现代测试技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技术出版社

作者:张发启 编

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2005-2

价格:33.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560614755

丛书系列:

图书标签:

• 软件测试
• 测试技术
• 自动化测试
• 测试方法
• 质量保证
• 软件工程
• 测试用例
• 性能测试
• 安全测试
• 移动测试

深入探索：数据驱动的复杂系统建模与仿真 本书聚焦于当前工程、科学研究以及工业制造领域中，对复杂系统进行高保真建模、精确仿真与优化设计的前沿方法论与实践技术。 本书摒弃传统基于解析公式或线性假设的建模范式，转而深入探讨如何利用海量实时数据与先进计算工具，构建能够准确反映系统非线性、时变性及多尺度耦合特性的数字孪生模型。 第一部分：复杂系统理论基础与数据获取策略 本部分奠定了理解现代系统建模所需的理论框架，并详细阐述了高质量数据在系统辨识中的核心作用。 第一章：复杂系统本质特征与建模挑战 系统复杂性不再仅仅是组件数量的堆叠，而是体现在其内在的涌现行为、反馈回路、时间延迟以及对初始条件的敏感性上。本章首先界定了复杂系统的通用属性（如自组织性、鲁棒性与脆弱性），然后深入分析了在航空航天、生物医学、能源网络等领域中，精确刻画这些属性所面临的数学与计算挑战。重点讨论了维度灾难（Curse of Dimensionality）在高保真模型构建中的影响，以及如何通过降阶建模技术（Model Order Reduction, MOR）来平衡模型精度与计算效率。 第二章：多源异构数据的集成与预处理 现代复杂系统的数据采集是多维度的，涉及传感器网络（IoT）、历史运行记录（SCADA）、物理试验数据以及专家经验。本章详细介绍了从噪声、缺失和不确定性中提取有效信息的方法。内容涵盖： 时空数据对齐与融合： 解决不同采样频率和空间分辨率数据在时间序列上的同步问题。 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 介绍贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟在量化输入参数和模型结构不确定性方面的应用。 数据清洗与特征工程： 利用小波变换、经验模态分解（EMD）等技术，有效分离信号中的趋势、周期性和随机噪声。 第二部分：数据驱动与混合建模范式 本部分的核心是介绍如何打破纯粹的物理建模或纯粹的数据拟合的局限，构建更具解释性和预测能力的混合模型。 第三章：基于数据的高效系统辨识 系统辨识是连接物理世界与数学模型的核心桥梁。本章重点关注于数据驱动的参数估计与结构发现。 非线性系统辨识： 详细探讨了支持向量回归（SVR）、高斯过程回归（GPR）在辨识高维非线性映射中的优势。 稀疏系统识别（Sparse System Identification）： 重点介绍SINDy（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics）算法及其变体，如何从观测数据中自动发现驱动方程的数学表达式，极大地提高了模型的物理可解释性。 时间序列分析在系统状态估计中的应用： 卡尔曼滤波及其扩展版本（EKF, UKF）在实时状态观测中的应用，特别是在传感器故障或数据中断情况下的鲁棒性设计。 第四章：物理信息神经元网络（PINNs）与混合模型构建 PINNs是近年来颠覆传统数值方法的关键技术。本章深入剖析PINNs的工作原理，即如何将偏微分方程（PDEs）作为正则化项嵌入到深度学习的损失函数中。 PINNs在边界条件和初始条件处理中的优势： 讨论如何无需显式网格划分即可求解复杂的场方程。 物理约束下的神经网络： 介绍如何构建“软约束”和“硬约束”模型，确保数据驱动的学习结果不违反已知的物理定律。 多尺度建模的集成： 探讨如何利用PINNs对微观尺度的复杂本构关系进行学习，并将其集成到宏观尺度的有限元模型中，实现跨尺度的无缝仿真。 第三部分：高性能仿真、验证与不确定性管理 高性能计算是支撑复杂系统仿真能力的关键。本部分关注如何高效地执行仿真，并严格验证模型与真实世界的符合程度。 第五章：大规模并行仿真与模型求解器优化 在涉及数百万自由度或需要进行长时间步长积分时，传统串行求解器无法满足需求。本章侧重于优化求解策略： 分布式内存并行计算（MPI）： 针对大型有限元和有限体积方法的网格划分与负载均衡策略。 GPU加速技术： 探讨如何利用CUDA/OpenCL将矩阵运算密集型任务（如特征值求解、时间积分）移植到图形处理器上，实现数量级的速度提升。 隐式时间积分与自适应步长控制： 讨论如何针对具有刚性（Stiffness）特性的微分代数方程组（DAEs）选择稳定且高效的数值积分方法。 第六章：模型的验证、确认与校准（V&V and Calibration） 一个复杂的仿真模型只有经过严格的V&V流程，才能被投入实际决策。 定量验证指标： 介绍如何使用统计学工具（如均方根误差、相关系数）量化模型预测与实验数据的偏差。 模型校准（Calibration）： 针对参数众多的模型，介绍基于优化算法（如粒子群优化PSO、遗传算法GA）的反向工程方法，以最小化预测误差来确定最优的物理参数集。 实时模型更新与在线学习： 探讨如何构建能够周期性接收新数据并自动微调内部参数的自适应仿真框架，确保模型始终与系统状态保持一致。 第七章：面向优化的仿真与决策支持 仿真模型的最终目标是支持决策制定。本章将仿真与优化技术相结合。 设计空间探索： 使用代理模型（Surrogate Models，如径向基函数RBF）代替昂贵的完整仿真模型，进行大规模参数空间的快速遍历。 拓扑优化与形变优化： 介绍如何将求解器嵌入到优化循环中，实现结构或控制参数的自动生成。 实时反馈控制回路中的模型应用： 讨论如何利用降阶模型在极短时间窗内完成状态预测和控制律计算，以应对快速变化的运行环境。 全书特色： 本书通过大量的工程案例（如先进复合材料的损伤演化、微纳机电系统（MEMS）的静电驱动、大型桥梁结构的健康监测），强调理论的工程可操作性，旨在为工程师和科研人员提供一套完整、实用且面向未来的复杂系统分析工具箱。

