一种基于组合覆盖的黑盒测试用例自动生成方法

给出了一种黑盒测试用例的自动生成方法,该方法基于组合覆盖测试,能够在保证测试质量的同时有效地减少测试用例的数目和测试成本,提高测试效率。本文给出了这种用例生成方法的算法,说明了其有效性,并介绍了该方法软件原型的实现。     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模

为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

基于改进粒子群算法的管道动强度可靠性优化设计

本文对某型飞机液压管道采用的带压缩因子的粒子群算法(PSO)进行了改进,并对其支撑位置进行动力学优化。使用映射方法来离散粒子的位置,分别利用"和声搜索"法和"飞回技术"法对粒子群算法的边界条件和约束条件进行处理,改进了粒子群算法。并有效结合有限元(FEM)和改进的粒子群算法,以管道的疲劳累积损伤可靠度为约束,以一阶固有频率最大为目标对支撑位置进行动力学优化。经过优化,提高了管道的一阶固有频率,降低了振动水平,增强了系统的抗振能力。     

基于改进粒子群算法的离场航班排序

航班离场过程中,以时间或经济损失最小的单目标排序会导致延误时间分配不均和多目标排序在求解时存在算法收敛速度慢、易于陷入局部最优的缺陷,导致计算效率低。为解决这一问题,基于航班优先级、尾流间隔、航班延误时间、航班延误标准差构造航班离场排序模型,对粒子群算法的惯性权重和学习因子采用动态调整的改进策略。以厦门高崎机场非拥挤和拥挤场景下的共4 h离场航班进行优化排序验证,结果表明：与先到先服务(FCFS)方法、惯性权重线性递减粒子群(LDWPSO)算法相比,文中方法非拥挤场景下延误总时间减少了72%,26%,延误标准差减少了27%,28%;拥挤场景下,较FCFS延误总时间减少69%,延误标准差减少68%,与LDWPSO算法相比,优化效果上无明显差异,但在解空间的迭代收敛速度更快,达到最优罚值的迭代速度提升了55.6%。     

基于社会模型改进粒子群算法的翼型优化设计

为了解决粒子群算法在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法优化过程中引入鱼类的聚群行为,发展了一种基于社会模型的改进粒子群算法。算法以粒子可视范围的不同用法为基础,提出了两种不同的优化策略,同时探讨了种群规模等参数对算法性能的影响,并通过函数测试结果证明了两种优化策略的有效性和不同的优化特性。将改进的优化算法应用在翼型的气动优化中,显著改善了翼型气动特性,提高了算法的全局搜索能力,取得了良好的优化效果。     

面向航电产品的自动测试系统演进路线分析

自动测试系统在航电产品测试中的作用越来越重要,各利益相关方需深刻认识自动测试系统演进路线,以便统筹进行技术规划和管理优化。从航电产品的测试出发,识别重点需要自动测试的场景,并定义系统演进进程的主要评估维度;综合权衡技术发展趋势和应用现状,结合主要评估维度,推断自动测试系统的演进路线图,并分析当前演进进程和未来演进趋势;对演进路线图中各代产品,分别定义产品特征,包括典型功能和架构设计模型。     

一种改进粒子群算法及其在飞控系统中的应用

针对标准粒子群优化算法过早地陷人局部最优问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,引人基于均匀设计区域选取的变异算子和改进的自适应权重来提高种群多样性和粒子群搜索效率,并应用于某飞行控制系统的优化调参.通过该方法,不但可以降低结果过早陷人局部最优的可能性,而且还提高了飞行控制系统优化调参的效果,仿真实验验证了该设计方法的有...     

综合航电系统实时仿真测试技术研究

研究和建设飞机综合航电系统测试是飞机研制过程中非常重要的环节。通过介绍综合航电仿真系统的原理和功能,提出了一套综合航电系统半物理仿真测试闭环试验系统的建设方案。     

基于改进粒子群算法的旋翼无人机三维航迹规划

针对标准粒子群算法因为惯性因子固定导致航迹规划不理想,以及固定斜率粒子群算法惯性因子斜率调节不灵活的问题,在算法中引入折线斜率惯性因子形式,使其斜率根据需要可以进行灵活调节,提高算法对旋翼无人机三维航迹的规划成功率,且减小航迹长度。首先,根据旋翼无人机实际飞行环境建立三维果园环境模型,根据路径长度、躲避障碍、飞行范围和航迹高度范围来构造适应度函数;然后,分析了标准和固定斜率粒子群算法的原理,找到了算法的缺陷,对其进行了改进,并给出了详细的实现步骤。数据对比显示：在进行旋翼无人机三维航迹规划时,相比于其他两种粒子群算法,折线粒子群算法对于航迹规划的成功率和航迹长度有明显改善。     

基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计

提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。     

基于自适应粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

采用测控时序图描述任务时序逻辑关系,建立了各阶段的任务可靠性模型,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,从而构建了航天测控系统任务可靠性分配模型.在此基础上,设计了自适应粒子群算法,算法在迭代过程中通过惯性权重系数ω进行自适应调整,初始时能快速搜索全局解,后期能有效地搜索局部解.通过算例仿真,表明自适应粒子群算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.      

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。     

基于改进粒子群算法的高超声速飞机爬升轨迹优化

装备涡轮基组合动力发动机的高超声速飞机,其推力特性不同于传统的涡扇发动机,因此传统飞机的爬升策略不再适合这类高超声速飞行器。在分析了飞机爬升段数学模型的基础上,基于改进粒子群优化算法针对某高超声速飞机模型飞行剖面爬升段,以最小燃油消耗为目标进行轨迹优化设计。通过仿真计算,优化后的爬升段飞行轨迹能有效减少燃油消耗,证明了优化方法的可行性。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

基于运行场景模型的测试用例生成和排序方法

大型民用飞机研制是一项多系统、多学科交联的复杂系统工程,民用飞机主制造商应在早期设计过程中进行需求的确认和验证工作,以找出设计中的缺陷,减少后续迭代设计成本,缩短设计周期,提高产品的竞争力。通过引入软件工程领域基于场景测试的方法,利用场景作为工具,以飞机在进近过程中触发TAWS模式1告警为实例,采用SysML活动图构建民机运行场景模型,基于场景模型生成测试用例,同时引入测试用例重要度对测试用例进行排序,用于指导后续的测试工作,为实现基于场景的需求确认和验证提供了支撑。     

基于改进粒子群算法的航空发动机性能综合评价

针对基于单参数评估发动机性能能力不足的问题,研究了利用多参数综合评估发动机性能的方法;通过对某型发动机台架试车数据分析,确定了使用综合加权法评估发动机性能比算术加权平均法更具合理性;分别利用改进的遗传算法和粒子群优化算法计算多参数的权值,对比结果表明:使用改进的粒子群算法在计算精度和速度上均优于遗传算法。同时还计算了各翻修次数下发动机的性能指标。