nykek5i 发表于 2024-8-31 12:59:07

航空装备腐蚀数字孪生（下）


    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">摘 要：在“工业4.0”的时代背景下，以数字化、智能化连接到终端，代替自动化<span style="color: black;">作为</span><span style="color: black;">将来</span>的核心技术。数字工程的提出，是为了应对日益<span style="color: black;">繁杂</span>的装备问题，为了更快地向作战部队交付先进的航空装备，<span style="color: black;">同期</span><span style="color: black;">拥有</span>可控的经济成本及<span style="color: black;">连续</span>的可<span style="color: black;">守护</span>性。数字孪生<span style="color: black;">做为</span>数字工程的核心支撑技术之一，随着物联网和大数据的兴起被<span style="color: black;">逐步</span>推向了前台，美国空军将数字孪生技术视为<span style="color: black;">能够</span>改变游戏规则的颠覆性机遇。与此<span style="color: black;">同期</span>，中华人民共和国国家发展和改革委员会于2020年4月发布的《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施<span style="color: black;">方法</span>》，其中数字孪生概念被多次提及，其关注程度<span style="color: black;">已然</span>和云计算、人工智能、5G、物联网等一并<span style="color: black;">提升</span>到了国家前沿战略性创新技术的高度。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">上期<span style="color: black;">咱们</span>分享了<a style="color: black;">航空装备腐蚀数字孪生（上）</a>，本期<span style="color: black;">咱们</span>分享（下）篇</p>
    <h1 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">3.模型修正技术</h1>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">经过</span><span style="color: black;">调节</span>模型的<span style="color: black;">关联</span><span style="color: black;">理学</span>建模参数，从而<span style="color: black;">加强</span>模型输出与<span style="color: black;">实验</span>测试结果一致性的技术，即模型校准技术。<span style="color: black;">日前</span>模型校准技术<span style="color: black;">重点</span>分为确定性校准和不确定性校准。工程中最常用的<span style="color: black;">办法</span>是基于灵敏度的设计参数型修正<span style="color: black;">办法</span>。基于灵敏度的设计参数型修正属于模型修正中的“反问题”，其基本思路是<span style="color: black;">经过</span>采用<span style="color: black;">关联</span>算法，寻找使模型精度值最大的参数，从而实现减少模型输出值与结构测试值的差异值。下面就其各<span style="color: black;">过程</span>进行<span style="color: black;">仔细</span>介绍。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1）待修正参数的<span style="color: black;">选取</span></p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">待修正参数的<span style="color: black;">选取</span>是模型修正关键的一步。待修正参数<span style="color: black;">选取</span>的准确性将直接关乎到优化后模型的输出结果及<span style="color: black;">恰当</span>性。模型体系中存在着<span style="color: black;">许多</span>建模参数，<span style="color: black;">倘若</span>对<span style="color: black;">每一个</span>参数都进行修正，这不仅会减弱模型的<span style="color: black;">实质</span>运行效率，<span style="color: black;">亦</span>很容易<span style="color: black;">引起</span>模型陷入局部最小值。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">待修正参数的<span style="color: black;">选取</span><span style="color: black;">重点</span><span style="color: black;">思虑</span>两方面：待修正参数的确定及待修正参数数量的确定，模型体系中的参数并不是<span style="color: black;">所有</span>都会对模型的输出<span style="color: black;">导致</span><span style="color: black;">显著</span>的影响，<span style="color: black;">因此呢</span>优先<span style="color: black;">选取</span>对模型输出结果有着<span style="color: black;">显著</span>影响的待修正参数；与此<span style="color: black;">同期</span>，待修正参数的数量<span style="color: black;">亦</span>会对修正后的模型有很大程度的影响，一方面，<span style="color: black;">倘若</span><span style="color: black;">选取</span>的待修正参数不足，就会得到<span style="color: black;">不睬</span>想的修正结果。另一方面，<span style="color: black;">倘若</span><span style="color: black;">选取</span>的待修正参数<span style="color: black;">太多</span>，则会<span style="color: black;">导致</span>算法的运算量过大，<span style="color: black;">引起</span>模型修正效率过低，<span style="color: black;">亦</span>会<span style="color: black;">引起</span>模型<span style="color: black;">显现</span>病态求解问题，从而<span style="color: black;">引起</span>对模型进行了负优化。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">待修正参数的<span style="color: black;">选取</span>原则<span style="color: black;">重点</span>有两方面：一是该参数会对模型计算结果有<span style="color: black;">很强</span>的影响且能反映模型与<span style="color: black;">实质</span><span style="color: black;">状况</span>之间存在的误差；二是<span style="color: black;">按照</span>模型<span style="color: black;">选取</span>适当的修正参数数目，一方面<span style="color: black;">加强</span>模型的运算效率，另一方面对模型进行<span style="color: black;">实质</span>优化。灵敏度选参法是一种相对的度量，是针对某输入变量（温度）的变化而<span style="color: black;">导致</span>输出变量（如腐蚀速率、点蚀深度等）变化的<span style="color: black;">办法</span>。结构参数灵敏度的求解公式<span style="color: black;">通常</span>为：<span style="color: black;">倘若</span>已知某结构响应的函数f是n个结构设计参数x的函数，则其表达式为</p>
