面向可靠性设计优化的响应面偏差修正方法

在基于仿真的汽车设计中,针对响应面模型普遍存在的精度不高的问题,研究了基于贝叶斯推断的模型外推预测方法,提出了模型不确定性下基于偏差修正的模型外推及可靠性设计优化方法,并通过一个汽车轻量化设计实例验证了所提方法的有效性。     

虚拟样机环境下不确定性多元动态系统模型验证

针对虚拟样机开发环境中不确定多元输出响应动态系统的模型验证问题,提出了基于误差统计分析、统计主元分析(Probabilistic principal component analysis,PPCA)、基于领域专家知识的阈值定义与转化和贝叶斯区间假设检验的不确定性动态系统模型验证方法和流程。概率误差分析方法用于处理物理试验和仿真结果的重复误差,PPCA用于处理多元相关数据和降维,基于领域专家知识的阈值定义与转化用于确定降维数据空间中的阈值区间,贝叶斯区间假设检验通过贝叶斯可信度提供模型验证结果。该方法解决了不确定性多元动态系统验证中的重复误差量化、多元相关数据处理、领域专家知识融合及提供具有明确物理意义和直观的验证结果等关键问题。对某汽车正向碰撞中乘员保护系统的实例研究表明,该方法能有效实现虚拟样机环境下的不确定性动态系统模型验证,并进一步推动数字化仿真模型的改进。     

不确定性工艺知识的模糊粗糙隶属度函数表示方法*

分析了工艺知识不确定性和模糊性的特点,提出了基于模糊粗糙隶属度函数的工艺不确定性知识的表示与应用模型。实现了对各类用数值和符号描述的工艺不确定知识的表示,通过隶属度值代替粗糙集中的实数值作为模糊粗糙集的属性,依照属性的依赖度和属性表的核进行了工艺知识属性的约简,得到了工艺知识规则集,并以LED芯片制造领域的工艺知识表示为实例,验证了该方法的可行性与有效性。