測(cè)試性是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的關(guān)鍵因素之一,在提高武器裝備的可維護(hù)性和減少測(cè)試費(fèi)用中,已經(jīng)越來(lái)越成為武器裝備設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要組成部分。但是目前的故障診斷軟件大都是從底層硬件電路開(kāi)始建立多信號(hào)模型,這種傳統(tǒng)的建模分析方法與硬件設(shè)備結(jié)合的更加緊密。而對(duì)于大型的復(fù)雜的系統(tǒng)級(jí)電路,這種方法將會(huì)非常的麻煩和低效。因此,在某些政府部門的項(xiàng)目支持下,對(duì)基于任務(wù)流模型的建模方法及測(cè)試性分析方法做了較為深入的研究,同時(shí)進(jìn)行了基于任務(wù)流模型的測(cè)試性軟件的總體結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文主要研究工作如下:1、首先通過(guò)對(duì)任務(wù)剖面定義的闡明給出任務(wù)流模型的概念及其理論基礎(chǔ),然后在此基礎(chǔ)上給出任務(wù)剖面的生成方法及過(guò)程。然后由于之前的建模方法大多基于多信號(hào)流模型,而任務(wù)流模型具有自己特有的屬性,多信號(hào)流的建模方法不適用于任務(wù)流模型,故有必要針對(duì)任務(wù)流模型的系統(tǒng)屬性,從層次性、時(shí)序性和邏輯性出發(fā)研究任務(wù)模型的建模方法。2、由于測(cè)試性指標(biāo)的計(jì)算離不開(kāi)多信號(hào)流模型的數(shù)據(jù)支持,只有在任務(wù)流模型的基礎(chǔ)上,同時(shí)將任務(wù)流與多信號(hào)流關(guān)聯(lián)起來(lái),才能設(shè)置合適的測(cè)點(diǎn)從而獲得需要的可測(cè)性數(shù)據(jù)指標(biāo),本文采用矩陣變換的方法關(guān)聯(lián)二者。3、在任務(wù)流模型與多信號(hào)流模型二者關(guān)聯(lián)起來(lái)之后,可以借助多信號(hào)流模型計(jì)算任務(wù)流模型的測(cè)試性指標(biāo)。同時(shí),任務(wù)流模型也有其特有的測(cè)試性指標(biāo),本文會(huì)給出任務(wù)流模型的測(cè)試性指標(biāo)的計(jì)算方法。4、本文對(duì)基于任務(wù)流模型的測(cè)試性指標(biāo)的分配方法做了較深入的研究。測(cè)試性指標(biāo)的分配一直都是測(cè)試性設(shè)計(jì)的重要組成部分,本文提出的兩種方法:基于粒子群算法的測(cè)試性指標(biāo)分配方法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試性指標(biāo)分配方法,從智能算法的角度入手,可以給后續(xù)的更加深入的研究提供思路和借鑒。5、本文介紹了軟件工具開(kāi)發(fā)的情況。首先介紹了軟件的總體設(shè)計(jì)和系統(tǒng)的整體流程,使得讀者對(duì)軟件整體平臺(tái)和功能有初步了解;同時(shí)還介紹了軟件的開(kāi)發(fā)背景,即主要的開(kāi)發(fā)工具和主要的技術(shù)路線。然后對(duì)軟件主要的功能模塊給出介紹,主要的功能模塊即任務(wù)剖面建模模塊和測(cè)試性建模模塊。任務(wù)剖面建模模塊主要用于任務(wù)流模型的圖形化建模,生成任務(wù)流模型;測(cè)試性建模模塊則主要實(shí)現(xiàn)任務(wù)流模型與多信號(hào)流模型的的關(guān)聯(lián),使得二者能夠?qū)?yīng)起來(lái),從而實(shí)現(xiàn)測(cè)試性指標(biāo)的計(jì)算功能。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TJ02
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 論文的選題依據(jù)和研究意義
    1.2 國(guó)外建模技術(shù)和軟件工具
    1.3 國(guó)內(nèi)建模技術(shù)和軟件工具
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 任務(wù)流模型建模方法
    2.1 任務(wù)流模型體系結(jié)構(gòu)
    2.2 任務(wù)剖面的概念
        2.2.1 任務(wù)剖面概念介紹
        2.2.2 任務(wù)剖面實(shí)例
    2.3 任務(wù)流建模方法
        2.3.1 任務(wù)流系統(tǒng)層次建模
        2.3.2 任務(wù)流系統(tǒng)的時(shí)序建模
        2.3.3 任務(wù)流系統(tǒng)邏輯關(guān)系
    2.4 本章小結(jié)
第三章 任務(wù)流模型測(cè)試性指標(biāo)計(jì)算
    3.1 多信號(hào)模型簡(jiǎn)介
    3.2 任務(wù)流模型測(cè)試性指標(biāo)計(jì)算公式
        3.2.1 傳統(tǒng)測(cè)試性指標(biāo)
        3.2.2 功能檢測(cè)覆蓋率
    3.3 任務(wù)流到多信號(hào)流模型的關(guān)聯(lián)方法
        3.3.1 任務(wù)流模型關(guān)聯(lián)到多信號(hào)流模型
        3.3.2 任務(wù)流模型與多信號(hào)模型關(guān)聯(lián)示例
    3.4 任務(wù)流模型測(cè)試性指標(biāo)計(jì)算實(shí)現(xiàn)
        3.4.1 測(cè)試性指標(biāo)計(jì)算所需數(shù)據(jù)
        3.4.2 測(cè)試性指標(biāo)計(jì)算流程
    3.5 本章小結(jié)
第四章 任務(wù)流模型可測(cè)性指標(biāo)分配方法研究
    4.1 任務(wù)流模型可測(cè)性指標(biāo)分配簡(jiǎn)介
    4.2 測(cè)試性指標(biāo)分配方法介紹
        4.2.1 可測(cè)性指標(biāo)分配概述
        4.2.2 傳統(tǒng)測(cè)試性指標(biāo)分配方法
    4.3 基于粒子群算法的任務(wù)流模型測(cè)試性指標(biāo)分配方法
        4.3.1 研究重點(diǎn)
        4.3.2 算法數(shù)據(jù)獲取及公式
        4.3.3 基于粒子群智能算法的測(cè)試性指標(biāo)分配優(yōu)化求解方法
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)
    4.4 基于BP網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)流模型測(cè)試性指標(biāo)分配方法
        4.4.1 理論基礎(chǔ)
        4.4.2 待解決問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
        4.4.3 一種兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
        4.4.4 該算法在測(cè)試性指標(biāo)優(yōu)化分配中的應(yīng)用方法
        4.4.5 算法實(shí)現(xiàn)
        4.4.6 實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 軟件開(kāi)發(fā)
    5.1 軟件總體設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)背景
        5.1.1 軟件系統(tǒng)整體流程
        5.1.2 開(kāi)發(fā)工具及主要技術(shù)
    5.2 軟件主要模塊
        5.2.1 任務(wù)剖面建模模塊
        5.2.2 測(cè)試性建模模塊
        5.2.3 任務(wù)、產(chǎn)品與功能關(guān)聯(lián)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻碩期間取得的研究成果

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