建模与仿真的校核、验证与确认
基于虚拟样机的仿真系统校核、验证与确认研究
关键词 : 虚拟样 机 ; 机仿 Байду номын сангаас; 计算 校核 、 验证 和确认
中图分类号 : P 9 . T 3 19 文献标识码 : A
Ve i c t n,Vai a i n a d Ce t c to s d o rf a i i o l to n ri a i n Ba e n d i f
Vit a r t t p i lto y t m r u lP o o y e S mu a in S se
W U Da—l MA J —s e g L e i n. i h n IW i
( rnn eE gne n o ee S iah agH b i 5 0 3 C i ) O d ac nier gC l g , hj zun e e 00 0 ,hn i l i a
( 军械工程学 院, 河北 石 家庄 00 0 ) 5 0 3
摘要 : 虚拟样机模 型的正确性 和精确度直接影响到仿真的置信度 , 如何保证 建立的计算机仿 真模 型的正确性 是虚拟样 机建 模的一个重要 问题 。首先对虚拟样机技术 的特点及其仿真步骤进行了描述; 然后 , 在介绍仿真系统校核 、 验证与确认 概念的 基础上 , 了分布交互仿真 系统校核 、 讨论 验证与确认的原则 ; 根据虚拟样机的特点 , 研究制定 了虚拟样机仿真 系统 的校核 、 验 证与确认 的七 步过程 , 重点对 虚拟样 机仿真 系统的模型验证方法进行 分析 ; 最后 , 出了的虚拟样机校核 、 证与确认 过程 提 验
ABS TRACT: h ai i n c u a y o i u lp ooy e mo e f cs t e c n d n e o i l t n d r cl T e v l t a d a c rc fvr a r ttp d laf t h o f e c fsmu ai i t d y t e i o e y,a d n
04 模型的校核、验证与确认
6.假设检验法
利用假设检验理论来判断仿真结果和参考结果
是否在统计意义下一致以及一致性的程度如何。有
不少作者采用这一方法对仿真模型进行验证和对仿
真精度进行评估。
7.时间序列与频谱分析
把仿真模型输出与相应的参考输出看作时间序
列,对它们进行某些处理后用时间序列理论和频谱
的、标准解已知的系统模型,将需要测试的仿真计算模型作适
当的调整,使其成为标准解已知的典型系统的仿真计算模型, 并将仿真结果同标准解相比较。以此来考核被测试的系统模型 的正确性。
七、将软件可靠性理论应用于模型校核
仿真计算模型是一类用于专门目的软件或计算机程序。 因而除了在设计过程中遵循软件工程的思想方法和要求以 外。对于已经设计出来的复杂系统仿真程序,也可以利用 软件可靠性的理论与方法对它进行诊断与查错。在70年代 Mills和Basin。利用超几何分布模型解决了软件系统错误
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。
4.概念模型有效性(Conceptual Model Validity) 是指在形成概念模型的过程中所使用的理 论和假设是否正确,对问题实体的模型表达对 于该模型的指定用途和具体目的是否合情合理, 能否充分体现建模的预期目的。
分析方法考察二者在频域内的统计一致性。
8.综合方法 上述方法两种或两种以上的综合使用,以便 从多个侧面考察仿真模型有效性。
当然,模型验证方法远不止以上列出的几种。
还有其它一些方法,如基于Kalmal滤波理论的模
型检验与校正方法,决策理论在仿真系统概念模
型有效性确认中的应用。模糊数学在仿真模型验
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。
第6章 系统建模与仿真的校核、验证及确认
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VV&A的基本概念
② 仿真精度(simulation accuracy) 仿真系统能够达到的静、动态技术指标与规定或期望的静、动
态性能指标之间的误差或允许误差。 影响仿真精度的因素包括硬件、软件环境和人等。
③ 仿真置信度(simulation fidelity)
⑨ 良好计划和记录原则
仿真系统的VV&A必须有计划地实施,有详细的文档记录,为 后续工作和验收提供必要的信息;
良好的计划应选择对提高仿真系统的正确性和仿真结果的可信 度最有贡献的活动,并优化安排其实施过程,以最大限度地发 现问题,提高仿真系统质量。
⑩ 分析性原则
仿真系统VV&A不仅要利用系统测试所获得的数据,还要充分 利用系统分析人员的知识和经验,对有关问题进行细致深人的 分析。
是完全不正确的,而是相对仿真系统的应用目标,判断可接 受的程度。
⑧ 创造性原则
仿真是一门创造性很强的科学技术,对仿真系统的VV&A需 要评估人员具有足够的洞察力和创造力;
VV&A既是一门科学,也是一门艺术。