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我必须坦诚，这本书在讲解“测试过程中的度量与报告”方面做得相当到位，特别是关于缺陷密度、测试覆盖率的计算模型，以及如何构建一个能够向管理层清晰传达质量状态的仪表盘，都提供了扎实的理论基础。然而，我个人更关注的是如何利用这些数据进行预测性分析，而非仅仅是回顾性报告。例如，如何结合Git提交历史、代码复杂度和测试失败率，建立一个早期预警系统，在代码合并之前就预测出潜在的高风险模块。书中对这种数据驱动的、更加主动的质量管理策略涉墨不多。它提供了“做什么”的指南，却较少触及“如何更智能地预测风险”的深度探讨。此外，书中对于如何在高压力的敏捷发布节奏下，平衡测试的深度与速度（例如，何时可以接受探索性测试的权重增加，何时必须依赖高强度的自动化回归），缺乏基于实际项目经验的权衡分析。它偏向于理想状态下的流程描述，而现实往往是混乱和妥协的交织。

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《现代测试技术及应用》这本书的作者显然对软件质量保证有着非常深刻的理解，但恕我直言，如果你期待在这本书里找到关于“游戏引擎性能优化”的详细解析，那你可能会感到有些失望。我当初买这本书，是冲着它封面上“现代”二字去的，本以为能看到大量关于前沿AI驱动测试、混沌工程（Chaos Engineering）或者甚至是区块链应用测试的实例，但实际上，内容更多地聚焦在传统但依然重要的领域，比如更严谨的单元测试框架的构建、集成测试的策略制定，以及一些成熟的性能测试工具的使用手册的升级版。书中对测试驱动开发（TDD）的论述非常扎实，但对于DevOps流程中如何实现持续测试的自动化编排，比如Jenkins/GitLab CI流水线中更复杂的并行测试策略，提及得相对比较笼统，更像是一个概念介绍而非实操指南。我个人希望能看到一些关于“无头浏览器自动化”在复杂Web应用中遇到的棘手问题的解决方案，或者如何利用云计算资源进行大规模分布式负载测试的具体架构设计，这本书里基本没有涉猎这方面。它更像是一本为初入职场、需要打下坚实基础的测试工程师准备的教科书，而不是为资深架构师提供新思路的工具箱。

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要评估《现代测试技术及应用》的价值，我必须将其与我正在研究的“移动端UI自动化测试框架选型”的背景分开来看。我在寻找如何高效处理Android和iOS原生应用中常见的生命周期中断、权限管理和后台进程干扰等独特问题。这本书的重点似乎完全偏向于传统的Web应用测试，或者至少是服务端API的测试。关于移动应用特定的测试挑战，例如电池消耗测试、网络条件模拟的精细化控制（不仅仅是简单的限速），以及针对特定操作系统版本特性的回归测试策略，书中几乎没有提供任何可以借鉴的章节。我甚至翻阅了附录，希望能找到一些常用的移动测试SDK的介绍，结果也一无所获。这让我感觉，尽管书名中包含了“应用”，但这个“应用”的范畴似乎遗漏了当前软件生态中占比极高的移动领域。对于那些专注于App质量保证的专业人士来说，这本书提供的实用价值非常有限，更像是一本通识教材而非专业工具书。

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这本书的阅读体验，怎么说呢，就像是喝了一杯温水——营养均衡，但缺乏一点刺激的调味剂。我花费了大量时间研读了其中关于“测试数据管理”和“测试环境隔离”的章节，它们的内容组织得非常清晰，逻辑严密，对于理解数据一致性和环境污染对测试结果的影响至关重要。然而，当我试图寻找一些关于“可观测性”（Observability）如何在测试阶段融入的实践案例时，却发现这些内容几乎是空白的。现在的软件系统，特别是微服务架构下，Tracing、Metrics和Logging的集成是测试发现深层问题的关键。这本书似乎停在了传统的日志分析阶段，对OpenTelemetry等现代可观测性标准在测试过程中的应用鲜有提及。更让我感到遗憾的是，对于非功能性需求的测试，比如安全测试（尤其是OWASP Top 10的最新变化）和兼容性测试（跨浏览器版本和设备矩阵的智能管理），作者只是泛泛而谈，没有提供任何可以立即上手的脚本范例或者策略模型。对于希望提升测试深度，而非仅是广度的读者来说，这部分的章节略显敷衍。

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坦白地说，这本书的排版和图示设计，真的有点让人提不起精神。虽然内容结构本身是严谨的，但很多复杂的流程图和架构示意图，如果不是对相关概念非常熟悉，初次阅读时很容易产生理解上的停顿。我尤其希望书中能针对“面向服务的架构（SOA）中的跨服务契约测试”提供更直观的图解，比如如何用WireMock或类似工具模拟依赖服务的复杂状态迁移。但实际呈现出来的是大量的文字描述和一些略显过时的流程图。此外，对于“低代码/无代码”测试工具的兴起和挑战，这本书几乎没有做出任何回应。在一个快速迭代的时代，如何评估和集成这些工具，以及如何防止业务用户编写的测试用例成为新的技术债务，这些都是当前测试领域的热点和难点。本书似乎固执地坚守在传统框架和方法论上，对于新兴趋势的捕捉稍显滞后，这使得它在“现代”这个标签下，缺乏了必要的锐气和前瞻性。

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