当今全球制造企业之间的竞争越来越激烈,决定制造企业全球竞争能力的主要指标是产品的开发时间(Time)、质量(Quality)、成本(Cost)以及相应的服务(Service)。为适应快速多变和个性化的市场需求,以工程产品数字化模型为基础的数字制造作为全新的制造技术和制造模式,已经在产品设计、协同开发、制造过程和制造模式等方面带来一系列变革,并成为推动21世纪制造业向前发展的强大动力。然而,数字化模型只是真实物理系统的一个有限映像,其建模过程有着各类抽象、前提假设和限制,因而其预测结果与实际物理系统始终有着一定的差距。如何通过模型验证(Model Validation)分析和判断数字化模型预测结果与实际物理系统的吻合程度成为数字制造发展和应用的一个关键问题。由于数字化模型在汽车安全设计等复杂工程领域的广泛应用,对于含有不确定性多元动态响应的复杂动态系统的模型验证理论和方法已成为学术界和工业界的研究热点。为了研究不确定性多元动态系统模型验证的通用方法,并制定汽车安全领域模型验证的ISO国际标准,本文作者在博士就读期间于美国福特汽车公司北美全球研发创新中心的模型验证研究组中从事了三年的相关研究工作。本文在美国福特汽车研究院大学研究计划项目(URP)、国际标准组织(ISO)汽车安全模型验证标准制定委员会(TC22 ISO WG4)、国家自然科学基金等项目支持下,提出了面向汽车安全的不确定性多元动态系统的模型验证方法,旨在解决不确定性多元动态系统模型验证中的三个关键技术:一元动态响应分析、多元动态响应分析和不确定性分析,相关理论成果已应用于ISO TC22标准的制定,开发的模型验证原型系统已成功应用于新型汽车安全设计中。本文主要研究内容如下:(1)研究了模型验证中的一元动态响应分析方法。在对传统动态响应分析方法总结的基础上,提出了能有效分析动态响应整个时间域及各主要时间曲线特征的误差,并能结合领域专家知识和具有明确物理意义的评估方法EEARTH(Enhanced Error Assessment of Response Time Histories),然后通过两个实例证明EEARTH方法在综合评价各主要时间曲线误差的能力方面优于现有各种动态响应分析方法,在时间曲线特征区分能力方面优于CORA方法。同时该方法被应用于数字化模型参数的自动优化过程。(2)研究了模型验证中的多元动态响应分析方法。针对多元动态系统验证中的问题,提出了基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)和EEARTH方法的多元动态响应分析方法,能有效处理多元动态响应数据的降维和数据相关性问题,解决了现有多元动态数据分析方法无法同时处理多元数据降维及相关性,并综合分析多元输出动态响应主要时间曲线特征误差的问题。(3)研究了模型验证中的不确定分析问题。针对模型验证过程中试验数据、数字化仿真模型数据和多元数据降维产生的误差,提出了基于统计主元分析(Probabilistic Principal Component Analysis,PPCA)、验证量选取、阈值选定与转化的降维误差分析方法,和基于贝叶斯区间假设检验的不确定性分析方法,并通过实例从验证准则特性要求和精确度上证明了提出方法的优越性。(4)提出了面向不确定性多元动态系统的模型验证方法。为了解决复杂系统验证中的问题,本文分别采用了统计误差分析、统计主元分析和贝叶斯区间假设检验等方法来处理试验和仿真重复误差分析,多元数据降维、相关性和降维误差分析、以及量化模型质量和预测能力的问题,该方法具有理论创新性且符合实际工程需求,在汽车安全领域具有良好的工程应用前景。(5)开发了原型系统。基于理论方法研究和ISO标准评估的需求,本文开发了动态模型验证原型系统。以美国新车评价系统(New Car Assessment Program,NCAP)碰撞性能测试中的驾驶员侧乘员约束系统仿真模型系统为例,说明了本文提出理论方法的有效性和实用性。