力學大會2015集考慮不確定性的氣動彈性系統(tǒng)模型修正和

， 仿真模型對不確定性的描述應能夠合理地表示出標稱系統(tǒng)與真實系統(tǒng)之間的誤差,既不過于目前，能源部廣泛使用模型驗證和確認(V&V,VerificationandValidation)作為量化仿真模型法）驗證。程序驗證包括軟件質量保證(SQA,SoftwareQualityAssurance)和數(shù)值算法驗證。解法（方法）驗證分為方法理論/網(wǎng)格收斂指標(GCI,GridConvergenceIndex)驗證技術和計算敏感性分析[2]。會產(chǎn)生這樣的問題。當機翼具有攻角αM，這個力矩有會使彈性機翼產(chǎn)生扭轉變形θL，而機翼振動時則引起慣性力I，兩種力的共同作用使機翼產(chǎn)生變形θLI。這種循環(huán)的引起振動，當飛行速度較小時，在氣動阻尼的作用下，振動衰減直至；速度增大，振動衰減V&V的關鍵，是評估模型Bayes理論和響應面方法等[3]。文獻[4]旨在探尋減少傳統(tǒng)不確定性分析計算成本的不同方法，基模擬(MCS,MonteCarloSimulation)是傳統(tǒng)的概率分析法，計算代價大，耗費時間。微擾動法(Perturbationmethod)是一種比較高效的分析方法，它可以根據(jù)初始時刻快速得到響應統(tǒng)方法首先由GhanemSpanos提出，應用在結構力學有限元領域[5]，它將數(shù)學模型中的每個參量進行正交多項式混沌展開,然后利用Galerkin映射,得到相應的隨機控制方程,即新的計算控制方程[6]，對于輸入它可以給出最佳的指數(shù)收斂[7]，被廣泛應用于多種不確定性模型的確定性問題[8][9]。Galerkin多項式混沌展開也稱為浸入式多項式混沌展開(IPC)，將控制方程轉化為混沌作為一個黑匣子,在隨機空間(不確定性參數(shù)分布)里通過一定的抽樣方法,獲得若干個樣本點,將各樣本點輸入確定性程序求解,然后對確定性輸出結果進行統(tǒng)計分析,以獲得相關數(shù)值求解結果的統(tǒng)計特征,來評估輸入?yún)?shù)或計算條件的不確定性在計算過程中的影響[3]。IPC方法和NIPC方法的本質區(qū)別在于是否改變確定性方程的求解方式，在于顫振不確定性求解過程中方程唐健等[10]針對呈隨機分布的不確定性參數(shù)，分別采用法MCS方法和非浸入式隨機用配點法建立模型；結果表明：在有大量樣本的情況下，MCS方法更為精確，但NIPC方法方法不同，IPC方法雖然針對隨機型不確定性，但能夠得到確定的顫振邊界范圍，戴玉婷，楊超[11]pk法的基礎上，提出了針對不確定性氣動彈性系統(tǒng)穩(wěn)定性分宜選擇少而精的關鍵不確定性參數(shù)進行分析，或采用NIPC。文獻[12]IPCNIPC對于引入非線性，利用基于-埃爾米特正交的NIPC方法研究立方剛度和阻尼系數(shù)不確定性，結果表明前者不確定性不會改變分叉點，只對顫振振幅產(chǎn)生影響，而后者則對分叉點的發(fā)生和丁法進行阻尼因子的不確定性量化，又一次印證在得到同等精度的條件下，前者計算成的。Manan等[14]使用概率方法研究考慮復合材料纖維方向角不確定性的氣彈優(yōu)化設計，基于PCE方法建立模型后由MCS法得到顫振速度的概率分布，文獻[15]將PCE方法用于預測復合材料機翼的材料參數(shù)不確定性的和氣彈穩(wěn)定性。事實上，復雜系統(tǒng)的不確定性難以用概率分布來描述，因而可以通過樣本以獲得不確定性的區(qū)間范圍。文獻[16]提出基于切比雪夫多上，通過粒子群算法(PSOParticleswarmoptimization)進行復合材料機翼模型優(yōu)化。文獻[17]基于泰勒展開建立頻域LFT模型，用V-μ法對復合材料機翼進行顫振魯棒分析。Pettit[18]描述了一種由Melchers所的分類：（1）偶然不確定性，最常見的例子是系統(tǒng)中的偶然不確定性進行了研究，Allen等[21]隨后提出了結合可靠性優(yōu)化設計和高保真氣彈仿真的方法來削弱認知不確定性的。Chang等[22]提出一種評估帶有認知不確定性的飛行器推進系統(tǒng)將理論應用到結構可靠性的認知不確定性量化。文獻[28]對不確定性進行了分類，并將rnoh[30(A,ascbfanen)題。