最新TX驱动过保护代码 DebugPort清零代码
方腔顶盖驱动流流场数值预测
方腔顶盖驱动流流场数值预测 摘要：本文分别采用一阶迎风格式（FUD）、中心差分格式(CD)和乘方格式(PLD)计算方腔顶盖驱动流，计算结果同Ghia et al结果进行比较。由计算结果可得出，一阶迎风引起的假扩散最大，计算结果偏离基准解最远，中心差分格式和乘方格式同基准解已经非常接近。但中心差分格式不稳定，不易收敛。网格数变化也会对结果产生影响，网格划分越多，计算结果与基准解越接近，而计算的时效性越差，所以在划分网格时，我们需要综合考虑其准确性和时效性，选用合理网格数。关键字：一阶迎风格式，中心差分格式，乘方格式，网格数 The prediction of flow field in the flow in driven cavity Abstract:In this paper, the three discrete formats of the equation convection (PLD, FUD and CD) was used to calculation the flow field in the flow in driven cavity. Through the compared with Ghia et al, we found that the false diffusion is the largest caused by the FUD, and the deviation of the calculation results from the exact solution, CD is the least , PLD come next and FUD is the largest. But CD is instability, it’s difficult converg ence. The changes of grid number will have an impact on the results. By the analysis, the more grid, the closer of the calculated results with the exact solution, and the worse of the calculated timeliness, so meshing, we need consideration of it’s accurac y and timeliness, to get a reasonable number of grid. Key words: FUD ，CD，PLD, the number of grid 引言 对流-扩散方程离散格式的稳定性与准确性一直是数值传热学中的一个重要问题，而对流-扩散方程的离散关键在于对流项的离散。对流项常见的离散格式有乘方格式（PLD），一阶迎风格式（FUD），中心差分格式（CD）,这三种格式在计算精度和计算时效上各有优缺点。 方腔顶盖驱动流是考核程序的经典算例之一，本文就以上三种格式在雷诺数分别为100、400、1000、3200的情况下对方腔顶盖驱动流流场进行数值预测，并将其计算结果与Ghia et al结果进行对比分析。 1. 控制方程
各种覆盖率方法介绍
目录 1 简介0 1.1 代码覆盖率分析0 1.2 结构化测试和功能测试（STRUCTURAL TESTING&FUNCTIONAL TESTING）1 1.3 假定1 2 基本的度量1 2.1 语句覆盖（STATEMENT COVERAGE ）1 2.2 判定覆盖（DECISION COVERAGE ）2 2.3 条件覆盖（CONDITION COVERAGE ）3 2.4 多条件覆盖（MULTIPLE CONDITION COVERAGE ）3 2.5 分支条件组合覆盖（CONDITION/DECISION COVERAGE ）4 2.6 修正条件/判定覆盖（MODIFIED CONDITION/DECISION COVERAGE）4 2.6.1 覆盖率的计算公式：5 2.7 路径覆盖（PATH COVERAGE ）5 3 其它度量6 3.1 函数覆盖（FUNCTION COVERAGE ）6 3.2 函数出入口覆盖（FUNCTION EXITS COVERAGE）6 3.3 调用覆盖（CALL COVERAGE ）6 3.4 线性代码顺序及跳转覆盖（LINEAR CODE SEQUENCE AND JUMP (LCSAJ) COVERAGE ）7 3.4.1 覆盖率的计算公式：7 3.5 数据流覆盖（DATA FLOW COVERAGE ）8 3.6 目标代码分支覆盖（OBJECT CODE BRANCH COVERAGE ）8 3.7 循环覆盖（LOOP COVERAGE ）8 3.8 竞争覆盖（RACE COVERAGE）8 3.9 比较操作符覆盖（RELATIONAL OPERATOR COVERAGE）8 3.10 弱变化覆盖（WEAK MUTATION COVERAGE）9 3.11 表覆盖（TABLE COVERAGE）9 4 比较各种覆盖9 4.1 对RELEASE版本的覆盖目标9 4.2 中间版本的覆盖目标9 5 总结10 6 参考10 7 术语表11 1 简介
驱动模块、桩模块、单元测试
驱动模块： 驱动模块是用来模拟被测试模块的上一级模块，相当于被测模块的主程序。它接收数据，将相关数据传送给被测模块，启用被测模块，并打印出相应的结果。传统的单元测试包括了驱动模块（driver）和桩模块（stub）。驱动模块的目的很单纯，就是为了访问类库的属性和方法，来检测类库的功能是否正确； Normal002falsefalse false EN-US KO X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 如果被测试模块中的函数是提供给其他函数调用的，在设计测试用例时就应该设计驱动模块（Driver）。 举例来说：驱动模块（Driver）可以通过模拟一系列用户操作行为，比如选择用户界面上的某一个选项或者按下某个按钮等，自动调用被测试模块中的函数。驱动模块（Driver）设置，使对模块的测试不必与用户界面真正交互。 桩模块： 桩模块（Stub）是指模拟被测试的模块所调用的模块，而不是软件产品的组成的部分。主模块作为驱动模块,与之直接相连的模块用桩模块代替。