許應(yīng)康，彭國金，劉 威

（中國飛行試驗(yàn)研究院，陜西 西安 710089）

飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)自檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

許應(yīng)康，彭國金，劉 威

（中國飛行試驗(yàn)研究院，陜西 西安 710089）

在飛行試驗(yàn)過程中，因缺乏對(duì)海量試飛原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)的快速檢查和故障定位，導(dǎo)致試飛工程師分析數(shù)據(jù)的難度急劇增加，影響試飛型號(hào)任務(wù)的高效進(jìn)行。在此針對(duì)上述問題對(duì)飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自檢測技術(shù)研究，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫的原始數(shù)據(jù)與預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)的自動(dòng)化檢測系統(tǒng)軟件。該軟件可對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化檢測，同時(shí)依據(jù)專家數(shù)據(jù)庫的自定義判據(jù)，對(duì)預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化檢測和計(jì)算處理。經(jīng)過軟件測試和應(yīng)用，該軟件能夠有效地解決原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)異常和錯(cuò)誤，提高試飛工程師對(duì)海量試飛數(shù)據(jù)的分析效率。

專家數(shù)據(jù)庫；海量數(shù)據(jù)；自檢測；飛行試驗(yàn)

0 引 言

隨著航空工業(yè)的不斷發(fā)展，軍機(jī)和民機(jī)向高集成化和系統(tǒng)化發(fā)展，飛機(jī)的測試參數(shù)也越來越多，試飛的數(shù)據(jù)通常達(dá)到10 GB以上甚至達(dá)到近100 GB，可以稱為海量數(shù)據(jù)。然而在海量數(shù)據(jù)面前，正確的分析出數(shù)據(jù)結(jié)果也變成一個(gè)客觀難題。經(jīng)分析和研究，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化檢查能夠有效提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。

飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)是試飛中記錄、采集數(shù)據(jù)的過程。而實(shí)際飛行中，數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常只能通過試飛工程師或參試單位課題發(fā)現(xiàn)。缺乏原始數(shù)據(jù)與預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)的檢查，導(dǎo)致排故周期長，影響飛行計(jì)劃的安排，降低了飛行效率。如何快速的對(duì)原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化檢查和異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的快速定位，并能夠根據(jù)日志文件關(guān)聯(lián)原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)中的異常位置，快速的在海量數(shù)據(jù)中找到異常數(shù)據(jù)是亟待解決的問題。

本文針對(duì)目前飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)結(jié)果只能通過簡單的人工查看方式進(jìn)行檢測，不能對(duì)每個(gè)參數(shù)的結(jié)果進(jìn)行有效的檢查，缺乏高效的檢測手段及快速的定位數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常等問題（如圖1所示）。設(shè)計(jì)了飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化檢測系統(tǒng)軟件，通過對(duì)飛行試驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)以及預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化檢測，為試飛工程師準(zhǔn)確判斷數(shù)據(jù)提供依據(jù)。通過設(shè)計(jì)自檢測參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫，對(duì)PCM、FCS、1553B等類型的原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確而高效的檢查。成功地解決各型號(hào)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，有力地保障了試飛任務(wù)的順利進(jìn)行。

1 軟件系統(tǒng)架構(gòu)

該軟件是面向試飛數(shù)據(jù)的一款應(yīng)用軟件，實(shí)現(xiàn)了試飛原始數(shù)據(jù)自檢測，各類型試飛參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)，預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)的自檢測三個(gè)部分組成。主要包括：試飛參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，PCM類型原始數(shù)據(jù)檢測，F(xiàn)CS類型原始數(shù)據(jù)檢測，1553B總線類型原始數(shù)據(jù)檢測以及預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)檢測處理。軟件的結(jié)構(gòu)框圖見圖2。

圖1 試飛數(shù)據(jù)處理流程圖

圖2 軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是該軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)的難點(diǎn)。需要把試飛經(jīng)驗(yàn)值，校正公式和理論知識(shí)等可固定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化。

