装备测试性建模与分析软件框架设计

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CARMES五性一体化分析软件-模板

五性一体化协同设计平台五性工具与数据集成环境五性工程软件CARMES6工业和信息化部电子第五研究所数据中心协同一致的五性工作平台，全面到位的五性解决方案CARMES 6突破五性（指可靠性、维修性、保障性、测试性和安全性，即RMS ）工具集的定位，从型号五性一体化设计和全寿命、全过程、全特性管理需求出发，统一筹划，构建企业级五性协同工作环境和平台，强化五性项目、任务、流程、状态和数据的管理监控，功能更加强大实用，可有效辅助企业全方位实现型号五性工作的顶层管理、过程协同和数据共享，提供五性工程一体化解决方案。

1. 全面覆盖，全局掌控2. 综合集成，工程实用CARMES 6集成了型号五性工作所需的22个功能模块和丰富的基础数据库，覆盖30多个RMS 工作项目，形成工程实用的先进RMS 平台和解决方案。

发展历程五性工程软件CARMES自2001年推出以来，历经10多年的工程磨砺，持续创新，集科研成果和工程经验于一体，已成为集成化的五性工程领域专业软件平台。

CARMES 6是在系统总结型号五性工程发展需求和吸取广大用户多年应用经验及反馈意见基础上的一次重大升级，是CARMES发展历程的一个重要里程碑。

CARMES 6充分体现了装备RMS全寿命周期、全系统、全过程、全特性管理的需求，在寿命周期RMS任务、过程和状态集成管理，五性协同设计，功能与数据的一体化集成共享等方面取得突破，在五性系统性、集成化、规范化、自动化和易用性方面取得重要进展。

工程应用CARMES全面融合我国国防工程所需的五性技术和标准，立足国际前沿，密切结合型号工程实际，以贴身服务五性工程为出发点，在RMS工程领域得到广泛应用并取得显著实效，已成功应用于神舟飞船总体及分系统，以及卫星、导弹、核装备、飞机、电子对抗、雷达、C4I、舰船、兵器等系统的500多家用户。

CARMES项目获国防科学技术进步奖，并因成功应用于我国载人航天工程而荣获中国载人航天办公室嘉奖。

关于机载设备测试性建模的研究应用

关于机载设备测试性建模的研究应用作者：段泽伟，马春江，付洁来源：《电脑知识与技术》2021年第19期摘要：利用测试性相关技术对产品进行设计与建模，是对机载设备产品质量进行科学评价的一项重要手段。

本文详细举例说明了被测对象的测试性建模的方法，通过示例模型计算出相关测试性参数，并提出了依据接口定义和FMECA进行机载设备测试性建模的流程方法。

该测试性建模方法在航空设备测试性设计中具有通用性，有助于提高产品故障检测和诊断能力。

关键词：测试性;设计与建模;机载设备中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）19-0125-03随着机载装备复杂程度不断提升，测试性技术在航空产品设计中越发重要。

测试性技术可帮助产品及时准确地判断其工作状态并隔离其内部故障。

建立测试性模型，是对复杂设备质量指标进行科学分析评价，以及对故障快速测试和诊断的重要工具。

[1-4]1 测试性参数故障检测率FDR，故障隔离率FIR[FDR=UFDUT×100%]，[FIR=UFIUFD×100%]式中UFD为能检测到的被测对象组成单元数;UFI为能隔离到的被测对象组成单元数;UT 为被测对象组成单元总数[5]。

2 机载设备测试性建模方法测试性模型中，M为建模对象的组成单元，FM为组成单元的故障模式，TP为组成单元的测试方法，i和o分别表示组成单元的输入及输出。

模型中的箭头表示各组成单元间的关系，或故障模式对输入的依存关系以及对输出的关系;或故障与测试点间的关系。

图1为某被测对象的测试性框图[6]。

2.1 不考虑可靠性影响模型2.1.1 建立相关性矩阵相关性矩阵中，若存在逻辑关系，则用“1”表示;若不存在逻辑关系，则用“0”表示。

仅表明某一个测试点与其输入组成单元以及直接输入该组成单元的任何测试点的逻辑关系，为一阶相关性。

若表明被测对象的各个测试点与各个组成单元之间的逻辑关系，为高阶相关性。

装备仿真软件开发平台的分析与设计

中图分类号：Ｔ３１９Ｐ９．文献标识码：Ａ
Ｏ引言
１１面板与场景．
装备仿真训练软件是为装备操作人员提供的，在
商业货架计算机软硬件平台上运行的，以装备操作训
装备仿真软件开发可分为界面设计开发和内部机理建模两大部分。人机界面分为二维平面人机界面和三维立体人机界面。构成二维界面称为仿真面板，构成三维界面称为仿真场景，如果要构建二、三维结合的装备仿真训练软件，是面板和场景的组合。仿真面则板和仿真场景由背景资源和相应的二维元件及三维元
状态并结合操作流程进行后续操作［。装备仿真训练３］
软件逻辑结构如图ｌ所示。
收稿日期：２１— ２１；修回日期；２１— ２２０２０ —３０２０ — ３
作者简介：侯春龙（９６）１７一，男，河北沧州人，讲师，硕士，研究方向为虚拟仿真。
装备仿真软件开发平台的分析与设计
侯春龙，卫翔，齐新战
（军潜艇学院，山东青岛２６４）海６０４
摘要：首先分析了当前装备仿真软件开发面临的主要问题，深入探讨了装备仿真软件的逻辑组成，以此对装备仿真软件开发平台进行功能定位，设计了开发平台的体系结构，阐述了各主要组成部分的功能和实现方法，总结了该平台的技术特点。关键词：装备仿真；开发平台；框架；机理

