通过分析和最坏情况测试进行演示
使用分析论证和最坏情况测试方法,可以减少过于繁重的正式验证过程。通过使用经过验证的预测模型或精确构造的最坏情况条件下进行演示,可以预估实际验证系统所需要的样本量。这类型的验证方法可以评估整个规格范围内的设备功能,而不仅仅是目标值。这种减少样本量的策略有利于多个原型不可行的项目。
非统计要求
所有非统计系统要求(如存在设计特征)可通过设计审查、检查或数字模拟演示进行验证。数字模拟演示是指非可变事件或事件序列的性能,例如测试设备通电时是否发出声音等。这些方法只需要少量样本即可,因为结果本身是可重复的。
此外,这些方法并不总是需要验证协议,明确的通过/失败结果通常可以直接从之前的审查或检查中引用,前提是早期记录满足文件要求(名称、日期、签名、版本等),以便于追溯。支持设计审查/检验验证的参考材料示例包括:
文档
▷ 系统架构
▷ 符合性证书(COC-Certificates of Conformance)等
虚拟设计文件
▷ CAD文件
▷ 工程图纸等
检查日志
▷ 首件检验日志等
测试记录
▷ 质量控制(QC)测试表格等
这种方法也可以应用于许多软件需求的验证。记录测试结果的书面技术审查相当于使用设计审查/检查来验证系统要求。软件测试方法在软件开发期间执行,并可在验证期间参考,以形成结果的一部分,包括代码评审、静态分析、框架测试和非统计测试等。
标准要求
根据所使用的需求生成和管理策略,有一些需求的验证可能直接来自监管标准,例如根据IEC 60601的要求,在认证期间由第三方进行正式测试。
为了减少必须在内部进行的测试量,设计师可以按照适用的标准要求进行测试,或参考最新的监管测试报告。这避免了在验证后进行设计更改时可能出现的重复性内部测试,并减少了需要验证的样本量。
其他统计要求
如果使用上述方法无法验证某些设计要求,那么可以采用基于来源的风险分类方法对验证要求进行分类,从而减少风险较低项目的样本量。与安全相关的要求以最高的置信水平和可靠性进行测试,从而产生最大的样本量。
与安全无关的利益相关者要求(来自设备的利益相关者,例如主要用户)以较低的可靠性进行测试,从而减少样本量。这些样本大小由统计抽样计划确定,例如属性或变量数据的比例等。抽样计划通常需要大样本量,以获得具有统计意义的结果。