基于TDL的测试系统可视化对象模型构建技术

随着航空武器装备试验测试的不断发展,分布式、独立的测试系统已越来越不能满足试验测试任务的需求,急需建立一种多区域联合试验测试技术体系架构,实现跨区域的联合试验与测试;文章针对多区域联合试验中的对象模型构建技术进行研究,采用基于TDL和MagicDraw的可视化建模技术对测试系统对象模型进行可视化建模,形成靶场运行控制平台可调用的组件化模型,并对典型飞行试验测试系统对象模型组件进行了调用、部署与功能测试;实验结果表明组件化的测试系统对象模型构建技术能够贴切的表述测试系统的功能特点,同时能够很好的与实物模型进行关联,测试系统对象模型内部的数据通信延时不大于150 ms,满足未来联合试验场构建需求。

基于多源数据的测试性综合评估方法研究

针对当前小样本测试性评估方法中,丰富的先验信息无法得到充分利用,评估结论置信度低的问题,提出了一种新的基于Bayes理论的测试性综合评估模型。在求得5类先验Beta分布参数的基础上,采用K-L信息距离理论计算融合权重,进而得到混合先验分布。以此混合分布作为最终的验前分布,结合现场试验数据开展Bayes评估,并给出实例应用。

考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程,进而导致测试性增长模型(TGM)跟踪与预计精度低的问题,提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理,得到剩余测试性设计缺陷(TDL)具有先增后减的铃形变化趋势;在此基础上,分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷(RTDL)变化趋势,研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型;最后,以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明:基于该测试性增长试验数据,Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律,测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。