用于成功/失败序列多应力测试设计方法的逐步点选择策略

《Engineering》：A Stepwise Point Selection Strategy for Success/Failure Sequential Multi-Stress Testing Design Method

针对高技术产品多应力失效边界确定难题，提出基于SVM自适应核函数选择的逐步测试设计方法。该方法通过构造成功/失败多应力测试映射模型，利用角基多样性算法生成候选测试点，结合风险误判参数优化终止准则，有效减少测试资源消耗。案例研究表明，线性核在平面边界场景下资源利用率提升37%，而逐步策略在曲边和实际CMG边界场景中较正交设计效率提高52%，较随机设计提高63%，验证了方法的有效性和经济性。

　　在高技术领域，如航空航天，关键产品常常面临越来越复杂和极端的应用环境。因此，研究这些产品在多种应力下的失效边界变得尤为重要。失效边界是指产品在正常操作状态与失效状态之间的临界点，它对于理解产品失效特性、评估产品可靠性、确保安全运行以及指导产品优化和改进具有重要意义。然而，传统的测试方法由于数据量有限，需要大量的测试点，这不仅增加了测试成本，还影响了测试效率。针对这一问题，本文提出了一种基于分步点选择策略的顺序测试设计方法，旨在通过聚焦于失效边界附近的测试点，减少测试次数，提高测试效率。

传统的测试设计方法，如全因子设计和正交实验，虽然在某些情况下表现良好，但在面对高维数据和复杂应力组合时，其局限性逐渐显现。尤其是在实际工程测试中，这些方法往往缺乏对失效边界特性的针对性分析，导致测试效率低下。因此，有必要探索一种更加高效、精确的测试设计方法，能够在有限的资源下快速确定失效边界。

在多应力测试中，产品的操作状态通常以二元形式表示，即成功或失败。这种二元分类的特点使得使用支持向量机（SVM）等机器学习算法成为一种可行的选择。SVM在处理二元分类任务时表现出色，尤其是在高维数据分类方面。其核心在于通过核函数将数据映射到特征空间，从而实现对非线性关系的有效建模。然而，SVM的核函数选择对于测试设计的结果具有决定性影响。如果数据本身是线性可分的，使用线性核函数可以显著减少计算资源的消耗，同时提高预测的一致性。相反，使用径向基函数（RBF）核则可能引入更多的随机性，并需要更长的计算时间。

为了确定数据是否为线性可分，可以采用多种方法，如基于线性规划的方法、基于计算几何的方法、基于神经网络的方法以及费舍尔线性判别等。然而，这些方法在实际应用中存在一定的挑战。首先，由于顺序测试设计的特性，早期数据往往有限，这可能导致对数据线性可分性的误判。其次，确认数据是否线性不可分需要识别是否存在“冲突点”，而在这些冲突点稀缺的情况下，随机选择测试点可能需要大量的采样才能捕获到，从而影响测试效率。

基于上述问题，本文提出了一种结合感知网络与评分模型（SM-ABD）的SVM核函数选择方法。该方法通过感知网络对测试数据进行分析，判断其是否为线性可分。如果数据是线性可分的，则采用线性核函数进行建模；否则，采用RBF核函数。通过这种方式，可以有效减少计算资源的消耗，提高测试设计的效率。此外，评分模型（SM-ABD）能够根据测试数据的分布情况，动态调整测试点的选择策略，从而提高测试的针对性和准确性。

在实际测试设计过程中，需要根据测试数据的分布情况，动态调整测试点的选择策略。本文提出了一种基于评分模型的测试候选点集构建方法，通过分析测试数据的特征，选择最有可能接近失效边界的数据点作为下一阶段的测试点。这种方法能够有效减少测试次数，同时保证测试结果的可靠性。此外，为了提高测试的效率，还引入了一种基于角度多样性的算法，该算法能够在每个测试阶段中提高选择冲突点的概率，从而加快失效边界的识别过程。

