面向对象开发方法的单元测试研究

简要介绍了面向对象开发方法的单元测试面临的特殊性问题并进行分析,探讨了面向对象单元测试采取的策略和测试用例的设计方法,最后对面向对象单元测试的充分性问题进行了讨论.     

基于IP的网络管理技术分析

对基于IP的网络管理采用的技术,如基于策略的网络管理,RMON技术,基于Web的网络管理技术和结构化网络管理的实现要点进行了介绍,并对这几种网络管理技术的优点进行了分析。     

GEO电推进卫星轨道漂移策略研究

为满足GEO卫星定点位置调整的需求,利用电推力器在GEO上的控制方法,以轨道倾角、漂移经度和漂移率为目标,提出了一套结合南北位置保持的GEO卫星电推进轨道漂移策略。通过分析电推进平台在进行位置保持时的电推力器控制方法,设计电推力器点火策略,得出了漂移阶段推力器点火时刻及时长的计算方法,并分析出漂移各个阶段时间的估算公式。利用龙格库塔法对该策略进行了数值仿真验证,结果表明:文章中提出的电推进平台轨道漂移策略能够在无须姿态大幅调整并不增加额外燃料消耗的基础上完成对目标经度的轨道转移,满足漂移任务要求,并保证轨道倾角在漂移过程中稳定在0.01°以内。     

民机APU系统电气接口排故程序研究

针对民机辅助动力装置系统(APU)电气接口故障定位复杂的问题,研究出排故程序的制定方法。运用D矩阵设计了APU系统电气接口排故测试方案,运用权值函数法对各项测试工作进行优化排序,制定了最优故障诊断策略。通过在型号设计中的实际运用,充分证明了该方法的有效性。     

相控阵主动雷达导引头波形策略

针对高脉冲重复频率脉冲多普勒(HPRF-PD)体制的相控阵主动雷达导引头中存在的距离遮挡问题,设计了一种新的波形选择策略。首先,利用提出的脉冲重复频率(PRF)波形选择策略,离线计算得到距离对应PRF的波形查找表。然后,通过叉积自动频率控制环路滤波(CPAFCLF)算法预估下个相参处理间隔(CPI)导引头与目标间的径向相对速度,并联合提出的基于Sage-Husa带有速度预测的自适应"当前"统计模型(SH-ACSMVP)算法得到的距离跟踪值,获得下个CPI的距离预测值。在跟踪机动目标场景中,相比于"当前"统计(CS)模型跟踪算法及基于"当前"统计模型的自适应无迹卡尔曼滤波(CAUKF)算法,本文算法得到的距离预测误差更小,误差收敛速度更快。根据此距离预测值从波形查找表中选择波形发射,作为下个CPI的发射波形,实现后续跟踪阶段的抗距离遮挡,提高目标跟踪性能。仿真结果表明了本文所设计波形选择策略的正确性及有效性。     

航行通告最低意群表意的发布策略

在我国民用航空领域现行对外航行通告发布中已经形成了一部分惯例式发报用语。然而,随着该领域的不断发展以及新技术新情报的不断出现,我国对外发布的航行通告内容复杂程度也不断提高。为降低航行通告E项冗余信息量,减小飞行人员处理航行通告时的信息负载,本文从语言的基本元素语素出发,通过探讨如何使用最低意群完成航行通告的表意功能,探索了该理论下的航行通告发布策略。     

天宫一号目标飞行器GNC分系统容错策略设计

天宫一号目标飞行器是中国研制的新一代专门用于交会对接的大型载人航天器.为保证其长期在轨安全可靠运行,顺利完成与载人飞船的交会对接任务,以及单体飞行和组合体飞行期间的姿态和轨道控制任务,要求GNC分系统设计充分的容错策略.对GNC分系统软硬件平台进行介绍,对敏感器、执行机构以及控制器的软硬件容错策略进行详述.该策略在实际应用中得到验证,结果表明设计合理,可以有效提高GNC分系统的系统性能和可靠性.     

基于机会策略的多态系统视情更换决策

针对部件间存在性能相关性和经济相关性的多态系统,提出了基于机会策略的多态系统视情更换维修决策方法。采用Markov模型描述部件的衰退过程,利用通用生成函数对系统的可靠性指标进行分析,以机会策略为基础,从"部件级更换的角度"出发,提出了一种新的多态系统视情更换维修决策方法,确保系统在有限服役期内,获得最大经济效益。并以某雷达功率放大系统的更换维修决策为例进行分析,该方法在考虑部件间经济相关性的同时,一定程度上减少了总的维修次数,提高了装备系统的战场保障能力,具有很强的通用性和工程应用价值。     

基于进化策略的月球软着陆探测器轨道设计

应用进化策略和微分修正法建立了一套多约束、多目标条件下的月球软着陆轨道设计方法. 根据中国发射场和火箭运载的实际情况, 给出了软着陆轨道需要满足的过程约束及终端条件, 提出了利用进化策略进行轨道初步设计,通过微分修正法对初步设计结果进行修正的软着陆轨道设计思路, 并采用STK进行了仿真和结果验算. 分析表明, 基于进化策略的初步设计能够为微分修正提供良好的初值, 保证了其收敛性. STK仿真结果验证了设计思路的有效性及结果的正确性. 本文提出的方法能够为月球软着陆轨道设计提供参考.      

基于自组织与LVQ神经网络的足球机器人协作策略学习

足球机器人系统目前已成为人工智能应用技术研究的重要实验平台，系统的核心部分就是决策子系统。本文主要研究机器人足球比赛中协作策略的学习问题，采用了自组织与学习向量量化（LVQ）神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习。提出了一种协作策略学习的改进算法。该算法通过对网络权值矩阵进行改进，可以显著提高网络的训练质量。仿真和实验结果表明了该方法的可行性与有效性。