La Tesis trata, a nivel general, de hacer una aportación relevante para lograr una automatización del diseño funcional en su fase conceptual elaborando un modelo para modelar el conocimiento en la capa de comportamientos del marco FBS que permita llevar implícita una ontología, que será lo que permitirá integrarlo en un sistema basado en el conocimiento para la automatización de la toma de decisiones del diseño en su fase conceptual. Para ello se ha recurrido al campo de las taxonomías y las ontologías, separando el modelo en dos partes diferenciadas, pero relacionadas, en función de si se refiere al diseño de productos (comportamientos físicos) o diseño de procesos (comportamientos de rol o abstractos). Del mismo modo, puesto que el proyecto trata de asistir en el proceso de diseño de nuevos productos, en la Tesis se ha tratado de vincular el modelo elaborado con herramientas innovadoras, como las planteadas por TRIZ (Teoría de Resolución de Problemas Inventivos), y como complementación a este punto se han analizado diferentes herramientas de evaluación de la creatividad con el objeto de poder establecer vínculos con el modelo para analizar las diferentes salidas del sistema y seleccionar la másóptima. El modelo, que se detalla más específicamente a lo largo del proyecto de Tesis, se le ha denominado B-Cube o behaviour's Cube, esto es, cubo de comportamientos, dada su estructura tridimensional para organizar los términos que van a definir los comportamientos.

La supervisión de programas tiene como objetivo la automatización de las distintas actividades implicadas en la utilización especializada de una librería de programas. Para llevar a cabo esta tarea, los sistemas de supervisión de programas necesitan una gran cantidad de conocimiento sobre la utilización de los programas, incluyendo las situaciones en que pueden ser aplicados, las combinaciones de programas habitualmente utilizadas, etc. Los sistemas de supervisión de programas incorporan esta experiencia en una arquitectura basada en el conocimiento. Sus características distintivas son la variedad de conocimiento que emplean y su representación, la cual normalmente incluye objetos estructurados y reglas de producción. A pesar de su importancia creciente, poca investigación se ha dedicado a la verificación y validación de sistemas con las características anteriores. En esta tesis acometemos la verificación y validación de sistemas de supervisión de programas a partir de un modelado del conocimiento, explotando la información sobre el conocimiento que requieren, su organización y la manera precisa en que utilizan este conocimiento durante el razonamiento. Esta información nos permite identificar las propiedades que las bases de conocimiento deben verificar para servir adecuadamente a la supervisión de programas, propiedades mas allá de la consistencia y completitud de su implementación. En esta tesis presentamos las herramientas de verificación de bases de conocimiento desarrolladas de acuerdo con este enfoque, así como algunos experimentos en la aplicación de técnicas de verificación de programas a motores de supervisión de programas con el fin de identificar las propiedades que nos interesan.