论文摘要
标定与反推模型参数的可信值或全局最优值是发展高可信度预测性仿真软件的关键。本文提出了一种能快速基于试验结果标定参数的方法。该方法首先在参数的不确定性范围内抽取少量样本,通过确定性软件开展精准正问题的数值试验,建立响应量与输入参数的关联样本。第二,通过数值试验的关联样本构建响应量与输入参数之间的代理模型。第三,遍历参数的不确定性空间抽样,用代理模型快速产生的大量样本。第四,基于遍历参数空间的大量样本,开展贝叶斯最大斯然估计,统计辨识与试验数据的残差最小,反推参数的可最佳可信值。以炸药爆轰圆筒试验为例验证了该方法的高效性。此方法大大加速了基于试验数据标定参数可信值的求解速度和避免参数标定陷入随机解的目的。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 王瑞利,喻强
关键词: 多参数模型,参数标定,多项式代理模型,贝叶斯推断,残差最小估计
来源: 第十五届中国CAE工程分析技术年会 2019-08-17
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 力学,计算机软件及计算机应用
单位: 北京应用物理与计算数学研究所,北京安怀信科技股份有限公司
分类号: TP391.7;O35
页码: 202-209
总页数: 8
文件大小: 1436k
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