A Conceptual Framework for Refining Influence Knowledge from Simulation Evidence in Cyber-Physical Systems
Di cosa parla
Si propone un modo per migliorare le simulazioni di sistemi che uniscono macchine fisiche e software, come i robot, quando alcune interazioni con l’ambiente non sono bene modellate. L’idea introduce il concetto di “Influences” — relazioni che mostrano come fattori esterni alterano il comportamento — per guidare ripetute campagne di simulazione e approfondire la comprensione del sistema. La proposta è mostrata con un caso pratico su un robot mobile in simulazioni collegate.
Cosa permette di osservare
Consente di esplorare come individuare interazioni ambientali non modellate e come usare le relazioni identificate per ripetere e affinare le simulazioni, ottenendo risposte più chiare sul comportamento del sistema.
Dalla fonte
Cyber-physical systems (CPS) are typically developed by multiple stakeholders who produce artefacts tailored to their specific domains of expertise. The behaviour of these systems emerges from the interaction between those artefacts and their operational environment. Simulation and co-simulation have become essential approaches for analysing CPS behaviour and, through simulation campaigns, developers can explore system responses under changing conditions, including interactions with the environment. However, the lack of details and understanding of some environmentmediated interactions (typically the ones beyond direct sensing and actuation), which remain unmodelled due to their complexity, a lack of time, or a lack of domain experience, hinders the proper comprehension and exploitation of simulation results. To address these limitations, we propose a conceptual framework leveraging the…