【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于测试性
，特别涉及一种测试性设计中测试点定量选择方法。
技术介绍
由于计算机技术、微电子技术和嵌入式技术的广泛应用，航空电子产品制造设计的技术水平得到飞速发展，目前，航空电子系统进一步向复杂化和规模化发展，测试性的是判别飞机故障诊断与隔离的重要设计特性，必须从设计阶段就予以重视，如何选择测试点更是直接影响诊断性能的高下。但是常规测试点选择方法由于其主观性和经验性，导致诊断能力的不足和测试资源的大量浪费，因此需要设计一种智能测试集优选算法进行定量选择。以提高航电系统的测试和诊断能力，对测试点进行定量选择，使检测率，隔离率更优，且降低测试消耗，使成本更加合理。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种测试性设计中测试点定量选择方法，它能够有效提高大规模复杂电路测试性测试点的定量选择效果，提高测试性设计指标检测率，隔离率，并降低测试性设计成本。本专利技术的一种测试性设计中测试点定量选择方法，包括以下几个步骤：步骤一：获取系统初始化参数，包括：种群大小、种群初始位置、速度、加速因子、最大速度、最大迭代次数；步骤11，对系统进行故障模式分析，建立所有故障模式集合为F＝{fi
【技术保护点】
一种测试性设计中测试点定量选择方法，包括以下几个步骤：步骤一：获取系统初始化参数，包括：种群大小、种群初始位置、速度、加速因子、最大速度、最大迭代次数；步骤二：获取系统中种群各个粒子的适应度，建立自适应函数；(1)：判断是否具有约束惩罚项且为最小化约束，若存在，则利用改进的计算当代粒子适应度的公式：fitness=w1ΣC+w2FIR+w3FDR+p(x)]]>其中fitness为适应度函数，FIR为故障隔离率，FDR为故障检测率，p(x)为约束，w1，w2，w3为设定的权值，∑C为测试所需的总费用；(2)：判断是否具有约束惩罚项且为最大化约束，若存在，则利用改进的计算当代粒子适应度的公式：fitness=w1ΣC+w2·FIR+w3·FDR-p(x)]]>其中，p(x)为约束；(3)判断惯性权值是否具有同一数量级，若具有，则利用改进的同一数量级的粒子适应度公式fitness=w1′·1min(c(T))·1ΣC+w2·FIR+w3&Cen...
【技术特征摘要】
1.一种测试性设计中测试点定量选择方法，包括以下几个步骤：
步骤一：获取系统初始化参数，包括：种群大小、种群初始位置、速度、加速因子、最大速
度、最大迭代次数；
步骤二：获取系统中种群各个粒子的适应度，建立自适应函数；
(1)：判断是否具有约束惩罚项且为最小化约束，若存在，则利用改进的计算当代粒子
适应度的公式：
f i t n e s s = w 1 Σ C + w 2 F I R + w 3 F D R + p ( x ) ]]>其中fitness为适应度函数，FIR为故障隔离率，FDR为故障检测率，p(x)为约束，w1，w2，
w3为设定的权值，∑C为测试所需的总费用；
(2)：判断是否具有约束惩罚项且为最大化约束，若存在，则利用改进的计算当代粒子
适应度的公式：
f i t n e s s = w 1 Σ C + w 2 · F I R + w 3 · F D R - p ( x ) ]]>其中，p(x)为约束；
(3)判断惯性权值是否具有同一数量级，若具有，则利用改进的同一数量级的粒子适应
度公式
f i t n e s s = w 1 ′ · 1 min ( c ( T ) ) · 1 Σ C + w 2 · F I R + w 3 · F D R ...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯文魁，张秩铭，闫俊锋，姚国平，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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