软件测试中的性能建模与性能评估

软件测试中的性能建模与性能评估在软件开发的过程中，性能是一个至关重要的指标。

一个高效、稳定的软件能够提高用户体验，保证系统的可用性和稳定性。

为了确保软件在实际运行中能够满足性能需求，软件测试中的性能建模与性能评估显得尤为重要。

一、性能建模性能建模是软件测试中的一个关键环节，它是通过模拟真实环境中的用户使用场景，对软件系统的性能进行预测和分析。

性能建模可以帮助开发团队在系统设计和开发的早期阶段，识别和解决潜在的性能问题。

1. 性能需求分析性能需求分析是性能建模的第一步。

在这个阶段，测试团队需要与业务部门合作，明确系统的性能指标和什么样的用户负载下需要满足这些指标。

例如，一个电商网站可能需要支持每分钟10,000个用户的并发访问量，响应时间不能超过2秒等。

2. 场景设计在性能建模的过程中，测试团队需要通过场景设计来模拟真实的用户使用行为。

场景设计应该尽量贴近真实情况，包括用户访问的频率、页面的访问顺序、数据输入的模式等。

通过合理设计场景，可以更加准确地评估系统在实际使用中的性能表现。

3. 负载生成工具的选择与配置负载生成工具是性能建模的重要工具之一，它可以模拟多用户同时访问系统的情况，帮助测试团队评估系统的负载能力和响应时间。

在选择负载生成工具时，需要考虑工具的灵活性、稳定性和易用性。

同时，根据系统的需求，配置负载生成工具的参数，例如并发用户数、请求的频率等。

二、性能评估性能评估是对软件系统在真实环境下的性能进行实际测试和评估。

通过性能评估，可以发现性能瓶颈，并进行优化，以确保系统能够在合理的负载下保持高效运行。

1. 测试环境准备在进行性能评估之前，需要搭建一个与实际生产环境相似的测试环境。

测试环境应该具备与生产环境相同的硬件设备、网络环境和操作系统等，以确保评估的准确性和可靠性。

2. 性能基准测试性能基准测试是性能评估的重要步骤之一，它可以为后续的性能优化提供基准数据。

在性能基准测试中，测试团队模拟真实用户的访问行为，记录系统的响应时间、吞吐量和并发用户数等性能指标。

基于dodaf的装备体系结构建模方法

基于dodaf的装备体系结构建模方法1. 背景介绍美国国防部架构框架（DoDAF）是一种基于数据和组件的体系结构分析方法，旨在提高各种军事项目和技术开发计划的效率和效益。

随着装备体系结构的复杂性和多样性不断增加，DoDAF的应用显得尤为重要。

2. DoDAF的构成元素DoDAF的主要构成元素包括：数据视图、活动视图、逻辑视图和物理视图。

数据视图描述了数据的流动和存储参数以及数据处理的过程。

活动视图列举了各项活动、任务和流程，并确定了它们之间的关系。

逻辑视图则包括所有操作间的控制流和时序信息。

而物理视图则是具体物体的描述，包括实际装备、传感器、机构和对应的软件支持。

3. 基于DoDAF的装备体系结构建模方法在进行装备体系结构建模之前，要明确需要达到的目的和规模。

通过构建DoDAF模型，可以帮助分析师更好地识别和规划组织的需求。

以下是具体的建模步骤：3.1 确定为何需要建模建模的目的通常是为了规划和设计装备系统、辅助指挥、决策和管理过程以及协调各工作组件之间的关系。

3.2 分析和收集需求需求分析是确定系统目标、功能和性能的过程。

利用DoDAF，可以收集和归纳数据、活动、逻辑和物理要素，也可以确定性能和特征的相关细节。

3.3 设计模型利用收集到的信息，设计详细的实现计划并构建装备体系结构模型。

3.4 进行验证和测试当建模完成之后，要进行验证和测试以确保所有的数据都可以被安全地存储和交互。

通过验证和测试，可以确保DoDAF模型的准确性和可行性。

4. 结论基于DoDAF的装备体系结构建模可以帮助军事系统分析师更好地了解和处理这些系统的各个组件之间的关系，包括数据、活动、逻辑和物理要素，并有效地整合它们。

同时，基于DoDAF的方法提供了可行的解决方案，对于保障军事设施安全和效益有重要意义。

基于多种相关性信息的测试性建模方法研究

基于多种相关性信息的测试性建模方法研究摘要：测试性是装备的一种便于测试和诊断的重要设计特性，随着装备复杂程度和技术含量的提高，以提高产品测试性为目的的测试性设计日益受到人们的重视，而测试性建模是进行测试性设计与分析的有效手段。

借鉴多信号流图模型和相关性模型，提出一种基于多种相关性信息的测试性建模方法，给出了测试性信息获取和模型表示方法，阐述了利用该模型进行相关性计算、强连通分析、定性分析和测试性参数计算的方法。

