為什麼要在工程模擬中使用分析技術?(Why Use Analytics
for Engineering Simulation?)
隨著計算能力的提升和模擬及測試變得更加精緻,對於更多真實世界系統進行準確預測已成可能。但隨著設計周期縮短和問題變得更複雜,工程師和數據科學家面臨著從他們的模擬能力中獲取最大價值的挑戰。工程師和數據科學家在工程模擬中面臨四大主要挑戰:如何對模擬結果設置誤差範圍(error bars)、設計空間的抽樣不足或不充分、模擬的高計算成本,以及模擬模型與實體測試的不一致。SmartUQ提供了一種強大且可行的方法來應對這些挑戰。
工程模擬的挑戰(Challenges in Engineering
Simulation)
對模擬結果設置誤差範圍(Putting Error Bars on Simulation Results)
設計空間的抽樣不足或不充分(Insufficient or Inadequate Sampling of a Design Space)
模擬模型的高計算成本(High Computational Expense of the Simulation Model)
模擬模型與實體測試的不一致(Disagreement of Simulation Model with Physical Testing)
SmartUQ為工程模擬提供的解決方案(SmartUQ Solutions for Engineering Simulation)
Quantification)工具來應對這些挑戰,包括設計實驗(DOE, Design of Experiments)、仿真(Emulation)、統計校準(Statistical Calibration)和逆向分析(Inverse Analysis)。
不確定性量化(Uncertainty Quantification)
在量化不確定性下的驗證和驗證(V&V)
總結(Summary)
SmartUQ的分析技術和不確定性量化工具,如設計實驗、仿真、統計校準和逆向分析,在應對模擬中提出的許多挑戰方面可以發揮重要作用。不確定性量化能夠對模擬結果設置誤差範圍,評估模擬模型的成熟度和可信度。現代的DOE減少了探索設計空間所需的模擬運行次數,而仿真允許快速優化和不確定性分析。統計校準方法可以理解模擬模型與實體測試之間的差異,並校準模擬模型以更好地代表實體現實。隨著設計周期的重要性和複雜性增加,SmartUQ軟體填補了模擬模型中的關鍵空白。