在集成测试前要为被测模块编制一些模拟其下级模块功能的“替身”模块，以代替被测模块的接口，接受或传递被测模块的数据，这些专供测试用的“假”模块称为被测模块的桩模块。 如果被测试的单元模块需要调用其他模块中的功能或者函数（method），我们就应该设计一个和被调用模块名称相同的桩模块（Stub）来模拟被调用模块。这个桩模块本身不执行任何功能仅在被调用时返回静态值来模拟被调用模块的行为。 举例说明：如果被测试单元中需要调用另一个模块customer的函数getCustomerAddress(customerID: Integer)，这个函数应该查询数据库后返回某一个客户的地址。我们设计的同名桩模块（Stub）中的同名函数并没有真正对数据库进行查询而仅模拟了这个行为，直接返回了一个静态的地址例如"123 Newton Street"。桩模块（Stub）的设置使得单元测试的进行成为一个相对独立且简单的过程。 单元测试： 单元测试（unit testing），是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。对于单元测试中单元的含义，一般来说，要根据实际情况去判定其具体含义，如C语言中单元指一个函数，Java里单元指一个类，图形化的软件中可以指一个窗口或一个菜单等。总的来说，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。单元测试是在软件开发过程中要进行的最低级别的测试活动，软件的独立单元将在与程序的其他部分相隔离的情况下进行测试。 在一种传统的结构化编程语言中，比如C，要进行测试的单元一般是函数或子过程。在像C++这样的面向对象的语言中，要进行测试[1]的基本单元是类。对Ada语言来说，开发人员可以选择是在独立的过程和函数，还是在Ada
方腔顶盖驱动流动
一、问题描述 方腔顶盖驱动流动 如图1所示的一个简化两维方腔（高，宽都等于L)，内部充满水分。上表面为移动墙，非维化速度为ｕ／ｕ0 =1。其他三面为固定墙。试求方腔内水分流动状态。 u=1, v=0 u=0, v=0 u=0,v=0 u=0, v=0 图1 常微分方程理论 只能求解极少一类常微分方程；实际中给定的问题不一定是解析表达式，而是函数表，无法用解析解法.
二、离散格式 数值解法:求解所有的常微分方程 计算解函数 y(x) 在一系列节点 a = x 0< x 1<…< x n = b 处的近似值 ) ,...,1() (n i x y y i i =≈ 节点间距 为步长，通常采 用等距节点，即取 hi = h (常数)。 步进式：根据已知的或已求出的节点上的函数值计算当前节点上的函数值，一步一步向前推进。因此只需建立由已知的或已求出的节点上的函数值求当前节点函数值的递推公式即可。
欧拉方法
1(,) 0,1,... n n n n y y h f x y n +=+= 几何意义 在假设 y n = y (x n )，即第 n 步计算是精确的前提下，考虑公式或方法本身带来的误差: R n = y (x n +1) y n +1 , 称为局部截 截断误差: 实际上，y (x n ) y n ， y n 也有误差，它对y n +1的误差也有影响，见下 图。但这里不考虑此误差的影响，仅考虑方法或公式本身带来的误差，因此称为
断误差. 显式欧拉公式 一阶向前差商近似一阶导数 22 3 1112 3 2 ()[()()()()] [ (,)] ()() h n n n n n n n n n h n R y x y y x hy x y x O h y hf x y y x O h +++'''=-=+++-+''= +
代码覆盖率说明(个人总结)
代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs 仿真工具下覆盖率信息存储在 .cm 文件中，使用 urg 工具解析、合并和生成报告；在ncsim 仿真工具下覆盖率信息存储在icc.data 文件中，使用i ccr 工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指 令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在 CovData 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生成的放入 vcs 子目录。 覆盖率报告均放在 CovReport 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生 成的放入 vcs 子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total 。 文档指令描述中，{TC_NAME} 表示匹配用例名。 1、vcs 仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/* vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +define+marco=VCS+ test_1.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/test_1.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +define+marco=VCS+ test_2.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/test_2.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +define+marco=VCS+ test_3.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/test_3.log urg -dir CovData/vcs/test_1.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/test_2.vdb - metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/test_3.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 - format text urg -dir CovData/vcs/*.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/total -format text urg -dir CovData/vcs/test_1.cm -metric line+cond+fsm+tgl -report CovReport/vcs/test_1 -format text
