(57)【要約】      （修正有）【課題】入力信号に基づいて所定の作動を行うべく設計され或いは製造された装置やプログラムに入力信号として起こり得る種々の信号を入力し、それによって装置やプログラムに好ましからざる指定現象が発生するか否かを検査するシュミレーションテストをより効果的に行う。【解決手段】実運用環境にて検査対象が稼動したデータベースから得られた入力モデルとパラメータとに基づき生成されたテストパターンを入力として検査対象を作動させ、その出力から所定の指定現象が発生したか否かを判断し、指定現象が発生しないときには検査対象の作動を指定現象の発生に近づけるパラメータの最適化修正を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
実運用環境にて検査対象が稼動したデータベースから得られた入力モデルとパラメータとに基づき生成されたテストパターンを入力として検査対象を作動させてその出力を取得することと、前記出力から所定の指定現象が発生したか否かを判断することと、前記指定現象が発生しないときには前記検査対象の作動を前記指定現象の発生に近づける前記パラメータの最適化修正を行うことを特徴とする検査対象の指定現象発生検査法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号に基づいて所定の作動を行うべく設計され或いは製造された装置、プログラム等を検査対象として、それに好ましからざる現象として指定した現象が生ずるか否かを検査する方法に係る。
【背景技術】
【０００２】
入力信号に基づいて所定の作動を行うべく設計され或いは製造された装置やプログラムに入力信号として起こり得る種々の信号を入力し、それによって装置やプログラムに好ましからざる出力が生ずることがないか否かを検査することが、シュミレーションテストとして行われている。かかるシュミレーションテストを如何に効果的に行うかについては、種々の提案がなされており、例えば下記の特許文献１には、検証対象の内部構造を解析することなく、検証対象を境界条件の近くで作動させるテストパターンを自動的に抽出すべく、テストパターンに対して検証対象により実行される処理の識別子を取得し、テストパターンに対応して上記処理の識別子をテスト結果データ格納部に格納し、テスト結果データ格納部に格納されており且つ上記処理の識別子が異なるテストパターン間で距離を算出し、上記処理の識別子の組毎に当該距離が所定の条件を充たすテストパターンの組を特定し、パターンデータ格納部に格納することが記載されている。また下記の特許文献２には、条件分岐を含み、複数の演算経路が存在する構造を有するプログラムでも、いずれかの演算経路に於いて指定された現象が発生し得る場合には、その存在の検出と、その現象を与える入力テストパターンの検出を可能にすべく、プログラムの実行に於いて生じ得る演算経路のうちの一つを選択し、選択された演算経路について、その入力値の生成と、指定現象の発生の有無の探索のための最適化処理を実行し、指定現象が検出されないときには、指定現象の発生の有無の探索が実行されていない別の演算経路を検出し、その演算経路について、その入力値の生成と、指定現象の発生の有無の探索のための最適化処理を反復実行することが記載されている。
また下記の特許文献３には、実機エンジンとエンジンシュミレーションモデルとの計算タイミングの乖離を抑制することにより、モデルベース制御における予測計算結果の精度の低下を防止することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０-００２３７０号公報
【特許文献２】特開２０１５-１９７８６９号公報
【特許文献３】特開２０１４-０８４７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明もまた、かかるシュミレーションテストを如何に効果的に行うかを追求するものであり、かかるシュミレーションテストでは、特に、テストパターンが不適切な場合に、最適化処理により実世界ではあり得ない結果に至ったり、不具合を見逃したり、不具合を再現できなかったりすることに対する改善を図ることを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決すべく、本発明は、実運用環境にて検査対象が稼動したデータベースから得られた入力モデルとパラメータとに基づき生成されたテストパターンを入力として検査対象を作動させてその出力を取得することと、前記出力から所定の指定現象が発生したか否かを判断することと、前記指定現象が発生しないときには前記検査対象の作動を前記指定現象の発生に近づける前記パラメータの最適化修正を行うことを特徴とする検査対象の指定現象発生検査法を提案するものである。