    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-axegupay5k/b37e92620dc34299b81d4e98e8bb82ff~noop.image?_iz=58558&amp;from=article.pc_detail&amp;lk3s=953192f4&amp;x-expires=1725644765&amp;x-signature=uUsOZpj41Y5pk2wDfh9VA4nw1Zg%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">假设第m个设计参数<span style="color: black;">出现</span>∆xm的变化，对应的响应函数f<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">出现</span>了∆f的变化，当∆xm<span style="color: black;">照片</span>变换非常小时，由偏导数的定义<span style="color: black;">能够</span>得到：</p>
    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-6w9my0ksvp/34b741914b154a83b3e4f5ba3721ea64~noop.image?_iz=58558&amp;from=article.pc_detail&amp;lk3s=953192f4&amp;x-expires=1725644765&amp;x-signature=%2BRqLgpxYWuJl49WVeckKSEUtaVQ%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">按照</span>式（14）<span style="color: black;">能够</span>求出输出变量对某个输入变量的灵敏度，<span style="color: black;">经过</span>依次对<span style="color: black;">所有</span>待修正参数求偏导数，就<span style="color: black;">能够</span>得到相应的灵敏度矩阵。而在大部分<span style="color: black;">繁杂</span>体系中，其模型响应的表达式<span style="color: black;">通常</span>都是隐式的，几乎<span style="color: black;">没法</span><span style="color: black;">经过</span>直接求导得到，<span style="color: black;">因此呢</span>需要利用有限元差分法来进行求解。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">有限元差分法<span style="color: black;">通常</span>可分为向前差分和中心差分两种，其中，式（14）<span style="color: black;">便是</span>向前差分法，而中心差分法<span style="color: black;">便是</span>向两个方向相应的<span style="color: black;">增多</span>和减少<span style="color: black;">必定</span>的量值。<span style="color: black;">这般</span>对模型中各个参数变量进行灵敏度分析后，<span style="color: black;">就可</span><span style="color: black;">选择</span>灵敏度值大的设计参数当作待修正参数，进行模型修正。<span style="color: black;">然则</span>在灵敏度选参法的<span style="color: black;">实质</span>运用中，灵敏度高的参数<span style="color: black;">亦</span>不<span style="color: black;">必定</span><span style="color: black;">便是</span>理论模型与<span style="color: black;">实质</span>结构不一致的参数，<span style="color: black;">因此呢</span>仅依据灵敏度<span style="color: black;">选取</span>参数<span style="color: black;">亦</span>会<span style="color: black;">引起</span>不<span style="color: black;">恰当</span>的结构。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">2）<span style="color: black;">目的</span>函数的<span style="color: black;">选择</span>及构造</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">因为</span><span style="color: black;">区别</span>的结构有着<span style="color: black;">区别</span>的特性，<span style="color: black;">因此呢</span><span style="color: black;">能够</span><span style="color: black;">经过</span>构造<span style="color: black;">区别</span><span style="color: black;">目的</span>函数从而区分<span style="color: black;">各样</span>结构之间的区别和联系，<span style="color: black;">因此呢</span>，<span style="color: black;">目的</span>函数的<span style="color: black;">选择</span>及构造是模型修正的第二个关键<span style="color: black;">过程</span>。例如，C、D是两个<span style="color: black;">区别</span>的模型，在相同外界<span style="color: black;">要求</span>的驱动下，得出基本相同的输出结果C。而<span style="color: black;">经过</span>测试得到输出结果C，<span style="color: black;">咱们</span><span style="color: black;">没法</span>判断这个输出结果到底是来自A模型还是B模型，若想要<span style="color: black;">知道</span>判断该输出结果来自哪个模型，则需要<span style="color: black;">增多</span>其他<span style="color: black;">区别</span>的<span style="color: black;">目的</span>函数。