该测试性模型直观、易于建模和求解，适合设计阶段进行的测试性分析。

关键词：测试性；相关性信息；测试性建模Testability is an important design feature of equipment, which facilitates the test and diagnosis. With the improvement of technology, the complexity of equipment is becoming increasingly higher, therefore, DFT (Design for Testability) is drawing increasing attention of people, which is implemented to improve the testability of products, and testability modeling technology has becoming an effective method of design and analysis for testability. After analyzing the principle of multi-signal flow graphs model and correlation information model, a testability model based on multi-correlation information is proposed, the way to acquire test information and the method on model representation are presented. The processing of correlation calculation, strong connectivity analysis, qualitative analysis and test parameter calculation is introduced. This testability model is Intuitive, easy to model and solve. Therefore, it is suitable for test analysis in the phase of design.Keyword: testability; correlation information; testability modeling1 引言测试性是装备的一种重要设计特性，具有良好测试性的装备，能够快速地检测和隔离故障，减少维修时间，降低产品全寿命周期费用。

鱼雷测试性设计技术框架与关键技术

鱼雷测试性设计技术框架与关键技术
周坤烨;蒋涛;张宁
【期刊名称】《鱼雷技术》
【年(卷),期】2018(026)003
【摘要】随着测试性在新型鱼雷研制中逐渐受到重视,针对装备测试性工作通用要求无法有效指导鱼雷开展测试性设计的问题,提出了一种适用于鱼雷的测试性设计方法.首先对比分析了航空装备与鱼雷武器存在的设计差异;随后根据鱼雷的保障特点制定了测试性设计的技术框架和工作方法;最后,重点对指标分配、测试性建模以及BIT设计这3个关键技术进行分析优化,解决了以往在产品研制阶段缺乏规范、有效的标准指导鱼雷测试性设计的问题.
【总页数】5页(P258-262)
【作者】周坤烨;蒋涛;张宁
【作者单位】海军工程大学兵器工程学院,湖北武汉,430033;海军工程大学兵器工程学院,湖北武汉,430033;海军工程大学兵器工程学院,湖北武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TJ630.6;TN06
【相关文献】
1.反鱼雷鱼雷关键技术探讨 [J], 丁振东
2.装备测试性设计辅助决策系统关键技术研究 [J], 吕晓明;黄考利;连光耀;郑新燎
3.装备测试性设计与维修诊断一体化关键技术研究 [J], 连光耀;黄考利;陈建辉;高
凤岐
4.鱼雷测试性设计技术框架与关键技术 [J], 周坤烨;蒋涛;张宁;
5.SoC测试性设计和验证方法关键技术研究 [J], 葛鹏岳;黄考利;连光耀;徐建芬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

双维多水平数学建模能力测评框架的构建

2023-10-30•引言•双维多水平数学建模能力测评框架的构建方法目录•测评框架的实证研究•结论与展望•参考文献01引言研究背景与意义背景在数学建模领域，能力测评一直是一个备受关注的话题。

随着教育技术的发展，越来越多的研究者开始关注如何利用技术手段来更有效地评估学生的数学建模能力。

在这种背景下，双维多水平数学建模能力测评框架的构建显得尤为重要。

意义通过对双维多水平数学建模能力测评框架的构建，我们可以更全面、更深入地了解学生在数学建模方面的能力和表现。

同时，该框架还可以为教师提供更有针对性的教学指导，帮助学生提高数学建模能力，进而提高他们在科学、工程和技术领域的竞争力。

本研究旨在构建一个双维多水平数学建模能力测评框架，旨在评估学生在两个维度（数学建模过程和数学建模结果）上的表现，并探究不同水平（初级、中级和高级）学生在各个维度上的差异。

目的本研究将采用文献综述、实证研究和统计分析等方法来构建双维多水平数学建模能力测评框架。

首先，我们将对相关文献进行综述和分析，了解现有的数学建模能力评估框架和相关理论。

其次，我们将设计实证研究方案，通过实际教学案例来验证框架的有效性和可靠性。

最后，我们将利用统计分析方法对收集到的数据进行处理和分析，得出相关结论并提出建议。

方法研究目的与方法02双维多水平数学建模能力测评框架的构建方法数学建模能力的定义与内涵定义数学建模能力是一种将现实问题转化为数学模型，并利用模型进行推理、分析、预测和决策的能力。

内涵数学建模能力包括问题分析、数学语言运用、模型建立、模型求解、结果分析和模型评估等多个方面。

双维多水平数学建模能力的模型构建双维双维指的是同时考虑认知维度和技能维度两个方面。

多水平多水平指的是在认知维度上，分为记忆、理解、应用、分析、评价和创新等多个层次；在技能维度上，分为操作、技能和知识三个层次。

模型构建通过将认知维度和技能维度相结合，构建出双维多水平数学建模能力的模型。

基于dodaf的装备体系结构建模方法

基于DODAF的装备体系结构建模方法一、介绍装备体系结构是指军事作战中所使用的各种装备之间的关系和组织方式。

基于DODAF（Department of Defense Architecture Framework）的装备体系结构建模方法是一种用于描述和分析装备体系结构的方法。