（1）采用試飛專家知識(shí)的數(shù)據(jù)庫管理方式，按型號(hào)飛機(jī)以及版本管理的數(shù)據(jù)庫，把試飛工程師的工程理論、經(jīng)驗(yàn)等固化成數(shù)據(jù)庫信息，試飛數(shù)據(jù)判據(jù)數(shù)字化。

（2）通過編輯專家數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)自相關(guān)參數(shù)和相關(guān)參數(shù)判據(jù)的生成，并通過公式編輯器自行設(shè)計(jì)參數(shù)之間的計(jì)算關(guān)系式。從處理結(jié)果方面根據(jù)參數(shù)關(guān)聯(lián)性對(duì)輸入數(shù)據(jù)正確性進(jìn)行判定，有效提高試飛數(shù)據(jù)處理能力及試飛工程師的數(shù)據(jù)分析效率。

2.2 預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)自檢測處理技術(shù)

試飛數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)自檢測技術(shù)是基于參數(shù)信息專家知識(shí)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)自檢測。

（1）參數(shù)相關(guān)性計(jì)算公式解析設(shè)計(jì)，解析參數(shù)名稱，并實(shí)現(xiàn)帶基本計(jì)算函數(shù)的算邏運(yùn)算。

（2）異常點(diǎn)修復(fù)，對(duì)時(shí)間參數(shù)異常和參數(shù)值異常的結(jié)果值進(jìn)行修正和融合。對(duì)時(shí)間異常，按照參數(shù)采樣率進(jìn)行時(shí)間修正并記錄位置。對(duì)參數(shù)值異常，根據(jù)參數(shù)信息專家?guī)斓膮?shù)特征，修復(fù)其異常并記錄位置。

（3）參數(shù)數(shù)據(jù)同步融合，對(duì)不同采樣率形成的多參數(shù)文件進(jìn)行同一時(shí)間軸的單一結(jié)果生成。依據(jù)參數(shù)屬性對(duì)參數(shù)值進(jìn)行融合，對(duì)緩變參數(shù)，速變參數(shù)以及開關(guān)量參數(shù)按照類型進(jìn)行不同方法（采樣保持/線性插值/多項(xiàng)式插值/用戶定義方式）同步融合。

2.3 原始數(shù)據(jù)自檢測技術(shù)

試飛PCM，1553B，F(xiàn)CS等類型原始數(shù)據(jù)自檢測技術(shù)實(shí)現(xiàn)試飛原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、幀結(jié)構(gòu)等的自檢測分析如下：

（1）PCM類型原始數(shù)據(jù)自檢測。對(duì)PCM類型原始數(shù)據(jù)的幀結(jié)構(gòu)、幀采樣率、記錄數(shù)據(jù)連續(xù)性、記錄時(shí)間連續(xù)性、幀連續(xù)性等進(jìn)行自動(dòng)化分析檢測。

（2）1553B類型原始數(shù)據(jù)自檢測。根據(jù)1553B數(shù)據(jù)庫或自拼消息命令字模式，對(duì)原始數(shù)據(jù)中錯(cuò)誤消息塊，重復(fù)消息塊及消息塊源碼進(jìn)行自檢測。

（3）FCS類型原始數(shù)據(jù)自檢測。對(duì)FCS類型原始數(shù)據(jù)的幀ID字、計(jì)數(shù)字、時(shí)間是否連續(xù)進(jìn)行檢測，并按照數(shù)據(jù)幀格式的定義，對(duì)數(shù)據(jù)塊的完整性進(jìn)行分析檢測。

2.4 異常和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)快速鏈接定位技術(shù)

自動(dòng)檢測海量試飛原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)，很好地解決了試飛數(shù)據(jù)分析效率，快速的定位檢測日志中的錯(cuò)誤信息對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性分析提供了依據(jù)。

本軟件提供了日志文件異常定位功能，通過點(diǎn)擊檢測日志文件中的異常記錄信息可自動(dòng)鏈接打開原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)文件窗口并自動(dòng)定位到原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)文件中異常信息出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)位置。

3 飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)自檢測軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 軟件主程序設(shè)計(jì)