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">无论A、B结构<span style="color: black;">是不是</span>是两个<span style="color: black;">区别</span>的模型，或是同一个模型的<span style="color: black;">区别</span>状态，只要<span style="color: black;">选取</span><span style="color: black;">恰当</span>的<span style="color: black;">目的</span>函数，就<span style="color: black;">能够</span>对两个模型<span style="color: black;">是不是</span>为同一个模型<span style="color: black;">或</span>同一个模型的<span style="color: black;">区别</span>状态进行识别。<span style="color: black;">按照</span>以单个<span style="color: black;">或</span>多个<span style="color: black;">目的</span>函数<span style="color: black;">做为</span>修正对象，<span style="color: black;">目的</span>函数<span style="color: black;">能够</span>分为单<span style="color: black;">目的</span>函数或多<span style="color: black;">目的</span>函数。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">3）算法理论及其实现</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">设计参数型模型修正的关键一步是将有限元模型修正问题转化为优化问题的求解。现<span style="color: black;">周期</span><span style="color: black;">科研</span>者<span style="color: black;">重点</span>的搜索优化<span style="color: black;">办法</span>分为两大类，即确定性搜索和随机性搜索，零阶和一阶算法仅属于确定性搜索<span style="color: black;">办法</span>，蚁群算法、蜂群算法及遗传算法等属于随机性搜索<span style="color: black;">办法</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">向乃瑞等<span style="color: black;">经过</span>遗传算法对BP神经网络进行了优化，<span style="color: black;">而后</span>对比了优化前后BP神经网络在金属土壤腐蚀<span style="color: black;">科研</span>方面的精度，<span style="color: black;">科研</span>结果<span style="color: black;">显示</span>，GA-BP神经网络相较于传统的BP神经网络，其模型精度<span style="color: black;">加强</span>了3.13%。泰谢勋等运用了蜂群算法优化了灰色预测模型，并将优化前后的灰色预测模型运用于管道腐蚀预测中，<span style="color: black;">科研</span>结果<span style="color: black;">显示</span>，优化前灰色预测模型的平均相对误差为4.92%，优化后的灰色预测模型的平均相对误差为2.28%。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">由此可见，<span style="color: black;">因为</span>部分模型的<span style="color: black;">目的</span>函数都是待修正参数的高度非线性关系及求解会<span style="color: black;">显现</span>多个局部极值点的，<span style="color: black;">因此呢</span>很难找到全局最优解。<span style="color: black;">因此</span>基于设计参数模型修正<span style="color: black;">拥有</span>的强大发展空间，直接修正设计参数，便于工程<span style="color: black;">实质</span>建模，修正结果易于解释。其<span style="color: black;">全部</span>修正过程如图6所示。</p>
    <h1 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">4.模型可信度</h1>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">仿真模型本质上是对现实世界的近似抽象，其可信度直接关系到仿真应用能否在工程中进行运用。对现实世界模拟性弱的仿真模型可能会产生错误的仿真信息，从而<span style="color: black;">引起</span>决策者误判错判，<span style="color: black;">导致</span>巨大的经济和军事损失，为了防止<span style="color: black;">以上</span>严重后果的产生，模型可信度<span style="color: black;">评定</span>这一概念应运而生。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">模型可信度<span style="color: black;">指的是</span>在特定的应用目的<span style="color: black;">要求</span>下，仿真用户<span style="color: black;">针对</span>所<span style="color: black;">研发</span>的仿真模型和仿真输出结果<span style="color: black;">是不是</span>正确的一种信任程度。模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">能够</span>向仿真模型的用户直观地展示仿真模型的可信度水平和仿真精度，从而有效地<span style="color: black;">加强</span>仿真系统的可信度水平和仿真精度，<span style="color: black;">因此呢</span>，在仿真系统的设计、<span style="color: black;">研发</span>、运行、<span style="color: black;">守护</span><span style="color: black;">全部</span>生命周期过程中都<span style="color: black;">伴同</span>着模型可信度<span style="color: black;">评定</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">关联</span>行业<span style="color: black;">科研</span>人员从<span style="color: black;">区别</span><span style="color: black;">科研</span>方向出发，将仿真模型可信度的定义大体分为以下3种。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">（1）基于误差的定义：指用户对仿真<span style="color: black;">实验</span>结果的信任程度。