基于任務(wù)流模型的測(cè)試性設(shè)計(jì)與優(yōu)化.pdf_第1頁
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1、測(cè)試性是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的關(guān)鍵因素之一,在提高武器裝備的可維護(hù)性和減少測(cè)試費(fèi)用中,已經(jīng)越來越成為武器裝備設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要組成部分。但是目前的故障診斷軟件大都是從底層硬件電路開始建立多信號(hào)模型,這種傳統(tǒng)的建模分析方法與硬件設(shè)備結(jié)合的更加緊密。而對(duì)于大型的復(fù)雜的系統(tǒng)級(jí)電路,這種方法將會(huì)非常的麻煩和低效。因此,在某些政府部門的項(xiàng)目支持下,對(duì)基于任務(wù)流模型的建模方法及測(cè)試性分析方法做了較為深入的研究,同時(shí)進(jìn)行了基于任務(wù)流模型的測(cè)試性軟件的總體結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵

2、模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文主要研究工作如下:
  1、首先通過對(duì)任務(wù)剖面定義的闡明給出任務(wù)流模型的概念及其理論基礎(chǔ),然后在此基礎(chǔ)上給出任務(wù)剖面的生成方法及過程。然后由于之前的建模方法大多基于多信號(hào)流模型,而任務(wù)流模型具有自己特有的屬性,多信號(hào)流的建模方法不適用于任務(wù)流模型,故有必要針對(duì)任務(wù)流模型的系統(tǒng)屬性,從層次性、時(shí)序性和邏輯性出發(fā)研究任務(wù)模型的建模方法。
  2、由于測(cè)試性指標(biāo)的計(jì)算離不開多信號(hào)流模型的數(shù)據(jù)支持,只有在任務(wù)流

3、模型的基礎(chǔ)上,同時(shí)將任務(wù)流與多信號(hào)流關(guān)聯(lián)起來,才能設(shè)置合適的測(cè)點(diǎn)從而獲得需要的可測(cè)性數(shù)據(jù)指標(biāo),本文采用矩陣變換的方法關(guān)聯(lián)二者。
  3、在任務(wù)流模型與多信號(hào)流模型二者關(guān)聯(lián)起來之后,可以借助多信號(hào)流模型計(jì)算任務(wù)流模型的測(cè)試性指標(biāo)。同時(shí),任務(wù)流模型也有其特有的測(cè)試性指標(biāo),本文會(huì)給出任務(wù)流模型的測(cè)試性指標(biāo)的計(jì)算方法。
  4、本文對(duì)基于任務(wù)流模型的測(cè)試性指標(biāo)的分配方法做了較深入的研究。測(cè)試性指標(biāo)的分配一直都是測(cè)試性設(shè)計(jì)的重要組成部

4、分,本文提出的兩種方法:基于粒子群算法的測(cè)試性指標(biāo)分配方法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試性指標(biāo)分配方法,從智能算法的角度入手,可以給后續(xù)的更加深入的研究提供思路和借鑒。
  5、本文介紹了軟件工具開發(fā)的情況。首先介紹了軟件的總體設(shè)計(jì)和系統(tǒng)的整體流程,使得讀者對(duì)軟件整體平臺(tái)和功能有初步了解;同時(shí)還介紹了軟件的開發(fā)背景,即主要的開發(fā)工具和主要的技術(shù)路線。然后對(duì)軟件主要的功能模塊給出介紹,主要的功能模塊即任務(wù)剖面建模模塊和測(cè)試性建模模塊。任務(wù)

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