代码覆盖率工具LCOV.doc
c代码覆盖率工具 2011-01-24 21:48 306人阅读评论(0) 收藏举报 转自：https://www.360docs.net/doc/c515911933.html,/?p=7218 C/C++程序的代码覆盖率统计工具非常少，与JAVA相比开源免费的工具更是寥寥无几，好用又开源的简直是凤毛麟角。左挑右选最后看中了基于GCOV的LCOV作为NGINX测试的覆盖率统计工具。选择LCOV的原因很简单：一是适合GCOV是GCC配套的测试覆盖率工具；二是NGINX是纯C的程序，GCOV对纯C代码的覆盖率展现更加精确；三是LCOV 作为GCOV的扩展，能够生成直观的HTML的带源码的覆盖率报表。那么下面就来看看，怎么通过LCOV来展现NGINX测试代码覆盖率的情况。 一、下载和安装 1、LCOV的主页：https://www.360docs.net/doc/c515911933.html,/coverage/lcov.php 2、如果你有root权限解压后直接make insall安装到系统的执行目录，然后在任意地方都可以执行LCOV工具的命令了。 3、如果你没有root或者sudo的权限，也没问题，可以直接在Makefile里定义PREFIX变量并指向拥有权限的安装目录（例如：PREFIX=/home/mylcov），然后make install安装到指定的目录，通过带路径的命令形式来使用LCOV工具的命令（例如： /home/mylcov/lcov …..）。 4、GCOV无需安装，伴随着GCC和LINUX一起发行。 二、如何统计覆盖率
1、要让LCOV能最后统计并展现出覆盖率，需要在编译被测的NGINX的时候添加一些选项，从而打开GCOV的代码覆盖率支持。编译选项：-fprofile-arcs -ftest-coverage 链接选项：-lgcov NGINX使用autoconf生成makefile，我们只需要在configure时加入以上的选项，请执行以下的命令行开启NGINX的代码覆盖率功能。 ./configure –with-pcre –with-http_ssl_module –with-cc-opt=”-fprofile-arcs -ftest-coverage” –with-ld-opt=-lgcov标红加粗的部分就是前述的选项。 2、编译安装NGINX并初始化LCOV统计数据在执行完刚才的CONFIGURE命令后，直接make 和make install就把带有统计代码覆盖的NGINX版本安装好了。这个时候会发现在源码的编译目录里有不少.gcno和.gcda文件，.gcno是覆盖率统计的路径弧长文件，.gcda 是覆盖率文件。我们接下来要做的事情是要将覆盖率的数据初始化，并且今后在每次重新统计覆盖率之前都需要进行初始化。在刚才源码的编译目录中执行lcov –d ./ -z，意思是将当前目录（./）下的gcda覆盖率文件清空，是覆盖率数据回复到空的状态。 3、启动NGINX执行各种各样的测试吧
OpenFOAM顶盖驱动流详解使用说明材料(中文翻译版)
引言 这是开源场运算和操作c++库类（openfoam）的使用指南。他详细描述了OpenFOAM 的基本操作。首先通过第二章一系列教程练习。然后通过对更多的独立组件的更详细的描述学习openfoam。 Of 首先主要是一个c++库类，主要用于创建可执行文件，比如应用程（application）。应用程序分成两类：求解器，都是为了解决特定的连续介质力学问题而设计的；公用工程，这些是为了执行包括数据操作等任务而设计的。Of 包括了数量众多的solver和utilities，牵涉的问题也比较广泛。将在第三章进行详尽的描述。 Of 的一个强项是用户可以通过必要的预备知识(包括数学，物理和编程技术)创建新的solvers 和utilities。 Of 需要前处理和后处理环境。前处理、后处理接口就是of本身的实用程序（utilities），以此确保协调的数据传输环境。图1.1是of总体的结构。第4章和第五章描述了前处理和运行of 的案例。既包括用of提供的mesh generator划分网格也包括第三方软件生成的网格数据转换。第六章介绍后处理。
Chapter 2 指导手册 在这一章中我们详细描述了安装过程，模拟和后进程处理一些OpenFOAM测试案例，以引导用户运行OpenFOAM的基本程序。$FOAM_TUTORIALS 目录包含许多案件演示of提供的所有求解器以及许多共用程序的使用，在试图运行教程之前，用户必须首先确保他们已经正确地安装了OpenFOAM。 该教程案件描述blockMesh预处理工具的使用，paraFoam案例设置和运行OpenFOAM 求解器及使用paraFoam进行后处理。使用OpenFOAM支持的第三方后处理软件的用户可以选择：他们要么可以按照教程使用paraFoam，或当需要后处理时参阅第六章的第三方软件使用说明。 OpenFOAM安装目录下的tutorials目录中所有的指导手册都是可复制的。教程根据流动类型分列在不同的目录下，对应子目录根据求解器slover分类。例如，所有icoFoam的案件存储在一个子目录“incompressible / icoFoam”，incompressible表示流动类型为不可压。如果用户希望运行一套例子，建议该用户复制tutorials目录到本地运行目录。他们可以轻松的通过输入下边的命令来复制： mkdir -p $FOAM RUN cp -r $FOAM TUTORIALS $FOAM RUN 2.1盖驱动腔流Lid-driven cavity flow
软件测试代码覆盖率分析
