第7章 仿真模型的校核、验证与确认.
机械设计中的仿真与模型验证方法
机械设计中的仿真与模型验证方法机械工程作为一门应用科学，旨在研究和应用物理学、材料科学和工程学原理，设计、制造和维护机械设备。
在机械设计中，仿真与模型验证方法是至关重要的工具，它们可以帮助工程师们预测和评估设计方案的性能，减少试错成本，提高产品质量和生产效率。
仿真是指通过计算机模拟和数值计算方法，对机械系统的运动、力学行为和性能进行预测和分析。
在机械设计中，常用的仿真方法包括有限元分析、计算流体力学、多体动力学等。
有限元分析是一种广泛应用的仿真方法，它将复杂的机械系统分割成有限数量的小元素，通过求解数学方程来模拟系统的行为。
通过有限元分析，工程师可以预测和评估机械系统的应力、变形、振动等性能，从而优化设计和改进产品。
模型验证是指通过实验和测试，验证仿真模型的准确性和可靠性。
在机械设计中，模型验证是非常重要的一步，它可以帮助工程师们验证仿真结果的正确性，并对设计方案进行修正和优化。
常用的模型验证方法包括试验台架测试、原型测试、材料测试等。
试验台架测试是一种常见的模型验证方法，它通过搭建实验平台，对机械系统进行物理测试，比较实验结果和仿真结果的差异，从而验证仿真模型的准确性。
在机械设计中，仿真与模型验证方法的应用可以带来许多好处。
首先，它们可以帮助工程师们更好地理解和分析机械系统的行为和性能，从而提前发现和解决潜在的问题。
其次，它们可以减少试错成本，降低产品开发周期。
通过仿真和模型验证，工程师们可以在实际制造之前，对设计方案进行多次优化和改进，从而降低产品故障率，提高产品质量。
此外，仿真与模型验证方法还可以为机械工程师们提供一种快速、高效的设计和分析工具，帮助他们在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
然而，虽然仿真与模型验证方法在机械设计中具有重要的作用，但它们也存在一些局限性。
首先，仿真模型的准确性和可靠性取决于输入参数的准确性和模型假设的合理性。
如果输入参数不准确或者模型假设不合理，那么仿真结果可能会与实际情况产生偏差。
模型的验证与确认
模型的验证与确认模型的验证与确认不要一味的相信程序帮你检查出来的拼写错误。
——布兰登·希尔斯Dew knot trussed yore spell chequer two fined awl yore mistakes.——Brendan Hills 在本实验中，我们将描述仿真模型验证和确认的发展以及分析阶段。
在L8.l节中，我们将描述一个检验和返工的模型。
在L8.2节中，我们将展示如何通过其内部项目以查证模型。
L8.3章将展示如何对一个模型进行纠错。
对ProModel的逻辑性，基础元素以及高级调试器功能也会进行讨论。
In this lab we describe the verification and validation phases in the development and analysis of simulation models. In Section L8.l we describe an inspection and rework model. In Section L8.2 we show how to verify the model by tracing the events in it. Section L8.3 shows how to debug a model. The ProModel logic, basic, and advanced debugger options are also discussed.L8.1 对检验和返工模型的验证问题陈述孟买服装制造厂从事着纺织品的生产、出口和转销。
成箱的服装（每小时三箱，指数分布）从海外供应商那里运送到位于孟买的孟买服装厂仓库，已进行识别和分类、检查和包装。
识别与标签需要U(1O，2)，检查需要N(5，1)，包装需要N(4，0.25) 分钟。
有时，标签机故障。
标签错误在检查中会被发现。
60%的服装都被正确标记和运送到包装区域；然而，40%的服装被送回返工（重新标记）。
第7章 仿真模型的校核、验证与确认解读
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 仿真置信度(Simulation Fidelity)。是指在 特定的建模目的和意义下，模型系统逼近 实际系统(原型)的程度。
7. 1 VV&A概述 VV&A的基本概念 模型校核、验证与确认实质上是进行模型 有效性分析，它发生在模型发展的每个阶 段，与建模过程的关系如图所示。
引 言
仿真系统是否具有设计系统的特点,能否反应实际系统 的真实的特征,必须经过一定的置信度确认。VV&A技 术是保证仿真置信度的保证。
校核 Verification 验证 Validation 确认 Accreditation 简记为VV&A。
7. 1 VV&A概述
为了保证应用上的有效性(Validity)和可信度（ Credibility)，通仿真模型必须满足下列三个条件: ①仿真模型与系统原型之间具有一定程度上的相 似关系，以保证两者之间的可类比性。这是仿真 模型能够得以存在的基础。 ②仿真模型在一定程度上应该能够代替系统原型 ，即具有代表性。这是能够利用仿真模型来进行 实验研究，也是仿真过程能够得以进行的前提条 件。 ③通过对仿真模型的研究，能够得到关于系统原 型的一些准确信息，即仿真模型具有外推性。这 是仿真技术要实现的目标。
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本原则 原则1:VV&A活动必须贯穿于系统建模与仿 真的整个生命周期 原则2:在模型系统中，不存在绝对意义上的 正确或错误，不应将VV&A活动的结果看做 是一个非对即错的二值变量 原则3:仿真模型是根据建模与仿真的目标而 建立的，其可信度也应由建模与仿真的相 应目标来评判
问题实体(Problem Entity) 研究对象，可以是一个系统(真实 的或假想的)。也可以是一种构思， 一种概念，一种情景，一项决策或政 策，或者是其它等待研究的事物或现 概念模型(Conceptual Model) 象。 指在问题分析和建模阶段，针对某 计算模型(Computerized Model) 一特定的研究目的，对问题实体所作 是指通过程序设计，在仿真设备 (主 出的数学的、逻辑的或自然语言的表 要是指计算机)上对概念模型的实现。
模型的确认验证和应用.精选ppt
7.3.1 单因子完全随机化模拟实验设计
单因子多水平的完全随机化实验设计是指对每一个水平都作模拟实验， 每次实验均采用独立的随机数流作重复模拟运行的实验设计。
设τj为第j个水平对响应的影响，μ为总的平均影响，εij为第j个水平上 第i次观察值的随机项，它是正态分布〔 N(0，σ2)〕的随机变量， Yij为第j个水平上的观察值，那么：
