CN115618771B - 一种cfd软件的可信度量化评价方法 - Google Patents

一种cfd软件的可信度量化评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115618771B
CN115618771B CN202211616550.7A CN202211616550A CN115618771B CN 115618771 B CN115618771 B CN 115618771B CN 202211616550 A CN202211616550 A CN 202211616550A CN 115618771 B CN115618771 B CN 115618771B
Authority
CN
China
Prior art keywords
evaluation
consistency
indexes
index
comprehensive
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211616550.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115618771A (zh
Inventor
赵娇
肖维
吕罗庚
张培红
陈江涛
赵炜
沈盈盈
周晓军
章超
吴晓军
肖中云
胡向鹏
杨福军
郭勇颜
金韬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center
Original Assignee
Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center filed Critical Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center
Priority to CN202211616550.7A priority Critical patent/CN115618771B/zh
Publication of CN115618771A publication Critical patent/CN115618771A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115618771B publication Critical patent/CN115618771B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种CFD软件的可信度量化评价方法，该方法包括以下步骤：根据所关注的工程问题，选择待评价CFD软件相应的若干评价指标；分别基于若干评价指标，得到若干综合一致性量化结果；分别为若干评价指标设置权重，基于若干综合一致性量化结果，得到所关注的工程问题中待评价CFD软件模拟能力的综合评价。本发明得到的CFD软件在某工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价结果更全面、更专业。

Description

一种CFD软件的可信度量化评价方法
技术领域
本发明涉及软件评价技术领域，特别是一种CFD软件的可信度量化评价方法。
背景技术
随着高性能计算机技术和数值计算方法的快速发展，CFD数值模拟技术作为空气动力学的三大试验手段之一，以其经济快捷等优势，在航空航天等领域得到了广泛的应用。然而，数值模拟结果的可信度很大程度上取决于数值仿真模型能否准确地反映真实物理现象或试验结果。但由于实际物理过程的复杂性和人们认识的缺陷，数值仿真模型本身存在的偏差、模型参数和边界条件不正确、模型选择不合适等因素都不可避免地造成数值模拟结果的不准确，使得数值模拟结果的可信性成为人们质疑的重要问题。此外，在复杂仿真中进行不确定性仿真计算的成本也是需要考虑的问题。在许多科学工程领域中缺少计算资源和时间去进行不确定性仿真，所以就不可能提供大量的不确定性解用于可信度评价，且试验结果没有任何试验不确定度估值的情况也很常见。种种矛盾制约了CFD在行业中发挥更重要的作用。因此，如何定量化地描述和评估CFD软件的可信程度，是急需解决的问题。
发明内容
鉴于此，本发明提供一种CFD软件的可信度量化评价方法，使得CFD软件在某工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价结果更全面、更专业。
本发明公开了一种CFD软件的可信度量化评价方法，其包括以下步骤：
步骤1：根据所关注的工程问题，选择待评价CFD软件相应的若干评价指标；
步骤2：分别基于若干评价指标，得到若干综合一致性量化结果；
步骤3：分别为若干评价指标设置权重，基于若干综合一致性量化结果，得到所关注的工程问题中待评价CFD软件模拟能力的综合评价。
进一步地，所述步骤1包括：
根据所关注的工程问题的复杂程度逐级分解，并建立各级指标，构建层次结构模型；其中，层次结构模型分为目标层、因子层和数据层。
进一步地，所述若干评价指标根据所关注的工程问题确定。
进一步地，所述步骤2包括：
步骤21：基于任一评价指标，根据评价算例的试验数据和CFD计算数据，采用一致性度量方法，得到该评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果，同理可得到其它评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果；
步骤22：按照步骤21类推，分别得到若干评价指标中其它评价指标对应的一致性程度的量化结果；
步骤23：将多个评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果的平均值作为该评价指标的综合一致性量化结果；
步骤24：按照步骤23类推，分别得到若干评价指标中其它评价指标对应的综合一致性量化结果。
进一步地，所述评价算例是反映典型流动特征或满足特定应用需求的CFD标模算 例；每一个评价算例的试验数据
Figure 206948DEST_PATH_IMAGE001
通过已有的评价算例数据得到；每一 个评价算例的CFD计算数据
Figure 830827DEST_PATH_IMAGE002
通过待评价CFD软件计算得到；其中，
Figure 224769DEST_PATH_IMAGE003
表示第1个试验数据，
Figure 338218DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 201132DEST_PATH_IMAGE005
个试验数据，
Figure 105066DEST_PATH_IMAGE006
表示第1个计算数据，
Figure 369826DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 654176DEST_PATH_IMAGE005
个计算数据，
Figure 988075DEST_PATH_IMAGE005
表示试验/计算数据的个数。
进一步地，所述一致性度量方法包括相对误差法、绝对误差法、Theil不一致系数法；
相对误差法的计算公式为：
Figure 953757DEST_PATH_IMAGE008
其中，i为正整数，取值范围为1至
Figure 135339DEST_PATH_IMAGE009
；
绝对误差法的计算公式为：
Figure 279007DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 116513DEST_PATH_IMAGE011
为双曲正切函数；
Theil不一致系数法的计算公式为：
Figure 682623DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 905663DEST_PATH_IMAGE013
表示一致性度量结果。
进一步地，所述评价算例下的任一评价指标的一致性程度的量化结果的取值范围均为[0,1]，当且仅当评价算例下的评价指标的试验数据和计算数据完全一致时，该评价指标的一致性程度的量化结果为1。
进一步地，所述步骤3包括：
采用赋权方法，分别给出若干评价指标的权重，对若干评价指标的综合一致性量化结果进行加权，最终可得到待评价CFD软件在所关注的工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价。
进一步地，所述赋权方法包括层次分析法和序关系分析法；
采用层次分析法计算权重包括以下步骤：
a1、对同一指评价标下的各个次级指标，定性的比较和描述指标间相对重要性程度，通过指标两两比较，建立语言值判断矩阵；
a2、根据标度表将重要性量化，获得量化后的判断矩阵；
a3、计算判断矩阵的一致性系数，若不满足一致性系数要求时，需要调整指标的重要性比较结果；若满足一致性系数要求，计算判断矩阵的特征向量，便可得到权重。
进一步地，采用序关系法计算权重包括以下步骤：
设
Figure 531817DEST_PATH_IMAGE014
是
Figure 591039DEST_PATH_IMAGE015
个待排序指标，
Figure 646327DEST_PATH_IMAGE016
；
b1、建立序关系：
b11、在
Figure 740185DEST_PATH_IMAGE017
中，选出最重要的一个指标记为
Figure 537239DEST_PATH_IMAGE018
；
b12、在余下的
Figure 333026DEST_PATH_IMAGE019
个指标中，选出最重要的一个指标记为
Figure 178622DEST_PATH_IMAGE020
；
b13、按照步骤b12类推，共进行
Figure 877719DEST_PATH_IMAGE021
次挑选，在余下的
Figure 845675DEST_PATH_IMAGE022
个指标中，选出认 为最重要的一个指标记为
Figure 879490DEST_PATH_IMAGE023
；
b14、以此类推，最后剩下的评价指标记为
Figure 591094DEST_PATH_IMAGE024
；
b15、确定一个描述重要性的排序关系
Figure 908812DEST_PATH_IMAGE025
；其中，符号
Figure 985352DEST_PATH_IMAGE026
表 示前者的重要性不低于后者；
b2、重要性程度比较：
定性描述指标间的重要性程度；
b3、重要性程度量化：
将“定性判断”定量化，其和层次分析法类似，采用标度将定性判断定量化；在序关 系法中，设第
Figure 994546DEST_PATH_IMAGE027
个指标
Figure 509841DEST_PATH_IMAGE023
的权重为
Figure 432798DEST_PATH_IMAGE028
，定义相邻两个指标
Figure 929507DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 734652DEST_PATH_IMAGE029
的重要性程度 之比为：
Figure 725742DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 253938DEST_PATH_IMAGE031
的取值根据标度表确定，采用不同标度表将对赋权结果产生较大的影 响，
Figure 672281DEST_PATH_IMAGE032
；
b4、计算权重：为保证权重归一化，即所有指标的权重加起来应该等于1，应满足以下关系式：
Figure 230301DEST_PATH_IMAGE033
各指标权重的计算表达式为：
Figure 8770DEST_PATH_IMAGE034
Figure 906319DEST_PATH_IMAGE035