該軟件通過模塊化設(shè)計(jì)思路，主要由參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，試飛原始數(shù)據(jù)自檢測，預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)檢測三個(gè)主要模塊組成。該軟件系統(tǒng)通過設(shè)計(jì)試飛參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫，形成參數(shù)信息數(shù)據(jù)庫文件，該數(shù)據(jù)庫作為PCM，1553B，F(xiàn)CS類型原始數(shù)據(jù)及預(yù)處理數(shù)據(jù)自檢測的依據(jù)。

原始數(shù)據(jù)檢測主要對(duì)幀的結(jié)構(gòu)，幀采樣率，幀完整性，數(shù)據(jù)塊完整性，消息塊重復(fù)等進(jìn)行檢測，并生成檢測日志文件。預(yù)處理數(shù)據(jù)自檢測完成參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫信息文件的解析，實(shí)現(xiàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的自動(dòng)化分析檢測和相關(guān)計(jì)算處理，并生成日志文件。主流程圖如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)自檢測軟件總流程圖

3.2 參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫。按照型號(hào)對(duì)參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理，對(duì)試飛工程師的工程理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行編輯固化，包括參數(shù)的自關(guān)聯(lián)和相關(guān)聯(lián)，形成數(shù)字化的數(shù)據(jù)異常和結(jié)果的判據(jù)，并可以通過多項(xiàng)式的編輯實(shí)現(xiàn)參數(shù)本身或參數(shù)之間的關(guān)系函數(shù)關(guān)系自定義等功能的編輯實(shí)現(xiàn)。形成數(shù)字化的數(shù)據(jù)異?；蝈e(cuò)誤判據(jù)的知識(shí)數(shù)據(jù)庫。

在Paradox數(shù)據(jù)庫中設(shè)計(jì)參數(shù)信息數(shù)據(jù)庫時(shí)，以參數(shù)名作為主鍵來設(shè)計(jì)，保證每條參數(shù)記錄的惟一性。數(shù)據(jù)庫共設(shè)計(jì)了3張表，參數(shù)基本信息表，參數(shù)檢測信息表及參數(shù)計(jì)算函數(shù)集表。表之間通過關(guān)鍵字段關(guān)聯(lián)，便于在專家數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中檢索和查詢。表的設(shè)計(jì)及表間關(guān)系如圖4所示。

數(shù)據(jù)庫中的參數(shù)相關(guān)性關(guān)系設(shè)計(jì)：

Sif（parA…）Othen（parB，parC…parN）

意義為當(dāng)某時(shí)間點(diǎn)parA被觸發(fā)，檢測并記錄響應(yīng)參數(shù)parB，parC，…，parN是否發(fā)生變化及發(fā)生變化的時(shí)間點(diǎn)。

Cunt（parA…）

意義為統(tǒng)計(jì)和記錄parA從狀態(tài)0跳到狀態(tài)1和從狀態(tài)1跳到狀態(tài)0的次數(shù)以及時(shí)間點(diǎn)。

函數(shù)計(jì)算體描述表達(dá)設(shè)計(jì)：

col（ABCD100_D0_0_1） +col（ABCD100_D1_0_1） -col（ABCD100_D0_1_1）*0.4869

標(biāo)識(shí)當(dāng)前參數(shù)值為ABCD100_D0_0_1參數(shù)值+ABCD100_D0_0_1參數(shù)值-ABCD100_D0_1_1參數(shù)值×0.486 9。

參數(shù)同步融合屬性的設(shè)計(jì)：

根據(jù)參數(shù)固有的采集屬性，設(shè)計(jì)該參數(shù)在輸出文件中的同步融合算法。對(duì)于緩變參數(shù)LINE屬性（線性插值算法），速變參數(shù)NTIME（采樣保持算法），像開關(guān)量參數(shù)設(shè)計(jì)為UNITE屬性，即結(jié)合LINE屬性和NTIME屬性來對(duì)其進(jìn)行同步融合。