软件测试成为IT领域热门职业，软件测试求职者逐渐增加。今天给大家介绍一下软件测试代码覆盖率的知识。 代码覆盖率到底是什么？代码覆盖率是衡量多少测试的一组所涵盖的产品代码。它可以测量的通过线、块、弧形的、由类，或文件，等等……在大多数情况下，我们作为代码覆盖率单元使用块。注：我们只收集基于自动化测试的代码覆盖率，不考虑手动测试。 在大多数的microsoft产品团队，我们规定收集代码覆盖率编号。有不同的代码覆盖率，我们收集的数字根据不同类型的测试中，例如，代码覆盖率的单元测试，对于组件测试，代码覆盖率和方案测试 （e2e）的代码覆盖率。只要得到了运行单元测试，自动收集的单元测试的代码覆盖率。所以开发整理编写代码 /单元测试在签入之前，它们运行一组测试（签入质量大门），包括单元测试。所以你得单位自动测试代码覆盖率。组件测试和方案测试的代码覆盖率收集代码覆盖率生成peroidically，例如每周一次或上的需求。 总是有关于代码覆盖率的真正好处的争论。一些表示代码覆盖率数字代表的产品质量，越高，号码是，产品的质量就越高。一些表示，更高的代码覆盖率并不意味着更高的质量，因为100%coverred代码仍有bug，哪个是正确的。 这里是我作为代码覆盖率上： 1、代码覆盖率是重要的。很容易和简单，收集和快速的方式，让您了解如何测试代码上。它让您直观显示和检查如何测试代码。有点像在黑暗中闪烁的灯光，让你更清楚地看到许多对象。它没有保障，您不会当然看到黑暗中的对象。但没有闪光灯，它将很难看到该对象。 2、虽然代码覆盖率100%不并不意味着bug免费的但代码覆盖率为0%不会意味着巨大的风险，产品质量。 3、代码覆盖率唯一的措施如何测试代码，不如何测试产品。 所以，我们需要对代码覆盖数的要求吗？如果是的是最好的有多少？ 第一，任何数量是相聚的上下文。号本身不是目的。它是任何行动需要遵循的指标。它像你这样有100点学校测试，是好事吗？坏吗？答案是：这取决于。它取决于什么是总积分，容易/困难的测试中，您的同行得到什么点，等等...它是相同的代码覆盖率数目的。60%、80%或100%没有任何意义没有上下文。 然后应怎么用它后收集代码覆盖率？这是完全收集代码覆盖率编号的意思，找出你应如何处理您的代码覆盖率号码，或如何使用/解释数目：
顶盖驱动流数值模拟分析
《数值传热学》作业： 顶 盖 驱 动 流 数 值 模 拟 分 析
西安科技大学能源学院安全技术及工程 申敬杰201112612
顶盖驱动流数值模拟分析 顶盖驱动流作为经典的数值计算模型，常常用来考核源程序和计算思想的正确性。这种流动边界条件简单，而且不涉及模型的影响，便于直接评价差分格式的性能。 1.引言 数值传热学，又称计算传热学，是指对描写流动与传热问题的控制方程采用数值方法，通过计算机求解的一门传热学与数值方法相结合的交叉学科。数值传热学的基本思想是把原来在空间与时间坐标中连续的物理量的场（如速度场，温度场，浓度场等），用一系列有限个离散点上的值的集合来代替，通过一定的原则建立起这些离散点变量值之间关系的代数方程（称为离散方程）。求解所建立起来的代数方程已获得求解变量的近似值。 由于实验方法或分析方法在处理复杂的流动与换热问题时，受到较大的限制，例如问题的复杂性，即无法做分析解，也因为费用的昂贵而无力进行实验测定，而数值计算的方法正具有成本较低和能模拟复杂或较理想的过程等优点，数值传热学得到了飞速的发展。特别是近年来，计算机硬件工业的发展更为数值传热学提供了坚实的物质基础，使数值模拟对流动与传热过程的研究发挥了重要的作用。 目前，比较著名的数值模拟分析应用软件有FLUENT、CFX、STAR-CD、和PHOENICS等，而FLUENT是国内外比较流行的商用CFD软件包，该软件以其市场占有率高、计算准确、界面友好、使用简单、应用领域广、物理模型多而获得较高的市场占有率和用户的肯定。 2.物理模型 在一个正方形的二维空腔中充满等密度的空气，方腔每边长为0.12m，取雷 诺数为Re=12000，由Re=vd/υ，方腔的当量直径d ，计算知d=0.12m，又υ=15.7 ×10 ﹣6m2/s，则顶盖驱动流的速度v=1.57m/s，即其顶板以1.57m/s的 速度向右移动，同时带动方腔内流体的流动，流场内的流体为紊流。计算区域示意图如图1所示。 v=1.57m/s L=0.12m 图1 计算区域示意图
JUnit使用方法以及测试代码覆盖率
Junit 一、什么是junit 采用测试驱动开发的方式，在开发前先写好测试代码，主要说明被测试的代码会被如何使用，错误处理等，然后开始写代码。并在测试代码中逐步测试这些代码。直到最后在测试代码中完全通过。 二、Junit功能 1）管理测试用例。修改了哪些代码。这些代码的修改会对哪些部分由影响，通过junit将这次的修改做完成测试。 2）定义了测试代码，textcase根据源代码的测试需要定义每个textcase，并将Textcase添加到相应的Textsuit以方便管理。 3）定义测试环境，在Textcase测试前会先调用“环境”配置。在测试中使用，当然也可以在测试用例中直接定义测试环境。 4）检测测试结果。对于每种正常、异常情况下的测试，运行结果是什么。 结果是够是我们预料的等。都需要有明确的定义。Junit在这方面提供了强大的功能。 三、Junit核心类 Textsuit：测试用例的集合 Textcase：定义运行多个测试用例 TextListener:测试中若产生事件，会通知TextListener BaseTextRunner：TextRunner用来启动测试界面 TextResult：收集一个测试案例的结果。测试结果分为失败和错误。 Assert：当条件成立时，assert方法保持沉默，但若条件不成立就抛出异常 四、使用举例 4.1方法一： 第一步、新建一个Android项目JUnit_Test，file-new-android project，然后编写一个Calculator类，new java class，实现简单的加、减、乘、除的计算器，然后对这些功能进行单元测试。 类的代码如下： package com.neusoft; public class Calculator { private int result; public void add(int n) { result = result + n; } public void substract(int n) { result = result - 1; //Bug: 正确的应该是 result =result-n
方腔顶盖驱动流动
一、 二、问题描述 方腔顶盖驱动流动 如图1所示的一个简化两维方腔（高，宽都等于L)，内部充满水分。上表面为移动墙，非维化速度为ｕ／ｕ0 =1。其他三面为固定墙。试求方腔内水分流动状态。 u=1, v=0 u=0, v=0 u=0,v=0 u=0, v=0 图1 常微分方程理论 只能求解极少一类常微分方程；实际中给定的问题不一定是解析表达式，而是函数表，无法用解析解法.
