面向多领域优化的模型参数敏感性分析方法

针对多领域模型中的优化问题,提出了确定敏感参数及其取值区间的3种方法：参数扰动、参数扫动和蒙特卡洛分析法。其中：参数扰动可方便比较两个不同的参量值对输出变量的影响;参数扫动可同时观察输出变量的系列时序曲线;蒙特卡洛方法则可用随机函数生成参数的变动序列,如均匀分布、正态分布等模拟工程领域问题。本文以Modelica中的一个多学科模型为例,通过Mworks平台系统阐述了这3种方法,分析了实践效果．结果曲线与实际经验相符,为建模分析人员寻找敏感参数、缩小寻优区间提供了有效手段。     

关键字驱动的测试自动化框架模型与系统实现

为了提高迭代式增量软件开发中的回归测试效率、改善测试脚本和用例的维护性和复用性,基于关键字驱动的思想设计了层次化的测试自动化框架模型,提出了对应的三层关键字设计方法.通过 C++项目-机械系统动力学 CAE 平台MWorks 回归自动化测试框架详细的系统实现证明了模型的可行性,合理的关键字划分隔离了测试脚本开发人员、测试用例开发人员和测试执行人员关注的问题,有助于组织和管理测试和测试用例,使得框架便于使用、维护和扩展.测试工具的多进程并行和异常处理进一步提高了测试效率     

基于动态自动提取模板的实时口播帧检测方法

提出了一种新的口播帧检测方法,该方法具有模板动态提取功能,并依据新闻节目播出特点,实现了从双人口播帧模板中提取单人口播帧模板.在匹配算法上,采取了分阶段匹配方法,提高了检测效率.该口播帧检测方法在通用性、实时性和准确性等方面均具有较显著的优点.