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">（2）基于<span style="color: black;">类似</span>度的定义：指仿真模型与被仿真对象在功能、结构上的<span style="color: black;">类似</span>程度。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">（3）基于置信度的定义：指仿真模型实验结果<span style="color: black;">处在</span>置信区间内的概率。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">仿真模型的可信度<span style="color: black;">重点</span><span style="color: black;">包含</span>客观和主观两个方面：从客观层面<span style="color: black;">来讲</span>，仿真模型的可信度<span style="color: black;">指的是</span>仿真模型在某些特点上与被仿真对象<span style="color: black;">类似</span>；从主观层面<span style="color: black;">来讲</span>，仿真模型的可信度<span style="color: black;">指的是</span>仿真模型用户在运用仿真模型时能否得到满足预期的主观<span style="color: black;">需求</span>及满足<span style="color: black;">需求</span>的程度，<span style="color: black;">因此呢</span>仿真模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">一般</span>结合<span style="color: black;">运用</span>定性<span style="color: black;">办法</span>和定量<span style="color: black;">办法</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">国内外模型可信度<span style="color: black;">评定</span>技术的发展<span style="color: black;">重点</span>分为以下三个<span style="color: black;">周期</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">第1</span><span style="color: black;">周期</span>，20世纪60年代初至70年代中期，人们首次提出模型可信度的概念和原则。<span style="color: black;">这里</span>背景下，Mihram提出的模型<span style="color: black;">研发</span>5<span style="color: black;">过程</span>和模型可信度技术委员会TCMC成立，为后续的工作奠定了良好的<span style="color: black;">基本</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">第二<span style="color: black;">周期</span>，20世纪70年代中期至90年代中期，学术界对仿真模型的校准和验证<span style="color: black;">办法</span>进行了深入总结。例如，Murray-Smith提出的系统辨识法、灵敏度分析法，Holms提出的模型动态特性置信度等级，CLIMB和Schruben提出的图灵检验法等，这些验证<span style="color: black;">办法</span>被广泛应用于<span style="color: black;">关联</span>工程执行中，并取得了不错的结果。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">第三<span style="color: black;">周期</span>，20世纪90年代中期<span style="color: black;">迄今</span>，仿真模型可信度<span style="color: black;">评定</span>进入标准化和规范化，面向新技术应用和适应新<span style="color: black;">需要</span>挑战的可信性<span style="color: black;">科研</span>萌芽<span style="color: black;">周期</span>，各个行业<span style="color: black;">起始</span>制定自己的VV&amp;A（Verification、Validation和Accreditation），即验证、确认和认证手册。模型V&amp;V（Verification和Validation，验证和确认）工作的核心是<span style="color: black;">经过</span>规范建模与仿真过程，<span style="color: black;">保证</span>模型的可信度。<span style="color: black;">通常</span>地，验证侧重于对建模过程的检验，而确认侧重于对仿真结果的检验。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">模型V&amp;V的提出最初是为了适用系统工程模型的<span style="color: black;">评定</span>，出于对模型可信度和性能<span style="color: black;">评定</span>等刚性<span style="color: black;">需要</span>，<span style="color: black;">逐步</span>发展出基于模型的系统工程（MBSE），并进一步形成模型V&amp;V技术。其典型成果是美国国防建模与仿真办公室的《VV&amp;A实践指南》，指南中指出“仿真模型的可信度<span style="color: black;">能够</span><span style="color: black;">经过</span>V&amp;V来<span style="color: black;">测绘</span>”，其是贯穿数值建模与仿真分析全寿命周期的质量<span style="color: black;">掌控</span>技术、过程管理<span style="color: black;">办法</span>，是模型可信度的一个<span style="color: black;">保准</span>体系。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">与此<span style="color: black;">同期</span>，我国的仿真模拟可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">亦</span>得到了长足的发展，<span style="color: black;">关联</span>行业<span style="color: black;">经过</span>紧跟国外先进<span style="color: black;">评定</span>技术的<span style="color: black;">同期</span>，并结合国内仿真工程的<span style="color: black;">实质</span><span style="color: black;">需要</span>进行了<span style="color: black;">关联</span>的探索和<span style="color: black;">科研</span>。例如，陆军工程大学对建模和仿真术语规范化的推进；国防科技大学以导弹系统为背景的仿真可信度<span style="color: black;">科研</span>等。</p>