二、离散格式 数值解法:求解所有的常微分方程 计算解函数 y(x) 在一系列节点 a = x 0< x 1<…< x n = b 处的近似值 ) ,...,1() (n i x y y i i =≈ 节点间距 为步长，通常采 用等距节点，即取 hi = h (常数)。 步进式：根据已知的或已求出的节点上的函数值计算当前节点上的函数值，一步一步向前推进。因此只需建立由已知的或已求出的节点上的函数值求当前节点函数值的递推公式即可。
欧拉方法
1(,) 0,1,... n n n n y y h f x y n +=+= 几何意义 在假设 y n = y (x n )，即第 n 步计算是精确的前提下，考虑公式或方法本身带来的误差: R n = y (x n +1) y n +1 , 称为局部截
断误差. 显式欧拉公式 一阶向前差商近似一阶导数 22 3 1112 3 2 ()[()()()()] [ (,)] ()() h n n n n n n n n n h n R y x y y x hy x y x O h y hf x y y x O h +++'''=-=+++-+''= +
单元测试的代码覆盖率统计
单元测试的代码覆盖率统计 今天广州中软卓越软件测试培训课程简要讲解一下单元测试的代码覆盖率统计。 单元测试的代码覆盖率统计，是衡量测试用例好坏的一个的方法，有的公司直接把代码测试覆盖率作为一个硬性要求。尤其在多人合作的情况下。很有可能在后期维护时候牵一发而动全身的代码修改中起到至关重要的检测。不过代码覆盖率也不是唯一标准，测试用例的好坏主要还是看能不能覆盖尽可能多的情况。 一、打包编译JS代码覆盖率问题 之前代码覆盖率在JS代码不需要编译的情况下。直接可以使用KARMA的karma-coverage这个工具就可以直接统计结果。不过由于我的项目用上了WEBPACK的打包和babel的ES6编译。所以单单使用karma-coverage统计的代码覆盖率统计的是，编译打包后的代码，这个覆盖率直接没有了参考价值。一般打包后代码的覆盖率只有可怜的10%-20%因为WEBPACK帮你加入了很多它的代码。而测试要做到这些代码的覆盖是完全没有意义的。所以就需要找一个可以查看编译前代码覆盖率的一个方法。 二、单元测试覆盖率 做测试时，想要知代码覆盖道是否所有代码都测试到了。这就是所谓的率。 单元测试覆盖率有四个测量维度： 1、行覆盖率（line coverage）：是否每一行都执行 2、函数覆盖率（function coverage）：是否每个函数都调用 3、分支覆盖率（branch coverage）：是否每个if代码块都执行 4、语句覆盖率（statement coverage）：是否每个语句都执行 常用的前端js测试覆盖率框架：istanbul 我们代码使用ES6来编写的，使用babel来转码，所以选择了另一个专门针对es6的babel 转码工具isparta 生成报告 isparta使用istanbul来生成报告
方腔顶盖驱动流数值模拟
方腔顶盖驱动流数值模拟 王向伟 （西安交通大学化学工程与工艺系 710049） 摘要：在计算流体力学的研究中，通常要计算方腔驱动流问题来检验各种N-S数值方法的有效性。要用Fluent软件对标准计算流体力学测试算例——方腔驱动流问题进行了模拟分析，其计算结果与文献中的标准解符合的比较好。 关键字：N-S方程方腔驱动流Fluent数值求解 流体流动的数值模拟广泛应用于气象、航天、机械、采矿等自然研究和工程计算的各个领域。近年来，随着高性能计算与通信的迅速发展，针对流体流动的数值模拟以及求解相应Navier Stokes方程(简称NS方程)的高级算法研究现已成为目前国内外备受关注的热点和前沿课题。Fluent软件是用于模拟具有复杂外形的流体流动以及热传导的计算机程序，可以有效地模拟方腔驱动流问题，为计算流体力学的算法理论研究提供仿真参考。 1、N-S方程 纳维司托克斯方程是描述粘性不可压缩流体动量守恒的运动方程。简称N-S方程。 在直角坐标系中，可表达为如下所示： 后人在此基础上又导出适用于可压缩流体的N-S方程。N-S方程反映了粘性流体流动的基本力学规律，在流体力学中有十分重要的意义。它是一个非线性偏微分方程，求解非常困难和复杂，目前只有在某些十分简单的流动问题上能求得精确解；但在有些情况下，可以简化方程而得到近似解。 2、数值计算 2.1、物理模型 在一个正方形的二维空腔中充满等密度的空气，方腔每边长为0.1m，其顶板以0.1m/s 的速度向右移动，同时带动方腔内流体的流动，流场内的流体为层流。计算区域示意图如图1所示。在fluent软件中建立方腔流动问题的模型
在gambit软件中建立模型划分网络 2.2 fluent软件求解计算 迭代过程中的残差图如图3所示：
