κ故障的ξ可诊性

本文利用摄动理论和流形距离,首次提出了容差电路k故障可诊条件,该条件定量地描述了容差电路可诊性是如何依赖于电路标称数据和可测得信号的。文章还指出了该可诊条件为合理使用定位故障的极值法提供了理论基础。     

基于AHP和TOPSIS的工程机械测试方案选择方法研究

运用层次分析法建立了工程机械的测试方案选择影响因素模型,得到其影响因素的组合权重;利用接近理想点法计算各方案与理想方案和负理想方案的距离,与理想方案最近且与负理想方案最远的方案为最优方案.实例表明,该方法将层次分析法与接近理想点法相结合,可以对各影响因素进行综合分析,从而有效地对工程机械测试方案作出权衡.     

基于AHP的测试性分配方法研究

针对目前所采用的测试性分配方法的不足,提出了测试性分配分析框架,将产品复杂程度、测试性实现费用、技术水平、工作时间以及环境条件作为影响测试性分配的5项因素,引入层次分析法(AHP)确定各机构的重要性影响权重系数,确定了对测试性分配进行定量分析的方法。算例分析结果证明了该方法的合理性及可行性。     

一种基于模糊评估分层模型的构件可测试性评价方法

分析了构件可测试性研究的情况,提出了一个基于模糊评估分层模型的构件可测试性评价方法。该方法按照模糊综合评价的原理建立指标集和评价集,并且提出了AHP, SCTFCE和MCTFCE 3个算法,以对构件的可测试性作出一个较准确的评估结果。仿真实验表明,这是一种有效的评价方法。     

设计技术与计算机体系结构

本文将主要从电路结构的可编程性、可测试性及可派生性等三方面讨论设计技术对计算机系结构的影响。     

软件测试性定义研究

当前的软件测试性定义众多,但还存在各种问题。综合各测试性定义,提出软件测试性是软件易于测试和暴露缺陷的能力。简要介绍九个测试性特性：可理解性、可控性、可观测性、测试支持能力、简单性、可分解性、适用性、可跟踪性和敏感性,分析它们与软件测试性的关系。最后描述软件测试性与其它软件质量因素的关系。全面的软件测试性定义研究有助于更深入地理解软件测试性。     

基于LXI的热电阻与热电偶信号故障注入器设计

为满足装备试验中的热电阻和热电偶信号自动故障注入的要求,设计了基于LXI的热电阻与热电偶信号故障注入器。通过将故障注入器串接入热电阻和热电偶信号传输线路,模拟多种热电阻和热电偶信号传输过程中的故障类型,实现对被测设备热电阻和热电偶信号的仿真。该故障注入器已应用于多类型装备的测试性验证试验中,具有良好的推广价值和应用前景。     

飞轮储能用电机可测性设计的应用研究

本文从模块化、层次化的思路出发,分析研究了飞轮储能用电机的可测性设计框架、分层标准和总体参数分析。提出了基于系统功能划分的电机可测性设计方案和对测试数据进行有效处理的方法,能够有效减少系统冗余测试和提高电机安全可靠性。     

装备电子设备边界扫描系列标准及测试性设计技术研究

随着新一代电子产品的复杂化和密集程度的不断提高,电路和系统的可测试性急剧下降,传统测试技术已经不能满足需要。针对我国军用电子设备的测试及诊断工作需求,通过对IEEE1149系列边界扫描测试标准进行了研究分析,分析各标准的特征范围、适用对象、各标准相互关系,可以分析梳理IEEE1149标准在我国军用电子设备测试性设计中的可行性和适用性,探索得到将边界扫描技术在测试性设计上的应用思路。将边界扫描技术应用于电子设备不同范围的测试设计,能有效地解决传统测试性设计的问题,能够提升诊断能力,缩减产品生产周期及研制费用。     

An empirical, path-oriented approach to software analysis and testing

Error flow analysis and testing techniques focus on the introduction of errors through code faults into data states of an executing program, and their subsequent cancellation or propagation to output. The goals and limitations of several error flow techniques are discussed, including mutation analysis, fault-based testing, PIE analysis, and dynamic impact analysis. The attributes desired of a good error flow technique are proposed, and a model called dynamic error flow analysis (DEFA) is described that embodies many of these attributes. A testing strategy is proposed that uses DEFA information to select an optimal set of test paths and to quantify the results of successful testing. An experiment is presented that illustrates this testing strategy. In this experiment, the proposed testing strategy outperforms mutation testing in catching arbitrary data state errors.