虛實(shí)結(jié)合的測試性試驗(yàn)與綜合評估技術(shù).pdf

1、測試性作為裝備研制和采辦過程中的一個重要質(zhì)量保障性技術(shù)指標(biāo)，越來越受到承制方、訂購方和使用方的重視。測試性試驗(yàn)與評估是檢驗(yàn)和衡量測試性設(shè)計(jì)水平的重要措施，是裝備研發(fā)階段轉(zhuǎn)換和鑒定定型的重要依據(jù)。如何在保證測試性評估可信度和精度的前提下，有效降低試驗(yàn)費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)、縮短試驗(yàn)周期，是當(dāng)前測試性理論和工程實(shí)踐中亟待解決的問題。
　　論文針對測試性實(shí)物試驗(yàn)與評估中存在的故障樣本量要求大、故障注入困難、風(fēng)險(xiǎn)大、周期長、結(jié)論可信度低等問題，結(jié)合測

2、試性虛擬試驗(yàn)技術(shù)的研究成果，提出基于虛實(shí)結(jié)合的測試性試驗(yàn)與綜合評估總體技術(shù)流程，研究了虛實(shí)結(jié)合下測試性試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)中的故障樣本量優(yōu)化方法、故障樣本量分配和模式選取方法、以及測試性指標(biāo)綜合評估方法等關(guān)鍵技術(shù)問題，并通過試驗(yàn)案例對方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　論文的主要研究內(nèi)容和結(jié)論包括：
　　1.測試性試驗(yàn)與綜合評估總體方案設(shè)計(jì)
　　分析對比四種經(jīng)典樣本量確定方法，提出了基于單次抽樣方法和序貫概率比檢驗(yàn)（Sequenti

3、al Probability Ratio Test，SPRT）方法的測試性試驗(yàn)方案優(yōu)化思路。針對測試性小子樣試驗(yàn)方案制定存在的先驗(yàn)信息不足和測試性虛擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)的非完全可信的問題，提出了虛實(shí)結(jié)合的總體技術(shù)思路，提出了虛實(shí)結(jié)合下測試性小子樣試驗(yàn)與綜合評估的總體方案。給出測試性試驗(yàn)與綜合評估技術(shù)思路，分析指出了兩個關(guān)鍵技術(shù)問題——基于 Bayes理論的測試性小子樣試驗(yàn)方案制定和基于多源先驗(yàn)數(shù)據(jù)的測試性指標(biāo)綜合評估技術(shù)。
　　2.基于Ba

4、yes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則的測試性試驗(yàn)方案研究
　?。?）針對測試性虛擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)非完全可信的問題，在分析當(dāng)前測試性虛擬試驗(yàn)實(shí)施方式和試驗(yàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于信息熵理論的測試性虛擬-實(shí)物試驗(yàn)數(shù)據(jù)折合方法。
　?。?）針對單次抽樣方法未能利用測試性先驗(yàn)數(shù)據(jù)的問題，提出了基于 Bayes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則的測試性試驗(yàn)樣本量確定方法，給出了 Bayes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則下承制方風(fēng)險(xiǎn)和使用方風(fēng)險(xiǎn)的表達(dá)式和含義。針對后驗(yàn)雙方風(fēng)險(xiǎn)隨試驗(yàn)次數(shù)和失敗次數(shù)

5、變化的規(guī)律，給出了基于Bayes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則的試驗(yàn)方案的求解過程。研究表明， Bayes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則方法相同的試驗(yàn)方案約束參數(shù)下，試驗(yàn)方案中的樣本量減少。
　　（3）針對故障樣本量分配中由于故障率數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確造成的隨機(jī)誤差過大、故障樣本集不合理的問題，分析了虛實(shí)試驗(yàn)結(jié)合條件下虛擬試驗(yàn)對實(shí)物試驗(yàn)的代替作用，提出了考慮裝備服役環(huán)境因素和虛擬試驗(yàn)可信度因素的故障樣本量分配模型。提出了基于灰色關(guān)聯(lián)關(guān)系的環(huán)境-故障率因子計(jì)算方法和基于故障模式

6、仿真可信度的虛擬試驗(yàn)因子計(jì)算方法，并利用上述兩個因子對現(xiàn)有故障樣本量分配模型進(jìn)行修正。研究表明，本文給出的故障樣本量分配模型可以有效調(diào)節(jié)故障樣本量在系統(tǒng)各單元間的比例，得到的故障樣本結(jié)構(gòu)更合理，裝備測試性性能可以得到更充分驗(yàn)證。
　　3.基于序貫驗(yàn)后加權(quán)檢驗(yàn)（Sequential Posterior Odds Test，SPOT）方法的測試性試驗(yàn)方案研究
　?。?）針對基于SPRT方法的測試性試驗(yàn)方案由于未能利用先驗(yàn)數(shù)據(jù)而導(dǎo)