CFD技术的工程应用徐静珂
CFD技术的工程应用 徐静珂 （中原工学院能源与环境学院，郑州，450007） 摘要：本文通过对CFD的介绍以及重点介绍FLUENT、GAMBIT软件的适用条件，通过工程实例顶盖驱动流的模拟及分析，学会用CFD处理本专业的仿真，以及分析合适的条件。 关键词：CFD、FLUENT、顶盖驱动流 一.CFD技术的简单介绍 1.1计算流体力学的起源 计算流体力学（Computational Fluid Dynamics）是通过计算机数计算和图像显示，对包含有流体流动和热传导等相关物理现象的系统所做的分析。他作为流体力学的一个分支产生于第二次世界大战前后，在20 世纪60年代左右逐渐形成了一门独立的学科。总的来说随着计算机技术及数值计算方法的发展，我们可以将其划分为三个阶段： 第一，初始阶段（1965～1974），这期间的主要研究内容是解决计算流体力学中的一些基本的理论问题，如模型方程（湍流、流变、传热、辐射、气体－颗粒作用、化学反应、燃烧等）、数值方法（差分格式、代数方程求解等）、网格划分、程序编写与实现等，并就数值结果与大量传统的流体力学实验结果及精确解进行比较，以确定数值预测方法的可靠性、精确性及影响规律。同时为了解决工程上具有复杂几何区域内的流动问题，人们开始研究网格的变换问题，如Thompson, Thams和Mastin提出了采用微分方程来根据流动区域的形状生成适体坐标体系，从而使计算流体力学对不规则的几何流动区域有了较强的适应性，逐渐在CFD中形成了专门的研究领域：“网格形成技术”。 第二，工业应用阶段(1975～1984年)，随着数值预测、原理、方法的不断完善，关键的问题是如何得到工业界的认可，如何在工业设计中得到应用，因此，该阶段的主要研究内容是探讨CFD在解决实际工程问题中的可行性、可靠性及工业化推广应用。同时，CFD技术开始向各种以流动为基础的工程问题方向发展，如气固、液固多相流、非牛顿流、化学反应流、煤粉燃烧等。但是，这些研究都需要建立在具有非常专业的研究队伍的基础上，软件没有互换性，
方腔顶盖驱动流动备课讲稿
方腔顶盖驱动流动
一、问题描述 方腔顶盖驱动流动 如图1所示的一个简化两维方腔（高，宽都等于L)，内部充满水分。上表面为移动墙，非维化速度为ｕ／ｕ0 =1。其他三面为固定墙。试求方腔内水分流动状态。 u=1, v=0 u=0, v=0 图1 常微分方程理论 只能求解极少一类常微分方程；实际中给定的问题不一定是解析表达式，而是函数表，无法用解析解法.
二、离散格式 数值解法:求解所有的常微分方程 计算解函数 y(x) 在一系列节点a = x0< x1<…< x n = b处的近似值) , ... ,1 ( ) (n i x y y i i = ≈ 节点间距为步长，通常采用等距节点，即取 hi = h (常数)。 步进式：根据已知的或已求出的节点上的函数值计算当前节点上的函数值，一步一步向前推进。因此只需建立由已知的或已求出的节点上的函数值求当前节点函数值的递推公式即可。
欧拉方法 1(,) 0,1,... n n n n y y h f x y n +=+= 几何意义
在假设 y n = y (x n )，即第 n 步计算是精确的前提下，考虑公式或方法本身带来的误差: R n = y (x n +1) y n +1 , 称为局部截断误差. 截断误差: 实际上，y (x n ) y n ， y n 也有误差，它对y n +1的误差也有影响，见下图。但这里不考虑此误差的影响，仅考虑方法或公式本身带来的误差，因此 称为方法误差或截断误差。 局部截断误差的分析：由于假设y n = y (x n ) ，即y n 准确，因此分析局部截断误 差时将y (x n +1) 和 y n +1都用点x n 上的信息来表示，工具：Taylor 展开。
关于嵌入式软件系统测试策略和方案设计详解
关于嵌入式软件系统测试策略和方案设计详解 软硬件结合的嵌入式系统正越来越多地应用到我们常见的仪器设备中，嵌入式领域目标系统的应用系统也日趋复杂，开发技术日新月异。同时，随着硬件技术发展的日趋稳定，而软件故障却日益突显，由此软件的重要性已逐渐引起人们的重视，越来越多的研究人员认识到嵌入式系统，优化其测试技术已势在必行，研究出合适的嵌入式软件系统测试方法，正是本课题的意义所在。 嵌入式系统介绍及软件特点嵌入式系统简介嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，是专为应用系统量身打造、是对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用的计算机系统。 