面向不確定性的虛擬試驗方法研究

《面向不確定性的虛擬試驗方法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由江振宇擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：面向不確定性的虛擬試驗方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：江振宇
• 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學

中文摘要

虛擬試驗基於高性能計算、高精度建模和數理統計技術，通過建立工程系統的數字模型，在計算機上進行試驗，套用於複雜工程系統研製，顯著減少物理試驗數量，有效降低試驗成本、提高試驗效率。客觀存在的多種不確定性將導致虛擬試驗可信度下降。本項目針對複雜工程系統，開展面向不確定性的虛擬試驗方法研究，以提高虛擬試驗的精確度和準確度。採用機率方法對虛擬試驗中廣泛的不確定性進行度量研究，建立不確定性建模方法；套用貝葉斯理論，為大型數字模型建立高效的虛擬試驗不確定性分析方法，合理度量虛擬試驗結果的不確定性特徵；建立不確定性條件下的虛擬試驗校準方法，改善虛擬試驗與物理試驗結果一致性。本項目研究將系統建立面向不確定性的虛擬試驗理論體系與方法，為虛擬試驗技術高效套用於武器裝備研製奠定理論基礎。

結題摘要

客觀存在於虛擬試驗模型與參數中的多種不確定性將導致虛擬試驗可信度下降。本項目針對工程系統，開展面向不確定性的虛擬試驗方法研究，以提高虛擬試驗的精確度和準確度。針對虛擬試驗中廣泛存在的參數不確定性，在貝葉斯統計理論框架下，採用機率方法，分別針對存在充足試驗數據的參數、分布類型未知但具有區間信息的參數和僅有主觀信息的參數進行了不確定性建模，確定了分布類型和分布參數。建立了基於高斯過程的虛擬試驗貝葉斯預測模型，該模型利用高斯過程具有良好的解析性質，其後驗分布包含預測值的期望信息和精度信息，同時所需訓練樣本量少。提出了虛擬試驗不確定性分析解析方法和抽樣方法，研究了參數不確定性在虛擬試驗中的傳播問題，解析方法可給出虛擬試驗預測的不確定性機率特徵，抽樣方法給出其統計特徵。針對虛擬試驗中的未知模型參數，建立了基於馬爾可夫鏈蒙特卡洛抽樣的虛擬試驗校準方法，套用貝葉斯方法推導了校準參數預測後驗分布，通過參數校準使得虛擬試驗預測值與校準試驗輸出值偏差儘量小。針對戰鬥部虛擬試驗，建立了穿甲彈侵徹性能與外部隨機影響因素間的預測模型，建立了子母彈破甲性能與結構不對稱因素間的預測模型，採用校準方法確定未知模型參數，採用不確定性分析研究了不確定因素對戰鬥部威力的影響，評估了虛擬試驗預測可信度，為戰鬥部研製提供了有效工具和手段。面向不確定性的虛擬試驗方法在戰鬥部中的套用，驗證了其對提高裝備研製水平，節省研製經費和縮短研製周期，具有較高的工程套用價值。