一种基于UML/OCL的软件测试方法

根据UML/OCL和建模环境提供的软件模型信息,以一个武器装备管理信息系统的装备入库顺序图为例,在分析UML/OCL顺序图的语法和对象间的交互信息的基础上产生测试场景,提供了一种基于UML/OCL的面向对象的软件测试方法,并提出测试自动化的设想,对软件测试有一定的借鉴作用。     

CAI课件开发中的数据库应用

本文在分析CAI课件开发中测试部分设计难点的基础上,结合实例阐述了使用多媒体课件制作工具Authorware开发CAI课件时,如何通过ODBC数据库接口和SQL语言,以外部数据库作为数据源,实现不同章节抽取测试题的方法。     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

分布式网络化测试系统设计

以某大型复杂装备远程测试系统为例,给出了基于DCOM的分布式网络化虚拟仪器测试系统的体系结构.该网络化测试系统体系结构采用DS技术作为客户端和测试端连接的中间件,并采用C/S、B/S混合模式使系统各COM/DCOM组件通过网络实现"无缝"连接.DCOM技术的应用使得各网络测试节点成为服务的本体,可以响应不同客户的测试需求,实现了良好的数据传输、安全管理和远程仪器控制.DS技术的使用进一步简化了计算机和测试应用之间的数据交换,达到了良好的实时传输效果.     

压力板仪配套及SWCC试验的若干问题探讨

采用高压氮气瓶、压力控制箱及精密电子天平等器件,对从美国土壤水分仪器公司进口的压力板仪核心部件进行了配套完善。介绍了配套后的压力板仪土-水特征曲线测试系统的结构组成与特点,对土-水特征曲线(SWCC)试验过程中应注意的问题进行了剖析。用配套的压力板仪测定了宁夏原状自重湿陷性黄土、北京原状粉质粘土和小浪底防渗斜墙重塑黄土类壤土等3种土样的土-水特征曲线,并对试验结果进行了分析。     

【专题】基于装备试验数据的信息管理平台建设研究

装备试验数据作为装备制造产业的重要生产要素,对其管理的能力已成为企业应对创新发展机遇的重要竞争力。本文对装备试验数据进行概要介绍,并对试验数据结构及特点进行分析。同时,按照装备试验数据的保密管理原则,结合装备试验活动各阶段产生的数据类型,以及试验数据量大、种类多、处理速度快等特点,提出试验数据分级管理模型。在此基础上,从试验数据在装备履约、鉴定评估以及实际应用等管理需求出发,分析当前数据管理要求规范化、多源数据管理系统化以及分析工具综合化等数据管理中需要关注的问题,提出装备试验数据信息管理平台建设框架,深入分析管理平台的基础运行环境、数据采集与预处理、分布式存储、数据分析挖掘与应用等信息管理功能模块,旨在为进一步加强装备试验数据管理提供借鉴与参考。     

人工智能技术的军事应用边界研究

与国际上其他军事强国相比,我国军事智能化发展还处于起步和探索阶段。当前军事智能化发展呈现出技术增长点随机发散与关键技术领域不聚焦等特征,阻碍了人工智能技术在军事领域的应用。人工智能技术在军事应用中应本着"有所为有所不为"的原则。为了增强对"为军所用"人工智能核心技术的评价能力,推动高需求匹配度的核心技术发展,本文对军事智能化的边界问题进行了探索研究,通过将军事智能"五性"与现有武器装备"六性"和作战试验与鉴定相结合,并基于"封闭性"准则,提出了将"军事智能化"这一开放性问题进行边界收敛,以促进军事智能技术创新发展呈现收敛状态并逐步形成有序的体系。     

某型船用传动齿轮箱振动模态的试验与分析

某多输入双级传动齿轮箱是舰船振动与噪声的主要根源之一。文中在建立齿轮箱的试验模型后,采用固定锤击点改变测量点法采集各点的冲击数据和响应数据,在对同类型两部齿轮箱的模态试验的结果分析的基础上,通过对比找到了其中一部齿轮箱振动噪声增大的原因,经过对该齿轮箱的开箱测检结果表明,其分析结论是正确的。对该型舰船齿轮箱的故障诊断、提高其可靠性和维修性,具有重要的指导意义。     

马尔科夫链扫雷效果评估模型可信度验证

目前基于马尔科夫链的扫雷作战效果评估模型从单链到多链,理论模型与算法设计已经架构完毕,但该模型的可信度还有待验证。文中利用误差分布拟合检验的方法,对模型可信度进行验证,计算表明,该模型可信度较好。     

某型导弹地面制导站静态参数自动测试系统

介绍了以LabWindows/CVI为软件开发平台,基于PCI和ISA总线的某型导弹自动测试系统的总体方案,给出了系统硬件和软件的具体设计方法,分析了信号转接电路和ISA总线接口电路的设计原理,阐述了组合测试模块、故障诊断模块和数据库管理模块的实现方法。经部队实际测试表明,该系统能够可靠、出色地完成该型导弹地面指导站测试和故障诊断的任务,实现模块化高效智能自动测试。