类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法及装置，获取预设模型的模型变量及对应的待分析不确定度后，根据预先建立的不确定性变量灵敏度梯度区间，确定待分析不确定度的灵敏度等级，然后根据不确定度对应的灵敏度等级，进行模型变量的灵敏度分析。本发明专利技术基于预先建立的不确定性变量灵敏度梯度区间，确定待分析不确定度的灵敏度等级，从而进行灵敏度分析，以预先形成灵敏度分析等级给全局空间进行分类，替代了优化迭代中每一步的灵敏度分析，提高了工业设计过程中变量灵敏度分析效率，进一步提高了含有不确定变量设计的效率。的效率。的效率。

【技术实现步骤摘要】
类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是涉及一种类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法及装置。

技术介绍

[0002]相关技术中，在飞机设计等工业产品的设计过程中，由于地面试验传感器精度问题、工程估算偏差、数值模拟模型误差等都存在一定的随机不确定性，这些不确定性因素都可能会对计算结果产生较大的影响。灵敏度分析可以衡量各个不确定性因素对于整个系统性能的影响程度，然而，如果在不确定性优化过程中，每轮均进行不确定性分析会导致计算量的爆炸式增长，计算效率大幅降低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法及装置，以提高变量灵敏度分析效率，从而提高变量优化效率。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法，包括：获取预设模型的模型变量及对应的待分析不确定度；根据预先建立的不确定性变量灵敏度梯度区间，确定待分析不确定度的灵敏度等级；根据不确定度对应的灵敏度等级，进行模型变量的灵敏度分析。
[0005]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述不确定性变量灵敏度梯度区间通过以下方式建立：建立预设模型的可行解寻找模型；根据可行解寻找模型，确定预设模型的模型变量对应的可行解及模型变量分布空间；根据可行解、预设的不确定性变量范围及预设的灵敏度可接受条件，确定不确定性变量范围对应的初步灵敏度梯度区间；对模型变量分布空间进行采样，得到模型变量对应的采样空间；采样空间中包括多个采样点；基于采样点及灵敏度可接受条件，更新初步灵敏度梯度区间；从采样空间中抽取多个采样点，判断采样点在更新后的初步灵敏度梯度区间的灵敏度分析结果是否满足灵敏度可接受条件；如果不满足，继续执行对可行解进行采样的步骤，直至采样点的灵敏度分析结果是否满足灵敏度可接受条件，将更新后的初步灵敏度梯度区间确定不确定性变量灵敏度梯度区间。
[0006]结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述模型变量包括设定数量的子变量；子变量包括系统参数或设计变量；可行解包括多个变量值集合；变量值集合包括设定数量的变量值，一个变量值对应于一个子变量；不确定性变量范围包括多个变量范围；每个变量范围对应一个子变量；变量范围包括范围上限及范围下限；根据可行解、预设的不确定性变量范围及预设的灵敏度可接受条件，确定不确定性变量范围对应的初步灵敏度梯度区间的步骤，包括：针对于每个变量值集合，将变量范围的范围下限确定为第一不确定度，变量范围的范围上限确定为第二不确定度；针对于每个变量值及预设模型，计算第一不确定度对应的第一灵敏度，基于变量值
集合中的变量值的第一灵敏度，得到第一灵敏度排序序列；针对于每个变量值及预设模型，计算第二不确定度对应的第二灵敏度，基于变量值集合中的变量值的第二灵敏度，得到第二灵敏度排序序列；判断第一灵敏度排序序列及第二灵敏度排序序列是否满足预设的灵敏度可接受条件；如果满足，判断第一确定度是否为范围下限，且第二确定度是否为范围上限；如果是，将第一不确定度及第二不确定度分别确定为初步区间端点；如果不是，基于变量范围及初步区间端点更新第一不确定度及第二不确定度，继续执行计算第一不确定度对应的第一灵敏度的步骤，直至第二不确定度等于范围下限；如果不满足，将第一不确定度及第二不确定度均确定为初步区间端点；基于可行解及初步区间端点，得到不确定性变量范围对应的初步灵敏度梯度区间。
