用于验证仿真模型的方法技术

本发明专利技术涉及用于验证工程系统的仿真模型的仿真数据（SD）的计算机实现的方法（100）；方法（100）包括以下步骤：提供（110）包括多个仿真信号的仿真数据（SD）和提供（110）包括多个参考信号的参考数据（RD），其中仿真信号和参考信号是多维信号、至少二维信号，并且利用Wasserstein度量确定（120）包括仿真数据（SD）的第一概率分布和包括参考数据（RD）的第二概率分布之间的得分图（S），其中确定得分图包括：基于仿真信号和参考信号创建（120

【技术实现步骤摘要】
用于验证仿真模型的方法


[0001]本公开涉及一种用于验证工程系统的仿真模型的仿真数据的计算机实现的方法。
[0002]其他的实施方式涉及用于执行该方法的计算机程序和/或设备。
[0003]其他的实施方式涉及计算机实现的方法和/或计算机程序和/或设备尤其在工程系统开发中用于验证工程系统、特别是软件、硬件或嵌入式系统的仿真模型的用途。

技术介绍

[0004]为了验证仿真模型，通常在仿真模型的参数空间中的特定点——所谓的验证点——处收集参考数据。所述参考数据通常来自真实的验证实验或来自高精度参考模型的仿真运行。在验证点处计算所谓的模型误差，即显示仿真模型和参考之间的偏差的真实的标量变量。
[0005]为了确定仿真数据与参考数据的偏差或确定仿真数据和参考数据一致性，已知使用所谓的得分函数。得分函数提供在区间、例如中的值。值u、即下限值、例如0代表一致性差或偏差高。值v、即上限值、例如1或100代表一致性良好、例如100%一致性或没有偏差。在此，以如下方式确定得分函数：即信号的得分相对于自身得出上限值，例如s(x(t), x(t)) = v。得分函数提供的值特别适合定性评价。得分函数尤其与时间序列信号关联的应用通常是已知的。
[0006]例如，参考信号源自真实测量或参考模型，进而通常具有自然变化性。例如，不同的参数可以在不同的测量遍历中变化。与人们如何良好地尝试控制测量的所有参数无关，其中一些参数会在每次测量遍历时都变化。如果基于确定性的仿真模型，则在参数固定的情况下仿真总是提供相同的结果。因此，通过随机变化一些参数并记录结果，在仿真中对实验进行重新建模。如果这些被称为随机参数的参数以正确的方式分布，只要仿真模型正确地描述相关效果，则相应的仿真数据集与相对应的相应参考数据集非常相似。在数学上来看，仿真和参考之间的比较因此对应于计算两个概率分布之间的间距。
[0007]上述得分函数不适用于评估概率分布之间的间距。
[0008]例如，为了验证标量信号，已知基于所谓的面积验证度量的验证框架，其例如在Oberkampf、William L.和Christopher J. Roy，Verification and validation in scientific computing科学计算中的验证和确认，Cambridge University Press剑桥大学出版社，2010中描述。通常，仿真结果和参考测量（理想情况下是真实实验）都被视为来自两个不同的随机分布的图。这意味着，针对仿真和数据参考都创建（经验）分布函数、英文Cumulative distribution function累积分布函数、CDF。然后，将所述分布函数与用于分布函数的度量、例如面积验证度量相互比较。在面积验证度量中，两个分布函数之间的面积用作衡量两个分布之间的不一致性的量度。但是，面积验证度量无法在多维情况下使用。
[0009]因此，本公开所基于的目的是：提供一种实现将得分函数应用于概率分布的方法。

