[發明專利]一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法在審
| 申請號： | 202010937830.2 | 申請日： | 2020-09-09 |
| 公開（公告）號： | CN112016253A | 公開（公告）日： | 2020-12-01 |
| 發明（設計）人： | 陳江濤;章超;趙煒;肖維;趙嬌;吳曉軍;張培紅;肖中云;楊福軍;崔鵬程;劉深深;李彬;胡向鵬 | 申請（專利權）人： | 中國空氣動力研究與發展中心計算空氣動力研究所 |
| 主分類號： | G06F30/28 | 分類號： | G06F30/28;G06F111/08;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 綿陽山之南專利代理事務所(普通合伙) 51288 | 代理人： | 沈強 |
| 地址： | 621000 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 適用于 cfd 不確定 度量 保真度 混沌 多項式 修正 方法 | ||
1.一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法,其特征在于包括:
S1:在低保真度模型層面通過計算得到一個低保真度模型，建立一個粗糙的混沌多項式展開；
S2:在高保真度模型層面進行計算，獲得高保真度樣本點；
S3:用S2中獲得的樣本點修正S1中建立的低保真度模型，得到最終的高保真度修正模型。
2.根據權利要求1所述的一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法,其特征在于所述S1過程中包括以下步驟：
S101:使用拉丁超立方抽樣方法在輸入參數構成的高維空間進行采樣，得到若干個樣本點組成的序列；
S102:將輸入參數傳遞給CFD求解器，得到每一個樣本點的關注輸出量，得到對應的響應量組成的序列；
S103:根據輸入參數的概率密度函數選擇正交函數序列；
S104:通過回歸法得到混沌多項式展開中的系數；
S105:計算混沌多項式中各項對輸出方差的貢獻度大小并排序。
3.根據權利要求2所述的一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法,其特征在于所述正交函數序列中的正交基函數的選擇由隨機輸入變量的概率密度函數決定。
4.根據權利要求3所述的一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法,其特征在于所述概率密度函數滿足：
即{ψj,j≥0}是帶權函數為f(ξ)的正交多項式序列，其中f(ξ)是隨機的輸入變量ξ滿足的概率密度分布。
5.根據權利要求2所述的一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法,其特征在于在S2中包括有與S101和S102相同的步驟。
6.根據權利要求2所述的一種適用于CFD不確定度量化的高保真度混沌多項式修正方法,其特征在于在S3中，包括以下步驟：
S301:根據S105中確定的展開各項貢獻大小排序確定待修正項，通過最小二乘法修正S1過程建立的低保真度模型，由交叉驗證方法評估修正模型的泛化誤差；
S302:按照待修正項數由小至大循環S301，得到每一個待修正項數對應的修正模型泛化誤差估計；
S303:通過最小泛化誤差決定待修正項數，重新通過最小二乘法修正S1過程建立的低保真度模型。
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