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VV&A的一般原则
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VV&A的基本概念
校核(verification)、验证(validation)与确认(accreditation) 的字面意义非常接近,但在仿真系统它们的含义有所区别。
校核是用来确定仿真系统是否准确地代表了开发者的概念描 述和设计的过程。
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。
第六章 建模与仿真的校核、验证与确认
第六章建模与仿真的校核、验证与确认由于仿真技术具有的优越性——可操纵性、可重复性、灵活性、安全性、经济性,且又不受环境条件和空域场地的限制,其应用越来越广泛,同时它本身的准确性和置信度也愈来愈引起人们的广泛重视。
建模与仿真的校核、验证与确认(Verification,Validation and Accreditation,VV A)技术正是在这种背景下被提出的。
VV A技术的应用能提高和保证仿真置信度,降低由于仿真系统在实际应用中的模型不准确和仿真置信度水平低所引起的风险。
本章介绍VV A的基本概念和方法以及对仿真结果的统计分析方法。
6.1 VV A技术建模与仿真的正确性和置信度是仿真的生命线,没有一定置信度的仿真和仿真系统,其结果是毫无意义的,甚至可能造成错误的决策。
建模与仿真的校核、验证和确认技术的应用是保证和提高仿真置信度的有效途径。
校核的目的和任务是证实模型从一种形式转换成另一种形式的过程具有足够的精确度;验证是从预期应用的角度来确定模型表达实际系统的准确程度,其目的和任务是根据建模和仿真的目的和目标,考察模型在其作用域内是否准确地代表了实际系统;确认是一项相信并接受某一模型的权威性决定,它表明决策部门已确认该模型适用于某一特定的目的。
国外早在20世纪60年代开始对模型的有效性问题进行研究,并在概念和方法性研究方面取得了许多重要成果。
以美国为例:例如美国国防部成功地对“爱国者”导弹半实物仿真模型进行了确认,还有BGS(Battle Group Simulation)、LDWSS(Laser Designator/Weapon System Simulation)等武器仿真系统都经过了确认和验证;美国宇航局(NASA)对TCV(Terminal Configured Vehicle)仿真系统进行了专门的确认;美国国防部对“星球大战”计划及其后续的“战区导弹防御计划”中的仿真项目都拟订并实施了相应的VV A计划。
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71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
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36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 承 诺,踏 上旅途 ,义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人, 决不会 坚韧勤 勉。
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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。
【系统】生产系统建模与仿真
【关键字】系统《建模与仿真》课程教学大纲(Modeling and Simulation)课程编码:学分:2.5总学时:40适用专业:工业工程先修课程:生产计划与控制、工程统计学、工程数学、运筹学、计算机编程技术一、课程的性质、目的和任务《建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程,是工业工程系的主导课程之一。
学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题,并通过改进措施的实现,提高生产能力和生产效率。
本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练,能了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理。
并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能。
使学生了解计算机仿真的基本步骤。
结合本课程的特点,使学生掌握或提高系统化分析问题和解决问题的能力,为系统化管理生产打下根底。
二、教学基本要求具体在教学过程中要求学生应该达到:1.全面了解本课程的性质与任务、框架内容以及理论和方法;2.掌握仿真的概率统计根底知识。
3.掌握供理论模型建模方法。
4.掌握仿真模型的设计与实现方法。
5.熟练应用建模理论,对排队系统、库存系统、加工制造系统进行建模仿真。