技术实现思路

[0010]一个实施方式涉及一种用于验证工程系统的仿真模型的仿真数据的计算机实现的方法；该方法包括以下步骤：提供包括数量n个仿真信号的仿真数据和提供包括数量m个参考信号的参考数据，其中仿真信号和参考信号是多维信号、至少是二维信号，并且利用Wasserstein度量确定包括仿真数据的第一概率分布和包括参考数据的第二概率分布之间的得分图，其中确定得分图包括：基于仿真信号和参考信号创建得分矩阵；将得分矩阵转换为成本矩阵；计算成本矩阵的最优传输成本；和将最优传输成本转换为得分图。
[0011]仿真信号例如是仿真模型的输出信号。参考信号例如是参考模型的输出信号。
[0012]仿真数据的仿真信号和/或参考数据的参考信号包括例如标量信号和/或多维信号、特别是二维或多维向量和/或关联信号和/或时间序列信号。例如，当描述空间取向时，使用二维或多维向量。例如，关联信号用于组合模型的多个输出，以显示输出的相关性。在时间序列信号的情况下，记录信号的每个时间点都被视为单独信号。
[0013]仿真数据包括n个仿真信号，其中n>1。参考数据包括m个参考信号，其中m>1。对于不同的仿真数据和/或参考数据，仿真信号的数量n和/或参考信号的数量m可以具有不同的大小。
[0014]根据本专利技术，因此提出：首先将包括得分值的得分矩阵转换为成本矩阵。基于成本矩阵利用Wasserstein度量计算成本矩阵的最优成本。然后，将最优成本转换回得分值。通过转换，Wasserstein度量可以与得分值组合地使用。
[0015]原则上，Wasserstein度量仅可应用于成本类型的函数。通过转换，所提出的方法可以将Wasserstein距离的统计框架与得分函数组合地使用。
[0016]得分函数的使用又允许：定义仿真模型质量的通用阈值，进而适合于尤其在车辆仿真范围内在评估仿真模型时使用。
[0017]根据一个实施方式提出：创建得分矩阵包括确定在从相应的仿真信号到相应的参考信号的区间中的得分值。得分矩阵是n
×
m或m
×
n矩阵。矩阵的第i
‑
j
‑
项为第j个仿真信号对第i个参考信号的得分值，其中1 ≤ i ≤ n和1 ≤ j ≤ m。
[0018]根据一个实施方式提出：通过将线性的、特别是仿射线性的变换函数应用于得分矩阵、尤其通过将变换函数应用于得分矩阵的每个项来将得分矩阵转换为成本矩阵。
[0019]根据一个实施方式提出：变换函数（f）通过函数给出。
[0020]特别地，可以任意地确定参数a。但是，可以证实为有利的是：参数a=1/（v
‑
u）。
[0021]根据一个实施方式提出：利用Wasserstein距离来进行成本矩阵的最优传输成本的计算。对于经验测量、即对于有限数量的仿真和参考数据，最优传输成本对应于Wasserstein距离。
[0022]根据一个实施方式提出：通过将变换函数的逆函数应用于最优传输成本来将最优传输成本转换为得分图。
[0023]能够证实为有利的是：得分图满足以下特性中的至少一项：
‑
对于n=1和m=1，得分图S简化为成本矩阵，特别地
‑
对于n=1或m=1，得分图S对应于得分矩阵的平均值，特别地或者
‑
得分图S本身又产生得分，其中特别地S∈I，并且适用。
[0024]其他的实施方式涉及一种用于验证仿真模型的数据的计算机程序，其中计算机程序包括计算机可读的指令，在所述指令通过计算机执行时执行根据所述实施方式的计算机实现的方法。
[0025]其他的实施方式涉及一种用于验证仿真模型的数据的设备，其中设备包括用于执行根据所述实施方式的计算机实现的方法的计算单元。
[0026]其他的实施方式涉及根据所述实施方式的计算机实现的方法和/或根据所述实施方式的计算机程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于验证工程系统的仿真模型的仿真数据（SD）的计算机实现的方法（100）；所述方法（100）包括以下步骤：提供（110）包括多个仿真信号的仿真数据（SD）和提供（110）包括多个参考信号的参考数据（RD），其中所述仿真信号和参考信号是多维信号、至少二维信号，并且利用Wasserstein度量确定（120）包括所述仿真数据（SD）的第一概率分布和包括所述参考数据（RD）的第二概率分布之间的得分图（S），其中确定所述得分图包括：基于所述仿真信号和所述参考信号创建（120
‑
1）得分矩阵（s）；将所述得分矩阵（s）转换（120
‑
2）为成本矩阵；计算（120
‑
3）所述成本矩阵的最优传输成本，和将所述最优传输成本转换（120
‑
4）为所述得分图（S）。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法（100），其中创建（120
‑
1）所述得分矩阵（s）包括确定在从相应的仿真信号到相应的参考信号的区间中的得分值。3.根据前述权利要求中的至少一项所述的计算机实现的方法（100），其中通过将线性的、特别是仿射线性的变换函数（f）应用于所述得分矩阵（s）、尤其通过将所述变换函数（f）应用于所述得分矩阵（s）的每个项来将所述得分矩阵（s）转换（120
‑
1）为所述成本矩阵。4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法（100），其中所述变换函数（f）通过给出。5.根据权利要求4所述的计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：