Software defect prevention based on human error theories

Software defect prevention is an important way to reduce the defect introduction rate.As the primary cause of software defects,human error can be the key to understanding and preventing software defects.This paper proposes a defect prevention approach based on human error mechanisms:DPeHE.The approach includes both knowledge and regulation training in human error prevention.Knowledge training provides programmers with explicit knowledge on why programmers commit errors,what kinds of errors tend to be committed under different circumstances,and how these errors can be prevented.Regulation training further helps programmers to promote the awareness and ability to prevent human errors through practice.The practice is facilitated by a problem solving checklist and a root cause identification checklist.This paper provides a systematic framework that integrates knowledge across disciplines,e.g.,cognitive science,software psychology and software engineering to defend against human errors in software development.Furthermore,we applied this approach in an international company at CMM Level 5 and a software development institution at CMM Level 1 in the Chinese Aviation Industry.The application cases show that the approach is feasible and effective in promoting developers' ability to prevent software defects,inde pendent of process maturity levels.     

中子星性质的模型依赖性

采用相对论平均场理论（RMFT）下的GL85,GL92,TM1和TM2等核物质参数组,研究了这些参数组对中子星的粒子数密度分布、状态方程及质量-半径关系的影响.结果表明,在不同的参数组下,超子出现的密度、顺序和种类均不同;状态方程的软硬情况也较大不同;中子星的引力质量和相应的半径有明显不同.计算结果也表明,采用GL85,TM1和TM2等参数组得到的中子星质量和半径均在脉冲星的观测数据范围内,而采用GL92参数组得到的中子星质量小于中子星质量下限1.4M⊙（M⊙=1.99×1030kg为太阳质量）.     

Docking control for probe-drogue refueling: An additive-state-decomposition-based output feedback iterative learning control method

Designing a controller for the docking maneuver in Probe-Drogue Refueling (PDR) is an important but challenging task, due to the complex system model and the high precision requirement. In order to overcome the disadvantage of only feedback control, a feedforward control scheme known as Iterative Learning Control (ILC) is adopted in this paper. First, Additive State Decomposition (ASD) is used to address the tight coupling of input saturation, nonlinearity and the property of NonMinimum Phase (NMP) by separating these features into two subsystems (a primary system and a secondary system). After system decomposition, an adjoint-type ILC is applied to the Linear Time-Invariant (LTI) primary system with NMP to achieve entire output trajectory tracking, whereas state feedback is used to stabilize the secondary system with input saturation. The two controllers designed for the two subsystems can be combined to achieve the original control goal of the PDR system. Furthermore, to compensate for the receiver-independent uncertainties, a correction action is proposed by using the terminal docking error, which can lead to a smaller docking error at the docking moment. Simulation tests have been carried out to demonstrate the performance of the proposed control method, which has some advantages over the traditional derivative-type ILC and adjoint-type ILC in the docking control of PDR.     

Nb基合金中氧原子扩散及团簇化的第一性原理

利用第一性原理计算,研究了氧原子在Nb中的扩散现象以及施加应变的影响,并对氧原子在Nb-Ti、Nb-Zr合金中的团簇化进行了计算分析。发现在单向应变下,在平行于应变方向上,氧原子的扩散势垒随着应变的增大不断减小,当应变为10%时,扩散激活能从初始的0.92eV降低至0.5eV左右;在垂直于应变方向上,氧原子更容易扩散至被拉长的八面体间隙中,即单向应变下氧原子会在Nb中沿应变方向聚集排列,这会在实际材料中导致应力的集中。计算研究了氧原子在Nb合金中的团簇化问题,发现在纯Nb中,氧原子倾向于均匀分布而不是形成氧原子对;添加合金元素Ti和Zr后,随着氧原子浓度的升高,氧原子对将在合金元素周围形成,Zr周围氧原子对的形成可使体系的能量降低0.29eV。     

基于多指标非线性控制的永磁同步电动机转速控制

应用精确线性化方法研究了永磁同步电动机的非线性控制问题.根据精确线性化理论,设计了永磁同步电动机状态反馈线性化控制器和相对阶为1的多指标输入输出反馈线性化控制器.多指标非线性控制器选择全状态量线性组合形式为输出函数,根据系统特征根配置方法,整定了输出函数中各状态量的反馈系数.比较2种控制器仿真结果发现,多指标非线性控制器可以实现对电动机转速的有效控制,且控制器结构简单,设计方便,动静态性能良好.     

用于量子保密通信系统的偏振控制算法研究

量子保密通信是近年来逐渐发展成熟的一种新型保密通信机制,其安全性建立在量子力学基本原理上,被证明具有信息论条件下的绝对安全性。偏振编码光纤量子保密通信系统使用光子的偏振态进行信息编码。当环境变化时,光纤传输特性的改变将导致光子偏振态变化。因此,光子偏振态的补偿控制是光纤量子保密通信系统的一项关键技术,能否快速、准确的对偏振态进行补偿将直接影响系统的通信性能。本文提出一种基于光纤偏振控制器和扫描控制算法的偏振补偿方案。该方案通过控制光纤偏振控制器的电压大小,将量子误码率最小化,实现偏振光的补偿控制,满足量子通信系统自动控制的要求。     

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。     

基于名义极限因子和降维方法的涡轮盘结构可靠性优化

结合名义极限因子方法完全实现了可靠性分析与优化过程的解耦,使可靠性分析成为进行优化之前的预分析过程,而在预分析中采用的基于降维的可靠性分析技术,在一阶可靠度方法(FORM)获得的计算结果的基础上进行适晕的数值计算就能够提高可靠性分析的结果.最后,以某涡轮盘结构优化为例对提出的方法可行性和效率进行了验证,结果表明:该方法...     

航空发动机状态变量模型的QPSO寻优混合求解法

针对航空发动机控制和故障诊断中的状态变量模型求解存在的系数矩阵精度不高的问题,结合阶跃响应法和拟合法的基础上,提出了一种基于量子粒子群寻优（QPSO）求取发动机状态变量模型的混合求解法。QPSO优化算法求解A,C矩阵使得状态变量模型和非线性模型在动态过程具有较好的吻合,阶跃响应法求取B,D矩阵保证了模型稳态响应一致。利用混合求解法建立了某型涡轴发动机在某一稳态工作点下的小偏离状态变量模型。仿真结果表明,这种方法不仅增强了状态变量模型的求解精度,相对于单纯的拟合法缩短了求解时间,精确的状态变量模型为进一步的故障诊断和控制系统设计提供了条件。     

空间近程高速相对运动方程的状态转移矩阵

分析了空间近程高速相对运动的特点,建立了描述近程高速相对运动的线性微分方程组,并给出了状态转移矩阵与解析解。仿真结果表明:对于HEO-GEO近程高速相对运动,所建方程的相对距离计算误差仅为16 cm,不足Hill方程计算误差的15%。所给出的状态转移矩阵对于实现空间目标拦截等任务的实时高精度相对导航和制导算法具有一定的应用价值。