三、教学内容与学时分配离散事件系统仿真是仿真技术的重要领域,在规划论证、方案评估、计划调度、加工制造、产品试验、生产培训、训练模拟、管理决策等方面得到广泛应用。
本课程深入地介绍了离散事件系统建模仿真的理论、方法和技术,突出对理论建模方法和计算机实现技术的讲解,对离散事件系统建模仿真的发展和应用情况做了比较详尽的介绍。
具体教学内容如下:第一章绪论 4学时本章分析了系统和制造系统定义、组成与特点,介绍了系统建模与仿真的基本概念和使用步骤,并给出应用案例。
本章教学目标:本章教学基本要求:了解常用术语及常用的仿真软件,了解仿真技术的的发展状况及应用。
理解系统与制造系统的定义及系统建模与仿真的概念及系统、模型与仿真之间的关系。
掌握制造系统建模与仿真的基本概念及基本步骤。
模型的校核验证与确认
5.运行有效性(Operational Validity)
是指在给定的系统工作域和模型应用域内。 模型的行为相对于预期的研究目的来说是否足 够精确。
7.模型校核(Model Verification)
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仿真计算模型是否准确
地表达了概念模型。换句话说,模型校核的 目的是确保二次模型化(对概念模型的翻译)
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。
一、有关概念的一些解释 1.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 究的事物或现象。
过程是正确的。
8.模型验证(Model Validation) 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,物理模型等)
是否正确地描述了实际系统;二是进一步考察
仿真 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。
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 确定性。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。
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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1
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。
系统建模与仿真第09章 仿真模型的校核、验证与确认
6、执行过程验证
借助于已经验证过的数据,对软件代码、硬件结构以及二者的集成体 进行测试,以便从功能的角度来保证系统的软/硬件及其集成体能够精 确地代表开发人员以及概念规范和设计的预期需求。
7、结果验证
通过对仿真结果与已知的或者是所期望的数值进行比较,来确定仿真
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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
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9.1.3 VV&A基本原则
• 原则13:必须认识到双验证问题的存在并加以恰当解决。 • 原则14:仿真模型的验证并不能保证仿真结果的可信度和
可接受性。
• 原则15:问题描述的准确性会大大影响仿真结果的可接受
性和可信度
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9.2 VV&A过程、技术与方法
VV&A活动的实施过程
1、需求定义与校核
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• 3、模型输出数据与实际数据的比较
1)现有的实际系统与所构模的系统比较相似 2)现有的实际系统与所构模的系统并不相同 ,内部结构上 有大部分相同的子系统 3)要求建立的仿真模型与现有的实际系统是相同的
• 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。
仿真系统校核、验证与验收工具的设计
仿真系统校核、验证与验收工具的设计
马宁
【期刊名称】《鞍山师范学院学报》
【年(卷),期】2007(009)002
【摘要】校核、验证与验收(VV&A)是检验仿真系统可信性的重要工作,也是建模与仿真(M&S)的一个必不可少的组成部分.特别是对于日益庞大的仿真系统而言,它的VV&A工作更加繁重.如果单靠人工采完成,其工作量和花费都是非常难以想象的.因此迫切需要一种计算机工具来辅助其VV&A工作,借助它来提高整个仿真的经济性和快捷性,降低工作人员的疲劳程度.本文设计的仿真系统VV&A工具正是实现此类需求的一个系统.