圖4 表設(shè)計(jì)字段及表間的關(guān)系

3.3 預(yù)處理結(jié)果自檢測子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)自檢測處理。預(yù)處理結(jié)果文件即物理量數(shù)據(jù)文件，試飛工程師分析數(shù)據(jù)的最終數(shù)據(jù)文件，預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)自檢測處理是基于智能專家數(shù)據(jù)庫生成的參數(shù)信息文件為依據(jù)，分析各類型參數(shù)的計(jì)算公式，自相關(guān)和相關(guān)的關(guān)聯(lián)式、閾值、趨勢、融合和時(shí)間連續(xù)等檢測屬性，對(duì)參數(shù)值的異常和錯(cuò)誤進(jìn)行檢測，修正和記錄，并根據(jù)日志文件中異常信息進(jìn)行預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的快速定位。

依據(jù)參數(shù)信息專家數(shù)據(jù)庫生成的檢測頭文件，對(duì)檢測處理頭信息文件中檢測參數(shù)過程化的函數(shù)表達(dá)式、關(guān)聯(lián)式、邏輯表達(dá)式和校正類型等進(jìn)行識(shí)別和解析，獲得數(shù)據(jù)檢測及參數(shù)計(jì)算判據(jù)，對(duì)預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化檢查，修正并進(jìn)行計(jì)算處理的過程。

異常數(shù)據(jù)的修復(fù)，在預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)中，對(duì)于因?yàn)槭跁r(shí)失敗，所以參數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間由內(nèi)部時(shí)標(biāo)進(jìn)行記錄，因而產(chǎn)生時(shí)間出現(xiàn)錯(cuò)誤影響數(shù)據(jù)的分析。預(yù)處理結(jié)果自檢測通過自動(dòng)計(jì)算參數(shù)采樣率，并對(duì)參數(shù)的采樣時(shí)刻時(shí)間進(jìn)行檢測并按照采樣率對(duì)時(shí)間進(jìn)行修正。

不同類型參數(shù)的融合技術(shù)，不同數(shù)據(jù)流中參數(shù)的同步分析是非常重要的，通過對(duì)參數(shù)數(shù)據(jù)分析，對(duì)不同性質(zhì)的參數(shù)采用不同的融合算法，像溫度、高度、速度等變化較慢的參數(shù)一般采用線性插值或拋物線插值進(jìn)行同步融合，而開關(guān)量、顫振參數(shù)等采用采樣保持算法進(jìn)行融合。下面為不同數(shù)據(jù)流不同參數(shù)同步融合的內(nèi)容描述：

N個(gè)參數(shù)文件數(shù)據(jù)根據(jù)每個(gè)參數(shù)的屬性選擇融合算法，生成一個(gè)不超過N×N個(gè)參數(shù)的結(jié)果文件。

其中FileX的時(shí)間參數(shù)可以是File1…FileN中的任何文件的時(shí)間參數(shù)。

異常錯(cuò)誤信息快速定位，對(duì)于檢測和處理所生成的日志中數(shù)據(jù)的異常和錯(cuò)誤進(jìn)行快速定位，并進(jìn)行檢查數(shù)據(jù)的正確性也是該子系統(tǒng)的一個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)。下面為日志文件關(guān)鍵內(nèi)容描述：

通過在日志文件中點(diǎn)擊異常和錯(cuò)誤記錄，根據(jù)異常記錄中的位置指針值，軟件快速地自動(dòng)鏈接并打開原始數(shù)據(jù)和預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)及日志文件三個(gè)窗口，并準(zhǔn)確定位到檢測異常和錯(cuò)誤出現(xiàn)的位置，為試飛數(shù)據(jù)準(zhǔn)確分析提供了一種高效的方法。

3.4 原始數(shù)據(jù)自檢測子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

原始數(shù)據(jù)自檢測針對(duì)機(jī)載采集記錄設(shè)備原始記錄的飛行數(shù)據(jù)，正確地反應(yīng)海量原始數(shù)據(jù)正確性也是非常的重要。該子系統(tǒng)依據(jù)PCM，F(xiàn)CS，1553B類型數(shù)據(jù)的格式，時(shí)標(biāo)記錄對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行自檢測：

（1）PCM類型原始數(shù)據(jù)自檢測。對(duì)試飛記錄的PCM類型的原始數(shù)據(jù)，通過對(duì)原始數(shù)據(jù)的按照長周采樣率分析，時(shí)間連續(xù)性分析以及完整的長周分析，對(duì)原始數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的問題如時(shí)間點(diǎn)跳躍，回跳，長周是否為完整的幀結(jié)構(gòu)等異常進(jìn)行自動(dòng)化檢測。