[0007]结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述采样点包括设定数量的采样值；一个采样值对应于一个子变量；基于采样点及灵敏度可接受条件，更新初步灵敏度梯度区间的步骤，包括：针对于每个采样点，从初步灵敏度梯度区间中的初步区间端点中确定第三不确定度及第四不确定度；第三不确定度及第四不确定度为相邻的初步区间端点；针对于每个采样值及预设模型，计算第三不确定度对应的第三灵敏度，基于采样点中的采样值的第三灵敏度，得到第三灵敏度排序序列；针对于每个采样值及预设模型，计算第四不确定度对应的第四灵敏度，基于采样点中的采样值的第四灵敏度，得到第四灵敏度排序序列；判断第三灵敏度排序序列及第四灵敏度排序序列是否满足预设的灵敏度可接受条件；如果满足，将第四不确定度对应的初步区间端点删除；继续执行从初步灵敏度梯度区间中的初步区间端点中确定第三不确定度及第四不确定度的步骤；如果不满足，将第三不确定度与第四不确定度的平均值确定为第五不确定度；针对于每个采样值及预设模型，计算第五不确定度对应的第五灵敏度，基于采样点中的采样值的第五灵敏度，得到第五灵敏度排序序列；判断第四灵敏度排序序列与第五灵敏度排序序列是否满足预设的灵敏度可接受条件；如果第四灵敏度排序序列与第五灵敏度排序序列满足灵敏度可接受条件，将第五不确定度作为新增区间端点；从初步灵敏度梯度区间中的初步区间端点及新增区间端点中确定第三不确定度及第四不确定度，继续执行计算第三不确定度对应的第三灵敏度的步骤；如果第四灵敏度排序序列与第五灵敏度排序序列不满足灵敏度可接受条件，将第五不确定度确定为第四不确定度，继续执行将第三不确定度与第四不确定度的平均值确定为第五不确定度的步骤；基于采样点及新增区间端点，得到更新后的初步灵敏度梯度区间。
[0008]结合第一方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述待分析不确定度包括设定数量的子不确定度，一个子不确定度对应于一个子变量；根据预先建立的不确定性变量灵敏度梯度区间，确定待分析不确定度的灵敏度等级的步骤，包括：在不确定性变量灵敏度梯度区间中查找每个子不确定度所在的子梯度空间；如果子不确定度均在同一个子梯度空间中，确定待分析不确定度属于同一灵敏度等级；如果子不确定度没有均在同一个子梯度空间中，判断不确定性变量范围是否在全局范围内属于同一灵敏度等级；如果属于，将子不确定度所在的子梯度空间的灵敏度等级确定为子不确定度的灵敏度等级；如果不属于，对不在同一个子梯度空间的两个子不确定度之间的空间进行采样，基于采样得到的采样点更新不确定性变量灵敏度梯度区间，继续执行在不确定性变量灵敏度梯度区间中查找每个子不确定度所在的子梯度空间的步
骤。
[0009]结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，对模型变量分布空间进行采样，得到模型变量对应的采样空间的步骤包括：通过拉丁超立方方式对模型变量分布空间的中心区域进行采样，得到第一空间；通过正交试验方式对模型变量分布空间的边角点进行采样，得到第二空间；基于第一空间及第二空间，生成模型变量对应的采样空间。
[0010]结合第一方面的第五种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，从采样空间中抽取多个采样点，判断采样点在更新后的初步灵敏度梯度区间的灵敏度分析结果是否满足灵敏度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种类固液飞行器总体设计的变量灵敏度分析方法，其特征在于，包括：获取预设模型的模型变量及对应的待分析不确定度；根据预先建立的不确定性变量灵敏度梯度区间，确定所述待分析不确定度的灵敏度等级；根据所述不确定度对应的灵敏度等级，进行所述模型变量的灵敏度分析。