融合聚类算法和缺陷预测的测试用例优先排序方法

持续集成环境下,软件快速更新加快了回归测试执行的频率,但缺陷快速反馈的需求对回归测试又提出了更高要求。测试用例优先排序技术研究测试用例的重要性,通常将缺陷探测能力强的测试用例优先执行,使其提早发现软件缺陷,其可解决持续集成环境下的快速反馈需求。缺陷预测技术可通过被测系统代码特征和历史缺陷来预估信息预测软件在新版本中发现缺陷的可能性,传统基于聚类的测试用例优先排序方法大多未考虑不同类簇数和特征子集对聚类结果的影响。文中将缺陷预测应用到聚类优先排序方法,构建测试用例和代码关联矩阵,对测试用例进行聚类分析,结合缺陷预测结果和最大最小距离策略指导簇间和簇内排序。通过实验验证发现,类簇数和聚类特征子集选择对排序效果有一定影响,当未能获取最佳类簇数和特征子集时,相比单一的聚类优先排序方法,所提方法可更有效地提高回归测试效率。     

采用回复电压曲线分解法的变压器等效电路研究

针对基于回复电压法的等效电路支路数难以判定的问题,利用回复电压数学模型,分析了回复电压数学表达式与支路参数的关系,提出了回复电压分解法。分离出各极化支路所代表的回复电压子曲线,从而判定等效电路的支路数。通过实例验证表明,利用回复电压分解法能够准确判定等效电路的极化支路数,能更准确地反映变压器绝缘老化状况,且变压器绝缘老化越严重,其回复电压子曲线个数和等效电路的极化支路数越多。     

基于BP神经网络的PID控制研究

PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果.     

沙滩清洁车前叉机构优化设计与仿真

研究沙滩清洁车前叉机构优化问题,根据六连杆机构学原理,结合多体系统动力学软件ADAMS基于各坐标系求解微分—代数方程组的特点,提出一种半参数化关键铰点的虚拟样机技术与优化设计相结合的方法。利用ADAMS/VIEW中的优化设计模块,对沙滩清洁车前叉辅具机构进行运动学和动力学仿真,并通过设置目标函数、定义约束、加载载荷等操作,对前叉辅具机构进行优化分析。试验结果表明:前叉机构各性能参数得到提升,利用半参数化方法来辅助设计具有可行性,可提升开发设计的效率、降低开发成本。     

采用差示扫描量热法半定量检测替格瑞洛片剂处方

本文采用差示扫描量热法(DSC)将替格瑞洛片剂("倍林达")及与处方一致的原辅料在干燥氮气环境下,20～200℃的温度范围内,加热速率为10℃/min扫描,计算物料熔化焓ΔH_(fcorr),通过熔化焓计算各原辅料在处方中所占比重,并结合替格瑞洛片剂规格,验证该计算方法可行性。经原料含量验证可知,该方法操作简便,稳定、快速,可行,可用于半定量测定替格瑞洛片剂处方组成。     

CM@Risk的缘起及应用现状——以CSUN艺术中心项目为例

参考业界对CM@Risk的阐述,援引目前作为美国部分州法律的有关CM@Risk的条文,介绍了CM@Risk缘起、特点及应用现状;结合所参与的CSUN艺术中心项目管理工作,介绍了CM@Risk应用的主要环节。     

履带式沙滩清洁车行走液压系统设计

通过分析履带式沙滩清洁车各种实际工况,对行走液压系统进行设计。通过对行走液压系统的分析研究,计算出车辆在各种典型工况下的各项性能参数,并根据计算结果对行走液压系统的泵、马达进行选型,为后续履带行走液压系统的设计和优化提供参考。     

再生聚酯PET品种开发应用与效益分析

介绍回收加工再生聚酯产品的品种开发方向,和利用再生聚酯PET生产棉型高强低缩型纺织纤维的工艺技术措施及产品特色。文中详细分析了回收加工生产再生聚酯纺织纤维可减少能源及生产过程中产生的CO_2及SO_2等环保和社会效益指标。     

近地面中短程激光测距的大气传输特性研究

对激光测距过程中大气吸收和散射、大气湍流的影响进行了研究,并分析了常见的1.06μm近地面中短程激光测距的大气传输特点,为激光测距机的设计和应用提供了参考.