摘 要：通过对试验数据的产生与使用要求的分析，提出试验数据管理系统的需求，确定数据管理系统需满足的目标，初步规划数据管理系统的各个模块组成，对各个模块的功能进行定义。
关键词：试验数据；管理；需求；系统组成
产品试验是研发机构和生产部门重要的工作内容，是产品研发、生产制造、直至维修保障过程中必不可少的重要技术手段，对于产品的性能、寿命、质量以及成本方面都起着至关重要的作用，试验技术水平的高低，是一个企业或科研单位核心竞争力的重要体现。试验数据的处理、分析以及管理是其中非常重要的一环。
1 试验数据管理系统的需求
1.1 试验数据的产生与作用
试验数据的产生来源于试验过程中试验件各类参数的测试，试验件由于受到载荷、振动以及温度变化的影响，其自身的应变、位移、温度分布、加速度等参数会产生变化，通过相应设备对这些参数进行测量与存储，就产生了大量的试验数据。
通过对试验数据进行分析可得到试验件在试验过程中不同阶段的状态，获得试验件各部位的状态变化情况，为判别产品是否满足设计及使用要求提供可靠的试验依据，为产品的后续研发及制造改进指明方向。
1.2 试验数据管理系统需求的产生
经过多面的投资建设，我国在各类产品的试验及测试设备条件上取得了长足的进步，试验数据呈现以下特点：
1.2.1 试验数据量大
现在试验类型越来越多，试验的时间也越来越长，例如飞机部件的疲劳试验超过2年；试验采集的通道数越来越多，大型结构的静强度及模态试验的通道数都已经超过1000个；试验设备采集速度越来越多，瞬态试验的采样频率已经达到20M/S；试验过程也越来越复杂，因此，试验产生的数据链呈几何数量级增长，大型的试验的数据量需要以G计算。
1.2.2 试验数据种类繁多
目前，在国际和国内市场上产品试验所采用的试验设备种类多样，并且没有国际统一的数据格式标准，在试验单位存在大量不同的试验设备的情况下，试验采集的原始数据种类也是多种多样的，试验数据之间的格式差异很大，增加了数据管理的难度。
现阶段在试验数据管理主要存在以下几个方面问题：
（1）试验数据分散独立，试验过程及试验数据之间缺乏集成，试验信息缺乏完整性。
（2）试验缺乏标准化管理，缺乏完整的管理体系，试验数据的安全性缺乏整体部署。
（3）试验数据利用率低，试验数据很难再设计、仿真部门使用。如果靠原始的，手工的方式对产品试验数据进行管理，这样的过程会非常复杂、成本高、效率低下且极易产生错误，因此建立相应的试验数据管理系统，随着现代企业的信息化程度越来越高，需将试验数据管理系统作为整个企业信息化方案的重要组成部分，并同其他IT系统实现信息集成，实现企业内部各种信息的无缝集成，避免形成信息孤岛现象。
2 试验数据管理系统的研发
2.1 数据管理系统需满足的目标
数据管理系统是将技术数据以结构化记录的方式保存在数据库中，才能够有效利用数据库系统所提供的各种高效的数据处理功能，充分发挥出技术数据的价值。然而，将各种类型的技术数据文件进行结构化是一个非常复杂的过程，软件设计上要考虑到很多因素，比如文件解析接口、数据有效性、数据兼容性、导入/导出过程控制等等。在易用性上也要周到的考虑，比如需要提供友好的可视化建模界面、可扩展的数据导入导出接口、自动化的数据转换操作等等，试验数据管理系统需要满足以下目标：
（1）实用性：该系统能真正灵活地应对实际使用中遇到的各种各样复杂问题，不存在不必要的限制条件来制约系统的应用范畴。使用操作简单易学，容易被试验人员所接受，操作界面简单，降低对用户的要求，使得用户专注于数据本身而不是软件的使用。
（2）可扩展性：试验人员通过使用图形化的工具，能自行定义和修改其相关专业的业务需求，系统便能自动调整和适应，而无需计算机软件工程师的帮助。另外试验系统中有多种试验工具，相应的有多种数据格式，并且不断有新的工具和数据格式出现。因此要允许用户自行开发某些数据接口，允许不同格式数据之间的快速链接与转换。
（3）灵活性：应能根据用户的情况不同开发不同的数据管理系统，要考虑到用户在使用系统时的各种情况。
（4）安全性：满足对数据安全保密要求极高的需求。提供周密和细致的数据权限控制机制，既能确保数据的安全，又不影响数据的共享。
2.2 数据管理系统的模块规划
为实现试验数据管理系统需满足的目标，必须对系统的各个模块进行规划与定义，系统应包含以下模块：
2.2.1 试验项目管理：应提供完备的试验项目规划管理，包括试验任务管理、试验任务统计和试验资源配置等管理功能。
2.2.2 试验资源管理：管理与试验相关的所有资源信息，主要包括试验设备、试验环境记录、试验件信息、试验设备及测试设备校准计量数据、溯源信息、试验人员信息。
2.2.3 试验室管理：主要是管理实验人员、规章制度、论文成果信息、运行考核制度进行统一的管理。
2.2.4 试验标准及体系管理：具有相关试验标准（国标、行业标准及企业内部标准）的目录清单及文件管理，可方便的提取并查看相关标准文件。
2.2.5 试验流程管理：可以随时定制所需的工作流程，如试验文档审批流程、数据质量控制流程等。包括试验流程定制、试验流程执行、试验流程监控、历史试验流程查询和试验相关数据查询等功能。
2.2.6 数据库模型管理：能实现动态建库，允许用户动态建立及维护数据库模型，并能够灵活的定义数据之间的关联关系，定义多级数据校验条件和规则，能进行自动数据校验。
2.2.7 试验数据管理：能够通过协议获取实时的试验数据并入库，或者自动获取经筛选或初步处理后的试验数据并入库。管理采集到的所有数据以及手工录入的所有数据，包括原始试验数据、过程数据、试验结果数据、试验分析数据、异常数据和多媒体试验数据等。
2.2.8 试验数据分析处理管理：具有数据分析绘图功能，能够实现统一的在线绘图，也能针对不同用户提供合适的离线绘图方法；具有算法集成功能，可以集成各种第三方算法和自己编制的算法；通过扩展机制，可以不断把所需的算法丰富到系统平台中，满足实际工作的需要；具有数据挖掘功能，可以从大量的试验数据中抽取出潜在的有用信息、模式和趋势，在历史试验数据的经验基础上探索出新的经验规律，提高试验设计能力。
2.2.9 系统管理：系统提供人员管理、角色管理、日志信息管理、权限管理、审核机制，以及数据模型和数据的备份的管理。
3 结束语
试验数据的管理与分析贯穿于产品的整个生命周期，试验数据对产品具有极大的支撑作用。试验数据管理系统能对试验数据进行有效的管理与分析，能更好的发挥试验数据的作用，通过试验数据管理系统可以将海量试验数据转化为有用有序信息，进而从信息中提炼出更为宝贵的经验和知识，从而为科研生产提供指导，为领导决策提供支持，提高研发水平、缩短研发周期、降低研发成本，创新发展目标。
参考文献
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