嵌入式系统一般指非PC类标配系统，它也包括硬件和软件两部分。硬件包括处理器/微处理器、存储器及外设器件和I/O端口、图形控制器等。软件部分包括操作系统软件(OS)(要求实时和多任务操作)和应用程序。有时设计人员把这两种软件组合在一起。应用程序控制着系统的运作和行为，而操作系统控制着应用程序编程与硬件的交互作用。 嵌入式系统软件特点分析嵌入式系统开发有其自身的特点。一般先进行硬件部分的开发，主要包括形成裸机平台，根据需要移植实时操作系统，开发底层的硬件驱动程序等。硬件平台测试通过后，应用软件的开发调试是基于该硬件平台进行的，这同时也是对硬件平台的一个测试。 嵌入式系统的开发过程是一个软硬件互相协调，互相反馈和互相测试的过程。一般来说，在嵌入式系统软件中，底层驱动程序、操作系统和应用程序的界面是不清晰的，根据需要甚至混编在一起。这主要是由于嵌入式系统中软件对硬件的依赖性造成的。基于嵌入式软件对硬件的依赖性，其要求软件测试时必须最大限度地模拟被测软件的实际运行环境，以保证测试的可靠性，而底层程序和应用程序界限的不清晰又增加了测试的难度。测试时只有确认嵌入式系统平台及底层程序是正确的情况下才能进行应用程序的测试，而且在系统测试时，错误的定位较为困难。
《软件测试》
选择题 1.下列说法错误的是：自顶向下测试的有点是使低层模块的错误能较早发现 2.如果某测试用例集实现了某软件的路径覆盖，那么它一定同时实现了该软件的：判定覆盖 3.通常情况下，承担测试监控任务的人员是：测试经理 4.下列项目中不属于测试文档的是：程序流程图 5.侧重于观察资源耗尽情况下的软件表现的系统测试被称为：压力测试 6.如果程序通过了100%的代码覆盖率测试，则说明程序满足了：语句覆盖 7.测试报告不包含的内容有：测试通过/失败的标准 8.下列不属于测试自动化中的脚本：逻辑驱动脚本 9.软件测试工作应开始于：需求分析阶段 10.因果图方法是根据之间的因果关系来设计测试用例的：输入与输出 11.确认测试以（）文档作为测试的基础：需求规格说明书 12.在进行单元测试时，常用的方法是：采用白盒测试，辅之以黑盒测试 13.不属于白盒测试的技术是：边界值分析 14.单元测试主要针对模块的几个基本特征进行测试，该阶段不能完成的测试是：系统功能 15.软件测试过程中的集成测试主要是为了发现（）阶段的错误：概要设计 16.下列不属于软件缺陷的是：测试人员主观认为不合理的地方 17.条件（x<12 and y>8 or z<>10）的条件组合覆盖的测试用例个数是：8 18.将测试输入存储在独立的文件中，而不是存储在脚本中：数据驱动脚本 19.划分软件测试属于白盒测试还是黑盒测试的依据是：是否能看到被测源程序 20.单元测试中用来模拟被测试模块调用者的模块是：驱动模块 21.在Web性能测试中，下列不是度量系统性能指标的：负载模式 22.与设计测试用例无关的文档是：项目开发计划 23.测试计划主要由哪个角色负责制定：测试经理 24.下列哪项不属于好的用户界面的检验标准：功能多 25.在软件生命周期的哪一个阶段，软件缺陷修复费用最高：产品发布 26.逻辑覆盖法不包括：需求覆盖 27.软件测试是为了检查出并改正尽可能多的错误，不断提高软件的：质量和可靠性 28.黑盒测试是从（）观点出发的测试，白盒测试是从（）观点出发的测试：用户、开发人员 29.从已经发现故障的存在到找到准确的故障位置并确定故障的性质，这一过程称为：调试 30.构造决策表时，将列出问题规定可能采取的操作：动作桩 31.检查软件在异常条件下自身是否具有防护性的措施或者某种灾难性恢复手段的测试是：容错测试 32.在以下选项中，不属于软件功能性的子特性的是：稳定性 33.集成测试的主要方法有两个：渐增式测试方法、非渐增式测试方法 34.条件覆盖的目的是：使每个判定的所有可能的条件取值组合至少执行一次 35.不用执行程序，目的是收集有关程序代码的结构信息，这一过程是：静态分析 36.一个应用系统通常有用户管理功能，用户信息一般包括用户名，假设规定用户名必须是以字母开头， 不超过8个字符的字母数字串，那么，下列哪组值均属于用户名的有效等价类：
方腔顶盖驱动流数值模拟