本文还通过三个案例研究验证了所提出方法的有效性。第一个案例是平面失效边界，该案例展示了在数据线性可分的情况下，使用线性核函数的SVM能够显著减少计算资源的消耗，同时提高预测的一致性。第二个案例是曲面失效边界，该案例表明，基于分步点选择策略的顺序测试方法在快速和准确识别失效边界方面优于随机和正交设计。第三个案例是实际的控制力矩陀螺仪（CMG）失效边界，该案例进一步验证了所提出方法在处理复杂应力组合时的优势。

在顺序测试设计中，测试终止时机的确定也是一个关键问题。理想情况下，测试应在模型预测性能达到一定阈值时停止。然而，由于真实失效边界未知，模型的预测性能在实际操作中难以直接评估。因此，本文提出了一种基于统计推断框架的风险评估方法，通过分析模型的误分类风险参数，确定测试终止的决策阈值。这种方法能够在保证测试质量的前提下，有效控制测试成本。

本文的研究框架包括以下几个关键步骤：首先，采用正交实验设计方法进行初始测试设计，收集初步的测试数据；其次，利用感知网络和评分模型（SM-ABD）判断数据是否为线性可分，并选择相应的SVM核函数；再次，基于所选核函数构建映射模型，将产品的操作状态与多应力条件联系起来；最后，通过分步点选择策略，动态调整测试点，从而快速识别失效边界。这一框架不仅能够提高测试效率，还能够确保测试结果的可靠性。

在测试点选择过程中，评分模型（SM-ABD）发挥了重要作用。该模型能够根据测试数据的分布情况，动态调整测试点的选择策略，从而提高测试的针对性和准确性。此外，基于角度多样性的算法能够在每个测试阶段中提高选择冲突点的概率，从而加快失效边界的识别过程。通过这种方式，测试设计能够在有限的资源下，高效地获取产品的失效边界信息。

为了进一步验证所提出方法的有效性，本文进行了多个案例研究。在平面失效边界案例中，测试结果表明，使用线性核函数的SVM能够显著减少计算资源的消耗，同时提高预测的一致性。这表明，当数据是线性可分时，采用线性核函数可以有效提高测试效率。在曲面失效边界案例中，测试结果表明，基于分步点选择策略的顺序测试方法在快速和准确识别失效边界方面优于随机和正交设计。这表明，分步点选择策略能够有效提高测试效率，减少测试次数。在实际的控制力矩陀螺仪（CMG）失效边界案例中，测试结果进一步验证了所提出方法在处理复杂应力组合时的优势。

本文的研究成果表明，基于分步点选择策略的顺序测试设计方法能够有效解决传统测试设计方法在高维数据和复杂应力组合下的局限性。通过动态调整测试点的选择策略，该方法能够在有限的资源下，快速而准确地获取产品的失效边界信息。此外，结合感知网络与评分模型（SM-ABD）的SVM核函数选择方法，能够在测试过程中自动判断数据是否为线性可分，并选择最合适的核函数，从而提高测试效率和准确性。

在实际工程应用中，测试设计需要兼顾效率和准确性。传统的测试方法往往需要大量的测试点，而本文提出的方法则通过分步点选择策略，将测试点集中在失效边界附近，从而显著减少测试次数。此外，结合感知网络与评分模型（SM-ABD）的SVM核函数选择方法，能够在测试过程中动态调整核函数，提高模型的适应性和预测能力。这些方法的结合不仅能够提高测试效率，还能够确保测试结果的可靠性。

本文的研究还揭示了在顺序测试设计中，测试终止时机的确定是一个复杂的问题。由于真实失效边界未知，模型的预测性能在实际操作中难以直接评估。因此，本文提出了一种基于统计推断框架的风险评估方法，通过分析模型的误分类风险参数，确定测试终止的决策阈值。这种方法能够在保证测试质量的前提下，有效控制测试成本。

综上所述，本文提出了一种基于分步点选择策略的顺序测试设计方法，结合感知网络与评分模型（SM-ABD）的SVM核函数选择方法，以及基于统计推断框架的风险评估方法，有效解决了传统测试设计方法在高维数据和复杂应力组合下的局限性。通过多个案例研究的验证，该方法在提高测试效率和准确性方面表现出色，为高技术领域的关键产品测试设计提供了新的思路和方法。