3D RAM Modeling and Simulation in a Model Based Systems Engineering Environment

2020 ◽  
Author(s):  
Brent M. Dingle ◽  
J. Coleman Eubanks ◽  
Keith Janasak
Keyword(s):  
Modeling And Simulation ◽  
Systems Engineering ◽  
Model Based ◽  
Engineering Environment ◽  
Model Based Systems Engineering

scholarly journals Maestro - A model-based systems engineering environment for complex electronic systems

2012 ◽  
Vol 22 (1) ◽  
pp. 1999-2015 ◽  
Author(s):  
Manas Bajaj ◽  
Andrew Scott ◽  
Douglas Deming ◽  
Gregory Wickstrom ◽  
Mark De Spain ◽  
...  
Keyword(s):  
Systems Engineering ◽  
Electronic Systems ◽  
Model Based ◽  
Engineering Environment ◽  
Model Based Systems Engineering

Panel: Integrating Model-Based Systems Engineering into a Multidisciplinary Engineering Environment

Insight ◽  
2011 ◽  
Vol 14 (3) ◽  
pp. 33-34
Author(s):  
Sanford Friedenthal ◽  
Ron Williamson ◽  
Mark Hoffman ◽  
Hans Peter de Koning ◽  
Nicholas di Liberto
Keyword(s):  
Systems Engineering ◽  
Model Based ◽  
Engineering Environment ◽  
Model Based Systems Engineering

Informationsqualität in der Produktentwicklung: Modellbasiertes Systems Engineering mit expliziter Berücksichtigung von Unsicherheit/Information Quality in Product Engineering: Model-Based Systems Engineering in Explicit Consideration of Uncertainty

Konstruktion ◽  
2020 ◽  
Vol 72 (11-12) ◽  
pp. 76-83
Author(s):  
Jens Pottebaum ◽  
Iris Gräßler
Keyword(s):  
Systems Engineering ◽  
Information Quality ◽  
Engineering Model ◽  
Model Based ◽  
Product Engineering ◽  
Explicit Consideration ◽  
Model Based Systems Engineering

Inhalt Unscharfe Anforderungen, verschiedene Lösungs-alternativen oder eingeschränkt gültige Simulationsmodelle sind Beispiele für inhärente Unsicherheit in der Produktentwicklung. Im vorliegenden Beitrag wird ein modellbasierter Ansatz vorgestellt, der das industriell etablierte Denken in Sicherheitsfaktoren um qualitative Aspekte ergänzt. Modelle der Informationsqualität helfen, die Unsicherheit von Ent- wicklungsartefakten beschreibend zu charakterisieren. Mittels semantischer Technologien wird Unsicherheit so wirklich handhabbar – nicht im Sinne einer Berechnung, sondern im Sinne einer qualitativen Interpretation. Dadurch entsteht wertvolles Wissen für die iterative Anforderungsanalyse, die Bewertung alternativer System-Architekturen oder für die Rekonfiguration von Simulationen.

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