7、MTCC方法:软件测试的创新路径

MTCC方法:软件测试的创新路径

1. MTCC流程中的角色

在MTCC(Model - based Test Case Construction)流程里,角色是依据其对被测系统的功能需求或技术实现的了解来定义的。MTCC的一个重要目标是支持捕获和形式化领域专家的知识,并将其作为系统验证的信息加以运用。MTCC编辑器能助力需求的捕获和形式化,用户无需具备编程或形式化建模技能,就能为特定系统构建测试。
- 领域工程师 :负责MTCC模型的设计与实现,以及MTCC基础设施的实施和维护。他们要能够在合适的模型中呈现领域专家所识别的与测试相关的领域方面。
- 领域专家 :提供关于系统功能需求的专业知识。

领域专家和领域工程师的合作是实现满足用户需求的高质量软件的前提,这种合作需求在软件开发和测试中都同样重要。对于MTCC的原型实现和评估,仅使用领域工程师和领域专家这两个角色就足够了。

2. MTCC与产品开发的关系

MTCC对要测试其产品的软件开发过程有两个前提条件:
- 软件开发过程必须具有增量元素。
- 使用MTCC时,被测系统(SUT)的可测试版本必须可用。

MTCC适用于具有迭代或增量元素的软件开发过程,像瀑布模型、经典V模型等不允许测试中发现的需求反馈到设计和实现过程的模型,不太适合MTCC。迭代过程中使用MTCC的另一个原因是需要一个可测试的系统(原型或最终系统版本)来支持测试执行,以判断系统是否满足领域专家定义的需求。由于MTCC中的角色与敏捷软件开发中开发者和客户的紧密合作相契合,所以MTCC也可用于此类过程。在已

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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