基于复杂性的CAE仿真模型可信度验证

需求分析

• 理论计算、仿真分析和试验是人类认识物理世界的三个手段。随着计算机技术的发展，CAE仿真得到广泛应用。然而，由于CAE建模过程中会对系统作理论假设和简化处理，忽略掉次要和不可观察的因素
• 调查结果显示，98%的CAE工程师认为模型可信度验证(Model Credibility Validation)对于CAE的工程应用至关重要。
• CAE模型可信度验证的基本思想是：对比仿真结果与同等条件下的试验结果的一致性和一致性程度。但是，CAE工程师普遍存在如下困扰：

目标

　

• 模型验证过程全自动化：为CAE工程师节省90%以上的模型验证时间
• 建立CAE模型验证的科学规范：客观、量化、整体、系统地评价仿真模型可信度
• 为模型改进提供科学指导：有效辨识和评价影响模型可信度的关键因素

解决方法

• 通过比较仿真数据和试验数据所反映的系统内在信息拓扑结构和复杂性，对仿真和试验的差异进行客观、定量和整体验证
• Step 1 计算仿真数据信息熵、拓扑结构和整体复杂度
• Step 2 计算试验数据信息熵、拓扑结构和整体复杂度
• Step 3 比较熵、拓扑结构的复杂性差异，计算CAE模型可信度指标 (MCI，Model Credibility Index)和可信水平
• Step 4 识别对误差贡献最大的变量，指导模型改进和标定

先进性

• 客观性和真实性：不建立数学模型，不对数据进行预处理，对样本的分布没有要求，不引入人为主观判断因素
• 全局性和整体性：将微观分析与宏观综合相结合，从系统工程角度认知数据整体的内在信息、结构和依赖规则
• 评价指标定量化：量化评价非线性相关度、复杂度、模型可信度水平等核心指标
• 数据处理能力强：能处理各种有噪声、随机的、不完全的、病态的、海量的或者小样本的数据

工具软件

• 基于复杂性的仿真模型可信度验证软件：OntoTest™
• CAE仿真建模软件：
• 碰撞冲击：Madymo, Pam-crash, Ls-dyna, Abaqus, Radioss等
• 动力学分析：Adams, Recurdyn, Dymola, Nastran, Abaqus, Ansys等
• 流体计算：CFX, Fluent, Star-CD等
• 电磁分析：Ansoft, Saber, Feko等
• 疲劳分析：Fetigue, n-Code等
• 发动机性能计算：GT-Power, AVL.Boost, Wave, NREC-Concept等
• 核反应堆热工水力特性仿真：Flownex等
• 声学计算：AutoSEA, Pam-VA One等
• 其他CAE软件和自编模型

数据来源

• 各种动力学仿真和试验的时程数据
• 碰撞、冲击的仿真和试验时间序列
• 各种动态系统的状态监测数据
• 蒙特卡罗随机仿真数据等

计算原理

• 信息熵(Info Content): 香农熵测度，反映无序度
• 稳健度（Robustness): Kolmogorov-Smirnov病态性检验，反映偏离正态分布的程度
• 非线性相关性（Generalized Correlation):基于互信息测度进行非线性相关性计算，由于传统Pearson、Spearman等级相关系数和Kendall(肯德尔)的tau相关系数
• 状态空间关联对比（Data View):动态对比试验和仿真的所有变量和变量组数据序列形态差异
• 系统图（System Map)描述系统所有状态变量之间的依赖关系和模式，包含的知识远远超过传统函数描述：
• 节点(Node)代表参数，呈对角线排列
• 节点之间的连线(Link)代表关联规则和信息流
• 核心节点（Hub)是与其他节点关联最紧密的关键参数
• 复杂度图 (Complexity Profile)：反映所有状态变量对系统整体复杂性的贡献
• 分析报告(Test Report):显示MCI可信度百分比指标，对可信度水平进行评价
• 误差贡献率图（Delta Profile):反映对模型可信度影响最大的变量排序

典型客户

• GE：汽车轻量化材料仿真模型验证

• 保时捷汽车：汽车碰撞模型验证

• 奥迪汽车：汽车碰撞模型验证

• 宝马汽车：汽车碰撞模型验证

• 南非国营电力：第四代先进核反应堆PBMR的中子学、热工水力学和CFD流场计算模型验证