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航空航天和国防工业的不确定量化
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航空航天和国防工业的不确定量化
在航空航天和国防工业行业,工程师们通常从事旨在产生下一代能力和技术的大型项目。这些项目包括数字工程战略中讨论的数字孪生和数字工程生态系统的开发。这些项目的规模和复杂性意味着基于物理的高保真模拟可能需要数周时间才能运行并交付结果,即使对于整个项目的子组件也是如此。
这对于进行大量性能预测(例如设计空间探索、优化和不确定性量化 (UQ) 或开发权威的真实数据源)来说太慢了。然而,如果不进行这些分析,工程师可能无法在设计、制造和实施的每个步骤中考虑可变性和不确定性。因此,需要平衡计算速度和模型准确性的工具和技术。
SmartUQ 开发了一个尖端的统计和机器学习工具集,来构建快速准确的预测模型(又名模拟器)。SmartUQ 允许用户基于有限数量的高保真模拟运行或试验测试来构建复杂系统的仿真器。可以对仿真器进行采样以执行有价值的工程功能,包括优化、灵敏度分析、验证、确认和 UQ (VVUQ),以及对潜在设计的快速评估。在政府标准和备忘录中可以找到对这种统计和数据分析驱动方法即将到来的必要性的认识。
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美国政府关于建模和仿真的指导
NASA 的模型和模拟标准 (NASA-STD-7009A) 要求记录模型输入不确定性以及输出不确定性估计。“没有 M&S [建模和仿真] 是模型用于研究的 RWS [真实世界系统] 的完美**品或模仿者。因此,表征 M&S 结果中的不确定性至少是确定这些结果的一种方法。”
美国国防部长顾问、作战测试和评估 (DOT&E) 主任在备忘录和 DOT&E 测试和评估总体规划 (TEMP) 指南中强调了建模和模拟的统计方法的必要性。
在 2017 年 1 月 17 日的备忘录中,明确表示需要一个统计工具集,包括“应使用经验模型(也称为仿真器或元模型)来了解整个运营领域的 M&S 结果并协助量化不确定性。”
备忘录继续讨论了通过概率方法量化 M&S 中不确定性的重要性,以及对可以将 M&S 与物理数据结合或校准的工具的需求,因为“这些附加工具可以支持各种重要活动,包括不确定性分析和错误传播、敏感性分析和数据同化。”
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分析挑战和SmartUQ解决方案
在解决火箭尾翼或飞机机翼颤振的设计问题时,量化主要振动模式和频率非常重要。翅片或机翼与气流之间的相互作用可以在 CFD 软件中建模。从根本上说,这本质上是一个随机过程,这是由于飞行过程中流动的时变湍流。此外,随着时间的推移,模式和频率可能会由于飞行期间的燃料消耗或其他活动而改变。因此,有必要将某些模式的概率预测为时间的函数。然而,执行必要的高保真模拟来研究飞行期间所有潜在模式的计算成本太高,在实践中不可行。
使用 SmartUQ 的功能仿真技术和工具来构建准确的预测模型。使用 SmartUQ 的试验设计 (DOE) 工具选择有限数量的仿真运行,并根据仿真结果创建仿真器。仿真器是一个统计模型,代表基于物理的高保真模拟,可以对其进行快速采样以获得对振动模式的不确定性进行统计量化所需的数据。
对于给定的运载火箭干重,发射到所需轨道所需的固体火箭燃料量会有所不同。携带过多或过少的燃料会带来不必要的成本风险,从每公斤发射的超重质量数万美元到如果有效载荷丢失或无法使用,则可能会产生数亿美元。
因此,量化给定任务概况的燃料需求概率分布的能力是一个重要的考虑因素。燃料需求变化的根源在于推进剂燃烧速率的不确定性。这种不确定性可以追溯到火箭发动机生产的每个阶段,从原材料化学性质的变化开始,到制造推进剂的加工条件,再到将颗粒粘合到发动机外壳上的过程。
SmartUQ 可用于分析各种不确定性如何组合和传播,从原材料的选择和采购到最终的火箭发动机。这样做有助于确保成功发射,同时减少燃料浪费和与发射不必要的燃料质量相关的潜在巨额成本。