7、致實(shí)際試驗(yàn)樣本量可能較大的問題，利用Bayes理論對SPRT方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于SPOT方法的測試性試驗(yàn)方案制定方法。給出了基于SPOT方法的測試性試驗(yàn)方案的判決準(zhǔn)則、判決閾值確定方法；對比分析了單次抽樣方法、SPRT方法和SPOT方法的抽樣特性和平均抽樣次數(shù)；分析了 SPOT方法在不同的先驗(yàn)分布參數(shù)下的抽樣特性和平均抽樣次數(shù)變化規(guī)律。研究表明，在相同的試驗(yàn)方案約束參數(shù)和試驗(yàn)條件下，做出相同的判決結(jié)論，SPOT方法的實(shí)際試驗(yàn)次數(shù)小于

8、SPRT方法的實(shí)際試驗(yàn)次數(shù)。
　?。?）針對當(dāng)前截尾SPOT方法在雙方風(fēng)險(xiǎn)增量定義、截尾試驗(yàn)數(shù)和截尾閾值確定中存在的問題，考慮測試性試驗(yàn)結(jié)果離散性的特點(diǎn)，提出了基于優(yōu)化截尾SPOT方法的測試性試驗(yàn)方案制定方法。給出了優(yōu)化截尾SPOT方法的雙方風(fēng)險(xiǎn)拆分方法、截尾試驗(yàn)數(shù)和截尾判決閾值計(jì)算方法。分析對比了不同風(fēng)險(xiǎn)拆分方式下優(yōu)化截尾 SPOT方法的抽樣特性和平均抽樣次數(shù)，給出了最優(yōu)雙方風(fēng)險(xiǎn)拆分方式的確定原則。對比分析了SPOT方法、未優(yōu)化

9、截尾SPOT方法和優(yōu)化截尾SPOT方法抽樣特性和平均抽樣次數(shù)，結(jié)果表明，優(yōu)化截尾SPOT方法與SPOT方法的抽樣特性一致性優(yōu)于未優(yōu)化SPOT方法，且優(yōu)化截尾SPOT方法的平均抽樣次數(shù)更小。研究表明，優(yōu)化截尾SPOT方法可以作為SPOT方法的有效補(bǔ)充應(yīng)用于測試性試驗(yàn)方案制定。
　　4.基于多源先驗(yàn)數(shù)據(jù)的測試性指標(biāo)綜合評估方法研究
　　為解決小樣本實(shí)物試驗(yàn)數(shù)據(jù)下測試性指標(biāo)評估結(jié)論精度和置信度低的問題，提出了基于多源先驗(yàn)數(shù)據(jù)的測試

10、性指標(biāo)綜合評估模型。首先分析多源先驗(yàn)數(shù)據(jù)的類型和表現(xiàn)形式，采用最大熵方法對測試性預(yù)計(jì)信息和測試性專家信息進(jìn)行折合，采用經(jīng)驗(yàn) Bayes方法對測試性虛擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行折合，從而將各種先驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為測試性指標(biāo)的先驗(yàn)分布參數(shù)。然后，通過參數(shù)相容性檢驗(yàn)方法來驗(yàn)證各類先驗(yàn)數(shù)據(jù)與測試性實(shí)物試驗(yàn)數(shù)據(jù)的一致性，對于通過相容性檢驗(yàn)的先驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別計(jì)算其先驗(yàn)可信度。在此基礎(chǔ)上，給出了基于先驗(yàn)可信度的測試性指標(biāo)先驗(yàn)分布模型，并結(jié)合測試性實(shí)物試驗(yàn)數(shù)據(jù)給出了測試性

11、指標(biāo)的后驗(yàn)分布模型和指標(biāo)評估公式。最后，通過案例對上述方法進(jìn)行了驗(yàn)證，并分析了虛擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和虛擬樣機(jī)的校核、驗(yàn)證和確認(rèn)（Verification, Validation and Accreditation，VV&A）結(jié)果對測試性指標(biāo)評估精度的影響。研究表明，利用該評估方法能提高測試性指標(biāo)評估的精度，虛擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越大、測試性指標(biāo)評估精度越高，并且測試性指標(biāo)的評估精度會隨著虛擬樣機(jī)VV&A結(jié)果的提升而提高。
　　5.軟