本文将详细探讨该方法的核心思想、基本原理以及实际应用。

二、DODAF概览DODAF是美国国防部制定的一种体系结构框架，用于设计和描述复杂系统。

它提供了一套标准化的方法和工具，帮助军事组织分析和决策各种体系结构相关的问题。

DODAF包括多个视图，每个视图从不同的角度描述体系结构的各个方面，如组织、功能、数据流等。

三、装备体系结构建模方法3.1 概述装备体系结构建模方法是基于DODAF的一种特定应用，它的主要目标是描述和分析军事装备体系结构。

该方法包括以下几个步骤：需求分析、体系结构设计、模型构建和验证等。

3.2 需求分析在进行装备体系结构建模之前，需要首先对装备体系的需求进行分析。

这包括识别和定义装备体系的功能需求、性能需求和约束条件等。

通过需求分析，可以明确装备体系的整体目标和设计要求。

3.3 体系结构设计在需求分析的基础上，进行装备体系结构的设计。

该步骤主要包括确定体系结构的组成部分、各个部分之间的关系以及数据流动方式等。

通过体系结构设计，可以对装备体系的组织结构和功能进行明确和规划。

3.4 模型构建在体系结构设计完成后，需要进行模型的构建。

这包括使用合适的建模工具和技术，将装备体系结构的各个组成部分进行建模和描述。

建模可以使用UML（Unified Modeling Language）等标准化的建模语言。

3.5 模型验证模型构建完成后，需要对模型进行验证。

验证主要包括验证模型的完整性、一致性和符合性等。

通过模型验证，可以发现和修复潜在的问题，保证模型的质量和正确性。

四、实际应用4.1 装备配置管理基于DODAF的装备体系结构建模方法可以应用于装备配置管理。

装备保障效能评估与建模系统

智慧华盛恒辉装备保障效能评估与建模系统是一个综合性的工具，旨在通过对装备维修保障过程的评估和分析，以及建立相应的模型，来优化和提高装备维修保障的效能。

以下是这个系统的主要组成部分和功能：软件开发可以来这里，这个首肌开始是幺乌扒，中间是幺幺叁叁，最后一个是泗柒泗泗，按照你的顺序组合可以找到。

华盛恒辉科技有限公司：是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。

在部队军工政企开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，在教育，工业，医疗，APP，管理，商城，人工智能，军工软件、工业软件、数字化转型、新能源软件、光伏软件、汽车软件，ERP，系统二次开发，CRM等领域有很多成功案例。

五木恒润科技有限公司：是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。

在教育，工业，医疗，APP，管理，商城，人工智能，军工软件、工业软件、数字化转型、新能源软件、光伏软件、汽车软件，ERP，系统二次开发，CRM等领域有很多成功案例公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。

公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。

装备保障效能评估评估指标：评估装备维修保障效能的指标应综合考虑装备类型、使用环境和维修保障要求等因素。

常见的评估指标包括维修响应时间、维修任务完成率、平均维修时间、备件供应及时性、维修设施利用率、人员培训水平以及质量控制水平等。

评估方法：评估方法主要包括定性和定量两种。

定性方法主要通过对维修保障过程中的问题和挑战进行描述和分析，以发现问题根源并制定改进方案。

定量方法则主要通过对维修保障过程的关键指标进行测量和分析，以量化的方式客观反映装备维修保障效能的表现。

在实际应用中，常用的评估方法还包括层次分析法、模糊综合评判法、灰色层次评估法、Delphi法、类比法、指数法、ADC法、作战模拟法等。

电子装备固有测试性分析系统设计

ＪＡＮＧｅｘｅ－，ＩＷｉｕ一ＣＨＥＮＧａｚｎＬｉｇ，ＡＯｉｉ’ Ｙｕｎｅｇ，ＩＭｎＸＩＺｈｗｅ。
（ｄａｃｎｉｅｒｇＣｌｇ，ｈｉｚｕｎ５０３Ｃｉａ１ＯｒｎｎｅＥｇｎｅｉｏｌｅＳｉａｈａｇ０００，ｈｎ；ｎｅ！ｉ
ＡｂｔａｔＩａａｅａｇｅｔｄａｉｎｆｏｔｔｎｌｚｈｎｅｅｔｔｓａｉｔｆｅｅｔｏｉｅｕｐｎｙｔｅｔａｉｓｒｃ：ｔｍｙｔｋｒａｅｌｔｍｅａｄｅｆｒＯａａｙｅｔｅｉｈｒｎｅｔｂｌｙｏｌｃｒｎｃｑｉｍｅｔｂｈｒｄ－ｉｔｎｌｗａｓｏｅｄＯｎｘｅｉｎｓａｄｓａｉｔｓＵｓｎｈｅｈｄｏｍｉｔｇｆｕｔＯｔｅｅｌｔｎｌｉａｙ，ｆｒｉｎｅｓｔＯｍａｙｅｐｒｏｔｍｅｔｎｔｔｓｉ．ｃｉｇｔｅｍｔｏｆｉｔｉａｌｓｔｈｍｕａｉａｎｏｅｅｔｏｉｃｉ，ｍａｙｅｐｒｍｅｔａｅｄｎｎｔｅｃｍｐｔｒｓｍｕａｉｎ，ａｄｔｅｃｎｌｓｏｏｌｅｇｖｎｃｎｅｉｎ。ｌｃｒｃｒｕｔｎｘｅｉｎｓｃｎｂｏｅｏｈｏｕｅｉｌｔｏｎｈｏｃｕｉｎｃｕｄｂｉｅｏｖｎｅｔｌｎｗｉｌ．Ｉｈａｅ，ｔｅｆａｉｉｔｆｈｓｍｅｈｄｉｖｌａｅｙａｄｓｆｙｎｔｅｐｐｒｈｅｓｂｌｙｏｉｔｏａｉｔｄ，ｂｓｎｎｗｈｃｔｉｔｓｄａｉｇｏｉｈ，ｔｅｄｓｇｆｈｈｒｎｅｔｈｅｉｎｏｅｉｅｅｔｔｓ — ｔｎ

