【摘 要】
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验证和确认及不确定度量化(V&V&UQ)已成为工程应用软件可信度评估的最佳途径,是一个知识密集型很强的系统化工程,涉及众多数学方法和关键技术.本文围绕建模与模拟的工程仿真软件预测能力和可信度评估所面对的挑战,对V&V&UQ实施过程中涉及的数学方法、关键技术、求解算法、实施流程和自研分析工具等进行了系统化梳理和归纳总结,论证了V&V&UQ的本质是对建模与模拟中误差和不确定度的量化,阐述了不确定度量化、参数标定和模型修正,可作为提升软件预测能力和可信度的重要途径
【机 构】
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北京应用物理与计算数学研究所,中国空气动力研究与发展中心,山东科技大学数学与系统科学学院
【基金项目】
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国家数值风洞专项(NNW2019ZT7-A13),科学挑战专题(TZ2018001)。
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验证和确认及不确定度量化(V&V&UQ)已成为工程应用软件可信度评估的最佳途径,是一个知识密集型很强的系统化工程,涉及众多数学方法和关键技术.本文围绕建模与模拟的工程仿真软件预测能力和可信度评估所面对的挑战,对V&V&UQ实施过程中涉及的数学方法、关键技术、求解算法、实施流程和自研分析工具等进行了系统化梳理和归纳总结,论证了V&V&UQ的本质是对建模与模拟中误差和不确定度的量化,阐述了不确定度量化、参数标定和模型修正,可作为提升软件预测能力和可信度的重要途径
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