FeCoMASS -- Feature-unterstütze Komposition von Modell-basierten Analysen für Software-intensive Systeme

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Robert Heinrich; Professor Dr. Bernhard Rumpe
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 499241390

Vor der Realisierung eines komplexen, Software-intensiven Systems ist es essenziell seine späteren Eigenschaften zu analysieren. Analysen werden angewendet, um Systeme auf Qualitätseigenschaften oder domänenspezifische Eigenschaften zu untersuchen. Modellbasierte Analysen sind geeignet dies frühzeitig in der Entwicklung zu tun und so ungeeignete Entwurfsentscheidungen und kostspielige Entwurfsfehler zu vermeiden. Für heutige heterogene und komplexe Systeme werden auch Analysetechniken komplex. Um die Entwicklung maßgeschneiderter Analysetechniken zu beherrschen, ist die Dekomposition und Komposition von Analysen unumgänglich. Je nach Art der relevanten Qualitätseigenschaft sind individuelle Analysetechniken und unterschiedliche Werkzeuge im Einsatz. Darüber hinaus kombinieren aktuelle Innovationen, wie das Internet der Dinge und Cyber-Physikalische Systeme, verschiedene Domänen, wie Software, Elektrik/Elektronik und Mechanik. Deshalb müssen Analysen nach Qualitätseigenschaften und domänenspezifischen Eigenschaften (de)komponiert werden. Ziel von FeCoMASS ist es, mehr Flexibilität bei modellgetriebenen Entwicklungen zu erreichen. Dazu werden Grundlagen von Mechanismen zur Dekomposition und Komposition speziell für modellbasierte Analysen untersucht. Zu diesem Zweck untersuchen wir (1) die Dekomposition und Komposition der Semantik von Modellierungssprachen und dazugehörenden Analysetechniken, um fundierte Analyseergebnisse sicherzustellen, (2) Konzepte und Richtlinien zur flexiblen Verwendung und Wiederverwendung von modellbasierten Analysen, und (3) Grundlagen zur einfach konfigurierbaren Konstruktion modellbasierter Analysen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen