ThoughtWorks发布功能测试自动化平台——Twist

ThoughtWorks Studios开发了一个针对Java应用的功能测试集成开发平台—— Twist。 这个工具将用户故事建档、抓取可执行的请求、开发、维护、做功能测试以及发送相关测试报告集中到同一个平台上。目前,您可以下载到Twist的免费版。

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Twist的一个主要特性是支持领域特定语言(DSLs)。开发团队可以创建一种相对简单、且与英文类似的语言来描述。这样一来,业务部门的人也可以很容易就读懂,甚至也使用这种语言编写测试。就职于ThoughtWorks的Martin Fowler最近关于DSL方面,就说了很多。下面是在Twist中,一组DSL代码是如何映射到后台的自动化测试的截图。

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Twist是基于Eclipse平台开发的,使用SeleniumFrankenstein来实现自动化,但并不限于此。只要您插入相关的插件,且用JAVA写相关的测试代码,您就可以使用Twist。

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Twist使用标签(tag)来组织测试的运行。通过过滤那些和测试相关联的标签,可以选择性地运行测试子集。和测试关联的标签可以是:

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  • 运行的测试类型所应该涵盖的测试——回归测试、冒烟测试、性能测试\
  • 特性或者功能域\
  • 发布\
  • 平台\

该产品还拥有报告功能。一旦测试失败,Twist提供的报告包含了所有失败的scenario,测试失败的时间、截屏和完整的关于失败原因的追踪栈。

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下面这个表列出的是Twist的正式售价:

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Single User Pack$1,000
5 User Pack$2,500
10 User Pack$4,500
20 User Pack$8,000

Twist是继MingleCruise之后,ThoughtWorks Studios推出的又一个系列产品。

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查看英文原文:ThoughtWorks Announces Twist, Automated Functional Testing Platform

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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