基于多信号流图模型的装备测试性分析

Ｔｈｅｔｅｓｔபைடு நூலகம்ａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｂｏｕｔｅｑｕｉｐｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎ
ｍｕｌｔｉ－ｓｉｇｎａｌｌｏｆｗｇｒａｐｈｓｍｏｄｅｌ
ｗａｖｅｅｎｌａｒｇｅｃｉｃｕｒｉｔｆｏｒｅｘａｍｐｌｅｌｆｏｗｓｏｕｔｈｅｔｐｉｃｔｕｒｅｍｏｄｅｌｔｅｓａｂｔｉｌｉｙｔｐｒｏｂｌｅｍｏｆｈａｖｉｎｇａｎａｌｙｓｅｄｈｉｔｓ
２０１３年第１期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１３）０１ — ０１７７—０３中图分类号：ＴＰ３１１．５３文献标识码：Ａ
基于多信号流图模型的装备测试性分析
刘静，辛军，胡向顺，查连忠
ＬＩＵＪｉｎｇ，ＸＩＮＪｕｎ，ＨＵＸｉａｎｇ — ｓｈｕｎ，ＺＨＡＬｉａｎ — ｚｈｏｎｇ
（７２４６５ＴｒｏｏｐｓｏｆＰＬＡ，Ｊｉｎａｎ２５００２２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｉｒｃｕｉｔｗｉｔｈｇｏｏｄｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｍｅａｎｓｈｅｔｅｑｕｉｐｍｅｎｔｈａｓｂｅｔｔｅｒｆａｕｌｔｃｏｖｅｒａｇｅｒａｔｅ，ｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｉｓｏｌａｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｈｅｔｌｏｗｅｒｒａｔｅｏｆｆａｌｓｅｌａａｒｍ，ａｎｄｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｄｉｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓｔｅｓｔａｎｄｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｅｔａｓｋｉｎｓｈｏｒｔｅｒｔｉｍｅｗｉｈｔｍｉｎｉｍｕｍｐｉｒｃｅ．Ａｎｄａｒｍｙｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｌｓｏｈａｓａｌｏｔｏｆｃｉｒｃｕｉｔｃｏｍｐｏｓｉｉｔｏｎｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｈｅｔｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｄｅｓｉｇｎｏｆａｃｉｒｃｕｉｔｄｉｒｅｃｌｔｙａｆｅｃｔｓｔｈｅｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｌｉｆｅｐｅｉｏｒｄｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，ｇｏｏｄｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｄｅｓｉｎｇｈａｓｂｅｃｏｍｅａｉｍｐｏｒｔａｎｔｇｏｌａｏｆｗｅａｐｏｎｒｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｏｒａｉｓｅｈｅｔｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆａｒｍｙｅｑｕｉｐｍｅｎｔｍａｎｙｓｃｈｏｌａｒｔｒｙｂｅｓｔｉｎｒｅｓｅｒｃａｈｖａｒｉｏｕｓｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｓｔｆｏｒｗａｒｄａｋｉｎｄｏｆｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｍｅｈｏｔｄｈａｔｔｌｆｏｗｓｏｕｔｐｉｃｔｕｒｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｍｕｃｈｓｉｎａｇｌ，ｓｙｓｔｅｍｈａｓｅｌｂｏａｒａｔｅｄｍｕｃｈｓｉｎａｇｌｔｏｌｆｏｗｏｕｔｉｔａｎｄｈｅｔｂａｓｉｃｌｌａｙａｎｌｙａｓｉｓｍｅｔｈｏｄｏｆｐｉｃｔｕｒｅｍｏｄｅｌ，ｂｕｉｌｄｍｏｕｌｄ．Ｓｔｒａｉｎｉｔｗｈｃｌａｓｓｉｃｓ

装备试验数据采集与分析系统(TDM系统)实施方案

分析，提供科学决策支持。
05
TDM系统调试与测试
调试内容及方法
软件调试
对系统软件进行调试，确保各项功能正常实现；
硬件调试
对系统硬件进行调试，保证硬件设备工作正常；
网络调试
对系统网络进行调试，确保网络连接稳定可靠；
安全调试
对系统安全机制进行调试，保证系统的安全性。
测试计划与流程
测试计划制定
装备试验数据采集与分析系统（ TDM系统）实施方案
目录
• 引言 • TDM系统实施方案总体设计 • TDM系统硬件实施方案 • TDM系统软件实施方案 • TDM系统调试与测试 • TDM系统应用与推广 • TDM系统实施风险评估与对策
01
引言
目的和背景
目的
装备试验数据采集与分析系统（TDM系统）实施方案旨在提高装备试验数据的采集、处理、存储和分析能力，为装备研制和试验提供高效、可靠的支撑。
数据存储
将分析处理后的数据存储到数据库中，方便后续查询和分析；
数据安全
确保测试数据的安全性，防止数据泄露和损坏。
06
TDM系统应用与推广
系统应用范围和方式
广泛应用领域
TDM系统可应用于航空、航天、兵器、船舶等众多领域，进行各种复杂试验数据的采集、处理、分析和评估。
数据采集与处理
TDM系统采用高精度数据采集卡和传感器，实时采集试验过程中的各种数据，并进行分析和处理，为后续试验提供精确数据支持。
测试用例设计
根据项目需求和系统功能要求，制定详细的测试计划；
根据测试计划，设计合理的测试用例；
测试执行
测试报告编写
按照测试用例执行测试，并记录测试结果；

