本文關(guān)鍵詞：考慮不確定性影響的仿真模型驗證及校準(zhǔn)方法研究

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【摘要】：模型驗證與校準(zhǔn)在仿真可信度評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。隨著對仿真模型精度的要求越來越高,建模仿真中的不確定性問題逐漸得到重視,相應(yīng)的模型驗證與校準(zhǔn)工作也必須考慮不確定性的影響。如何實現(xiàn)考慮不確定性影響時的仿真模型驗證與校準(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變量以及基于非概率框架的區(qū)間變量、模糊變量、不精確隨機變量以及模糊隨機變量等不確定性描述方法的基礎(chǔ)上,針對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)果驗證方法。針對輸入僅含有固有不確定性的仿真結(jié)果驗證問題,提出一種基于特征的仿真結(jié)果驗證方法,通過特征提取,建立結(jié)果數(shù)據(jù)特征驗證矩陣,進(jìn)而利用貝葉斯因子法實現(xiàn)仿真結(jié)果驗證;進(jìn)一步,針對輸入同時含有認(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)果驗證問題,提出一種基于證據(jù)理論的驗證方法,通過驗證數(shù)據(jù)的證據(jù)理論統(tǒng)一建模與描述方法,將驗證數(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)融合算法實現(xiàn)多元驗證數(shù)據(jù)的綜合;最后提出一種基于證據(jù)距離的驗證準(zhǔn)則實現(xiàn)仿真結(jié)果驗證,為存在多種來源不同種類不確定性的仿真模型驗證提供了方法支持。再次,研究了多元輸出仿真模型校準(zhǔn)方法。針對復(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Kriging和遺傳算法的快速校準(zhǔn)方法,將復(fù)雜的雙層嵌套校準(zhǔn)過程轉(zhuǎn)化為靜態(tài)的優(yōu)化問題,提高了校準(zhǔn)效率。同時,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設(shè)計方法。最后,設(shè)計實現(xiàn)了仿真模型驗證與校準(zhǔn)軟件平臺。針對考慮不確定性影響的仿真模型驗證與校準(zhǔn)工作涉及到的大量的仿真運行、海量的仿真數(shù)據(jù)和繁瑣的數(shù)據(jù)處理方法,開發(fā)了仿真模型驗證與校準(zhǔn)軟件平臺,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內(nèi)末制導(dǎo)模型的驗證與校準(zhǔn)工作中,驗證了工具的有效性和實用性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.9

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