4 resultados para Safety-critical software

em Universidade Federal do Rio Grande do Norte(UFRN)


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PLCs (acronym for Programmable Logic Controllers) perform control operations, receiving information from the environment, processing it and modifying this same environment according to the results produced. They are commonly used in industry in several applications, from mass transport to petroleum industry. As the complexity of these applications increase, and as various are safety critical, a necessity for ensuring that they are reliable arouses. Testing and simulation are the de-facto methods used in the industry to do so, but they can leave flaws undiscovered. Formal methods can provide more confidence in an application s safety, once they permit their mathematical verification. We make use of the B Method, which has been successfully applied in the formal verification of industrial systems, is supported by several tools and can handle decomposition, refinement, and verification of correctness according to the specification. The method we developed and present in this work automatically generates B models from PLC programs and verify them in terms of safety constraints, manually derived from the system requirements. The scope of our method is the PLC programming languages presented in the IEC 61131-3 standard, although we are also able to verify programs not fully compliant with the standard. Our approach aims to ease the integration of formal methods in the industry through the abbreviation of the effort to perform formal verification in PLCs

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The coastline from Rio Grande do Norte state is characterized for the presence of dunes and cliffs. The latter consist of slopes with height up to 40 meters and inclinations ranging from 30° to 90° wich horizontal. Thus, this dissertation had as objective the evaluation of the stability of cliff from Ponta do Pirambu in Tibau do Sul/RN, and the realization of a parametric study on the stability of a homogeneous cliff considering as variables the material's cohesion, the cliff height and the slope inclination. The study in Ponta do Pirambu considered yet the possibility of the existence of a colluvial cover with thickness ranging from 0.50 to 5.00 meters. The analyzes were performed by Bishop method, using GEO5 software. In parametric analysis were produced graphics that relate height cliff with the inclination, to safety factors equals to 1.00 and 1.50; besides graphics where it is possible easily get the lowest safety factor as from the cohesion, cliff height and its inclination. It was concluded that these graphs are very useful to preliminary analyzes, for the definition of critical areas in risk mappings in areas of cliffs and for determination of an equation for obtaining the lowest safety factor function of the strength parameters and of slope geometry. Regarding the cliff from Ponta do Pirambu, the results showed that the cliff is subject to superficial landslides located in the points where may there be the presence of colluvium with thicknesses greater than two meters. However, the cliff remains stable presenting the global safety factor equal or superior to 2.50 in the saturated condition.

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A manutenção e evolução de sistemas de software tornou-se uma tarefa bastante crítica ao longo dos últimos anos devido à diversidade e alta demanda de funcionalidades, dispositivos e usuários. Entender e analisar como novas mudanças impactam os atributos de qualidade da arquitetura de tais sistemas é um pré-requisito essencial para evitar a deterioração de sua qualidade durante sua evolução. Esta tese propõe uma abordagem automatizada para a análise de variação do atributo de qualidade de desempenho em termos de tempo de execução (tempo de resposta). Ela é implementada por um framework que adota técnicas de análise dinâmica e mineração de repositório de software para fornecer uma forma automatizada de revelar fontes potenciais – commits e issues – de variação de desempenho em cenários durante a evolução de sistemas de software. A abordagem define quatro fases: (i) preparação – escolher os cenários e preparar os releases alvos; (ii) análise dinâmica – determinar o desempenho de cenários e métodos calculando seus tempos de execução; (iii) análise de variação – processar e comparar os resultados da análise dinâmica para releases diferentes; e (iv) mineração de repositório – identificar issues e commits associados com a variação de desempenho detectada. Estudos empíricos foram realizados para avaliar a abordagem de diferentes perspectivas. Um estudo exploratório analisou a viabilidade de se aplicar a abordagem em sistemas de diferentes domínios para identificar automaticamente elementos de código fonte com variação de desempenho e as mudanças que afetaram tais elementos durante uma evolução. Esse estudo analisou três sistemas: (i) SIGAA – um sistema web para gerência acadêmica; (ii) ArgoUML – uma ferramenta de modelagem UML; e (iii) Netty – um framework para aplicações de rede. Outro estudo realizou uma análise evolucionária ao aplicar a abordagem em múltiplos releases do Netty, e dos frameworks web Wicket e Jetty. Nesse estudo foram analisados 21 releases (sete de cada sistema), totalizando 57 cenários. Em resumo, foram encontrados 14 cenários com variação significante de desempenho para Netty, 13 para Wicket e 9 para Jetty. Adicionalmente, foi obtido feedback de oito desenvolvedores desses sistemas através de um formulário online. Finalmente, no último estudo, um modelo de regressão para desempenho foi desenvolvido visando indicar propriedades de commits que são mais prováveis a causar degradação de desempenho. No geral, 997 commits foram minerados, sendo 103 recuperados de elementos de código fonte degradados e 19 de otimizados, enquanto 875 não tiveram impacto no tempo de execução. O número de dias antes de disponibilizar o release e o dia da semana se mostraram como as variáveis mais relevantes dos commits que degradam desempenho no nosso modelo. A área de característica de operação do receptor (ROC – Receiver Operating Characteristic) do modelo de regressão é 60%, o que significa que usar o modelo para decidir se um commit causará degradação ou não é 10% melhor do que uma decisão aleatória.

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A manutenção e evolução de sistemas de software tornou-se uma tarefa bastante crítica ao longo dos últimos anos devido à diversidade e alta demanda de funcionalidades, dispositivos e usuários. Entender e analisar como novas mudanças impactam os atributos de qualidade da arquitetura de tais sistemas é um pré-requisito essencial para evitar a deterioração de sua qualidade durante sua evolução. Esta tese propõe uma abordagem automatizada para a análise de variação do atributo de qualidade de desempenho em termos de tempo de execução (tempo de resposta). Ela é implementada por um framework que adota técnicas de análise dinâmica e mineração de repositório de software para fornecer uma forma automatizada de revelar fontes potenciais – commits e issues – de variação de desempenho em cenários durante a evolução de sistemas de software. A abordagem define quatro fases: (i) preparação – escolher os cenários e preparar os releases alvos; (ii) análise dinâmica – determinar o desempenho de cenários e métodos calculando seus tempos de execução; (iii) análise de variação – processar e comparar os resultados da análise dinâmica para releases diferentes; e (iv) mineração de repositório – identificar issues e commits associados com a variação de desempenho detectada. Estudos empíricos foram realizados para avaliar a abordagem de diferentes perspectivas. Um estudo exploratório analisou a viabilidade de se aplicar a abordagem em sistemas de diferentes domínios para identificar automaticamente elementos de código fonte com variação de desempenho e as mudanças que afetaram tais elementos durante uma evolução. Esse estudo analisou três sistemas: (i) SIGAA – um sistema web para gerência acadêmica; (ii) ArgoUML – uma ferramenta de modelagem UML; e (iii) Netty – um framework para aplicações de rede. Outro estudo realizou uma análise evolucionária ao aplicar a abordagem em múltiplos releases do Netty, e dos frameworks web Wicket e Jetty. Nesse estudo foram analisados 21 releases (sete de cada sistema), totalizando 57 cenários. Em resumo, foram encontrados 14 cenários com variação significante de desempenho para Netty, 13 para Wicket e 9 para Jetty. Adicionalmente, foi obtido feedback de oito desenvolvedores desses sistemas através de um formulário online. Finalmente, no último estudo, um modelo de regressão para desempenho foi desenvolvido visando indicar propriedades de commits que são mais prováveis a causar degradação de desempenho. No geral, 997 commits foram minerados, sendo 103 recuperados de elementos de código fonte degradados e 19 de otimizados, enquanto 875 não tiveram impacto no tempo de execução. O número de dias antes de disponibilizar o release e o dia da semana se mostraram como as variáveis mais relevantes dos commits que degradam desempenho no nosso modelo. A área de característica de operação do receptor (ROC – Receiver Operating Characteristic) do modelo de regressão é 60%, o que significa que usar o modelo para decidir se um commit causará degradação ou não é 10% melhor do que uma decisão aleatória.