方腔顶盖驱动流数值模拟 张鑫 （浙江理工大学 动力工程 2013G0502003） 摘 要：在计算流体力学的研究中，通常要计算方腔驱动流问题来检验各种N-S 数值方法的有效性。本文利用Fluent 软件对标准计算流体力学测试算例——方腔驱动流问题进行了模拟分析，其计算结果与文献中的标准解符合的比较好。 关键字：N-S 方程 方腔驱动流 Fluent 数值求解 0引言 流体流动的数值模拟广泛应用于气象、航天、机械、采矿等自然研究和工程计算的各个领域。近年来，随着高性能计算与通信的迅速发展，针对流体流动的数值模拟以及求解相应Navier -Stokes 方程(简称N-S 方程)的高级算法研究现已成为目前国内外备受关注的热点和前沿课题。Fluent 软件是用于模拟具有复杂外形的流体流动以及热传导的计算机程序，可以有效地模拟方腔驱动流问题，为计算流体力学的算法理论研究提供仿真参考。高殿荣等学者采用液压冲击进行了分析；韩善玲等分析流体在空腔内的运动规律和物理机制，指出微小的凹凸是引起噪声的原因之一。杨晶用Fluent 软件对方腔驱动流动进行了模拟分析，研究了不同雷诺数对计算结果的影响。 1模型介绍 下图描述了本文所研究的物理模型，模型为边长等于0.1m 的正方形，上壁面为有一定速度的水，两侧壁面及地面均固定。流体材料为水，密度为998.2kg/m3，黏度310005.1-?=u 。
2数值计算 2.1、N-S 方程 本文控制方程采用纳维司托克斯方程，纳维司托克斯方程是描述粘性不可压缩流体动量守恒的运动方程。简称N-S 方程。在直角坐标系中，可表达为如下所示： 连续方程：0=??+??y v x u 动量方程：）（y u x u x p y u v x u u 22221??+??+??-=??+??υρ ）（y v x v x p y v v x v u 22221??+??+??-=??+??υρ 2.2、网格划分及边界条件设置 在gambit 软件中建立模型划分网络，由于模型几何形状比较规则，故全部采用四边形的的结构化网格，如下图所示。边界条件：壁面皆为壁面无滑移条件，其中上顶盖以一定速度移动。网格总数为10000。 2.3、fluent 软件求解计算 导入.mesh 文件后，在scale 里面同一单位。如下图所示：
单元测试代码覆盖率浅谈
单元测试代码覆盖率浅谈 在做单元测试时，代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标，甚至，用代码覆盖率来考核测试任务完成情况，比如，代码覆盖率必须达到80％或90％。于是乎，测试人员费尽心思设计案例覆盖代码。用代码覆盖率来衡量，有利也有有弊。本文我们就代码覆盖率展开讨论，也欢迎同学们踊跃评论。 首先，让我们先来了解一下所谓的“代码覆盖率”。我找来了所谓的定义： 代码覆盖率＝代码的覆盖程度，一种度量方式。 上面简短精悍的文字非常准确的描述了代码覆盖率的含义。而代码覆盖程度的度量方式是有很多种的，这里介绍一下最常用的几种： 1. 语句覆盖(StatementCoverage) 又称行覆盖(LineCoverage)，段覆盖(SegmentCoverage)，基本块覆盖(BasicBlockCoverage)，这是最常用也是最常见的一种覆盖方式，就是度量被测代码中每个可执行语句是否被执行到了。这里说的是“可执行语句”，因此就不会包括像C＋＋的头文件声明，代码注释，空行，等等。非常好理解，只统计能够执行的代码被执行了多少行。需要注意的是，单独一行的花括号｛｝也常常被统计进去。语句覆盖常常被人指责为“最弱的覆盖”，它只管覆盖代码中的执行语句，却不考虑各种分支的组合等等。假如你的上司只要求你达到语句覆盖，那么你可以省下很多功夫，但是，换来的确实测试效果的不明显，很难更多地发现代码中的问题。 这里举一个不能再简单的例子，我们看下面的被测试代码： int foo(int a, int b) {
return a / b; } 假如我们的测试人员编写如下测试案例： TeseCase: a = 10, b = 5 测试人员的测试结果会告诉你，他的代码覆盖率达到了100％，并且所有测试案例都通过了。然而遗憾的是，我们的语句覆盖率达到了所谓的100%，但是却没有发现最简单的Bug，比如，当我让b=0时，会抛出一个除零异常。 正因如此，假如上面只要求测试人员语句覆盖率达到多少的话，测试人员只要钻钻空子，专门针对如何覆盖代码行编写测试案例，就很容易达到主管的要求。当然了，这同时说明了几个问题： 1.主管只使用语句覆盖率来考核测试人员本身就有问题。 2.测试人员的目的是为了测好代码，钻如此的空子是缺乏职业道德的。 3.是否应该采用更好的考核方式来考核测试人员的工作？ 为了寻求更好的考核标准，我们必须先了解完代码覆盖率到底还有哪些，如果你的主管只知道语句覆盖，行覆盖，那么你应该主动向他介绍还有更多的覆盖方式。比如： 2. 判定覆盖(DecisionCoverage) 又称分支覆盖(BranchCoverage)，所有边界覆盖(All-EdgesCoverage)，基本路径覆盖(BasicPathCoverage)，判定路径覆盖(Decision-Decision-Path)。它度量程序中每一个判定的分支是否都被测试到了。这句话是需要进一步理解的，应该非常容易和下面说到的条