王瑞利研究员：基于试验对复杂模型多参数的快速标定及不确定度量化----中国科学院数学与系统科学研究院

Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars

Speaker:	王瑞利研究员, 北京应用物理与计算数学研究所
Inviter:	洪佳林研究员
Title:	基于试验对复杂模型多参数的快速标定及不确定度量化
Time & Venue:	2018.11.1 16:00-17:00 N222
Abstract:	基于常微分方程（ODEs）与偏微分方程（PDEs）描述多物理过程的物理建模，基于偏微分方程数值解构造离散格式与求解方法的数值建模，基于高效算法和高级语言编程的计算建模，已成为国家重大工程重要的支撑。但由于多物理过程的复杂性和人们认知的缺陷，在物理建模、数值建模、计算建模过程中含有抽象、简化和近似，严重影响数值模拟结果的可信度，使得决策者、理论研究者、工程设计家对基于数值模拟技术为复杂系统可靠性认证、性能评估和事故分析提供依据的这条途径产生疑问，其最大瓶颈是物理模型参数、同效异构模型形式、逼近方法等众多因素融合在一起引起的复杂模型的不确定度量化（UQ）问题，特别是多参数的最佳值选择的问题，一直是工程仿真中最为关注的问题，即参数标定。参数标定就是将基准试验测试结果作为目标，在待定参数不确定性范围内，快速找出数值仿真软件能再现圆筒试验结果的模拟参数。本报告针对炸药爆轰弹塑性流体力学偏微分方程，空间离散采用有限体积格式，时间离散采用中心格式和计算空间采用任意多边形非结构网格，在概率意义下，将精准模拟与非精准模拟耦合，构建多参数的代理模型。然后基于代理模型快速遍历参数空间的抽样方法，将试验数据作为目标，利用反问题（IP）的贝叶斯推断方法来获得参数的可信值或全局最优值，构建了一种复杂模型多参数的快速标定与不确定性量化方法。该方法应用到带有16个参数的爆轰弹塑性模型，基于圆筒试验数据，快速给出了模型用于模拟圆筒试验的最佳值。该方法与传统试探法相比，工作效率最小可以提高70%。基于试探法的参数标定或模型确认，对于16个参数，最小需要2个月时间，而基于代理模型最多2周，大大提高了工作效率。该方法很容易应用到其它基于试验数据确认物理模型的问题中，可大大提高基于试验数据反推参数可信值的求解速度，以及避免参数标定陷入随机解的目的。