基于费用函数的测试性指标优化分配方法

测试性指标的优化分配关系到改进系统测试性水平所需的费用。建立了基于费用函数的测试性指标优化分配模型。根据费用函数需满足的基本要求,以费用最小为目标,设计了一种实用的非线性费用函数。分析了费用函数中各参数对费用的影响以及各参数的获取方法。针对该非线性规划问题,在给定的系统测试性指标下,采用遗传算法求解全局最优解。应用结果表明遗传算法能够获得合理的测试性分配值,费用函数可以用于系统测试性指标的优化分配。     

基于可拓层次分析法的测试性分配方法研究

针对传统层次分析(APH)方法在进行测试性分配时没有考虑人判断的模糊性,以及在构造判断矩阵时需要进行一致性检验这两个问题,建立了测试性分配层次结构模型,采用可拓层次分析法对测试性指标进行分配,将符合一致性要求的判断矩阵权重向量的方法有机地融合到可拓层次分析法中;最后结合实例对本文进行应用研究,求得了合适的分配指标,应用结果验证了此方法的可行性。     

基于遗传粒子群混合算法的测试节点优选方法研究

随着电子技术的大规模发展,电路可靠性要求逐步提高,电路板测试诊断的重要性日益凸显;如何寻求最佳的测试节点或测试矢量集是电路的故障诊断中的重要问题,提出一种基于遗传粒子群优化算法对测试节点进行优化选择.该方法通过建立电路测试节点的"故障-测试"矩阵,用遗传算法对数学模型的进行优化,并采用粒子群算法搜索实现了快速求解;与传统方法相比较,该方法搜索速度快,优化效果明显,已在工程实践中得到应用.     

考虑集成故障与单元互测的系统级测试性分配与设计

随着装备系统复杂度、集成度的不断增加，系统集成故障和单元间互测因素越来越凸显，给系统级测试性分配和设计带来了新问题，主要表现在：传统方法未考虑集成故障和单元互测导致测试性指标分配不合理，系统级测试性设计缺乏系统级测试选择方法等。针对系统集成后产生的集成故障和单元间互测等情形进行了理论分析，提出了考虑集成故障与单元互测的测试性指标分配、面向集成故障的系统级测试选择方法，为系统级测试性设计提供了一套解决方案。     

一种基于多信号模型的测试性分析系统

针对装备测试性设计分析与评估的急需,运用多信号模型,开发一种复杂电子装备测试性分析系统;该系统能够用于装备研制早期阶段的测试性指标论证,装备研制过程中的测试性设计方案分析与评估,能够指导装备研制人员优化装备测试性设计,对提高装备测试性设计能力具有重要意义;该系统已经在多种型号装备的测试性设计中得到应用,优化分析效果明显。     

复杂装备系统级测试性指标确定方法研究

通过综合权衡系统可用度和装备全寿命周期费用这两方面因素,以系统可用度最大、装备全寿命周期费用最小为评价目标来确定复杂装备系统级测试性指标;建立了系统可用度和装备全寿命周期费用的数学模型,并通过合理的假设,将双函数的最值优化问题转化为在不等式约束条件下的单函数最值优化问题,最终得到了确定系统级测试性指标的数学模型;最后,通过一个实例,采用遗传算法并借助MATLAB软件平台完成了对数学模型的求解,验证了该方法的可行性。     

某型舰船逆变器测试性设计与分析方法研究

测试性作为装备通用质量特性之一,在舰船装备研制中逐渐受到重视,随着舰船综合电力技术的发展与应用,电力电子设备的作用越来越关键,针对当前舰船电力电子设备未考虑测试性设计的问题,研究了某型舰船逆变器的测试性设计与分析方法。首先分析了舰船逆变器的结构和工作特点,并结合维修保障要求对其进行层次划分;然后对舰船逆变器进行了故障模式、影响及危害性分析,并基于多信号流图模型,利用TEAMS软件建立了测试性模型;最后将测试性定量指标分配至可更换单元,为后续舰船逆变器的诊断设计等工作打下基础,并给同类型设备测试性技术的研究提供一些参考。     

基于蛙跳算法的装备测试设计优化方法

装备测试性设计方案的选取是一个测试设计的优化问题。在评析现有测试设计优化模型的基础上,综合考虑技术风险、进度风险、人力耗时和"性价比"因素,建立装备测试性设计优化的数学模型。采用蛙跳算法进行模型的优化求解,并针对该算法在收敛速度慢和早熟方面的不足,设计改良方法。通过仿真实验说明了该方法具有较好的收敛速度和求解精度。     

基于二次线性插值的测试性分配方法研究

为了实现对测试性指标的合理高效分配,考虑当前测试性发展的主流技术,以及分析测试性分配影响因素的基础上,提出了基于二次线性插值的测试性分配方法;运用测试性建模的理念,首先对系统进行横向划分和纵向划分,实现LRU与功能属性之间的映射关系,并对LRU进行聚类,根据聚类结果对指标进行第一次分配,即把指标分配给功能属性;然后,在功能属性的要求下,考虑各LRU的故障率、测试和故障扩散强度等特性参数,进行第二次插值分配;最后用实例进行了验证,结果表明:分配过程简单,结果可信无需修正,更符合实际要求;提出的方法打破了传统级级分配测试性指标的理念,采用两次分配即可实现系统级指标到LRU级指标的分配。     

基于遗传算法的防空兵群(团)火力分配模型

防空兵火力分配决策是防空兵群团射击指挥的重要内容,火力分配的正确性和实时性关系到防空作战的成败,是防空兵指挥自动化系统追求的目标.在解决防空兵火力分配问题时,以往常采用整数规划的方法.但在实际应用中,传统方法存在着三个方面的不足.为此,该文将标准遗传算法运用于防空兵火力分配方案寻优中,建立了新的基于遗传算法的防空兵群团火力分配模型和计算流程,并给出了计算示例.计算结果表明,该方法较好地克服了传统方法的缺陷,具有良好的实用价值和应用前景.