Aplicação de sistema especialista para localização de defeitos em redes de distribuição.

Com o objetivo de orientar e agilizar a busca do local de curto circuitos em redes primárias aéreas de distribuição de energia, esta pesquisa propõe uma metodologia para localização de áreas com maior probabilidade de ser sede do defeito, utilizando variáveis Heurísticas. A metodologia Heurística se aplica em problemas que envolvem variáveis com incertezas, que podem ser avaliadas por meio de recursos empíricos e na experiência de especialistas. Dentre as variáveis influentes no cálculo de curto circuito, foram consideradas como mais relevantes: a resistência de defeito, a tensão pré falta, a impedância do sistema equivalente a montante da subestação e a impedância da rede. A metodologia proposta se fundamenta no conhecimento das correntes e tensões oscilografadas no barramento da subestação por ocasião da ocorrência de um curto circuito e, por outro lado no pré-calculo de correntes de curto circuito heurísticas ao longo da rede. No âmbito da pesquisa foram realizados testes de campo para levantamento da variável heurística resistência de defeito, resumidos neste texto e documentados no CD - ROM em anexo. Foi desenvolvido um software que permitiu a efetiva aplicação da proposta desta pesquisa em vários alimentadores de uma Distribuidora, cujos resultados comprovaram a eficiência da metodologia.

Aplicação de modelos de defeitos na geração de conjuntos de teste completos a partir de Sistemas de Transição com Entrada/Saída

O Teste Baseado em Modelos (TBM) emergiu como uma estratégia promissora para minimizar problemas relacionados à falta de tempo e recursos em teste de software e visa verificar se a implementação sob teste está em conformidade com sua especificação. Casos de teste são gerados automaticamente a partir de modelos comportamentais produzidos durante o ciclo de desenvolvimento de software. Entre as técnicas de modelagem existentes, Sistemas de Transição com Entrada/Saída (do inglês, Input/Output Transition Systems - IOTSs), são modelos amplamente utilizados no TBM por serem mais expressivos do que Máquinas de Estado Finito (MEFs). Apesar dos métodos existentes para geração de testes a partir de IOTSs, o problema da seleção de casos de testes é um tópico difícil e importante. Os métodos existentes para IOTS são não-determinísticos, ao contrário da teoria existente para MEFs, que fornece garantia de cobertura completa com base em um modelo de defeitos. Esta tese investiga a aplicação de modelos de defeitos em métodos determinísticos de geração de testes a partir de IOTSs. Foi proposto um método para geração de conjuntos de teste com base no método W para MEFs. O método gera conjuntos de teste de forma determinística além de satisfazer condições de suficiência de cobertura da especificação e de todos os defeitos do domínio de defeitos definido. Estudos empíricos avaliaram a aplicabilidade e eficácia do método proposto: resultados experimentais para analisar o custo de geração de conjuntos de teste utilizando IOTSs gerados aleatoriamente e um estudo de caso com especificações da indústria mostram a efetividade dos conjuntos gerados em relação ao método tradicional de Tretmans.

Fatores humanos na engenharia de software.

Este trabalho identifica o Código de Ética e Prática Profissional da engenharia de software como o conjunto de práticas para consideração de fatores humanos na engenharia de software. A seguir, estende o Kernel da especificação Essence, e o utiliza para conduzir a aplicação desse conjunto de práticas. A prova de conceito indica que o conjunto de práticas identificadas não garante a consideração de fatores humanos na engenharia de software. Considerar a ética nas interações existentes na empreitada de engenharia de software não é um simples caso de utilização de checklists como forma de verificar o que deve ser feito para certificar que algo foi realizado. Considerar a ética é mais do que isso. É necessário que todas as pessoas tenham consciência da importância da ética, do respeito de um ao outro e à sociedade.