（2）1553B總線原始數(shù)據(jù)自檢測。對(duì)試飛原始1553B總線數(shù)據(jù)的自檢測分析，通過總線自檢測分析，發(fā)現(xiàn)總線數(shù)據(jù)中錯(cuò)誤消息塊，重復(fù)消息塊，消息塊的時(shí)間連續(xù)性等進(jìn)行分析。對(duì)異常原始數(shù)據(jù)進(jìn)行日志輸出。

（3）FCS類型原始數(shù)據(jù)自檢測。對(duì)試飛記錄的PCM格式的FCS原始數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)檢測原始數(shù)據(jù)的幀ID字、計(jì)數(shù)字、時(shí)間字是否連續(xù)，按照數(shù)據(jù)幀格式的定義，對(duì)數(shù)據(jù)幀的完整性進(jìn)行分析檢測。

4 軟件系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)

該軟件系統(tǒng)基于Paradox桌面數(shù)據(jù)庫開發(fā)的專家數(shù)據(jù)庫，在C++Builder環(huán)境開發(fā)的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)自檢測模塊。并對(duì)該軟件系統(tǒng)的功能和性能進(jìn)行了詳細(xì)的測試驗(yàn)證，在實(shí)際的型號(hào)試飛數(shù)據(jù)處理分析中進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用，通過軟件測試和實(shí)際應(yīng)用，該軟件運(yùn)行結(jié)果正確。其軟件的運(yùn)行界面如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)自檢測軟件系統(tǒng)運(yùn)行界面圖

5 結(jié) 語

本文在Paradox數(shù)據(jù)庫環(huán)境下基于C++Builder開發(fā)的試飛數(shù)據(jù)自檢測軟件系統(tǒng)。該軟件實(shí)現(xiàn)試飛參數(shù)數(shù)據(jù)庫開發(fā)，試飛原始數(shù)據(jù)和試飛預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)的自檢測功能。并對(duì)該軟件進(jìn)行了軟件測評(píng)工作，經(jīng)過測試，該軟件能夠有效地自行設(shè)計(jì)定義參數(shù)計(jì)算信息，并對(duì)試飛原始數(shù)據(jù)自檢測，預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)的優(yōu)化分析自檢測，已經(jīng)應(yīng)用到數(shù)個(gè)試飛型號(hào)任務(wù)數(shù)據(jù)處理當(dāng)中。發(fā)揮了重要的作用，在飛行試驗(yàn)中為試飛工程師高效的處理分析試飛數(shù)據(jù)提供了方便。

[1]中國飛行試驗(yàn)研究院.航空武器裝備飛行試驗(yàn)指南[M].西安：中國飛行試驗(yàn)研究院，2010.

[2]國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì).GJB289A?97數(shù)字式時(shí)分制指令/響應(yīng)型多路傳輸數(shù)據(jù)總線[S].北京：國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì)，1998.

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[6]ACRA Control Ltd.KAM?500 application handbook[M].[S.l.]：ACRA Control Ltd 2003.

Soft design for autom atic detection system of flight test data

XU Ying?kang，PENG Guo?jin，LIU Wei
（Chinese Flight Test Establishment，Xi’an 710089，China）

In the flight test，the difficulty of data analysis is sharply rising due to the lack of quick detecting and fault posi?tioning to huge raw and preprocessed data，which prevents the flight testmission from being executed effectively.The software for an automatic detection system of original data and preprocessed result data based on expert database of parameter information was designed for solving the problems above.The software can check original data and preprocessed data automatically according to the self?defined criterion of the expert database.The testing result and application of the software show that the software can effectively deal with data exception and error in original data and preprocessed result data，and improve the analysis efficiency of flight engineers for huge flight test data.

expert database；huge data；automatic detection；flight test

TN911?34

A

1004?373X（2015）06?0031?05

2014?08?11

許應(yīng)康（1981—），男，陜西咸陽人，工程師，碩士研究生。主要從事飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理與計(jì)算機(jī)技術(shù)研究。