第讲模型确实认验证和应 用
上节有关Petri网的四个根本逻辑关系的解释。 参照胡老师的毕业论文。 全天候的深入 最好能将agent的一个例子完善。
7.1 Why VV&A?
仿真系统能否具有实际系统的特点，能否反映实际系统的 规律特征，必须经过一定的置信度确认。VV&A技术是保 证MS置信度的有效途径。
Validation 确定仿真系统代表现实世界的正确性程度，关心的是仿
真系统究竟在多大程度上反映了真实世界的情况
Accreditation 正式的按受系统作为专门的应用目的效劳的过程，是在前
述校核与验证的根底上，有仿真系统的主管部门和用户组 成验收小组，对系统的可接受性和有效性做出正式确实认。
子组成。但凡可用数量描述的因子，如效劳员数目、到达率、效劳率、 订货点、提前订货期等，均为数量因子。但凡表示某种结构性假设且 不能用数量表示的因子，如排队规那么〔FIFO、LIFO、RM等〕、缺 货补充策略等，均为质量因子。 〔2〕因子水平〔Level of Factors〕。模拟输入变量的可能取值或 质量因子可取的方案。 〔3〕处理〔Treatment〕。在规定水平上的因子组合称为一个处理。 对某一处理进行模拟将得到一定的输出响应。假设共有m个因子，每 个因子都有n个水平，那么共可组成n*m个不同的处理。
校核 verification 验证 validation 确认 accredation
复杂工程建模和模拟的验证与确认
复杂工程建模和模拟的验证与确认引言在科学和工程设计过程中，理论、实验和数值模拟是 3 种基本研究手段，现代计算机硬件和软件能力的飞速发展为强化高性能、大规模数值模拟研究提供前所未有的条件，数值模拟的重要性愈加显著．数值模拟中建模和模拟( Modeling and Simulation ，M＆S) 本身的可信度评估是高置信度数值模拟的核心，直接影响基于数值模拟和少量试验支撑的复杂系统的可靠性认证．验证和确认( Verification and Validation ，V＆V) 是复杂工程系统可靠性认证中M＆S 置信度评估的重要手段．近年来，随着数值模拟系统日益广泛应用，V ＆V 的重要性愈来愈为数值模拟系统开发者和使用者所重视，对V ＆V 概念、理论、标准和相关方法的研究已成为复杂工程M＆S 可信度评估的重要内容． 1.复杂工程M&S 的V&V 现状1． 1 国外研究现状和发展趋势数值模拟在工业设计、产品性能分析和优化设计中的地位日显重要，国外尤其是美国非常重视M＆S 的V＆V 的概念、术语、规范、可信度评估方法和应用等的研究。
1．1． 1 概念、术语和规范早在20 世纪六七十年代，美国计算机仿真学会( Society for Computer Simulation ，SCS) 成立模型可信性技术委员会( Technical Committee on Model Credibility ，TCMC) ，专门进行与M ＆S 置信度评估相关的V＆V 方法的概念、术语和规范的研究．在20 世纪90 年代确定的V＆V 哲学观点无法对工程和技术领域的仿真结果进行可信性评估．20 世纪90 年代以后，由于M＆S 置信度评估在国家重大工程的研发和设计中的重要性越来越强，国外许多政府、民间部门和学术研究机构先后成立相应的组织或协会，以制定各自的M＆S 置信度评估及V＆V 的概念、术语和规范．美国几大工程协会不断组织人力、投入资金开展M＆S 置信度评估概念、术语和规范的研究．自1984 年美国电器与电子工程师协会( Institute of Electrical and Electronics Engineers ，IEEE) 出版V＆V 相关术语至今，V＆V 相关概念、术语、规范一直都在完善．这些术语随后被美国核科学协会( American Nuclear Society ，ANS ) 和国际标准化组织( International Organization for Standardization ，ISO) 采用，建立各自领域的标准，美国航空航天学会( American Institute of Aeronautics and Astronautics ，AIAA) 组织各个不同行业的代表进行研究，于1998 年起草计算流体动力学验证和确认的指南；2010年以来在此领域一直很活跃的OBE R KAMPF 等［1］对此进行系统总结，综述机械工程领域现代数值模拟中M＆S 的V＆V 的发展，详细全面论述M＆S 的V ＆V 的基本概念、原理、步骤和系统的发展过程．1996 年，美国国防部( Department of Defense ，DoD) 的国防建模与仿真办公室( Defense Modeling Simulation Office ，DMSO) 成立军用仿真V＆V 工作技术支持小组，专门制定验证、确认和认证( Verification ，Validation and Accreditation ，VV ＆A) 技术发展的政策与规范，并逐渐形成系统仿真领域的VV ＆A 体系．[ 2]1998 年，美国能源部( Department of Energy ，DoE) 的3 大实验室逐渐将V＆V 引入武器库存管理计划，给出M ＆S 中准确度、误差、不确定度和确认域的概念内涵、M＆S 的V＆V 涉及的几个重要模型( 客观世界、概念模型、物理模型和计算模型等) 以及M＆S 的V＆V 活动的关系，其目的是通过V ＆V 量化物理建模中模型的不确定度和程序研制中数值算法的误差，增强高置信度的数值模拟能力．1998 年，美国机械工程师协会( American Society of Mechanical Engineers ，ASME ) Journal of Fluids Engineering 杂志成立协调小组．该小组的工作重点是推动对数值模拟中误差估计，不确定度量化、验证和确认以及置信度评估方法的讨论．该小组组织一系列ASME 论坛和研讨会讨论上述主题，并逐步编写和颁布系列V＆V 标准: 2006 年颁布关于“计算固体力学V＆V 的指南”，即ASMEV＆V 10-2006 Guide for Verification and Validation in Computational Solid Mechanics; 2009 年颁布“计算流体力学和传热学的V&V标准”，即ASME V &V 20-2009 Standard for Verification and Validation in ComputationalFluid Dynamics and Heat Transfer; 2012 年颁布“计算固体力学V&V 概念的案例说明”，即ASME V &V 10．12012 An Illustration of the Concepts of Verification andValidation in Computational Solid Mechanics ．