考慮不確定性影響的仿真模型驗(yàn)證及校準(zhǔn)方法研究.pdf

1、模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)在仿真可信度評(píng)估工作中占有重要地位，相關(guān)理論及方法研究得到重視，取得了豐碩的成果。隨著對(duì)仿真模型精度的要求越來(lái)越高，建模仿真中的不確定性問題逐漸得到重視，相應(yīng)的模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)工作也必須考慮不確定性的影響。如何實(shí)現(xiàn)考慮不確定性影響時(shí)的仿真模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)是目前面臨的關(guān)鍵問題。圍繞這一問題，本文開展了以下研究。
　　首先，研究了建模仿真中的不確定性描述與傳播方法。在給出基于概率框架的隨機(jī)變量以及基于非概率框架的區(qū)間變量、模

2、糊變量、不精確隨機(jī)變量以及模糊隨機(jī)變量等不確定性描述方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)非概率不確定性描述方法在不確定性傳播方面存在的困難，分別給出相應(yīng)的概率框架轉(zhuǎn)化模型，并提出一種基于概率抽樣的異類不確定性聯(lián)合傳播方法，實(shí)現(xiàn)采用不同不確定性描述方法建模描述的不確定性變量的聯(lián)合傳播，為后續(xù)的模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)奠定了基礎(chǔ)。
　　其次，研究了考慮不確定性影響的仿真結(jié)果驗(yàn)證方法。針對(duì)輸入僅含有固有不確定性的仿真結(jié)果驗(yàn)證問題，提出一種基于特征的仿真結(jié)果驗(yàn)證方法

3、，通過(guò)特征提取，建立結(jié)果數(shù)據(jù)特征驗(yàn)證矩陣，進(jìn)而利用貝葉斯因子法實(shí)現(xiàn)仿真結(jié)果驗(yàn)證；進(jìn)一步，針對(duì)輸入同時(shí)含有認(rèn)知和固有不確定性，并且參考數(shù)據(jù)也含有不確定性的仿真結(jié)果驗(yàn)證問題，提出一種基于證據(jù)理論的驗(yàn)證方法，通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的證據(jù)理論統(tǒng)一建模與描述方法，將驗(yàn)證數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到證據(jù)框架，采用一種基于加權(quán)平均算子的證據(jù)融合算法實(shí)現(xiàn)多元驗(yàn)證數(shù)據(jù)的綜合；最后提出一種基于證據(jù)距離的驗(yàn)證準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)仿真結(jié)果驗(yàn)證，為存在多種來(lái)源不同種類不確定性的仿真模型驗(yàn)證提供了方法支

4、持。
　　再次，研究了多元輸出仿真模型校準(zhǔn)方法。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)模型校準(zhǔn)存在的輸出數(shù)量多、數(shù)據(jù)類型多樣、不確定性因素眾多以及校準(zhǔn)效率低等問題，提出一種基于優(yōu)化和元模型的多元輸出仿真模型校準(zhǔn)方法。采用基于概率抽樣的異類不確定性聯(lián)合傳播方法，實(shí)現(xiàn)不同種類不確定性的傳播；提出一種基于特征及Mahalanobis距離的多元輸出一致性度量模型，解決具有不同數(shù)據(jù)類型的多元仿真輸出的一致性度量；采用基于隨機(jī)Kriging和遺傳算法的快速校準(zhǔn)方法，將

5、復(fù)雜的雙層嵌套校準(zhǔn)過(guò)程轉(zhuǎn)化為靜態(tài)的優(yōu)化問題，提高了校準(zhǔn)效率。同時(shí)，為保證元模型擬合的高效性與準(zhǔn)確性，提出一種用于元模型建模的序貫試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。
　　最后，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了仿真模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)軟件平臺(tái)。針對(duì)考慮不確定性影響的仿真模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)工作涉及到的大量的仿真運(yùn)行、海量的仿真數(shù)據(jù)和繁瑣的數(shù)據(jù)處理方法，開發(fā)了仿真模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)軟件平臺(tái)，主要包括不確定性建模與描述、不確定性傳播、仿真結(jié)果驗(yàn)證以及模型校準(zhǔn)四大功能，并將其應(yīng)用于某飛行器縱向平面