适用于CFD不确定度量化的代理模型的优化方法及相关设备技术

本发明专利技术适用于CFD不确定度量化技术领域，提供了一种适用于CFD不确定度量化的代理模型的优化方法及相关设备，方法包括：获取CFD模型输入参数的初始样本数据集；基于初始样本数据集构建代理模型，并评估代理模型的泛化误差；若代理模型的泛化误差大于预设的误差阈值，则对代理模型进行更新；否则结束优化，得到最优的代理模型。基于CFD模型输入参数的初始样本数据集构建代理模型，评估代理模型的泛化误差后与预设的误差阈值进行比较，若代理模型的泛化误差大于预设的误差阈值，则获取新的样本数据对代理模型进行更新，直到代理模型的泛化误差小于预设的误差阈值，得到最优的代理模型为止，提高了代理模型优化的效率。提高了代理模型优化的效率。提高了代理模型优化的效率。

【技术实现步骤摘要】
适用于CFD不确定度量化的代理模型的优化方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及CFD不确定度量化
，尤其是涉及一种适用于CFD不确定度量化的代理模型的优化方法及相关设备。

技术介绍

[0002]CFD（Computational Fluid Dynamics, 计算流体力学）在航空航天、能源动力、交通运载等领域发挥了日益重要的作用。但由于认知不足等原因，CFD中存在着不可忽视的不确定参数，比如湍流模型参数、材料热物性参数等。这些不确定参数导致模拟结果存在显著的不确定性，会给决策带来潜在的风险。NASA曾对2500个在轨飞行器故障进行调查，其中约52%由不确定性因素引起。因此需要量化参数不确定性对CFD数值模拟的影响。
[0003]在CFD不确定度量化领域，代理模型是一种重要的表征不确定性传播的方法，在工程中取得了一定的成功。但现有技术中，由于构建和优化代理模型的过程中，对抽样得到的每个样本数据都需要调用CFD程序求解，这对于实际的工程应用有很多样本数据需要抽样和求解的时候，在计算资源有限的情况下，计算量是十分巨大的，且计算时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于CFD不确定度量化的代理模型的优化方法，其特征在于，包括：S1、获取CFD模型输入参数的初始样本数据集；S2、基于所述初始样本数据集构建代理模型，并评估所述代理模型的泛化误差；S3、若所述代理模型的泛化误差大于预设的误差阈值，则对所述代理模型进行更新；否则结束优化，得到最优的代理模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取CFD模型输入参数的初始样本数据集包括：对所述CFD模型输入参数进行拉丁超立方采样，获得所述初始样本数据集，所述初始样本数据集包括N个样本点序列。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始样本数据集构建代理模型包括：将所述N个样本点序列输入CFD求解器，对应得到N个响应向量序列；基于所述N个样本点序列和对应的N个响应向量序列组成的样本池，通过高斯回归算法构建所述代理模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述代理模型进行更新的步骤包括：基于所述初始样本数据集构造采集函数；求解所述采集函数的极小值，得到新的样本点；将新的样本点输入CFD求解器得到新的响应量，并将新的样本点和新的响应量加入所述样本池；基于所述样本池更新所述代理模型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述基于所述样本池更新所述代理模型的步骤之后，所述对所述代理模型进行更新的步骤还包括：计算更新后的代理模型的泛化误差，并与所述预设的误差阈值进行比较。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：章超，陈江涛，赵娇，肖维，张培红，赵炜，吴晓军，肖中云，沈盈盈，周晓军，吕罗庚，胡向鹏，杨福军，郭勇颜，金韬，
申请(专利权)人：中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所，
类型：发明
国别省市：