软件测试中的测试工具与框架选择

软件测试中的测试工具与框架选择在软件开发的过程中，测试是不可或缺的环节。

为了提高测试效率和准确性，测试工具和框架的选择显得尤为重要。

本文将探讨在软件测试中，如何选择适合的测试工具和框架。

一、测试工具的选择1. 自动化测试工具自动化测试是通过脚本或工具自动执行的测试过程。

它可以大大节省测试时间和人力资源。

在选择自动化测试工具时，需要考虑以下几个因素：1.1 测试需求：根据项目的特点和需求，选择适合的自动化测试工具。

例如，如果需要测试网页应用程序，可以选择Selenium等工具；如果需要测试移动应用程序，可以选择Appium。

1.2 编程语言支持：考虑到测试团队的技术能力和开发环境，选择一个支持易于使用的编程语言的工具。

例如，Java和Python是两个常用的自动化测试工具支持的编程语言。

1.3 可扩展性：选择一个可以轻松集成和扩展的工具，以适应未来的测试需求。

例如，选择支持插件和扩展功能的工具。

2. 性能测试工具性能测试是评估软件系统在实际负载下的性能和稳定性的过程。

在选择性能测试工具时，需要考虑以下因素：2.1 负载模拟能力：选择一个能够模拟真实用户行为和负载的工具，以确保测试结果的真实性。

2.2 分布式测试支持：如果需要测试分布式系统或大规模的负载，选择一个支持分布式测试的工具。

2.3 报告和分析功能：选择一个能够生成详细报告和提供性能分析的工具，以便进行问题排查和性能调优。

3. 安全测试工具安全测试是评估软件系统在安全性方面的弱点和漏洞的过程。

在选择安全测试工具时，需要考虑以下因素：3.1 漏洞检测能力：选择一个能够检测出多种类型漏洞的工具，如SQL注入、跨站脚本攻击等。

3.2 自定义能力：选择一个支持自定义测试脚本和规则的工具，以应对特定的安全需求。

3.3 综合性能：除了检测漏洞，还要考虑工具的稳定性和可扩展性。

二、测试框架的选择测试框架是用于组织和管理测试用例和测试执行的工具。

在选择测试框架时，需要考虑以下因素：1. 支持的测试类型：选择一个能够支持你所需测试类型的框架，如单元测试、集成测试、功能测试等。

复杂装备测试性建模问题研究

１）设计评价模型：通过对影响产品测试性的各个因素
进行综合分析，评价有关的设计方案，为设计决策提供依
据；
２）分配、预计模型：建立测试性分配预计模型是ＧＪＢ２５４７（（装备测试性通用大纲》工作项目中测试性分配与预计的主要依据；３）统计与验证试验模型。按模型的形式不同，测试性模型可分为１）物理模型：主要是采用测试职能流程图、系统功能
ＬＩＵＧａｎｇＬＵＪｉａｎｗｅｉＨＵＢｉｎ
（Ｄｅｐｔ．ｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｖａｌＵｎｉｖ．ｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ４３００３３）
总第２２７期
舰船电子工程
ＳｈｉｐＥ１ｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．５
１３７
２０１３年第５期
复杂装备测试性建模问题研究
刘刚吕建伟胡
武汉
斌
４３００３３）
（海军平的不断发展，装备越来越复杂，装备测试性设计已经和可靠性设计、维修性设计处于同等重要的地位。在进行测
试性设计的过程中，开展测试性建模是一项基础工作。论文参考可靠性、维修性建模的思路，结合复杂装备的测试性特性，建立了测试性模

测试性建模及优化设计仿真

实验一测试性建模及优化设计仿真实验一、实验目的1. 了解测试性模型定义和结构；2. 掌握测试性建模的一般方法；3. 掌握使用TEAMS软件进行测试性建模。

二、实验设备1. 台式计算机一台。

2. 安装有TEAMS软件。

3. 安装有Matlab软件。

三、实验内容1.结合油量测量系统的结构图，建立油量测量系统的测试性相关矩阵。

2.使用TEAMS软件建立油量测量系统的测试性相关矩阵，并计算出测试性模型的诊断方案，并画出故障诊断树。

3.在建立模型的基础上编写信息熵算法的Matlab程序，计算出测试序列，并画出故障诊断树，并与TEAMS软件得出的结果进行比较。

四、实验原理1. 测试性模型的定义根据被测系统的功能框图和信号流向关系将系统划分成多个模块，画出模块间的信号流向图。

每个模块代表一个需要测试的功能点，在模块间的信号流向通道上可添加测试点。

假定被测对象每个功能点有故障和正常两种状态，在同一时间最多只有一个功能点发生故障。

假设被测对象共有m个功能点和n个测试点，分别用F=[F0F1…F m]和T=[T0 T1… T n]表示各个功能点的状态集合和测试点集合，其中F0表示整个系统的状态。