文獻1使用理考慮氣結中的認知確定性并對可復使用運載32μ20世紀90年代末，學者提出了魯棒顫振裕度分析方法，文獻[33]系統(tǒng)的闡述了魯棒顫振的理論及應用，包括魯棒穩(wěn)定性和結構奇異值的基本理論、μ理論框架下的氣動彈性分析、不確定氣動彈性系統(tǒng)的線性分式變換描述、不確定性的建模以及模型確認方法等。Lind等[34]首先將μ法用于不確定性顫振分析。利用μ法首先需要對不確定性氣彈方程進行線性分式變換(LFT,linerfractionaltransformation)，Borglund等[35][36]μ-k法，大大簡化了LFT建模過程，直接在頻域域內(nèi)進行魯棒顫振分析?；讦?k法，μ-p法[37]被提出用以分析材料的不確定性和亞臨界的飛行條件。Borglund等[38]將μ-p法應用于結構和氣彈擾動耦合的顫振特征值問題，和[39]V-μ法，Danowsky等[40]動的不確定算子Δ的魯棒穩(wěn)定性：即存在擾動的情況下，系統(tǒng)的穩(wěn)定性特征。Danowsky等[41]等針對AGARD445.6μ分析法和概率分析法進行顫振結果表明確定型μ方法只能用于零風險顫振分析,MCS方法只能用于較大風險顫振速度分1%62%或顫振速度邊界增大5%,從而放寬了設計要求。為攝動變量以得到相應的匹配點解。文獻[46]考慮數(shù)和大氣密度做為攝動量，基于結構奇異值μ方法得到保守的魯棒顫振邊界。文獻[47]充分考慮各氣動參數(shù)的聯(lián)系，引入優(yōu)化算法和基于變數(shù)的μ分析法，分別得到顫振邊界，結果表明，后者更為高效和準確。氣動伺服彈性AErosroac)穩(wěn)定性是飛行器設計與分析中的關鍵問題。飛機的運動信號通過傳器輸入到制系統(tǒng)中,過系生制輸伺系舵，ASE穩(wěn)定性問題，μASE系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性分析中已得到初步應用[48]，文獻[49]將結構奇異值μ方法應用到計算飛機氣動彈性和氣動伺服彈性系統(tǒng)穩(wěn)定分μ方法。文獻[52]μ方法相結合進行氣動伺服彈性魯棒穩(wěn)定性分析的方法。[53]等利用線性分式變換形式(LFT)，考慮廣義剛度、廣義質量、廣義非定常氣動力等參數(shù)和非參數(shù)不確定性的攝動，以及伺服系統(tǒng)的不確定性攝動,由各子系統(tǒng)到整個閉環(huán)系統(tǒng)依次建立氣動伺服彈性的狀態(tài)空間模型，并應用結構奇異值μ方法分文獻[54]首次對靜氣動彈性問題進行魯棒性μ分析，提出了應用攝動理論和線性分式變換推動彈性系統(tǒng)不確定性模型。將結構奇異值μ分析推廣應用氣動彈性魯棒性分析。系統(tǒng)化的模型確認的方法最早是在90年代末由能源部提出[55]，Hemez等[56]全面綜述了（ModelUpdating)，模型預示（ModelPrediction)）進行區(qū)分。等[59]以模型修正為基礎,討模擬與科學計算程序驗證與確認的關系，以及科學計算程序驗證與確認的方法。等[61]綜述了國內(nèi)外開展CFD驗證與確認研究的進展。型。Jung等[62[63]將統(tǒng)計模型確認分層框架分為自上而下的模型確認計劃，自下而上的模型確認執(zhí)行 文獻68夠重生實驗數(shù)據(jù)。文獻[69]提出利用結構奇異值對范數(shù)有界結構化擾動下的系統(tǒng)穩(wěn)定性進行評估，非線性輸入時的問題。文獻[71]使用頻域法使該問題得到解決。ZhigangWu[72]等基于氣彈風洞試驗DLM氣動模型的缺陷。[76]將基于Nevanlinna-Pick矩陣插值定理的模型確Nevanlinna-Pick插值定理的模型集檢驗方法進行了模型確認，在時間域和頻率域中對模型文獻5878od9[80]基于靈敏度分析的參數(shù)型模型修正技術和方法的基礎上，開發(fā)了基于通用軟件aan和部分的研究都只針對其中一種不確定性，或者兩種不確定性，但在實際系統(tǒng)中，兩種不點給出預測結果，但是在建模時不可避免的會引入的假設，導致適用范圍的有限，一定 ,,.不確定性復雜計算仿真模型確認研究進展:模型V&V專題研討會,綿陽 ,,

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