在步骤b4中，待评价CFD软件在所关注的工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价结果的取值在0到1之间，且越接近1说明待评价CFD软件在所关注的工程问题方面的模拟能力越好。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：对某款CFD软件进行评价时，对评价目标进行层次划分，因子层综合考虑行业内专家经验给出不同评价指标的权重，数据层综合考虑不同评价算例下某评价指标的一致性程度，最终得到该CFD软件在某工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价结果更全面、更专业。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种评价结构示意图；
图2为本发明实施例的一种CFD软件的可信度量化评价方法的流程示意图。
具体实施方式
结合附图和实施例对本发明作进一步说明，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。
本发明针对如何定量地描述和评估CFD软件的可信程度的问题，提出了一整套CFD软件可信度量化评价方法。该套CFD软件可信度量化评价方法基本思想是：基于某款CFD软件，根据关注的某个工程问题，选择相应的评价指标（如升力系数、阻力系数等）和评价算例；基于某个评价指标，根据每一个评价算例的试验数据和CFD计算数据，选择一种一致性度量方法，得到该评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果，同理可得到其它评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果；求不同评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果的平均值，最终得到该评价指标的综合一致性量化结果，同理可得其它评价指标的综合一致性量化结果；选择一种赋权方法，分别给出不同评价指标的权重，对多个评价指标的综合一致性量化结果进行加权，最终可得到该CFD软件在某工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价。
为实现上述目的，如图2所示，本发明提供了一种CFD软件的可信度量化评价方法的实施例，其包括以下步骤：
S12：根据所关注的工程问题，选择待评价CFD软件相应的若干评价指标；
基于某款CFD软件，根据关注的某个工程问题，选择相应的评价指标（如升力系数、阻力系数等）和评价算例；
在S1中，根据关注的工程问题的复杂程度逐级分解，并建立各级指标，构建层次结构模型，如图1所示，层次结构一般分为目标层、因子层和数据层。
在S1中，多个评价指标由所关注的工程问题涉及的指标确定。
在S1中，评价算例是反映典型流动特征或满足特定应用需求的CFD标模算例。
S2：分别基于若干评价指标，得到若干综合一致性量化结果；
S21、基于某个评价指标，根据某个评价算例的试验数据和CFD计算数据，选择一种一致性度量方法，得到该评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果，同理可得到其它评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果；
在S2中，每一个评价算例的试验数据
Figure 557880DEST_PATH_IMAGE036
通过已有的评价算例 数据得到；
在S2中，每一个评价算例的CFD计算数据
Figure 23103DEST_PATH_IMAGE002
通过某款待评价的 CFD软件计算得到；
在S2中，一致性度量方法有相对误差法、绝对误差法、Theil不一致系数法3种，其计算公式分别为：
（1）相对误差法
Figure 355995DEST_PATH_IMAGE037
（2）绝对误差法
Figure 170368DEST_PATH_IMAGE010
（3）Theil不一致系数法
Figure 179781DEST_PATH_IMAGE038
其中，
Figure 384497DEST_PATH_IMAGE009
表示试验/计算数据的个数，V表示一致性度量结果。
在S2中，某评价算例下某评价指标的一致性程度的量化结果的取值范围为[0,1]，当且仅当某评价算例下某评价指标的试验数据和计算数据完全一致时，其一致性程度的量化结果为1。
S22、求多个评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果的平均值，最终得到该评价指标的综合一致性量化结果，同理可得其它评价指标的综合一致性量化结果；
S3：分别为若干评价指标设置权重，基于若干综合一致性量化结果，得到所关注的工程问题中待评价CFD软件模拟能力的综合评价。
选择一种赋权方法，分别给出不同评价指标的权重，对多个评价指标的综合一致性量化结果进行加权，最终可得到待评价CFD软件在某工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价。
在S3中，赋权方法有两种，分别为层次分析法和序关系分析法。
（1）层次分析法计算权重的基本步骤如下：
a. 对同一指标下的各个次级指标，定性的比较和描述指标间相对重要性程度，比较结果为定性的语言值判断，如“一样重要”、“稍微重要”、“明显重要”等，通过指标两两比较，可建立语言值判断矩阵。
b. 根据标度表将重要性量化，获得量化后的判断矩阵，标度表见表1。标度的具体意义为两个指标权重的比值，对于层次分析法，除了经典的九标度外，还有不少者对其进行了改进研究，提出了5/5-9/1，9/9-9/1等标度。
表1 层次分析法标度表
Figure 583397DEST_PATH_IMAGE039
c. 计算判断矩阵的一致性系数，若不满足一致性系数要求时，需要调整指标的重要性比较结果；若满足一致性系数要求，计算判断矩阵的特征向量，便可得到权重。
需要说明的是，选用层次分析法时，指标数一般不能超过9个，这主要是出于两两比较判断要尽可能一致的考虑，当比较元素过多时，建议进一步划分为更多的子层次。
（2）序关系法的基本步骤如下：
设
Figure 940692DEST_PATH_IMAGE040
是
Figure 871739DEST_PATH_IMAGE041
个待排序指标。
a. 建立序关系
①在
Figure 626068DEST_PATH_IMAGE042
中，选出认为是最重要的一个（只选一个）指标记为
Figure 815610DEST_PATH_IMAGE018
；
②专家（或者决策者）在余下的
Figure 276678DEST_PATH_IMAGE043
个指标中，选出认为最重要的一个（只选一 个）指标记为
Figure 440943DEST_PATH_IMAGE020
；
…
③专家（或者决策者）在余下的
Figure 385633DEST_PATH_IMAGE044
个指标中，选出认为最重要的一个（只 选一个）指标记为
Figure 864018DEST_PATH_IMAGE023
；
…
④经过
Figure 241910DEST_PATH_IMAGE045
次挑选剩下的评价指标记为
Figure 29606DEST_PATH_IMAGE046
；
这样，便可以确定一个描述重要性的排序关系
Figure 430632DEST_PATH_IMAGE025
，其中，符号
Figure 775026DEST_PATH_IMAGE026
表示前者的重要性不低于后者。
b. 重要性程度比较
定性描述指标间的重要性程度。按照排序，对相邻元素的重要性进行两两比较，比较的结果一般为“同样重要”、“稍微重要”、“明显重要”、“强烈重要”、“极端重要”等定性描述。
c. 重要性程度量化
将“定性判断”定量化。这一步骤和层次分析法类似，采用标度将定性判断定量化。 在序关系法里，设第
Figure 695839DEST_PATH_IMAGE027
个指标
Figure 467486DEST_PATH_IMAGE023
的权重为
Figure 355808DEST_PATH_IMAGE028
，定义相邻两个指标
Figure 425264DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 777748DEST_PATH_IMAGE047
的重要 性程度之比为：
Figure 657979DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 781400DEST_PATH_IMAGE031
的取值根据标度表确定，采用不同标度表将对赋权结果产生较大的影 响。和层次分析法一样，标度表并不是唯一的，选择哪种标度主要取决于标度表是否能有效 反映决策者在主观上的认识，一种经典的标度表如表2所示。
表2 序关系法标度
Figure 467596DEST_PATH_IMAGE049
d. 计算权重。为保证权重归一化，即所有指标的权重加起来应该等于1，应满足关系式：
Figure 612269DEST_PATH_IMAGE050
所以，各指标权重的计算表达式为：
Figure 912670DEST_PATH_IMAGE051
Figure 837900DEST_PATH_IMAGE052
在S3中，待评价CFD软件在某工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价结果为[0,1]之间的数，且越接近1说明待评价CFD软件在某工程问题方面模拟能力越好。
为了便于理解，本发明给出了一个更为具体的实施例：
针对某CFD软件在大展弦比飞机方面的模拟能力进行综合评价。具体步骤如下：
c1、选取3个评价指标，分别为：升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数。选择2个评价算例，分别为：DLR-F11增升装置构型和DLR-F6-WB。
c2、根据DLR-F11增升装置构型下升力系数的试验数据
Figure 999891DEST_PATH_IMAGE053
和计 算数据
Figure 15383DEST_PATH_IMAGE054
，其中，
Figure 34155DEST_PATH_IMAGE009
为试验数据和计算数据的个数；选择相对误差法，得 到DLR-F11增升装置构型下升力系数的一致性程度的量化结果0.9322。
同样的，可以得到DLR-F6-WB下升力系数的一致性程度的量化结果0.8325，DLR-F11增升装置构型下阻力系数的一致性程度的量化结果0.9503，DLR-F6-WB下阻力系数的一致性程度的量化结果0.9188，DLR-F11增升装置构型下俯仰力矩系数的一致性程度的量化结果0.7373， DLR-F6-WB下俯仰力矩系数的一致性程度的量化结果0.8582；
c3、求两个评价算例下升力系数的一致性程度的量化结果的平均值，得到升力系数的综合一致性量化结果0.8824。
同样的，可得阻力系数的综合一致性量化结果0.9346和俯仰力矩系数的综合一致性量化结果0.7978。
c4：选择序关系法对三个评价指标的权重进行分析，假定阻力系数比升力系数稍微重要，升力系数与俯仰力矩系数相同重要，根据表2得到3个评价指标的序关系法标度，然后根据序关系法计算得到升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的权重分别为：5/16，3/8，5/16。然后对升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数这3个评价指标的综合一致性量化结果进行加权求和，得到该CFD软件在大展弦比飞机方面的模拟能力的定量的综合评价结果为0.8755。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (7)

1.一种CFD软件的可信度量化评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据所关注的工程问题，选择待评价CFD软件相应的若干评价指标；
步骤2：分别基于若干评价指标，得到若干综合一致性量化结果；
步骤3：分别为若干评价指标设置权重，基于若干综合一致性量化结果，得到所关注的工程问题中待评价CFD软件模拟能力的综合评价；
所述步骤2包括：
步骤21：基于任一评价指标，根据评价算例的试验数据和CFD计算数据，采用一致性度量方法，得到该评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果，同理可得到其它评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果；
步骤22：按照步骤21类推，分别得到若干评价指标中其它评价指标对应的一致性程度的量化结果；
步骤23：将多个评价算例下该评价指标的一致性程度的量化结果的平均值作为该评价指标的综合一致性量化结果；
步骤24：按照步骤23类推，分别得到若干评价指标中其它评价指标对应的综合一致性量化结果；
所述评价算例是反映典型流动特征或满足特定应用需求的CFD标模算例；每一个评价算例的试验数据
Figure QLYQS_2
通过已有的评价算例数据得到；每一个评价算例的CFD计算数据
Figure QLYQS_4
通过待评价CFD软件计算得到；其中，
Figure QLYQS_7
表示第1个试验数据，
Figure QLYQS_3
表示第
Figure QLYQS_5
个试验数据，
Figure QLYQS_8
表示第1个计算数据，
Figure QLYQS_9
表示第
Figure QLYQS_1
个计算数据，
Figure QLYQS_6
表示试验/计算数据的个数；
所述一致性度量方法包括相对误差法、绝对误差法、Theil不一致系数法；
相对误差法的计算公式为：
Figure QLYQS_10
其中，i为正整数，取值范围为1至
Figure QLYQS_11
；
绝对误差法的计算公式为：
Figure QLYQS_12
其中，
Figure QLYQS_13
为双曲正切函数；
Theil不一致系数法的计算公式为：
Figure QLYQS_14
其中，
Figure QLYQS_15
表示一致性度量结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
根据所关注的工程问题的复杂程度逐级分解，并建立各级指标，构建层次结构模型；其中，层次结构模型分为目标层、因子层和数据层。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若干评价指标根据所关注的工程问题确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价算例下的任一评价指标的一致性程度的量化结果的取值范围均为[0,1]，当且仅当评价算例下的评价指标的试验数据和计算数据完全一致时，该评价指标的一致性程度的量化结果为1。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
采用赋权方法，分别给出若干评价指标的权重，对若干评价指标的综合一致性量化结果进行加权，最终可得到待评价CFD软件在所关注的工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述赋权方法包括层次分析法和序关系分析法；
采用层次分析法计算权重包括以下步骤：
a1、对同一指评价标下的各个次级指标，定性的比较和描述指标间相对重要性程度，通过指标两两比较，建立语言值判断矩阵；
a2、根据标度表将重要性量化，获得量化后的判断矩阵；
a3、计算判断矩阵的一致性系数，若不满足一致性系数要求时，需要调整指标的重要性比较结果；若满足一致性系数要求，计算判断矩阵的特征向量，便可得到权重。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，采用序关系法计算权重包括以下步骤：
设
Figure QLYQS_16
是
Figure QLYQS_17
个待排序指标，
Figure QLYQS_18
为第
Figure QLYQS_19
个待排序指标，
Figure QLYQS_20
；
b1、建立序关系：
b11、在
Figure QLYQS_21
中，选出最重要的一个指标记为
Figure QLYQS_22
；
b12、在余下的
Figure QLYQS_23
个指标中，选出最重要的一个指标记为
Figure QLYQS_24
；
b13、按照步骤b12类推，共进行
Figure QLYQS_25
次挑选，在余下的
Figure QLYQS_26
个指标中，选出认为最重要的一个指标记为
Figure QLYQS_27
；
b14、以此类推，最后剩下的评价指标记为
Figure QLYQS_28
；
b15、确定一个描述重要性的排序关系
Figure QLYQS_29
；其中，符号
Figure QLYQS_30
表示前者的重要性不低于后者；
b2、重要性程度比较：
定性描述指标间的重要性程度；
b3、重要性程度量化：
将“定性判断”定量化，其和层次分析法类似，采用标度将定性判断定量化；在序关系法中，设第
Figure QLYQS_31
个指标
Figure QLYQS_32
的权重为
Figure QLYQS_33
，定义相邻两个指标
Figure QLYQS_34
和
Figure QLYQS_35
的重要性程度之比为：
Figure QLYQS_36
其中，
Figure QLYQS_37
的取值根据标度表确定，采用不同标度表将对赋权结果产生较大的影响，
Figure QLYQS_38
；
b4、计算权重：为保证权重归一化，即所有指标的权重加起来等于1，满足以下关系式：
Figure QLYQS_39
各指标权重的计算表达式为：
Figure QLYQS_40
Figure QLYQS_41
在步骤b4中，待评价CFD软件在所关注的工程问题方面的模拟能力的定量的综合评价结果的取值在0到1之间，且越接近1说明待评价CFD软件在所关注的工程问题方面的模拟能力越好。
CN202211616550.7A 2022-12-16 2022-12-16 一种cfd软件的可信度量化评价方法 Active CN115618771B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211616550.7A CN115618771B (zh) 2022-12-16 2022-12-16 一种cfd软件的可信度量化评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211616550.7A CN115618771B (zh) 2022-12-16 2022-12-16 一种cfd软件的可信度量化评价方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115618771A CN115618771A (zh) 2023-01-17
CN115618771B true CN115618771B (zh) 2023-03-10

Family

ID=84880170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211616550.7A Active CN115618771B (zh) 2022-12-16 2022-12-16 一种cfd软件的可信度量化评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115618771B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06110679A (ja) * 1992-09-25 1994-04-22 Toshiba Corp 評価作業支援装置
CN104881609A (zh) * 2015-05-29 2015-09-02 中国石油大学(华东) 一种复杂软件系统软件单元可信性评估方法
CN107045572A (zh) * 2017-04-01 2017-08-15 河南科技学院 一种基于微气候分析的建筑场地设计方法及系统
JP2018070022A (ja) * 2016-11-01 2018-05-10 公益財団法人鉄道総合技術研究所 移動体の前部形状評価装置とその前部形状評価プログラム
CN109190901A (zh) * 2018-08-03 2019-01-11 中国船舶工业综合技术经济研究院 基于多指标度量的可靠性评估结果的可信评价方法
CN111859817A (zh) * 2020-05-22 2020-10-30 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种基于cfd软件激波模拟能力的飞行器气动选型方法
CN112016253A (zh) * 2020-09-09 2020-12-01 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种适用于cfd不确定度量化的高保真度混沌多项式修正方法
CN112084725A (zh) * 2020-09-09 2020-12-15 中自环保科技股份有限公司 一种柴油内燃机scr混合器性能的评价办法
CN113177746A (zh) * 2021-06-15 2021-07-27 合肥工业大学 一种针对生命周期评价领域的软件质量综合评估方法
CN113537781A (zh) * 2021-07-19 2021-10-22 建信融通有限责任公司 一种移动端软件评价方法、装置、存储介质和设备
CN114117958A (zh) * 2021-11-19 2022-03-01 中国直升机设计研究所 一种评估机身气动特性计算结果准确度的方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7252263B1 (en) * 2004-07-29 2007-08-07 Hawker Beechcraft Corporation Design methods and configurations for supersonic aircraft
CN109800989A (zh) * 2019-01-21 2019-05-24 石家庄职业技术学院（石家庄广播电视大学） 采用评价指标分类综合评价的供应商选择方法
CN112559351B (zh) * 2020-12-16 2022-06-14 中船重工奥蓝托无锡软件技术有限公司 一种cfd软件验证与确认数据库平台
CN113095008A (zh) * 2021-04-08 2021-07-09 中国石油天然气股份有限公司 基于全站场内流场分析的腐蚀位置判定方法、装置及介质
CN114995864A (zh) * 2022-04-25 2022-09-02 北京计算机技术及应用研究所 一种基于层次分析法的工业软件质量度量方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06110679A (ja) * 1992-09-25 1994-04-22 Toshiba Corp 評価作業支援装置
CN104881609A (zh) * 2015-05-29 2015-09-02 中国石油大学(华东) 一种复杂软件系统软件单元可信性评估方法
JP2018070022A (ja) * 2016-11-01 2018-05-10 公益財団法人鉄道総合技術研究所 移動体の前部形状評価装置とその前部形状評価プログラム