每个测试点的代价可能是不全相同的，可以用矢量C=[C0 C1… C n]T表示各个测试点的代价。

系统各个功能点的故障率则用矢量P=[P 0 P 1 … P m ]T 表示。

其中P 0表示系统正常的概率。

这样，就可以建立测试点和功能点间的相关矩阵模型，如下表所示：表1 相关矩阵模型12120010200111121112n n n n mm m mnmt t t F P C C C F d d d P F d d d P F d d dP 模型中的元素d ij 表示第j 个测试点与第i 个功能点状态F i 的相关性，即当T j 能测试F i 时，d ij 为1，否则为0。

在建立相关性矩阵模型后，需对其进行简化。

如有相同列，则说明两个测试点的测试效果是一样的，只需选用其中一个测试费用较少的测试点，并在模型中删除另一测试点所在的列。

装备性能试验数据的模型建立与优化

装备性能试验数据的模型建立与优化引言：装备性能试验是评估装备性能的重要手段之一，通过试验可以获取装备在不同工况下的性能参数数据。

这些数据对于装备的研发、生产和维护具有重要的指导意义。

然而，由于试验本身的限制和装备性能的复杂性，试验数据往往存在一定的误差和不完备性。

为了准确评估装备性能和提高试验数据的利用价值，需要建立合适的模型并进行优化。

一、装备性能试验数据的模型建立1. 数据准备在进行装备性能试验时，需要针对不同工况收集大量的数据。

这些数据涵盖了装备的输入参数和输出参数，如工作温度、工作压力、电流、速度等。

此外，还需要考虑其他可能影响性能的因素，如环境温度、湿度等。

通过综合收集这些数据，可以建立起初步的试验数据集。

2. 数据预处理试验数据中往往存在一些干扰和噪声，需要进行数据预处理以提高数据的质量。

常见的数据预处理方法包括去除异常值、填充缺失值和归一化处理等。

通过这些预处理方法，可以减少试验数据中的误差，并提高后续建模的准确性。

3. 模型选择模型选择是建立装备性能试验数据模型的关键环节。

根据试验数据的特点和应用需求，可以选择不同类型的模型，如线性模型、非线性模型、物理模型等。

线性模型适用于简单的装备系统，而非线性模型适用于更复杂的装备系统。

物理模型则基于对装备工作原理的深入理解，能够更准确地描述装备性能。

4. 模型建立在选择好模型类型后，需要进行具体的模型建立。

模型建立的关键是根据试验数据拟合出合适的参数和方程。

这可以通过最小二乘法、最大似然估计等统计方法实现。

此外，还可以运用机器学习算法，如人工神经网络、决策树等进行模型建立。

通过这些方法，可以建立出能够较好地拟合试验数据的模型。

二、装备性能试验数据的模型优化1. 参数优化在建立好模型后，需要对模型的参数进行优化。

参数优化的目标是使得模型能够最好地拟合试验数据，同时具有较好的泛化能力。

常用的参数优化方法包括梯度下降法、遗传算法等。

通过这些方法，可以调整模型的参数，使得模型对试验数据的拟合度更高，进而提高模型的准确性。

测试性建模技术在某型装备上应用的意义

测试性建模技术在某型装备上应用的意义
随着科技不断的发展，许多型装备日新月异的涌现出来。

而随着这类物品的不断增多，它们的功能和使用场景也变得越来越复杂，需要更加精细的设计和制造，因此在建模技术
的应用中，测试性建模技术显得尤为重要。

测试性建模技术可以帮助设计者提高设计质量，减少设计缺陷。

例如，在某一型装备
设计中，使用测试性建模技术可以帮助设计者从外部用户的角度来考虑型装备的使用场景，并在需求分析中进行广泛且深入的测试，找出可能存在的潜在问题，从而预防问题的发
生。

