main objective of this work is to propose an approach that unifies the MDE techniques and separation of concerns for the construction of DSVMs, thus allowing to express both the structure and operational semantics of the middleware. As a result, an instance of the control layer of a DSVM for the user-centric communication domain is displayed. We also present the results of a performance evaluation that was carried out to analyze the impact of proposed approach on the execution time. / Esta dissertação apresenta uma abordagem para construção de máquinas de execução de modelos baseadas no conceito de Domain Specific Virtual Machines (DSVMs), com foco na camada de middleware de controle, que é responsável pelo controle de execução de modelos. Para construir essa camada, foram utilizadas técnicas provenientes da engenharia dirigida por modelos (MDE), visando aproveitar o fato de que DSVMs podem tanto interpretar modelos diretamente, quanto ser construída por meio de modelos. Outro conceito utilizado na abordagem proposta é a separação de interesses (Separation of Concerns), separando o modelo de execução do conhecimento de domínio de aplicação. Neste sentido, o objetivo principal deste trabalho é propor uma abordagem que faça a união das técnicas MDE e separação de interesses para construção de DSVMs, permitindo assim expressar tanto a estrutura quanto a semântica operacional do middleware. Como resultado, é apresentada uma instância da camada de controle de uma DSVM para o domínio de comunicação centrada no usuário. Também são apresentados os resultados de uma avaliação de desempenho realizada para analisar a abordagem proposta sobre o tempo de execução.

Melhoria de processo de software (SPI) é uma prática de engenharia de software motivada pela necessidade de aumentar a qualidade e a produtividade no desenvolvimento de software. Um fato amplamente reconhecido é que a qualidade do produto de software pode ser, em grande parte, determinada pela qualidade do processo utilizado para desenvolvê-lo e mantê-lo. A avaliação do processo de software ajuda as organizações de software a amadurecerem seus processos, identificando problemas críticos para estabelecer prioridades de melhoria. Essa avaliação pode ser feita por meio da comparação do estado dos processos da organização em relação a um modelo de referência que estabeleça estágios de melhoria. Uma avaliação geralmente se baseia em um modelo de processo de software que fornece um roteiro para melhorias. Este trabalho tem como objetivo estabelecer uma abordagem que: (i) define um conjunto de modelos de abstração (metamodelos) de modelos de maturidade de processo de software para apoiar uma metodologia de avaliação/melhoria de processo de software com o objetivo de certificação; e (ii) permite avaliar os processos de uma organização em comparação com um modelo de maturidade por meio de transformações desses metamodelos. A abordagem é instanciada por meio de um estudo de caso utilizando os modelos MPS.Br e CMMI para exemplificar sua aplicação. Como resultado, é apresentado um comparativo entre as limitações encontradas nas metodologias encontradas na literatura e como a abordagem sugere superá-las. / Software process improvement (SPI) is a software engineering practice motivated by the need to increase the quality and productivity in software development. A fact widely recognized is that the quality of the software product can be largely determined by the quality of the process used to develop and maintain it. The assessment of software process helps software organizations to improve themselves, identifying their critical problems to establish priorities for improvement. This assessment can take place by comparing the state of the organization on their software processes to a reference model that shows stages of improvement in scales. An assessment is usually based on a software process model that provides a roadmap for improvement. This work aims to establish an approach that: (i) defines a set of abstraction models (metamodels) of software process maturity models to support an assessment/improvement methodology aiming software process certification; and (ii) evaluates the organization processes in comparison with the maturity models through transformations of those metamodels. The approach is instantiated through a case study using the MPS.Br and CMMI models to illustrate its application. As a result, a comparison between the limitations found in the methodologies identified in the literature and how the approach suggested overcome them is presented.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Helaine_Cristina_Silva_Sousa.pdf: 2630560 bytes, checksum: fb46a7db2abe38334d4a7e684f39c287 (MD5) Previous issue date: 2009-05-14 / FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃO / The emergence of model driven approaches provides a new alternative for managing the complexity involved in the creation of test cases, for enhancing the automation of software testing and for promoting the broad reuse of models developed during the analysis of requirements and design of software. In addition, it reduces the injection of errors and software development time. However, in the use of model driven approaches, possible errors can be injected during the manual creation of transformation rules applyied to develop a software system. In this dissertation, we propose metamodels for test, a methodology and a framework called Automatic Test Case based on Models (ATCM) in order to generate test cases to test the source code generated by an model driven approach. A prototype of the framework ATCM was developed, providing tools that minimize the injection of errors during the generation of test cases, making this task less dependent on people and less error-prone reducing the development time and providing high quality and efficiency of test cases. / O surgimento das Abordagens Dirigidas por Modelos fornece uma nova alternativa para o gerenciamento da complexidade do desenvolvimento de software, para criação de testes de software, para automação dos processos de testes e para fornecimento da ampla reutilização de modelos desenvolvidos durante a fase de análise dos requisitos e projeto de software, reduzindo a possível injeção de erros e o tempo de desenvolvimento do software. No entanto, com a utilização das Abordagens Dirigidas por Modelos, possíveis erros podem ser injetados na criação das regras de transformação para implementar um determinado sistema de software. Propõe-se neste trabalho metamodelos de testes, uma metodologia e um framework ATCM (Automatic Test Case based on Models) com a finalidade de gerar casos de teste a fim de testar o código-fonte gerado por uma Abordagem Dirigida por Modelos. Um protótipo do framework ATCM foi desenvolvido, fornecendo ferramentas que minimizam a injeção de erros durante a geração dos casos de teste, tornando esta tarefa menos dependente de pessoas e menos propensa a erros reduzindo o tempo de desenvolvimento e provendo maior qualidade e eficiência nos casos de teste gerados.