题目：仿真模型分析与验证关键技术研究

 

 

 

随着建模与仿真技术广泛地应用于各个领域，仿真模型是否可信变得越来越重要。仿真模型验证是指在给定使用目的的前提下，分析和评价仿真模型与真实系统之间相似或接近程度的过程，是保证仿真模型可信的关键途径。本文提出涵盖验证试验设计、验证数据预处理、静态一致性验证和动态一致性验证的仿真模型分析与验证方法学，研究了仿真模型验证过程涉及的方法与技术，即仿真模型分析与验证关键技术。

通过对概念和内涵的分析，给出了验证试验设计的约束和准则。提出一种“空间约简—区域分析—试验点优化”的验证试验三级优化设计过程，研究了重要因子筛选、敏感区域分析、试验点优化设计等关键问题和方法。通过验证试验设计过程和方法，能够有效地实现对有限试验资源的合理配置，以及对验证数据获取手段的优化，从源头上确保验证数据的有效性。

针对验证数据有效性及其对验证方法的适应性问题，研究了静态数据的正态性检验与正态化、异常值检验与处理以及动态数据的平稳性检验与平稳化等验证数据预处理方法。考虑动态数据的平稳性问题在一致性验证中的重要性和特点，提出一种基于短时三维功率谱的平稳性检验方法，实现了对自相关函数非平稳性所引入的功率谱时变特性的非参数检验。此外，提炼出关于动态数据平稳化的一般原则。

在对静态一致性验证问题的研究中，针对经典统计方法对验证数据要求苛刻、适应性差的问题，提出对验证数据的样本容量和分布要求更为宽松的方法—基于综合p值分析的静态一致性验证方法，给出一种小样本、非参数分布情形下的静态一致性验证方案，并且能够实现对仿真模型与真实系统在因子空间上的整体一致性的推断。

针对经典静态一致性验证方法存在的主观性强且难以得到有效的定量结果的局限，提出一种非统计的方法—基于行为一致度的静态一致性验证方法。该方法基于对验证数据中行为映射关系的挖掘，建立规则化的系统行为与仿真行为模型，从行为包含关系的角度处理静态一致性验证问题，基于模糊集理论和方法实现对“一致性”的定量描述与计算，使验证结果富有更加丰富的内涵和意义，克服了统计类方法的不足。

动态一致性验证的关键是对数据所蕴含特性信息的分析和提取。针对现有的时域及频域方法在特性分析方面的局限性，归纳出三种典型的数据包含动态特性的情形，对此提出了基于多分辨率—短时傅立叶变换的动态特性分析与一致性验证的策略及方法，实现了对数据所蕴含的趋势特征与误差特征的分离提取和全面、精细的分析；基于特征相似的一致性分析结果能够有效地说明仿真与系统的特性差异，更有针对性和说服力。

对本文所提出的方法和技术，给出了相应的实现方法、比较分析实验与应用实例，证实了本文所提方法和技术的有效性。