【発明の効果】
【０００６】
指定現象の発生を検査するシミュレーションテストにおいては、テストパターンを検査対象に入力し、テストパターンのパラメータを調整して検査対象の作動を所定の指定現象の発生に近づける最適化処理が行われるが、その際、上記の如く、テストパターンが実運用環境にて検査対象が稼動したデータベースから得られた入力モデルとパラメータとに基づき生成されていれば、テストパターンを検査対象の実際の作動により的確に適合したものとし、検査対象の指定現象発生をより的確に検査する検査法を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明による検査対象の指定現象発生検査法の流れを示すフローチャートである。
【図２】本発明による検査対象の指定現象発生検査法を一つの実施例について示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１に示す如く、本発明による検査対象の指定現象発生検査法においては、ステップ（Ｓ）１０にて、実運用環境にて検査対象が稼働したデータベースから入力モデルMとパラメータpが取得され、次いで、ステップ２０にて、パラメータpをもとに初期パラメータpoが算出され、次いで、ステップ３０にて、入力モデルMと初期パラメータpoからテストパターンuが生成される。
【０００９】
そして、制御はステップ４０へ進み、テストパターンuを入力として検査対象を作動させ、出力yが取得され、続くステップ５０において、出力yから指定現象の発生が評価される。例えば、指定現象の発生が或る値で判断されるような場合には、当該値が指定現象の発生に当たる閾値より隔たる距離の判断等により、指定現象の発生にどの程度近付いているかの評価が行われる。
【００１０】
続くステップ６０においては、指定現象が発生したか否かが判断される。答がイエス（Ｙ）であれば、そのテストパターンが指定現象を発生させることが分かり、テストはこれにて終了する。
【００１１】
指定現象は発生せず、ステップ６０の答がノー（Ｎ）であるときには、制御はステップ７０へ進み、検査対象の作動を指定現象の発生に近づける最適化制御によりパラメータpを操作して新パラメータpnewが算出され、次いで、ステップ８０にて、入力モデルとパラメータpnewからテストパターンuが生成される。
【００１２】
制御はこれよりステップ４０へ戻り、新たに生成されたテストパターンを用いてステップ４０以下の探索が続けられる。そして、以上のような制御の繰り返しの途中でステップ６０の答がイエスになれば、そのときのテストパターンが指定現象を発生させるものとして確認される。一方、指定現象が発生しないときには、そのなりの確認がなされる。
【００１３】
図２は、実運用環境にて検査対象が稼働したデータベースからテストパターンuを取得する要領を具体化した本発明による検査対象の指定現象発生検査法の一つの実施例を示している。
【００１４】
この実施例では、ステップ１１０において実運用環境にて検査対象が稼働したデータベースから取得されたテストパターンuは、ステップ１２０にて、行列分解の手法により基底Dと係数Cに分解される。基底Dの設定に当たっては、スパースコーディングや主成分分析の技術が利用されてよい。次いで、ステップ１３０にて、係数Cの値が先ず適当な値に設定される。
【００１５】
これより制御がステップ１４０へ進み、基底Dと係数Cからu=D・Cとしてテストパターンuが生成され、続くステップ１５０にて、かかるテストパターンuを入力として検査対象を作動させ、出力yが取得される。
【００１６】
次いで、制御はステップ１６０へ進み、出力yから指定現象へのロバスト値（指定現象に対する耐性値）が算出される。この実施例では、このロバスト値が所定の閾値以下に下がることをもって指定現象の発生としている。そこで、続くステップ１７０においては、このロバスト値が所定の閾値以下に下がったか否かが判断される。答えがイエスであれば、そのときのテストパターンが指定現象を発生させることが分かり、このテストはこれにて終了する。
【００１７】
一方、答えがノーであれば、制御はステップ１８０へ進み、ロバスト値を目的関数とし、係数Cを設計変数として、これに最適化制御を施しつつステップ１４０へ戻り、ステップ１４０以下の探索制御が繰り返される。
【００１８】
以上に於いては本発明を実施例について詳細に説明したが、かかる実施例について本発明の範囲内にて種々の変更が可能であることは当業者にとって明らかであろう。
【図１】
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【図２】
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