    <h1 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">5.影响模型可信度的<span style="color: black;">原因</span></h1>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">针对</span>仿真模型<span style="color: black;">运用</span>者而言，最为关心的问题<span style="color: black;">便是</span>仿真模型<span style="color: black;">是不是</span>达到了必要的可信度，本节总结了6个影响仿真模型可信度的<span style="color: black;">重点</span><span style="color: black;">原因</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">1）仿真建模时部分影响<span style="color: black;">原因</span>的忽略</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">科研</span>者在建模时，<span style="color: black;">通常</span>仅<span style="color: black;">思虑</span>对模型起到重要影响<span style="color: black;">功效</span>且能方便<span style="color: black;">测绘</span>的<span style="color: black;">原因</span>，而忽略了部分次要或重要但难以<span style="color: black;">测绘</span>的<span style="color: black;">原因</span>；<span style="color: black;">科研</span>者<span style="color: black;">无</span>一个<span style="color: black;">知道</span>的判定指标，<span style="color: black;">评定</span>对系统<span style="color: black;">拥有</span>影响的<span style="color: black;">原因</span><span style="color: black;">是不是</span>能被忽略；在仿真模型的<span style="color: black;">运用</span>中，<span style="color: black;">科研</span>者可能会对模型进行多次修改，而模型经<span style="color: black;">太多</span>次修改后<span style="color: black;">特别有</span>可能会偏离最初的<span style="color: black;">目的</span>，<span style="color: black;">此时</span>，曾经被忽略的某个<span style="color: black;">原因</span><span style="color: black;">已然</span><span style="color: black;">不可</span>再被忽略了。<span style="color: black;">以上</span>多种可能性在<span style="color: black;">必定</span>程度上<span style="color: black;">拥有</span>影响仿真系统可信度的<span style="color: black;">危害</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">2）仿真建模时输出数据的失误</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">仿真模型的初始输入对仿真系统的输出结果有着直接的影响，<span style="color: black;">因此呢</span>，要确定模型初始参数能够反映原型系统装备状态及模型<span style="color: black;">需求</span>，否则就会对模型的可信度带来<span style="color: black;">有害</span>影响。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">3）模型中随机<span style="color: black;">原因</span>的影响</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">一般</span><span style="color: black;">来讲</span>，仿真模型中<span style="color: black;">通常</span>都<span style="color: black;">包括</span><span style="color: black;">必定</span>数量的随机变量，这些随机变量都遵循<span style="color: black;">必定</span>的概率分布。<span style="color: black;">通常</span><span style="color: black;">来讲</span>，只要对仿真对象进行深入的原理分析，或是采集足够多的数据，严格<span style="color: black;">根据</span>科学的<span style="color: black;">办法</span>来分析，就<span style="color: black;">能够</span>确定随机变量的变化趋势，从而<span style="color: black;">加强</span>仿真模型的精度；但在<span style="color: black;">实质</span>建模仿真的过程中，<span style="color: black;">因为</span><span style="color: black;">各样</span><span style="color: black;">原由</span>，<span style="color: black;">没法</span>对仿真对象中的随机变量进行深入<span style="color: black;">科研</span>，<span style="color: black;">或</span>难以采集，这将有可能影响模型的可信度。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">4）模型输出结果的统计误差</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">模型的可信度<span style="color: black;">评定</span>，大部分都是<span style="color: black;">经过</span>对仿真系统输出结果与<span style="color: black;">实质</span>系统输出结果进行对比而实现的。<span style="color: black;">针对</span>大部分仿真系统<span style="color: black;">来讲</span>，科学与正确的可信度<span style="color: black;">评定</span>结论大部分都需要有<span style="color: black;">很强</span>的数据量进行支撑，但<span style="color: black;">因为</span>在<span style="color: black;">实质</span>仿真可信度<span style="color: black;">评估</span>工作中，可供进行比较处理的数据量比较少，这些数据只能反映系统的某个侧面，而<span style="color: black;">不可</span>反映系统的全面，这就<span style="color: black;">引起</span>仿真可信度受到很大的影响。