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【思考】Sim V&Ver math数学模型验模工具验证数学模型的合理

2年前浏览4811

文 | 喻强


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数学模型仿真现状及需求


1.数学模型仿真现状


数学建模和仿真工具,由于其涵盖面广,运算速度快,支持大系统建模,使用方便快捷等特点,已经广泛应用于各行业产品研发、控制系统、测试部门,成为了产品研发流程中几乎必不可少的环节。


2.常用数学模型仿真软件



3.数学模型仿真应用领域


数学模型应用领域非常广泛,从航空航天,到汽车船舶,再到工程机械、流体工程、液压控制,都是它所涉足的领域。



4.数学模型仿真与现实的差距


数学模型建模基于偏微分方程建模,传递函数等方式建模,相对于有限元仿真等力学模型,其仿真精度更加难以控制。建模人员往往对参数的输入范围、对结果的影响大小、仿真结果的偏离程度缺乏直观、量化的认知。


对于产品设计人员来说,最大的困难在于如何获得系统和元件的准确参数数据,如何迅速,方便的建立能准确描述系统的动态特性的数学模型,如何利用数学模型进行精确的仿真。


因此,数学模型更需要经过V&V验证,形成高置信度的数学模型,以及清晰的建模参数输入规范,才能真正用于研发工程实际当中


5.数学模型仿真需求


能够对数学模型进行系统-子系统-基准问题-单一问题的层级分解,并对层级的自上而下分解关系和自底向上验证关系进行管理;


利用可观测的实验结果,能够对数学模型进行V&V验证,获得高置信度的数学模型,并形成建模规范;


形成产品的数学模型知识管理体系,以数学模型虚拟样机的方式,对新型号的方案设计提供高精度仿真预测支持。


2


SimV&Ver Math数学模型验模工具


1.数学模型验模流程


仿真工程师建立数学模型,发送给验模工程师;


试验负责人将试验结果,以标准格式输出给验模工程师;


验模工程师首先对数学模型进行参数灵敏度分析(PSA),获得高灵敏度参数,将优先用于修正模型;


验模工程师利用试验结果,对数学模型进行修正(MU),高灵敏度参数优先修正;


对修正完毕的模型进行概率分析(PA),通过输入参数的概率分布,获得仿真结果的失效概率;


验模工程师提交验证结果,形成该数学模型的仿真规范,并发布到虚拟样机库系统(SDM);


所有用户可以从虚拟样机库中调用该模型和仿真规范,应用于创建新的型号模型。



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SimV&Ver Math模块


1.模型参数敏感性分析模块


定义进行参数敏感性分析的设计参数数量、参数类型、参数的取值范围;


定义进行参数敏感性分析的输出变量;


搭建模型参数敏感性分析的工作流程。



2.Simulink\AMESim模型精度校正模块


定义进行模型精度校正的设计参数数量、参数类型、参数的取值范围;


定义进行模型精度校正的输出变量;


定义用于精度校正的目标试验数据;


搭建模型精度校正的工作流程。



3.Simulink\AME Sim模型置信度分析


定义进行模型置信度分析的设计参数数量、参数类型、参数的概率分布;


定义进行模型置信度分析的输出变量;


定义模型置信度分析的约束边界条件,以便于自动计算仿真模型的失效概率;


搭建模型置信度分析的工作流。



4


Math与C-SDM虚拟性能样机管理

系统的集成


SimV&Ver Math验证的是某一个具体的数学模型,与C-SDM集成,这个数学模型可以来自于C-SDM中的仿真模型层级分解,通过集成SimV&Ver Math工具完成这个模型的验证工作,并将验证结果重新返回到虚拟样机库当中。



与C-SDM集成后,所有的V&V规划工作和任务分配,都可以在C-SDM中完成,直到需要完成具体的验模工作,从C-SDM中启SimV&Ver Math模块,完成相应数学模型验模工作,而验证后的模型则直接作为虚拟样机发布到C-SDM系统的相应位置。





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来源:安怀信正向设计研发港
静力学航空航天船舶汽车AMESimSimulink控制试验
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首次发布时间:2022-11-17
最近编辑:2年前
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