ASME 经过二十几年的发展，在复杂工程M&S 的V&V 的概念和方法上取得显著成果，但仍将M & S 的V& V 涉及的概念在不同领域的本地化作为研究核心，至今仍在结合实际应用研究完善相关概念、术语和规范．1．1．2 M & S 置信度评估方法迫于核武器禁止试验的压力，美国核武器认证工作的基础由以核试验为主转移到以计算仿真为主，提出核武器储存管理计划( Stockpile Stewardship Program ，SSP) ，并由此产生武器认证新方法———裕度和不确定性量化( Quantification of Margins and Uncertainties ，QMU) 方法．1998 年美国提出的加速战略计算创新计划( Accelerated Strategic Computing Initiative ，ASCI) 和随后提出的先进模拟和计算( AdvancedSimulation and Computing ，ASC) 计划一直强调M& S 置信度评估方法和数值模拟中误差估计，将不确定度量化方法作为成功实施计划的关键之一．对于数值模拟中的误差和不确定度，在1986年，R OACHE 等]3]就意识到数值计算中不确定度对数值模拟结果评估的重要性，要求论文对计算结果的精度必须给出必要的量化信息．虽然该要求顺应数值模拟发展的需求，但在执行过程中仍遇到极大阻力．1993 年9 月，ASME Journal of Fluids Engineering 杂志再次就数值模拟准确度的控制明确提出10 条要求[4]: ( 1 ) 必须描述计算方法的基本特点; ( 2 ) 计算方法空间至少为2 阶精度; ( 3 ) 必须评估固有的或显式的人为黏性，使之最小化; ( 4 ) 必须有网格独立性或收敛性说明; ( 5 ) 必须给出适当的迭代收敛性信息; ( 6 ) 在瞬态计算中必须评估相对误差并使之最小化; ( 7 ) 必须详细说明初边值的数值实现和精度; ( 8 ) 已有程序的引述必须全面; ( 9 ) 对特殊问题可采用标准算例进行确认; ( 10 ) 可采用可靠的试验结果确认数值解．这些要求被认为是数值计算类论文发表广泛采用的规则，基本涵盖验证、确认和文档等方面内容．[5]1993年美国航空航天局戈兰研究中心负责执行面向应用的计算流体力学研究国家项目( National Project for Application oriented R esearch in CFD ，NPA R C) ，开展军事背景很强的航天和航空领域相关M ＆S 置信度评估研究．该项目给出数值计算的不确定度采用网格收敛指数方法，确认活动采用不同的层级: 单元层级( Unit Case) 、标准算例层级( Benchmark Case) 、子系统层级( Subsystem Case) 以及全系统层级( Complete System Case) ．20 世纪90 年代末，基于M ＆S 的特点、近似( 方程、求解和程序等) 和效果( 误差、量化和范围等) 等，将V＆V 引入复杂工程M＆S可信性和数值模拟预测能力评估中. NPA R C每年召开为期 2 天的学术研讨会，交流、评估V＆V 的最新进展，所有信息均在专门网站公开发布．2000 年以来，美国3 大国家实验室在软件质量保证( Software Quality Assurance ，SQA) 、精确解方法( Exact Solution Methods ，ESM) 、人工构造解( Method of Manufactured Solution ，MMS) 、程序对比( Code-toCode Comparisons ，CCC) 和网格收敛指数方法( Grid Convergence Index ，GCI) 等M＆S 可信性评估验证技术方面取得很好的效果． [6-7 ]2005 年，美国 3 大国家实验室在M＆S 置信度评估的验证技术方面实现某些自动化，如误差分析的自动化、不对称检测自动化和自适应加密网格情形下的分析检测自动化等．2009 年HELTON 基于R ichardson 外推法与GCI 方法，采用双层概率抽样方法，对误差的累积分布函数( Cumulative Distribution Function ，CDF) 和互补累积分布函数( Complementary Cumulative Distribution Function ，CCDF) 进行统计分析，给出M＆S 误差和不确定性敏感度的评估方法．此方法为独立因素或独立参数影响M ＆S 置信度的评估提供较好的方法．为了解多因素耦合对M＆S 置信度的评估，2006 年美国将多项式混沌( Polynomial Chaos ，PC) 方法［8］引入M＆S 不确定度评估中，发展多因素耦合影响M＆S 置信度、数值模拟中误差估计以及不确定度量化和传播的评估方法．至今，发展M＆S 不确定度量化和多因素敏感性分析方法仍是M＆S 置信度评估研究的核心。
建模与仿真的校核、验证与确认
6.2 模型与仿真的校核（verification)
校核的主要内容：
1. 分析在建模和仿真中的各种误差，及其对仿真 结果精确性的影响。
2. 对仿真程序的校核。
6.2.1 系统仿真误差源的校核
系统仿真误差源主要包括： 仿真模型误差 仿真方法及算法误差 仿真硬件误差
仿真模型误差
建立数学模型时产生的误差 从数学模型转换到仿真模型过程中的各种误差 被用于建模的数据的测试及采样误差等
请同学们思考并举例说明以上因素对建模仿真置信度的影响
置信度评估
理论模型有效性 仿真模型、仿真软件的校核与验证 运行有效性 数据有效性 内部安全性验证
6.1.2 VVA 工作模式与过程
图6.1 VVA工作模式示意图
本章内容
6.1 V V A技术概述 6.2 模型与仿真的校核 6.3 模型与仿真的验证 6.4 仿真模型的确认
V V A 技术的应用目的：保证仿真置信度，降低由于 系统模型和仿真的置信度水平低所引起的风险。
学习分析仿真结果置信度的思路。
6.1 V V A 技术
6.1.1 V V A 基本概念
校核： Verification 证实模型从一种形式转换成另一种形式具有足够的精确度； 验证： Validation 从预期应用的角度来确定模型和仿真表达实际系统的准确程度， 根据建模和仿真的目的，考察模型是否准确地描述了实际系统； 确认： Accreditation 相信并接受某模型及其仿真的权威性决定， 表明相关的决策部门 确认该模型及其仿真适用于某一特定目的。
影响建模与仿真置信度的可能因素
建模的原理、方法不正确。 建模过程中忽略了一些因素，而这些忽略在一定程度上具有危险性。 模型初始数据选取的失误：对于某些系统，模型的初始状态对仿真结果 有直接影响，初始数据的微小偏差可能会引起仿真结果大的“扰动”。 模型集合选取或参数选取有误。 在计算机仿真过程中，仿真模型的置信度会受到计算机字长、编码错误 和算法等方面的影响。 其他因素（请查阅相关文献资料）。
网络系统仿真设计的模型构建与验证
网络系统仿真设计的模型构建与验证一、引言网络系统仿真是指使用计算机程序模拟网络系统的行为和性能。
它是一种有效的工具，可以帮助研究人员和工程师在实际系统投入使用之前评估和改进系统的设计。
在进行网络系统仿真时，模型的构建和验证是非常重要的步骤。
本文将重点讨论网络系统仿真模型的构建与验证。
二、网络系统仿真模型的构建1. 确定仿真目标：在构建网络系统仿真模型之前，需要明确仿真的目标，例如评估系统的性能、研究系统的稳定性等。
这有助于选择合适的建模方法和技术。
2. 收集系统数据：为了构建可靠的仿真模型，需要收集系统的相关数据，例如网络拓扑结构、数据流量、网络设备特性等。
这些数据将用于确定系统的输入和输出。
3. 选择建模方法：根据仿真目标和数据的特点，选择合适的建模方法。
常用的建模方法包括离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）、连续仿真（Continuous Simulation）和混合仿真（Hybrid Simulation）等。
4. 设计模型结构：根据所选择的建模方法，设计网络系统仿真模型的结构。
模型结构应能够准确地反映真实系统的特性，并且具有可扩展性和灵活性。
5. 简化模型：在构建网络系统仿真模型时，往往需要对模型进行简化。
简化模型可以减少计算复杂性，提高仿真的效率。
然而，简化模型也会带来一定的误差，因此需要在精度和计算效率之间进行权衡。
三、网络系统仿真模型的验证1. 确定验证指标：为了验证网络系统仿真模型的准确性，需要确定一些验证指标，例如网络时延、吞吐量、丢包率等。
这些指标应与实际系统的性能指标相对应。
2. 收集实际数据：为了验证仿真模型的准确性，需要收集实际系统的性能数据。
可以通过监测网络流量、记录设备运行状态等方式获取实际数据。
3. 对比实际数据与仿真结果：将实际数据与仿真结果进行对比分析，评估仿真模型的准确性。
如果仿真结果与实际数据相符，说明仿真模型是可靠的；如果存在较大误差，需要进一步改进模型。
复杂工程建模和模拟地验证与确认
复杂工程建模和模拟的验证与确认引言在科学和工程设计过程中，理论、实验和数值模拟是 3 种基本研究手段，现代计算机硬件和软件能力的飞速发展为强化高性能、大规模数值模拟研究提供前所未有的条件，数值模拟的重要性愈加显著．数值模拟中建模和模拟( Modeling and Simulation， M＆S) 本身的可信度评估是高置信度数值模拟的核心，直接影响基于数值模拟和少量试验支撑的复杂系统的可靠性认证．验证和确认( Verification and Validation ，V＆V) 是复杂工程系统可靠性认证中 M＆S 置信度评估的重要手段．近年来，随着数值模拟系统日益广泛应用，V＆V 的重要性愈来愈为数值模拟系统开发者和使用者所重视，对 V＆V 概念、理论、标准和相关方法的研究已成为复杂工程 M＆S 可信度评估的重要内容．1.复杂工程M&S的V&V现状1． 1 国外研究现状和发展趋势数值模拟在工业设计、产品性能分析和优化设计中的地位日显重要，国外尤其是美国非常重视 M＆S 的 V＆V 的概念、术语、规范、可信度评估方法和应用等的研究。
1． 1． 1 概念、术语和规范早在 20 世纪六七十年代，美国计算机仿真学会 ( Societyfor Computer Simulation，SCS) 成立模型可信性技术委员会 ( Technical Committee on Model Credibility，TCMC) ，专门进行与 M＆S 置信度评估相关的 V＆V 方法的概念、术语和规范的研究．在 20 世纪 90 年代确定的 V＆V 哲学观点无法对工程和技术领域的仿真结果进行可信性评估． 20 世纪 90 年代以后，由于 M＆S 置信度评估在国家重大工程的研发和设计中的重要性越来越强，国外许多政府、民间部门和学术研究机构先后成立相应的组织或协会，以制定各自的 M＆S 置信度评估及 V＆V 的概念、术语和规范．美国几大工程协会不断组织人力、投入资金开展 M＆S 置信度评估概念、术语和规范的研究．自1984 年美国电器与电子工程师协会 ( Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE) 出版 V＆V 相关术语至今，V＆V 相关概念、术语、规范一直都在完善．这些术语随后被美国核科学协会( American Nuclear Society，ANS ) 和国际标准化组织 ( International Organization for Standardization，ISO) 采用，建立各自领域的标准，美国航空航天学会( American Institute of Aeronautics and Astronautics， AIAA) 组织各个不同行业的代表进行研究，于 1998 年起草计算流体动力学验证和确认的指南; 2010 年以来在此领域一直很活跃的 OBEＲKAMPF 等［1］对此进行系统总结，综述机械工程领域现代数值模拟中 M＆S 的 V＆V 的发展，详细全面论述 M＆S 的V＆V 的基本概念、原理、步骤和系统的发展过程． 1996 年，美国国防部( Department of Defense，DoD) 的国防建模与仿真办公室 ( Defense Modeling Simulation Office，DMSO) 成立军用仿真 V＆V 工作技术支持小组，专门制定验证、确认和认证 ( Verification，Validation and Accreditation，VV＆A) 技术发展的政策与规范，并逐渐形成系统仿真领域的 VV＆A 体系．［2］1998 年，美国能源部( Department of Energy，DoE) 的 3 大实验室逐渐将 V＆V 引入武器库存管理计划，给出 M＆S 中准确度、误差、不确定度和确认域的概念内涵、M＆S 的 V＆V 涉及的几个重要模型( 客观世界、概念模型、物理模型和计算模型等) 以及 M＆S 的 V＆V 活动的关系，其目的是通过V＆V 量化物理建模中模型的不确定度和程序研制中数值算法的误差，增强高置信度的数值模拟能力．1998 年，美国机械工程师协会( American Society of Mechanical Engineers，ASME ) Journal of Fluids Engineering 杂志成立协调小组．该小组的工作重点是推动对数值模拟中误差估计，不确定度量化、验证和确认以及置信度评估方法的讨论．该小组组织一系列 ASME 论坛和研讨会讨论上述主题，并逐步编写和颁布系列 V＆V 标准: 2006 年颁布关于“计算固体力学 V＆V 的指南”，即 ASME V＆V 10-2006 Guide for Verification and Validation in Computational Solid Mechanics; 2009 年颁布“计算流体力学和传热学的 V＆V 标准”，即 ASME V＆V 20-2009 Standard for Verification and Validation in Computational Fluid Dynamics and Heat Transfer; 2012 年颁布“计算固体力学 V＆V 概念的案例说明”，即 ASME V ＆V 10． 12012 An Illustration of the Concepts of Verification and Validation in Computational Solid Mechanics． ASME 经过二十几年的发展，在复杂工程 M＆S 的 V＆V 的概念和方法上取得显著成果，但仍将 M＆S 的 V ＆V 涉及的概念在不同领域的本地化作为研究核心，至今仍在结合实际应用研究完善相关概念、术语和规范．1． 1． 2 M＆S 置信度评估方法迫于核武器禁止试验的压力，美国核武器认证工作的基础由以核试验为主转移到以计算仿真为主，提出核武器储存管理计划( Stockpile Stewardship Program，SSP) ，并由此产生武器认证新方法———裕度和不确定性量化( Quantification of Margins and Uncertainties，QMU) 方法． 1998 年美国提出的加速战略计算创新计划( Accelerated Strategic Computing Initiative，ASCI) 和随后提出的先进模拟和计算 ( Advanced Simulation and Computing，ASC) 计划一直强调 M＆S 置信度评估方法和数值模拟中误差估计，将不确定度量化方法作为成功实施计划的关键之一．对于数值模拟中的误差和不确定度，在 1986 年，ＲOACHE 等［3］就意识到数值计算中不确定度对数值模拟结果评估的重要性，要求论文对计算结果的精度必须给出必要的量化信息．虽然该要求顺应数值模拟发展的需求，但在执行过程中仍遇到极大阻力． 1993 年 9 月，ASME Journal of Fluids Engineering 杂志再次就数值模拟准确度的控制明确提出 10 条要求［4］: ( 1 ) 必须描述计算方法的基本特点; ( 2 ) 计算方法空间至少为 2 阶精度; ( 3 ) 必须评估固有的或显式的人为黏性，使之最小化; ( 4 ) 必须有网格独立性或收敛性说明; ( 5 ) 必须给出适当的迭代收敛性信息; ( 6 ) 在瞬态计算中必须评估相对误差并使之最小化; ( 7 ) 必须详细说明初边值的数值实现和精度; ( 8 ) 已有程序的引述必须全面; ( 9 ) 对特殊问题可采用标准算例进行确认; ( 10 ) 可采用可靠的试验结果确认数值解．这些要求被认为是数值计算类论文发表广泛采用的规则，基本涵盖验证、确认和文档等方面内容．［5］1993 年美国航空航天局戈兰研究中心负责执行面向应用的计算流体力学研究国家项目( National Project for Application oriented Ｒesearch in CFD，NPAＲC) ，开展军事背景很强的航天和航空领域相关 M＆S 置信度评估研究．该项目给出数值计算的不确定度采用网格收敛指数方法，确认活动采用不同的层级: 单元层级( Unit Case) 、标准算例层级( Benchmark Case) 、子系统层级( Subsystem Case) 以及全系统层级( Complete System Case) ． 20 世纪 90 年代末，基于 M＆S 的特点、近似( 方程、求解和程序等) 和效果( 误差、量化和范围等) 等，将 V＆V 引入复杂工程 M＆S 可信性和数值模拟预测能力评估中． NPAＲC 每年召开为期 2 天的学术研讨会，交流、评估 V＆V 的最新进展，所有信息均在专门网站公开发布． 2000 年以来，美国 3 大国家实验室在软件质量保证( Software Quality Assurance，SQA) 、精确解方法 ( Exact Solution Methods，ESM) 、人工构造解( Method of Manufactured Solution，MMS) 、程序对比( Code-toCode Comparisons，CCC) 和网格收敛指数方法( Grid Convergence Index，GCI) 等 M＆S 可信性评估验证技术方面取得很好的效果．［6-7］2005 年，美国 3 大国家实验室在 M＆S 置信度评估的验证技术方面实现某些自动化，如误差分析的自动化、不对称检测自动化和自适应加密网格情形下的分析检测自动化等． 2009 年 HELTON 基于Ｒichardson 外推法与 GCI 方法，采用双层概率抽样方法，对误差的累积分布函数 ( Cumulative Distribution Function，CDF) 和互补累积分布函数 ( Complementary Cumulative Distribution Function，CCDF) 进行统计分析，给出 M＆S 误差和不确定性敏感度的评估方法．此方法为独立因素或独立参数影响 M＆S 置信度的评估提供较好的方法．为了解多因素耦合对 M＆S 置信度的评估，2006 年美国将多项式混沌( Polynomial Chaos，PC) 方法［8］引入 M＆S 不确定度评估中，发展多因素耦合影响 M＆S 置信度、数值模拟中误差估计以及不确定度量化和传播的评估方法．至今，发展 M＆S 不确定度量化和多因素敏感性分析方法仍是 M＆S 置信度评估研究的核心。
关于模型校核与验证
关于模型校核与验证标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]轨道线网客流预测模型建立后，必须进行校核、验证与确认，以便确定该模型是否能足以准确地反映实际系统的各种动、静态特性、是否可保证放心地使用所建立的模型。
如果不满足要求，还将进行相应的修正。
建模和模型校核、验证与确认是一个相互交替的过程，而且贯穿于模型研究过程的整个生命周期中。
模型校核、验证与确认实质上是进行模型有效性分析，它发生在模型发展的每个阶段，概括地讲，模型校核是一个过程，在这个过程中要检查和确定计算模型是否准确地表达了概念模型（数学模型，物理模型）。
模型验证是在建模目的意义下模型能否准确地代表实际系统，有两个方面的含义：一是首先要检查概念模型（数学模型，物理模型）是否正确地描述了实际系统；二是进一步考察模型输出是否充分接近实际系统的行为。
模型验证的目的并不是为了使模型与实际系统完全一致，由于模型只是对实际系统的一种相似，所以让模型百分之百地复现真实系统的行为是不可能的，也是不必要的。
模型校核与验证的难点：（1）模型验证工作是一个过程模型是建模者根据建模目的按照相似原理对于实际系统的科学抽象与简化描述。
它反映了建模者对实际系统由感性到理性认识的一个阶段，这种认识是否正确与精确，还得经过实践的检验。
因此，模型验证工作，实际上是由实践到理论，再由理论到实践的过程。
有时得经过多次反复才能完成。
（2）模型验证工作具有模糊性模型是原型（研究对象）的相似系统，而相似程度具有一定的模糊或不确定型。
这种不确定性不仅与建模者对原型认识的深刻程度有关，而且与他所采用的方法与技巧有关。
就是说对于同一原型系统，抱着同样的建模目的，不同的人可能建造出与原型相似程度不同的模型。
（3）模型验证工作受多种因素影响首先是模型本身的因素，总所周知一个完成的模型包含两个方面的内容：一方面是它的结构，另一方面是它的参数。
结构往往可以代表某一类模型的共性，而参数的加入，体现的是模型的个性。
《生物建模仿真》学习指南
《生物建模仿真》学习指南一、学习目的《生物建模仿真》是生物医学工程本科的专业基础课程，也是现代生物科学、医学、医学等相关专业教育教学的重要内容之一。
建模与仿真是分析、研究和设计各类系统，特别是诸如生命系统这类复杂系统的重要知识结构。
本课程的学习目的：1. 学习系统建模与计算机仿真的基本理论和方法。
2. 通过学习生物建模仿真的典型实例，学习和培养解决生物建模仿真实际问题的创新能力和实践能力。
二、课程理论部分学习指南课程理论学习分两个部分：第一部分包括第1章到第6章，内容是数学模型建模的基本理论和方法，计算机仿真的基本理论和方法，以及建模与仿真的校核、验证和确认（VV A）技术。
第二部分从第7章到第10章，通过学习生物系统建模仿真的4个典型范例，以点带面，培养应用建模仿真的基本理论与方法，解决生物系统实际问题的能力。
以下是理论课每个知识结构的主要内容、知识点、重点难点和学习质量的自我监测指标。
第1章生物建模仿真概论1. 学习目的了解建模仿真基本概念及生物建模仿真的研究与应用进展动态。
2. 学习内容(1)系统模型的定义、分类。
(2)系统仿真的基本概念、基本步骤、分类和计算机仿真。
(3)生物建模与仿真的研究与应用进展动态。
3. 知识点系统模型，计算机仿真4. 重点与难点系统建模的基本原理：模型与系统的相似性，根据建模要求定义相似性。
第2章系统的数学模型和建模方法2.1 数学模型的分类1. 学习目的学习数学模型的状态集合分类和时间集合分类。
2. 学习内容(1)数学模型的状态集合分类和时间集合分类。
(2)连续状态模型：连续时间模型，离散时间模型。
3. 知识点连续状态模型与离散事件模型，连续时间与离散时间模型4. 重点与难点连续状态模型中的连续时间模型，及其对应的时间离散计算机仿真模型。
5. 学习质量的自我监测标准：本章节自测与评估。
2.2 连续状态系统模型1. 学习目的学习连续状态系统中连续时间数学模型基本概念及其4类模型的数学表达式，了解对应的离散时间模型基本概念。
生产系统7_仿真模型的校核、验证与确认
非正式 测试
子模型 测试
集成 测试
模型 测试
可接受 性测试
仿真模型系统建模与仿真的测试阶段
• 原则2：在模型系统中，不存在绝对意义上的正确或错误，
不应将VV&A活动的结果看做是一个非对即错的二值变量
10
7.1.3 VV&A基本原则
• 原则3：仿真模型是根据建模与仿真的目标而建立的，其可
信度也应由建模与仿真的相应目标来评判
14
3、数据的校核与验证
主要内容应包括： ①元数据的精度校核； ②各阶段数据转化方式的校核； ③概念模型、编码模型和集成模型的输入数据校核及输出数据验证； ④输出数据的有效性校核等。
4、概念模型验证
将建模要求转化为详细设计框架的一种具体方法，并对建模与仿真中可 能的状态任务和事件等进行描述 。
5、设计过程的校核
• 仿真精度（Simulation Accuracy），是指仿真模型能够达
到的性能指标与所规定或期望的参考值之间的误差。
• 仿真置信度（Simulation Fidelity），是指在特定的建模目
的和意义下，模型系统逼近实际系统（原型）的程度。
7
VV&A和建模与仿真过程
8
• 校核侧重于对建模过程的
3
• VV&A是对仿真模型的可信度进行评估的基础。通过对仿真
模型的VV&A，可以达到以下目的： • ①保证所建立的仿真模型能够足够精确地表达真实系统的
行为，从而可以用这一仿真模型来代替真实系统进行实验 研究，在此基础上分析真实系统的行为，并对其性能指标 进行预测。 • ②将仿真模型的可信度提高到一个能够为人们所接受的水 平，以使得该仿真模型可被管理者及其他决策者来使用。
关于模型校核与验证
轨道线网客流预测模型建立后，必须进行校核、验证与确认，以便确定该模型是否能足以准确地反映实际系统的各种动、静态特性、是否可保证放心地使用所建立的模型。
如果不满足要求，还将进行相应的修正。
建模和模型校核、验证与确认是一个相互交替的过程，而且贯穿于模型研究过程的整个生命周期中。
模型校核、验证与确认实质上是进行模型有效性分析，它发生在模型发展的每个阶段，概括地讲，模型校核是一个过程，在这个过程中要检查和确定计算模型是否准确地表达了概念模型（数学模型，物理模型）。
模型验证是在建模目的意义下模型能否准确地代表实际系统，有两个方面的含义：一是首先要检查概念模型（数学模型，物理模型）是否正确地描述了实际系统；二是进一步考察模型输出是否充分接近实际系统的行为。
模型验证的目的并不是为了使模型与实际系统完全一致，由于模型只是对实际系统的一种相似，所以让模型百分之百地复现真实系统的行为是不可能的，也是不必要的。
模型校核与验证的难点：（1）模型验证工作是一个过程模型是建模者根据建模目的按照相似原理对于实际系统的科学抽象与简化描述。
它反映了建模者对实际系统由感性到理性认识的一个阶段，这种认识是否正确与精确，还得经过实践的检验。
因此，模型验证工作，实际上是由实践到理论，再由理论到实践的过程。
有时得经过多次反复才能完成。
（2）模型验证工作具有模糊性模型是原型（研究对象）的相似系统，而相似程度具有一定的模糊或不确定型。
这种不确定性不仅与建模者对原型认识的深刻程度有关，而且与他所采用的方法与技巧有关。
就是说对于同一原型系统，抱着同样的建模目的，不同的人可能建造出与原型相似程度不同的模型。
（3）模型验证工作受多种因素影响首先是模型本身的因素，总所周知一个完成的模型包含两个方面的内容：一方面是它的结构，另一方面是它的参数。
结构往往可以代表某一类模型的共性，而参数的加入，体现的是模型的个性。
这两方面是模型能否代表原型的决定因素。
是内因。
建模与仿真的校核、验证和确认工作模式
在建模与仿真过程中， 除了强调的要把校核和验证集成到建模与仿真开发生命全周 期外， 还要强调文档也必须贯穿整个开发过程， 文档中包括建模与仿真的指标、 性能、 数 据要求等说明。 没有这些文档， 建模与仿真不易正确进行。 所有的Ｖ ＆ Ｖ． Ａ过程要全面正 式地存人文档。如果 Ｖ ＆ Ｖ Ａ过程和相应的评估结果没有建档，则将来的Ｖ ＆ Ｖ Ａ工作 〔 例如模型修改和改进后或者模型用于不同的应用 目的时）将不能建立在已实施的 Ｖ ＆ Ｖ Ａ上。另外， 在建模与仿真验证中， 数据是一个重要的因素， 在建模与仿真开发和 实现过程中所用的数据必须是合适的、精确的和完整的。所有的数据必须提供正确的表 达， 必须经过精确的测量和估计。 对原始数据进行数据变换必须准确， 并且数据相关性 必须具有充分的描述，数据尽ｔ规范化、标准化。使用标准化的数据结构和命名规则的 公用数据库有利于建模与仿真。利用现代数据库技术提供的能力可以对Ｍ＆ Ｓ结果和仿 真实体的预期行为进行更有效的比 较和测试以检验它们之间的一致性。 由于建模与仿真的规模和复杂程度的 增加以及分布式交互仿真的逐渐应用， 进行人 工的Ｖ ＆ Ｖ Ａ将变得更加困难， 这需要一种改进的自 动化的Ｖ ＆ Ｖ． Ａ过程。 这种自 动化技
飞
行
力
学
第１卷 ７
平台、非含人平台间的交互以及平台与环境间的交互，是目前仿真技术研究的重要领域 之一。
ＤＳ的基本任务是定义一个层次化结构，以连接类型各异、分布于不同地域的仿真 Ｉ 器， 创造一个可信的、 复杂的虚拟 “ 世界” 完成具有高度交互作用的仿真任务。 ， 一个典 型的 ＤＳ演练从最初提出需求开始一直到最终实现， Ｉ 一般可大致分为如图２ 所示的几个
２ 仿真与建模 的 Ｖ ＆ 工作模式 Ｖ Ａ
第七章校核验证
7.1.3 VV＆A的基本原则
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基于对VV&A问题的研究，Balci提出了仿真模型VV&T的15条原则，这15条 原则可以作为仿真VV&A的重要参考。
（1）VV&A活动必须贯穿于系统建模与仿真的整个生命周期 VV&A贯彻于建模和仿真开发的整个生命周期； 仿真系统生命周期中的每个阶段都应该根据研究内容和应用目 标安排适合VV&A活动，以发现可能存在的问题。 （2）没有绝对正确的模型 模型可信性有其限定范围和特定条件； 建模与仿真的正确性仅针对其应用目标和采用的实验环境； 完备、完整的仿真模型测试是不可能做到的； 没有绝对正确的模型。
第七章 系统建模与仿真的校核、验证和确认
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Contents
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7.1 校核、验证及确认概述
7.1.1 系统建模与仿真的校核、验证及 确认概述 7.1.2 VV&A的基本概念 7.1.3 VV&A的基本原则 7.1.3 VV&A的过程
2
7.2 建模与仿真校核、验证的基本方法
评估人员必须对整个仿真模型有一个系统、全面的了解。 评估人员必须具备足够的创造力和洞察力。
7.1.3 VV＆A的基本原则
（11）不可能对仿真系统进行完全的测试
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通常要根据仿真系统的应用目标判断模型与仿真系统可接受的程度。 可依据测试数据涵盖有效输入域的比例来分辨仿真系统的可信性。 涵盖的百分比越大，仿真模型的可信性也就越高。
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1）有利于大大减 少仿真系统开发 的费用。
VV&A的主要作用
3）对系统模型与 仿真程序的可信 度评估提出依据
第7章 仿真模型的校核、验证与确认
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 4. 动态方法 动态方法是一类在实际中相对较为有效的 方法，主要应用于校核和验证建模与仿真 的动态方面。 常用的动态方法:自顶向下、自底向上、黑 盒法、白盒法、执行追踪、执行接受测试 、回归测试、统计技术和图形比较等。
①校核—正确地建立了仿真模型吗? ②验证—建立了正确的仿真模型吗? ③确认—仿真模型可以使用吗?
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 仿真模型的校核、验证与确认三者之间的 联系: 第一，校核侧重于对建模过程的检验，为模型系 统的验收提供依据; 第二，验证侧重于对仿真结果的检验，为模型系 统的有效性评估提供依据; 第三，确认则是建立在校核与验证的基础上，指 的是由权威机构来确定仿真模型对某一特定应用 对象是否可以被接受的过程。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 2.正式方法 正式方法主要基于对正确性的较为正式的 数学证明。 常用的正式方法:归纳、推理、逻辑演绎、 谓词运算、谓词变换和正确性证明等。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 3．静态方法 静态方法广泛应用于评估静态模型设计和 源代码的情况。 常用的静态方法:语法分析、语义分析、结 构分析、因果图、控制分析和数据流分析 等。
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 模型测试(Model Testing)。是指对仿真模 型中是否存在错误进行判断的过程。通常 是借助于给定的某些数据和案例来判断模 型输出的结果是否与实际系统(原型)相吻合 。 仿真精度(Simulation Accuracy)。是指仿 真模型能够达到的性能指标与所规定或期 望的参考值之间的误差。
建模与仿真的校核与验证技术
建模与仿真的校核与验证技术1引言近年来, 系统仿真技术得到了飞速发展, 越来越广泛地应用于军事、经济乃至社会生活与生成的各个部门, 在科学研究、工程设计、装备论证等方面发挥着日益重要的作用。
与此同时, 人们对建模与仿真 ( Modeling and Simulation, M& S) 的正确性和可信度也越来越关注。
校核、验证与确认( Verification, Validation and Accreditation,VV&A)的核心问题就是为M&S应用于特定目的的可信度评估提供依据, 并能够有效地降低风险、减少开支、增加用户对模型与仿真的信心。
校核 ( Verification) 是确定仿真模型和有关数据代表开发者的概念描述和技术要求准确程度的过程。
验证(Validation) 是从模型的应用目的出发, 确定模型和有关数据代表真实世界正确程度的过程。
确认( Accreditation) 是官方正式地接受一个模型、仿真以及有关数据应用于特定目的。
校核、验证与确认的共同目标是提高模型与仿真的可信度。
校核与验证的技术与方法是指在建模与仿真过程中为完成V&V工作而采用的各种技术、方法的总称。
建模与仿真融合了建模技术、系统科学、信息技术、软件工程和其它有关专门领域知识, 因此对建模与仿真的校核与验证应该充分吸收有关领域成功的测试与评估方法。
美国国防部公布的VV& A 建议实践指南中归纳了75种校核与验证技术和方法, 分为非正规技术、静态技术、动态技术和正规技术四大类。
尽管这些类包含了一些相同的特点, 而且个别 V&V 技术可能与其它技术存在重叠, 但其复杂性、数学和逻辑上的正规性总体上是逐渐增加的。
2非正规校核与验证技术非正规 V&V 技术使用比较普遍。
之所以称为非正规, 是因为这种技术使用的方法和工具更加依赖于人主观的推理和评估, 而不是严谨的数学推理。
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7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 仿真置信度(Simulation Fidelity)。是指在 特定的建模目的和意义下，模型系统逼近 实际系统(原型)的程度。
7. 1 VV&A概述 VV&A的基本概念 模型校核、验证与确认实质上是进行模型 有效性分析，它发生在模型发展的每个阶 段，与建模过程的关系如图所示。
7. 1 VV&A概述
VV&A的研究历史 1、国外对仿真模型VV&A的研究最早可追溯到20 世纪60年代仿真应用的初期 ； 2、20世纪70年代，一些学者和学术组织开始倡导 将v&v问题纳入仿真模型可信度的研究中。； 3、自20世纪80年代以来，每年的夏季计算机仿真 会议和冬季仿真会议等都安排了一些关于模型 V&V的专题讨论; 4、进入20世纪90年代以后，对仿真模型VV&A研 究的重点开始由以仿真模型的校核方法研究为主 转向如何更加全面地对仿真模型进行VV&A上来。
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 校核(Verfication),是指确定模型的实施及其相关 数据是否精确地表达了开发者的概念描述及相关 技术规范的过程。 验证(Validation ),是指根据模型开发和应用的预 期目的，来确定模型和相关的数据对真实世界进 行描述的精确程度的过程。 确认(Accreditation ),是指官方对某一模型、仿真 系统或者一系列的模型和仿真系统及其相关数据 能够适用于特定仿真目的的一种认证活动。
问题实体(Problem Entity) 研究对象，可以是一个系统(真实 的或假想的)。也可以是一种构思， 一种概念，一种情景，一项决策或政 策，或者是其它等待研究的事物或现 概念模型(Conceptual Model) 象。 指在问题分析和建模阶段，针对某 计算模型(Computerized Model) 一特定的研究目的，对问题实体所作 是指通过程序设计，在仿真设备 (主 出的数学的、逻辑的或自然语言的表 要是指计算机)上对概念模型的实现。
生产系统建模与仿真
Modeling and Simulation of Production System 第7章 仿真模型的校核、验证与确认
第7章 输入数据的分析
§7. 1 VV&A概述 §7.2 VV&A的过程、技术与方法
基本要求
了解VV&A的研究历史、现状、基本概念、基本原则 。 理解VV&A的过程、技术与方法 。
7. 1 VV&A概述
仿真模型的VV&A ,可以达到以下目的: ①保证所建立的仿真模型能够足够精确地 表达真实系统的行为，从而可以用这一仿 真模型来代替真实系统进行实验研究，在 此基础上，分析真实系统的行为，并对其 性能指标进行预测。 ②将仿真模型的可信度提高到一个能够为 人们所接受的水平，以使得该仿真模型可 被管理者及其他决策者来使用。
引 言
仿真系统是否具有设计系统的特点,能否反应实际系统 的真实的特征,必须经过一定的置信度确认。VV&A技 术是保证仿真置信度的保证。
校核 Verification 验证 Validation 确认 Accreditation 简记为VV&A。
7. 1 VV&A概述
为了保证应用上的有效性(Validity)和可信度（ Credibility)，通仿真模型必须满足下列三个条件: ①仿真模型与系统原型之间具有一定程度上的相 似关系，以保证两者之间的可类比性。这是仿真 模型能够得以存在的基础。 ②仿真模型在一定程度上应该能够代替系统原型 ，即具有代表性。这是能够利用仿真模型来进行 实验研究，也是仿真过程能够得以进行的前提条 件。 ③通过对仿真模型的研究，能够得到关于系统原 型的一些准确信息，即仿真模型具有外推性。这 是仿真技术要实现的目标。
①校核—正确地建立了仿真模型吗? ②验证—建立了正确的仿真模型吗? ③确认—仿真模型可以使用吗?
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 仿真模型的校核、验证与确认三者之间的 联系: 第一，校核侧重于对建模过程的检验，为模型系 统的验收提供依据; 第二，验证侧重于对仿真结果的检验，为模型系 统的有效性评估提供依据; 第三，确认则是建立在校核与验证的基础上，指 的是由权威机构来确定仿真模型对某一特定应用 对象是否可以被接受的过程。
引言
通过前面介绍，可以看出、应用仿真技术对生产系统进行分析 和研究的一个基础性和关键性的问题是将系统模型化。系统模型 化是系统仿真的核心问题，也就是说由建模目的出发，根据相似 原理。建立正确、可靠、有效的仿真模型是保证仿真结果具有较 高可信度的关键和前提。为此，系统仿真模型建立与验证的理论 和方法的研究一直受到国内外仿真界的高度重视。仿真模型的校 核、验证与确认(Verification,Validation and Accreditation)简称 VVA是提高仿真结果置信度的重要方法，是仿真领域的一个重要 的前沿课题。
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 模型测试(Model Testing)。是指对仿真模 型中是否存在错误进行判断的过程。通常 是借助于给定的某些数据和案例来判断模 型输出的结果是否与实际系统(原型)相吻合 。 仿真精度(Simulation Accuracy)。是指仿 真模型能够达到的性能指标与所规定或期 望的参考值之间的误差。
பைடு நூலகம்
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本原则 原则1:VV&A活动必须贯穿于系统建模与仿 真的整个生命周期 原则2:在模型系统中，不存在绝对意义上的 正确或错误，不应将VV&A活动的结果看做 是一个非对即错的二值变量 原则3:仿真模型是根据建模与仿真的目标而 建立的，其可信度也应由建模与仿真的相 应目标来评判
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念
由图可知，概念模型是在问题分析和建模阶段 建立起来的;计算模型是在概念模型的基础上通过 程序设计和实现阶段建立起来的；关于问题实体( 研究对象)的一些结论，则是在仿真实验过程中通 过运行计算模型而获得的。
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 系统建模与仿真过程的中， VV&A分别对应 了对如下三个问题的回答: