报告人：

       王瑞利    

       报告时间地点：

       2020/8/18 16:30-17:30，腾讯会议 ID：787117351

       报告摘要：

       基于常微分方程（ODEs）与偏微分方程（PDEs）描述多物理过程的物理建模，基于偏微分方程数值解构造离散格式与求解方法的数值建模，基于高效算法和高级语言编程的计算建模，已成为国家重大工程重要的支撑。但由于多物理过程的复杂性和人们认知的缺陷，在物理建模、数值建模、计算建模过程中含有抽象、简化和近似，严重影响数值模拟结果的可信度，使得决策者、理论研究者、工程设计家对基于数值模拟技术为复杂系统可靠性认证、性能评估和事故分析提供依据的这条途径产生疑问，其最大瓶颈是物理模型参数、同效异构模型形式、逼近方法等众多因素融合在一起引起的不确定度量化（UQ）问题。其中模型中多参数的最佳值选择，一直是模型确认中最为关注的问题，即参数标定。参数标定就是将基准试验测试数据作为目标，在待定参数随机空间内，快速找出数值仿真能再现试验结果的模拟参数。报告针对炸药爆轰流体力学非线性偏微分方程，首先基于任意多边形非结构网格，空间采用有限体积格式，时间采用中心差分法，构建了数值求解方法及模拟软件。其次，在参数随机空间内抽样，通过正问题（DP）少量精准模拟的关联样本，构建了多参数的代理模型。然后将试验数据作为目标，建立代理模型与试验之间的优化问题，利用可变容差或遗传算法求解优化问题，获得参数的可信值或全局最优值，构建了一种复杂模型多参数的快速标定与不确定性量化方法。将该方法应用到炸药爆轰圆筒试验的模拟中，快速给出了模拟的最佳参数值。与传统试探法相比，大大提高基于试验数据反推参数可信值的效率，也有效避免了参数标定陷入随机解的困境。