[发明专利]一种基于及时纠正策略的测试性增长试验方法有效
申请号: | 201610132601.7 | 申请日: | 2016-03-09 |
公开(公告)号: | CN105844077B | 公开(公告)日: | 2018-06-29 |
发明(设计)人: | 赵晨旭;刘冠军;邱静;吕克洪;杨鹏;张勇;刘瑛;赵志傲 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人: | 郭敏 |
地址: | 410073 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于及时纠正策略的测试性增长试验方法,目的是解决在开展基于及时纠正策略的测试性增长试验时缺乏系统的试验方法的问题。技术方案为:首先根据前期信息分析装备具有的测试性初始水平,然后计算装备测试性指标在测试性增长试验过程中的期望变化过程,绘制试验规划曲线;接着在试验过程中实时计算改进后装备的测试性指标变化情况;最后将测试性指标实际变化过程与期望过程比较,从而给出试验过程控制决策。利用本发明可以解决目前基于及时纠正策略的测试性增长试验缺乏试验规划方法的问题;也可以有效监控被测系统测试性增长过程,通过及时调整测试性增长试验方案的方式,控制试验过程,减小试验风险和代价。 | ||
搜索关键词: | 测试性 增长试验 变化过程 试验规划 试验过程 纠正 被测系统 调整测试 计算装备 控制决策 控制试验 实时计算 信息分析 有效监控 指标变化 期望 减小 试验 绘制 改进 | ||
【主权项】:
1.一种基于及时纠正策略的测试性增长试验方法,其特征在于包括以下步骤:第1步,根据被测系统故障模式、影响及危害性分析即FMECA结果确定被测系统所具有的故障模式总数N;第2步,收集前期测试性数据,包括测试性预计结果、测试性虚拟试验数据、测试性摸底试验数据、专家经验、设计师设计能力,以及被测系统的测试性指标设计要求值req;第3步,根据FMECA结果和收集的前期测试性数据,将全体故障模式按照测试性设计可更新性分为可更新故障模式和不可更新故障模式两类,并据此将被测系统分为两个子系统:可更新故障模式组成的子系统和不可更新故障模式组成的子系统,然后利用Bayes估计方法计算不可更新子系统具有的故障检测概率β和可更新子系统具有的初始故障检测概率α;第4步,利用(1)式计算可更新子系统具有的初始故障不可检测概率p(1);p(1)=1‑α (1)第5步,利用(2)式计算可更新子系统的测试性指标增长目标值σ,其中K为可更新子系统中可更新故障模式总数,λi为第i种故障模式故障率,1≤i≤N;第6步,利用(3)式计算可更新子系统在增长试验结束时需要达到的故障不可检测概率pend;pend=1‑σ (3)同时,根据同类相似系统测试性增长历史经验,确定可更新故障模式的平均更新系数f,0<f≤1,和每次设计更新前允许失败的故障注入试验次数m,1≤m≤K/2;第7步,令k=1;第8步,利用(4)式计算第k次设计改进前需要进行的故障注入试验次数rk的期望值E(rk),E(p(k))为第k次设计改进前可更新子系统的故障不可检测概率p(k)的期望值;第9步,利用(5)式计算第k次设计改进时可更新子系统的测试性指标增长系数q(k)的期望值E(q(k));第10步,利用(6)式更新第k次设计改进后可更新子系统的故障不可检测概率期望值E(p(k+1));第11步,利用(7)式计算试验进行到第k阶段时所需的故障注入试验总次数Rk的期望值E(Rk);第12步,若E(p(k+1))≤preq,转第13步,否则令k=k+1,并转至第8步;第13步,以E(Rk)为横轴,以1‑E(p(k))为纵轴绘制测试性增长规划曲线,并根据该曲线制定可更新子系统测试性增长试验方案;第14步,令k=1;第15步,参考GJB2072‑94即“维修性试验与评审”国军标规定的简单随机抽样方法,从可更新故障模式集中随机挑选故障模式开展故障注入试验,直至第k阶段试验失败总数等于m;第16步,在故障注入试验结束后,测试性设计更新前,利用Bayes方法,根据试验成败型数据计算可更新子系统的故障不可检测率若转第18步,否则转第17步;第17步,若即试验过程偏离预先设定的试验方案,转第2步,否则,对暴露出来的测试性设计缺陷进行设计更新,在设计更新结束之后,令k=k+1,转第15步;第18步,试验结束。
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G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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