【摘要】：空間科學(xué)衛(wèi)星孕育著科學(xué)上的重大突破與發(fā)現(xiàn),其對(duì)有效載荷系統(tǒng)的高可靠性和安全性指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)依賴于充分有效的地面測(cè)試驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)。有效載荷系統(tǒng)地面綜合測(cè)試是驗(yàn)證有效載荷系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié),其測(cè)試用例的設(shè)計(jì)需要綜合設(shè)備級(jí)/系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì),如功能設(shè)計(jì)、工作模式設(shè)計(jì)、遙控/遙測(cè)指令設(shè)計(jì),以及測(cè)試要求等多方面因素,是一項(xiàng)復(fù)雜的綜合性設(shè)計(jì)工作。隨著航天技術(shù)的發(fā)展以及空間科學(xué)領(lǐng)域探索的深入,承擔(dān)科學(xué)任務(wù)的有效載荷系統(tǒng)日益復(fù)雜化,為提高測(cè)試用例規(guī)劃的效率和測(cè)試用例的有效性,對(duì)有效載荷系統(tǒng)測(cè)試用例智能規(guī)劃方法進(jìn)行深入研究,設(shè)計(jì)以知識(shí)為核心的有效載荷系統(tǒng)測(cè)試用例智能規(guī)劃體系架構(gòu),提出本體知識(shí)模型與群智能算法相結(jié)合的測(cè)試用例智能規(guī)劃方法。首先,基于對(duì)有效載荷系統(tǒng)知識(shí)特點(diǎn)及地面綜合測(cè)試的測(cè)試需求的分析,構(gòu)建有效載荷系統(tǒng)知識(shí)模型。深入研究有效載荷系統(tǒng)特征,提出有效載荷系統(tǒng)層次知識(shí)結(jié)構(gòu)(Hierarchical Knowledge Structure Payload System,HKSPS),將其知識(shí)空間劃分為系統(tǒng)級(jí)、元素級(jí)、行為級(jí)以及元級(jí)四個(gè)層次,分析各層次知識(shí)結(jié)構(gòu)及其形式化模型,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建有效載荷系統(tǒng)領(lǐng)域本體知識(shí)模型,充分描述有效載荷系統(tǒng)的宏觀行為和微觀結(jié)構(gòu)知識(shí),為測(cè)試用例規(guī)劃提供知識(shí)基礎(chǔ)。其次,依據(jù)有效載荷系統(tǒng)知識(shí)模型,設(shè)計(jì)功能序列智能規(guī)劃方法。針對(duì)傳統(tǒng)回溯算法在求解功能序列規(guī)劃問(wèn)題中搜索效率較低的問(wèn)題,提出基于“擇劣變異”(Worst Individual Mutation,WIM)策略的協(xié)同遺傳算法(Co-evolution Genetic Algorithm,CGA)的改進(jìn)算法WIM-CGA,充分利用原有CGA算法的“生存期適應(yīng)度評(píng)估”思想的優(yōu)勢(shì),并采用雙路線的進(jìn)化方案,即“擇優(yōu)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)遺傳,擇劣實(shí)施變異”,提高求解精度及搜索效率。仿真分析表明,不同問(wèn)題規(guī)模下,所提WIM-CGA算法均比CGA算法具有更優(yōu)的搜索性能。最后,為提升測(cè)試用例的有效性,研究有效載荷系統(tǒng)功能優(yōu)先排序問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)試用例的優(yōu)化。針對(duì)Ant-Q算法在求解多目標(biāo)的優(yōu)先排序問(wèn)題時(shí)存在搜索效率較低、易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提出其改進(jìn)算法MMAS-AQ算法,一方面,應(yīng)用最大最小蟻群算法(Max-Min Ant System,MMAS)改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法,并重新定義信息素的計(jì)算方法、邊界設(shè)置、轉(zhuǎn)移概率等;另一方面,提出自適應(yīng)小批量更新規(guī)則改進(jìn)信息素的更新策略。仿真分析表明,所提MMAS-AQ算法在不同問(wèn)題規(guī)模下均可有效改善局部最優(yōu)的不足,具有更高的求解效率。應(yīng)用某型號(hào)科學(xué)衛(wèi)星的有效載荷系統(tǒng)對(duì)所提方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,有效載荷系統(tǒng)知識(shí)模型可以充分描述領(lǐng)域知識(shí),為測(cè)試用例規(guī)劃提供完備的知識(shí),且測(cè)試用例規(guī)劃效率高,實(shí)例中規(guī)劃功能規(guī)模為25的測(cè)試用例耗時(shí)約為3.20 s,同時(shí),其APFD指標(biāo)相比未優(yōu)化的測(cè)試用例提高了2.88個(gè)百分點(diǎn),具有較高的故障檢測(cè)效率。本文提出的測(cè)試用例智能規(guī)劃方法滿足有效載荷系統(tǒng)地面綜合測(cè)試中測(cè)試用例的設(shè)計(jì)要求,可以提高測(cè)試用例規(guī)劃效率和測(cè)試用例的有效性,為有效載荷系統(tǒng)地面綜合測(cè)試技術(shù)的智能化發(fā)展提供理論依據(jù)及參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院國(guó)家空間科學(xué)中心)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V474.1

【參考文獻(xiàn)】

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2 米永強(qiáng);高岳林;;求解約束優(yōu)化問(wèn)題的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法[J];江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年01期

3 呂笑慰;王華茂;閆金棟;;基于狀態(tài)圖的航天器測(cè)試用例設(shè)計(jì)[J];航天器工程;2014年06期

4 孫花;朱錦新;;基于Q學(xué)習(xí)和雙向ACO算法的云計(jì)算任務(wù)資源分配模型設(shè)計(jì)[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2014年10期

5 王子元;陳林;汪鵬;仉雪玲;;改進(jìn)的測(cè)試用例錯(cuò)誤檢測(cè)效率度量方法(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2014年03期

6 顧聰慧;李征;趙瑞蓮;;基于ACO的測(cè)試用例預(yù)優(yōu)化及參數(shù)影響分析[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2014年12期

7 馮秋燕;;基于UML模型的系統(tǒng)級(jí)測(cè)試用例生成方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年01期

8 張智軼;陳振宇;徐寶文;楊瑞;;測(cè)試用例演化研究進(jìn)展[J];軟件學(xué)報(bào);2013年04期

9 耿技;聶鵬;秦志光;;軟件確保智能測(cè)試用例生成PSO算法進(jìn)展研究[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年06期

10 馬永杰;云文霞;;遺傳算法研究進(jìn)展[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年04期

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3 廖守億;復(fù)雜系統(tǒng)基于Agent的建模與仿真方法研究及應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

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4 顧聰慧;多目標(biāo)測(cè)試用例預(yù)優(yōu)化的ACO算法及參數(shù)優(yōu)化[D];北京化工大學(xué);2014年

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6 李金蓉;基于改進(jìn)的蟻群算法在測(cè)試用例集約簡(jiǎn)問(wèn)題上的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2013年

7 顧娟;基于FSM的啟發(fā)式測(cè)試序列生成方法研究及其應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2013年

8 彭稷棟;基于改進(jìn)遺傳算法的測(cè)試用例自動(dòng)生成應(yīng)用研究[D];江西理工大學(xué);2012年

9 吳道華;基于著色Petri網(wǎng)的測(cè)試用例生成及其在列控系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2010年

10 仲曉芳;基于回歸測(cè)試的測(cè)試用例優(yōu)先級(jí)的研究與應(yīng)用[D];中國(guó)海洋大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：2625789