【总页数】3页(P54-56)
【作者】马宁
【作者单位】辽宁警官高等专科学校,鞍山分校,辽宁,鞍山,114044
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.复杂仿真系统模型验证工具设计与实现 [J], 马震;吴晓燕;张蕊;卜祥伟
2.大型仿真系统校核、验证和确认(VV&A)的错误分析 [J], 王世海
3.大型仿真系统校核、验证和确认(W&A)的错误分析 [J], 王世海
4.分布式仿真系统验证工具设计与开发 [J], 刘飞;杨明;孙国兵;王子才
5.仿真系统的校核、验证与验收(VV&A):现状与未来 [J], 王子才;张冰;杨明
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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)。
常用的模型验证方法 ( 课程扩展内容,自学 )
主观确认法 数理统计方法 (时间)序列分析方法 频域分析方法(谱分析方法) 时频域分析法 动态关联方法
主观确认法
例如:直观有效性评价方法、事件有效性检验方法、预 测有效性方法、曲线对比法、内部有效性评价等。 优点:直观、简单。 缺点:分析结果受到分析人员主观意志的影响。
数理统计方法
参数估计方法:最小二乘估计、极大似然估计、Bayes 方法、区间估计(置信区间方法)、点估计方法等。
参数假设检验方法:t-检验、F-检验、2-检验等。 非参数假设检验方法:秩和检验、符号检验、序贯检验
等,假设检验方法适于处理大样本情况下的静态性能数 据。
序列分析方法
将模型仿真和实际系统输出的(时间)序列分别 建模(同一类模型); 如果两个模型在要求的置信度一致,则仿真模型 有效。
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
本章学习重点
建模仿真的误差及误差源分析
置信度水平。
建模与仿真的校核、验证与确认技术基本概念 (Verification,Validation and Accreditation,V V A)
THEIL不等式系数法
标量指标法是一类定性分析方法,包括THEIL不等式系数法、灰色关联度法, 基本思想:通过两个序列的误差计算,可以给出某一性能指标来度量两个时间序列 一致性的程度,例如对单输出的时间序列,THEIL不等式系数定义为
当
对于所有的
成立时,
表示两个时间序列完全一样;
而当
对于所有的
成立时,
6.2.2 计算机程序校核
常用的有效校核方法是分块测试法: 从局部到整体校核计算机仿真程序。
(参阅p75 表6.1)
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
6.3 模型与仿真的验证(validation)
检验模型及其仿真结果是否准确的思路: 比较模型计算结果与实际系统相应实验数据的偏差。
仿真方法及算法误差
例如: 数值积分法的算法引起的截断误差。 在离散相似法中:采样、重构等因素产生误差。
仿真硬件误差
计算机数字仿真的硬件主要指计算机,所涉及的误差主要 是由于计算机字长有限而引起的舍入误差。 计算机-实物仿真系统包括仿真计算机、物理仿真设备、实 物以及各部分之间的接口装置,系统可能存在的误差:时间 不匹配误差、物理仿真设备和接口误差等。
基于动态输出数据验证的TIC方法
基于动态输出数据验证的TIC方法
动态数据(与时间有关)可用时间序列表示, 比较两个时间序列(分别来自实际系统和模型)的方法有: 标量指标法(TIC方法)、时序模型比较法、频域比较法等:
(1) 不等式系数方法(Theil Inequality Coefficient); (2) 时序模型比较方法; (3) 谱分析比较法。
频域分析方法(谱分析方法)
计算实际系统输出与模型系统输出序列在频域中的
功率谱 f 1 和 f 2 ,若在每个频率点100(11
则模型与仿真有效 (参阅教科书6.3.1,p77)
动态关联方法
例如:TIC不等式系数方法、 回归分析方法、 灰色关联度方法等
适用于:多维输出数据,对数据没有独立分布 的要求。
表示两个时间序列完全
不一样。μ 越接近于0,则表示两个序列越一致,而越接近于1,则两个序列越不一
致。
在实际系统实验数据无法获取的情况下:
➢ 如果实际系统的准确结果无法获得或只能部分获取,可以用参考 系统的数据取代实际系统数据进行近似的验证。 ➢ 如果参考系统数据也无法得到,只能通过主观评价决定模型是否 可用,称为主观有效性评价。
说明:
模型是否有效是相对于一定的应用目的。 同一模型在某一试验条件下有效,在另一试验条件下 可能无效。 评估时对模型和实际系统(参考系统)所进行的试验 条件(运行条件)一致。