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Visual modeling languages for discrete behavior modeling allow the modeler to describe how systems develop over time during system runs. Models of these languages are the basis for simulation with the purpose to validate the model with respect to its requirements. Graph transformation systems have shown to be suitable for the definition of various kinds of visual modeling languages. They define a modelpsilas operational semantics as the set of all transformations of a model which are specified by graph transformation rules. For automatic simulation, rules have to be structured to control their application order. During simulation, the state changes after each rule application should be visualized in the concrete syntax of the modeling language. In this paper, we propose a generic approach to specify simulation environments based on a modelpsilas concrete syntax definition and suitable rule structuring techniques. We implement our approach using TIGER, a tool for defining visual languages based on graph transformation, and generate the specified simulation environment as plug-in for ECLIPSE. We demonstrate our approach by a case study for automatic simulation of Rubikpsilas Clock, a mechanical two-sided puzzle of clocks controlled by rotating wheels.
Methode und Prüfkörper zum Nachweis von Gussdefekten in Aluminiumbauteilen mit Computertomographie
(2009)
Computertomographische Aufnahmen von Objekten mit stark
voneinander abweichenden Absorptionseigenschaften stellen sowohl für den
Anwendungsbereich der zerstörungsfreien Prüfung als auch für den der
dimensionellen Messtechnik eine besondere Herausforderung dar. Die
Aufnahmekonfiguration kann bei Objekten dieser Art häufig nicht so gewählt
werden, dass die unterschiedlichen Materialeigenschaften mit ausreichender Qualität
abgebildet werden können. Aus diesem Grund ist eine objektive Bewertung der
Oberflächenmessung mit Hilfe eines in dieser Untersuchung eingeführten
Qualitätsmaßes erforderlich. Anhand der in dieser Arbeit vorgestellten
Prüfkörperserie soll der Einfluss der Materialzusammensetzung auf das
dimensionelle Messen mit CT erfasst und charakterisiert werden. Unter
Berücksichtigung der Qualitätsbewertung der Oberflächenpunkte erfolgt die
Berechnung der Form- und Abstandsabweichungen. Ziel ist es, die Genauigkeit der
Oberflächenmessung hinsichtlich unterschiedlicher Aufnahmeparameter und
Materialzusammensetzungen darzustellen. Anhand dieser Ergebnisse ist es möglich,
den computertomographischen Aufnahme- und Auswertungsprozess quantitativ zu
bewerten und Ursachen der Abweichungen zu diskutieren.