Publications 2019

[j19.1]
S. Bosse, D. Lehmhus, Material-integrated cluster computing in self-adaptive robotic materials using mobile multi-agent systems, Cluster Computing, doi 10.1007/s10586-018-02894-x, Online First, 2019 ISSN 1386-7857
Publisher Paper Online Paper PDF

Book Cover

Recent trends like internet-of-things (IoT) and internet-of-everything (IoE) require new distributed computing and com- munication approaches as size of interconnected devices moves from a cm3 - to the sub-mm3 -scale. Technological advance behind size reduction will facilitate integration of networked computing on material rather than structural level, requiring algorithmic and architectural scaling towards distributed computing. Associated challenges are linked to use of low reliability, large scale computer networks operating on low to very low resources in robotic materials capable of per- forming cluster computing on micro-scale. Networks of this type need superior robustness to cope with harsh conditions of operation. These can be provided by self-organization and -adaptivity. On macro scale, robotic materials afford unified distributed data processing models to allow their connection to smart environments like IoT/IoE. The present study addresses these challenges by applying mobile Multi-agent systems (MAS) and an advanced JavaScript agent processing platform (JAM), realizing self-adaptivity as feature of both data processing and the mechanical system itself. The MAS’ task is to solve a distributed optimization problem using a mechanically adaptive robotic material in which stiffness is increased via minimization of elastic energy. A practical realization of this example necessitates environmental interaction and perception, demonstrated here via a reference architecture employing a decentralized approach to control local property change in service based on identification of the loading situation. In robotic materials, such capabilities can support actuation and/or lightweight design, and thus sustainability.
[j19.2]
S. Bosse, Modellierung und Simulation komplexer Systeme mit annotiertem JavaScript, Industrie 4.0 Management, Intelligente vernetzte Systeme, 1.2019, GITO Verlag, ISSN 2364-9208
Publisher Paper PDF

Book Cover

Der Entwurf und die Simulation komplexer mechatronischer und verteilter intelligenter Systeme erfordern eine einheitliche Systemmodellierungs- und Programmiersprache. Dieser Beitrag stellt JavaScript als eine vereinheitlichte Modellierungs- und Programmiersprache vor, indem JavaScript mit einem semantischen Typsystem JST erweitert wird, um die Lücke zwischen Modellen und Implementierungen zu schließen. Daraus resultiert die JS+ SupersetSprache, die Typisierung, Modellierung und Programmierung kombiniert. Es werden verschiedene Modelldomänen und ihre Beziehung zum JS+Programmierungsmodell einschließlich einiger generischer Transformationsregeln am Beispiel eines sensorischen Materials gezeigt. Schließlich wird das MultidomainSimulationswerkzeug SEJAM eingeführt, das physikalische und datenverarbeitende Simulation mit Agenten kombiniert.
[p19.1]
S. Bosse, Smarte Adaptive Materialien und Agenten, Invited Talk, AWT - VDI - Arbeitskreis Werkstofftechnik Bremen 2018/19, 06.03. 2019, Leibniz-Institut für Werkstofforientierte Technologien - IWT, Bremen, Germany
Presentation PDF Presentation HTML
Die Sensorierung von Materialien und Strukturen hin zu smarten sensorischen Materialien schreitet durch den technologischen Fortschritt immer weiter voran. Smarte sensorische Materialien bedeuten materialintegrierte Sensornetzwerke, die ganz neue Anforderungen an die verteilte Datenverarbeitung und Kommunikation stellen. Werden diese sensorische Materialien, die intrinsische und extrinsische Perzeption ermöglichen, durch integrierte Aktoren (z.B. Thermoplaste) erweitert entstehen smarte adaptive Materialien. Diese smarten adaptiven Materialien können auf veränderte Umgebungsbedingungen (wie z.B. Lastsituationen) oder Schäden reaktiv ihre Material- und Struktureigenschaften derart ändern dass die Verteilung von mechanischen Größen (Dehnung, Spannung, Kräfte, usw.) für die aktuelle Situation optimiert werden kann. Dazu wird ein Paradigma der verteilten Datenverarbeitung aus der Informatik eingesetzt und vorgestellt: Reaktive Multiagentensysteme. Diese kooperierenden Agenten sollen selbstorganisierend und möglichst autonom die Struktur hinsichtlich einer Zielgröße (z.B. minimale mechanische Energie) bei veränderlichen Lastsituationen optimieren.