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不确定性变量灵敏度梯度区间通过以下方式建立：建立预设模型的可行解寻找模型；根据所述可行解寻找模型，确定所述预设模型的模型变量对应的可行解及模型变量分布空间；根据所述可行解、预设的不确定性变量范围及预设的灵敏度可接受条件，确定所述不确定性变量范围对应的初步灵敏度梯度区间；对所述模型变量分布空间进行采样，得到所述模型变量对应的采样空间；所述采样空间中包括多个采样点；基于所述采样点及所述灵敏度可接受条件，更新所述初步灵敏度梯度区间；从所述采样空间中抽取多个采样点，判断所述采样点在更新后的所述初步灵敏度梯度区间的灵敏度分析结果是否满足所述灵敏度可接受条件；如果不满足，继续执行所述对所述可行解进行采样的步骤，直至所述采样点的灵敏度分析结果是否满足所述灵敏度可接受条件，将所述更新后的所述初步灵敏度梯度区间确定所述不确定性变量灵敏度梯度区间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型变量包括设定数量的子变量；所述子变量包括系统参数或设计变量；所述可行解包括多个变量值集合；所述变量值集合包括设定数量的变量值，一个变量值对应于一个所述子变量；所述不确定性变量范围包括多个变量范围；每个所述变量范围对应一个所述子变量；所述变量范围包括范围上限及范围下限；根据所述可行解、预设的不确定性变量范围及预设的灵敏度可接受条件，确定所述不确定性变量范围对应的初步灵敏度梯度区间的步骤，包括：针对于每个变量值集合，将所述变量范围的范围下限确定为第一不确定度，所述所述变量范围的范围上限确定为所述第二不确定度；针对于每个变量值及所述预设模型，计算所述第一不确定度对应的第一灵敏度，基于所述变量值集合中的变量值的第一灵敏度，得到第一灵敏度排序序列；针对于每个变量值及所述预设模型，计算所述第二不确定度对应的第二灵敏度，基于所述变量值集合中的变量值的第二灵敏度，得到第二灵敏度排序序列；判断所述第一灵敏度排序序列及第二灵敏度排序序列是否满足预设的灵敏度可接受条件；如果满足，判断所述第一确定度是否为所述范围下限，且所述第二确定度是否为所述范围上限；如果是，将所述第一不确定度及所述第二不确定度分别确定为初步区间端点；如果不是，基于所述变量范围及所述初步区间端点更新所述第一不确定度及所述第二
不确定度，继续执行计算所述第一不确定度对应的第一灵敏度的步骤，直至所述第二不确定度等于所述范围下限；如果不满足，将所述第一不确定度及所述第二不确定度均确定为初步区间端点；基于所述可行解及所述初步区间端点，得到所述不确定性变量范围对应的初步灵敏度梯度区间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采样点包括设定数量的采样值；一个采样值对应于一个所述子变量；基于所述采样点及所述灵敏度可接受条件，更新所述初步灵敏度梯度区间的步骤，包括：针对于每个采样点，从所述初步灵敏度梯度区间中的初步区间端点中确定第三不确定度及第四不确定度；所述第三不确定度及所述第四不确定度为相邻的初步区间端点；针对于每个采样值及所述预设模型，计算所述第三不确定度对应的第三灵敏度，基于所述采样点中的采样值的第三灵敏度，得到第三灵敏度排序序列；针对于每个采样值及所述预设模型，计算所述第四不确定度对应的第四灵敏度，基于所述采样点中的采样值的第四灵敏度，得到第四灵敏度排序序列；判断所述第三灵敏度排序序列及第四灵敏度排序序列是否满足预设的灵敏度可接受条件；如果满足，将所述第四不确定度对应的初步区间端点删除；继续执行从所述初步灵敏度梯度区间中的初步区间端点中确定第三不确定度及第四不确定度的步骤；如果不满足，将所述第三不确定度与所述第四不确定度的平均值确定为第五不确定度；针对于每个采样值及所述预设模型，计算所述第五不确定度对应的第五灵敏度，基于所述采样点中的采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱浩，王鹏程，蔡国飙，彭荀，李志，徐维乐，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：