Automatisierter Test numerischer Fehler in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen für eingebettete Systeme (eBook, PDF)
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Philipp Göttlich stellt ein Konzept zum automatisierten Testen von numerischen Fehlern in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen vor und gibt dabei einen weitreichenden Überblick der Arten und Auswirkungen numerischer Fehler. Die wesentlichen Neuerungen des Konzepts spiegeln sich in der optimierungsbasierten Erzeugung geeigneter Testsignale und den Back-to-Back Tests einzelner Entwicklungsartefakte zur präzisen Fehlerlokalisierung wider. Am Beispiel von drei Softwaresystemen eines aktuellen Forschungsprojektes und dem Vergleich mit Referenztests wird die hohe Effizienz des Ansatz...
Philipp Göttlich stellt ein Konzept zum automatisierten Testen von numerischen Fehlern in Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen vor und gibt dabei einen weitreichenden Überblick der Arten und Auswirkungen numerischer Fehler. Die wesentlichen Neuerungen des Konzepts spiegeln sich in der optimierungsbasierten Erzeugung geeigneter Testsignale und den Back-to-Back Tests einzelner Entwicklungsartefakte zur präzisen Fehlerlokalisierung wider. Am Beispiel von drei Softwaresystemen eines aktuellen Forschungsprojektes und dem Vergleich mit Referenztests wird die hohe Effizienz des Ansatzes bei der Analyse nachgewiesen. Auch die Erweiterbarkeit des Ansatzes wird im Verlauf der Arbeit demonstriert und dient als Ausgangspunkt für weitere Studien.
Der Inhalt
- Grundlagen von Softwaresystemen mit physikbasierten Berechnungen
- Beschreibung und Klassifizierung von Fehlerquellen
- Konzept eines automatisierten Test- und Testsignalgenerierungsansatzes
- Exemplarische Untersuchung des Lösungsansatzes
Die Zielgruppen
- Dozierende und Studierende der Kraftfahrzeugtechnik, insbesondere im Bereich der Regelungs- und Steuerungssoftware und der funktionalen Sicherheit
- Forscher und Entwickler mit Schwerpunkt Steuerungssoftware und -test
Der Autor
Philipp Göttlich hat am Institut für Fahrzeugtechnik Stuttgart (IFS) der Universität Stuttgart im Bereich Kraftfahrzeugmechatronik promoviert, während er als Softwareentwickler bei einem deutschen Automobilzulieferer tätig war. Heute arbeitet er an hochperformanten Analyselösungen für Big-Data-Probleme.
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