测试性建模技术可以帮助降低型装备的生产成本。

在设计型装备时，测试性建模技术
能够在初期很容易地识别出问题，从而避免在以后的生产过程中浪费大量的资源和时间去
修复问题。

此外，测试性建模技术还可以帮助设计者更准确地定位问题，从而有效地避免
了生产过程中发生重大的错误和损失。

测试性建模技术可以提高型装备的安全性和可靠性。

随着型装备使用场景的复杂化，
对型装备的安全性和可靠性的要求也越来越高。

利用测试性建模技术可以帮助设计者更好
地发现潜在问题并进行修复，从而减少型装备的故障，并提高其可靠性。

这种技术还可以
帮助设计者更好地评估型装备的稳定性，从而减少撞击、震动等因素对型装备的损伤。

测试性建模技术还能够帮助设计者更加精细地设计型装备。

在设计过程中，使用测试
性建模技术能够帮助设计者打破传统的“以设计师为中心”的设计态度，更多地从最终用
户的角度进行设计考虑，使其更加符合市场的需求。

测试性建模技术在某型装备上应用的意义

测试性建模技术在某型装备上应用的意义
测试性建模技术是一种基于模型的软件测试方法，其主要目的是增强测试用例或测试
套件的效率和效果。

测试性建模技术可以对软件功能性、安全性、可靠性和可用性进行测试，其中包括需求分析、设计、测试用例生成和测试等环节。

在某型装备的应用中，测试性建模技术可以帮助工程师更快、更准确地找出软件中的
缺陷和错误。

例如，通过测试性建模技术，工程师可以生成大量的测试用例，在测试软件
时能够更好地覆盖不同的运行情况。

这可以大大提高测试的效率和效果，从而减少软件测
试的成本和时间。

此外，测试性建模技术还可以帮助工程师更好地理解软件的功能和设计。

通过对模型
的建立和分析，工程师可以更准确地确定软件的需求和特性，并在测试时更好地考虑到这
些因素，从而提高测试用例的可靠性和可用性。

另外，测试性建模技术还可以帮助工程师识别并解决软件在设计和实现时存在的问题。

通过模型的分析和验证，工程师可以更早地发现和纠正软件中的缺陷和错误，从而提高软
件的质量和鲁棒性。

这无疑对于某型装备的稳定运行和安全性具有重要意义。

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为定量的参数值．又可以为定性的特征描述．并能够区分为正常和异常两种状态．相应的测试结论为
（ｉ ≠ ），则对应的故障是不可区分的，可作
为一个模糊组处理，并合并为一行；
通过或不通过。在多信号模型中，组成单元的故障
．ห้องสมุดไป่ตู้
为确定产品设计特性是否有利于测试和诊断．
在产品设计过程中应尽早地进行测试性分析与评价．以便及时评价和确认已进行的测试性设计工作，找出不足。改进设计。
现有的测试性分析方法可以分为两种：１）基
一
１）未检测故障Ｌ如果相关矩阵，中存在全为０的行．则该行所对应的故障即为未检测故障：
２）模糊组Ｌ比较相关矩阵Ｄ中各行．如果有
＝
种模型多信号模型中的信号是指表征系统或其
组成单元特性的特征、状态、属性及参量，既可以
模式根据作用结果的不同分为两类：功能故障（组
３）冗余测试Ｌ比较相关矩阵Ｄ中各列．如
果有＝（ｉ ≠ ），则对应的测试是互为冗余测试。ｂ）多故障分析多故障特性分析主要是识别系统多故障情况下
一
对应的测试集ｓＰ（）；
６）元件Ｃ。影响的一组功能集ＶＣ（Ｃ）；７）测试ｔ检测的一组功能ＳＴ（ｔ，）；８）在有向图ＤＧ：ｆＣ，ＴＰ，Ｅ】中，有向图的边表示系统的物理连接１．２基于测试性建模的分析技术简介
…
于人工的工程常用方法。如ＧＪＢ２５４７所给出的加权评分方法：２）基于模型的分析方法．如多信号模型方法即为其中的一种多信号模型是由Ｄｅｂ等回
于１９９４年提出的．本文以下所描述的软件实现理论和最终设计的方案都是基于此方法而实现的
故障与测试相关矩阵为被测对象的组成单元故障模式与测试相关性的数学表示．是对被测对象进行测试性分析的基础．其具体的定义如下：式中．行向量为所对应的信息，记作Ｆｉ＝
，
代提出的［３－，１多信号模型（ＭｕｌｔｉＳｉｇｎａｌＭｏｄｅ１）也被称为多信号流图模型．是美国康涅狄格大学的Ｐａｔｔｉｐａｔｉ与Ｄｅｂ等于２０世纪９０年代提出的［２１
１．２．１故障一测试相关性矩阵基于模型的测试性预计方法．其本质上是基于相关性矩阵来进行测试性预计［７１相关性矩阵是 “ 反映某一给定系统结构中单元和测试的相互关联的布尔矩阵” 。其定义如下：
成单元故障导致系统丧失部分功能．系统工作不完全中断）和完全故障（组成单元故障导致系统丧失
，… ，
｝；
的性能监控、故障检测和隔离能力。大大减少故障
检测和隔离时间．从而缩短维修时间，降低对维修人员的技能要求，提高任务可靠性，提高系统和设备的使用效能．减少寿命周期费用因此．测试性设计已成为系统和设备研制过程中的重要工作之
和冗余测试Ｌ
多信号模型是在装备系统结构和模块功能分析的基础上．以分层有向图表示信号流导向和各组成单元的构成及模块之间的相互连接关系．并通过定义信号以及组成模块、测试与信号之间的关联性来表征系统的组成、功能、故障及测试之间相关性的
１．１测试性建模技术简介
・・
；列向量所对应的测试可测得的故
障信息，记作＝［ｕ，ｆｔ，・・］。
１．２．２故障分析
基于故障一测试相关性矩阵的故障分析包括：单故障分析、多故障分析、反馈环分析和故障检测率、故障隔离率分析。ａ）单故障分析单故障特性分析包括识别未检测故障、模糊组
电子产品可靠性与环境试验
２０１３年
化设计而使得测试充分、有效和准确
３）／７，维可行测试集合Ｔ＝｛ｔ。，ｔ２，… ，ｔ｝；４）ｎｐ维测试点集ＴＰ＝｛ＴＰ。，
５）测试点
具有良好测试性的系统或设备．可以提供良好
ＦＴ＝Ｉｆｔ
２２
…
…
１测试性建模与分析技术简介
信息流模型（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｌｏｗＭｏｄｅ１是南
ＡＲＩＮＣ公司的Ｓｈｅｐｐａｒｄ和防御分析协会ｆＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＤｅｆｅｎｓｅＡｎａｌｙｓｉｓ）的Ｓｉｍｐｓｏｎ于２０世纪８０年