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">5）模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">办法</span>与模型和数据的不适配</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">每种模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">办法</span>都有自己的适用范围，<span style="color: black;">倘若</span>在某一模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">办法</span>适用范围外<span style="color: black;">运用</span>该<span style="color: black;">办法</span>时，那么<span style="color: black;">特别有</span>可能对模型可信度<span style="color: black;">评定</span>起到<span style="color: black;">欠好</span>的影响；<span style="color: black;">另外</span>，每种模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">办法</span><span style="color: black;">亦</span>有特定的数据或<span style="color: black;">理学</span>的<span style="color: black;">道理</span>，<span style="color: black;">针对</span>同一个仿真模型，<span style="color: black;">倘若</span><span style="color: black;">选择</span><span style="color: black;">区别</span>的模型可信度<span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">办法</span>则<span style="color: black;">能够</span>得到<span style="color: black;">区别</span>的<span style="color: black;">评定</span>结果，但<span style="color: black;">仅有</span><span style="color: black;">评定</span><span style="color: black;">办法</span>的本质<span style="color: black;">道理</span>与模型的用途相适配时，该<span style="color: black;">评定</span>结果才是有<span style="color: black;">道理</span>的。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">6）<span style="color: black;">经过</span>可信度<span style="color: black;">评定</span>的子模型的误差累积</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">在给定的应用背景下，每一个<span style="color: black;">经过</span>了模型可信度<span style="color: black;">评定</span>的子模型，都有着足够的<span style="color: black;">靠谱</span>性。<span style="color: black;">然则</span>，这并不<span style="color: black;">寓意</span>着<span style="color: black;">全部</span>模型的可信度是<span style="color: black;">靠谱</span>的。这是<span style="color: black;">由于</span><span style="color: black;">每一个</span>子模型<span style="color: black;">准许</span>的误差会产生累积，严重时累积误差会使整体仿真模型的可信度大幅度下降，从而<span style="color: black;">引起</span>模型的不可用，这是经常被<span style="color: black;">忽略</span>的一个问题。<span style="color: black;">因此呢</span>，即使<span style="color: black;">每一个</span>子模型都<span style="color: black;">经过</span>了模型可信度的<span style="color: black;">评定</span>，由它们组合而成的<span style="color: black;">全部</span>模型仍然需要重新进行可信度的<span style="color: black;">评定</span>。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">在上面所分析总结的影响模型可信度的6类<span style="color: black;">重点</span><span style="color: black;">原因</span>中，前3类是模型本身的问题，是在模型<span style="color: black;">研发</span>和运行<span style="color: black;">其中</span>产生的，应该由模型的<span style="color: black;">研发</span>者、仿真系统的执行者来<span style="color: black;">查询</span>问题并尽力<span style="color: black;">处理</span>，以<span style="color: black;">加强</span>其可信度水平。第4类<span style="color: black;">原因</span><span style="color: black;">是由于</span>用于模型可信度<span style="color: black;">评定</span>的数据的问题所带来的影响，模型可信度的<span style="color: black;">评定</span>分析人员应与仿真系统的<span style="color: black;">研发</span>者、<span style="color: black;">运用</span>者<span style="color: black;">一块</span>讨论分析数据<span style="color: black;">是不是</span>全面，能否全面反映模型的功能和特性。最后2类<span style="color: black;">原因</span>是最需要模型可信度<span style="color: black;">评定</span>人员<span style="color: black;">重视</span>的，它们所<span style="color: black;">引起</span>的<span style="color: black;">评定</span>结果的不准确会给数字孪生与仿真应用带来难以<span style="color: black;">发掘</span>但可能是<span style="color: black;">没法</span>估量的后果。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">源自</span>：《航空装备海洋大气环境工程与数字应用》</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">作者：工业和信息化部电子第五<span style="color: black;">科研</span>所</p>




gao808909 发表于 2024-9-10 15:51:38

你的话语如春风拂面，温暖了我的心房，真的很感谢。

m5k1umn 发表于 2024-10-11 12:28:41

你的话语如春风拂面，让我心生暖意。

wrjc1hod 发表于 2024-10-30 08:20:01

这篇文章真的让我受益匪浅，外链发布感谢分享！

4lqedz 发表于 2024-11-10 22:06:47

楼主果然英明！不得不赞美你一下！
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