【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多学科系统仿真，涉及一种用于系统仿真的代理模型训练与调用方法。
技术介绍
1、组件/部件级产品在设计阶段，通常会在实际产品出来之前通过数值仿真技术对其构建虚拟模型并进行各种仿真测试，对各项静动态技术指标进行提前验证，达到加速研制周期和降低试验成本的目的。
2、在进行复杂系统多学科仿真验证时，不同学科领域之间的模型需要频繁进行数据交互与模型融合，如果某个组件/部件的仿真模型计算量过于庞大，则会拖慢整个联合仿真的运行效率。为了避免这种情况的出现，当前主流的技术方案是将某个或某几个计算耗时很大的模型做降阶处理，这一操作也被称为模型降阶。
3、模型降阶所针对的模型大体上可以被分为两类：稳态模型的降阶和动态模型的降阶。总的来说，目前仿真领域对稳态模型的降阶相对比较成熟。对稳态模型做降阶处理后得到的模型一般也被称作“代理模型”。
4、所谓代理模型，是指在不降低精度的情况下构造的一个计算量小，计算周期短，但计算结果与数值分析或物理试验结果相近的数学模型，大部分情况下默认是稳态模型降阶后得到的一种仿真模...
【技术保护点】
1.一种用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于，包括以下操作：
2.如权利要求1所述的用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于，所述野点：当一组数据中含有实数类型以外的数据类型时，则该组数据被认为是野点数据；
3.如权利要求1所述的用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于，所述霍普金斯统计量的计算步骤为：
4.如权利要求1所述的用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于，在抽选10～20％的验证集数据过程中，应按照均匀分布随机抽选数据；而当抽选到边界点数据时，则放弃该组数据重新抽选。
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【技术特征摘要】
1.一种用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于，包括以下操作：
2.如权利要求1所述的用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于，所述野点：当一组数据中含有实数类型以外的数据类型时，则该组数据被认为是野点数据；
3.如权利要求1所述的用于系统仿真的代理模型训练与调用方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王万元，郝康康，付翔，白佳乐，尚永权，
申请(专利权)人：西安中锐创联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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