CN107045572A (zh) * 2017-04-01 2017-08-15 河南科技学院 一种基于微气候分析的建筑场地设计方法及系统
CN109190901A (zh) * 2018-08-03 2019-01-11 中国船舶工业综合技术经济研究院 基于多指标度量的可靠性评估结果的可信评价方法
CN111859817A (zh) * 2020-05-22 2020-10-30 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种基于cfd软件激波模拟能力的飞行器气动选型方法
CN112016253A (zh) * 2020-09-09 2020-12-01 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种适用于cfd不确定度量化的高保真度混沌多项式修正方法
CN112084725A (zh) * 2020-09-09 2020-12-15 中自环保科技股份有限公司 一种柴油内燃机scr混合器性能的评价办法
CN113177746A (zh) * 2021-06-15 2021-07-27 合肥工业大学 一种针对生命周期评价领域的软件质量综合评估方法
CN113537781A (zh) * 2021-07-19 2021-10-22 建信融通有限责任公司 一种移动端软件评价方法、装置、存储介质和设备
CN114117958A (zh) * 2021-11-19 2022-03-01 中国直升机设计研究所 一种评估机身气动特性计算结果准确度的方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A new quantitative method for risk assessment of water inrush in karst tunnels based on variable weight function and improved cloud model;Chunjin Lin 等;《Tunnelling and Underground Space Technology》;第95卷;1-9 *
CFD软件可信度评价体系研究;曹平宽 等;《第七届中国航空学会青年科技论坛文集（下册）》;146-152 *
深水钻井井控风险定量评价方法研究;纪永强;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》(第7期);B019-12 *
面向航空航天领域的工业CFD软件研发设计;张健 等;《软件学报》;第33卷(第5期);1529-1550 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115618771A (zh) 2023-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gottschalk et al. The five-parameter logistic: a characterization and comparison with the four-parameter logistic
CN111143981B (zh) 虚拟试验模型验证系统及方法
CN107463993B (zh) 基于互信息-核主成分分析-Elman网络的中长期径流预报方法
CN109409628A (zh) 基于计量大数据聚类模型的采集终端生产厂商评价方法
CN111126865B (zh) 一种基于科技大数据的技术成熟度判断方法和系统
CN111310348A (zh) 一种基于pso-lssvm的材料本构模型预测方法
CN107341332A (zh) 一种车用电机驱动系统的评价指标权重的确定方法
CN113627098A (zh) 一种cfd模型确认方法及产品设计方法
CN113935535A (zh) 一种面向中长期预测模型的主成分分析方法
CN111209316A (zh) 一种信息素养数据挖掘方法、装置、电子设备及存储介质
CN112926893A (zh) 基于模糊综合评判和层次分析的水平井调剖效果评价方法
CN114881490A (zh) 一种变电站绿色施工评价方法及系统
CN115423594A (zh) 企业财务风险的评估方法、装置、设备及存储介质
CN112597687B (zh) 一种基于少样本学习的涡轮盘结构混合可靠性分析方法
CN115618771B (zh) 一种cfd软件的可信度量化评价方法
CN114298659A (zh) 评价对象指标的数据处理方法、装置、计算机设备
CN112729292A (zh) 基于层次分析方法的多重统计参数的重力适配区选取方法
CN109389281A (zh) 一种基于高斯混合模型的采集终端生产厂商评价方法
CN115455833A (zh) 一种考虑分类的气动不确定性表征方法
CN115271442A (zh) 基于自然语言评估企业成长性的建模方法及系统
CN107292045B (zh) 一种含阻尼结构有限元模型的复模态评估方法
CN113642209A (zh) 基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法
CN113094971A (zh) 基于熵权-灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统
Liao et al. a q-EW-TOPSIS model of grey correlation for supply capacity evaluation
CN116307184B (zh) 一种基于因果关系的空气污染治理效果评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant