国家重大工程自研仿真软件UQ挑战及计算数学机遇

发布时间:2019-05-21浏览次数:531

Speaker:    Prof. Ruili Wang

Time:        16:00-17:00, May 23

Location:    SIST 1A-200

Host:         SIST

Abstract:

在高温高压高应变极端条件、稀薄大气层、深海等不可能做试验情况下,数值模拟具有成本低、速度快、数据完备且可以模拟各种工况的特点,使得高可置信数值模拟软件成为装置可靠性认证、系统性能评估/优化、战标/指标设计、事故分析和预防等分析与评估的重要途径,甚至是唯一途径。但由于多物理过程的复杂性、信息不完备和人们认知的缺陷,物理建模、数值建模、计算建模、软件研制、工程模拟等过程中含有抽象、简化和近似,只能采用“唯象建模”。据此“建模”自研的流体力学数值模拟软件,含有各种不确定性参数、同效异构或异参的模型形式、逼近方法等因素带来的不确定性,使数值模拟结果含有随机性,给基于科学数值模拟结果的决策带来很大风险。为此,要发展高可信度、强预测能力的CFD仿真软件,必须对其CFD中各因素带来的不确定性有效量化。报告针对国家重大工程领域多组件多物理过程,自主研发CFD软件中的可信度评估,从应用界遇到的多工况、多工序、多因素等工程软件可信度评估方面,从工程界遇到的点数据、时序数据、空间数据、时空数据等物理数学模型可信度评估方面,剖析了自主研发预测性CFD数值仿真应用软件面临的不确定性量化(UQ)挑战,如几十甚至几百个不确定性参数带来的“维数灾难”、不确定性沿“非线性强间断传播”、基于试验数据模型确认的“时逆反问题”和产生样本的“超大规模计算量”,以及模型确认中带约束的“强非线性优化”问题等面临的挑战,特别是各种因素的收敛性问题遇到的挑战,其研究最终都归结为数学问题,为计算数学的发展提供了新的机遇。建议大家应关注数学建模、高效算法、快速软件化等计算数学的研究,并能基于人工智能思想建立“复杂工程建模与模拟仿真软件可信度评估智能平台”,以有效支撑模型不确定性量化、模型优化及可信度评估,达到完善建模、改进方法、可靠软件化的目的,为自主研发高可信度强预测性的CFD数值仿真应用软件提供支撑,以实质性服务于国防尖端重大工程领域。

Bio:

王瑞利:北京应用物理与计算数学研究所研究员,曾任所科技委委员、所软件测试专家组组长,中国核科学技术名词编写委员会委员,第七届计算力学专业委员会计算力学软件专业组成员。在科研一线长期从事于爆轰弹塑性流体力学、辐射流体力学、中子行为等极端条件下的建模与模拟、大型软件开发、验证与确认、不确定度量化方法、参数标定与模型优化等研究,在《中国科学》、《物理学报》、《中国测试》、《力学学报》、《爆炸与冲击》、《高压物理》、《计算物理》、《数学的实践与认识》、《应用数学与力学》等学术刊物发表学术论文70多篇,多次邀请报告和多篇优秀论文,在国防尖端领域自主研发了众多工程模拟软件,拥有软件著作权1项。作为主持人或主要参加者,完成与承担了国防预研项目、国家973、国家自然科学基金重大研究计划集成项目、国家自然科学基金培育项目、国家自然科学基金面上项目、国防科技创新特区(军委科技委)、国防基础科研计划项目、军民融合等几十项项目。曾获全军武器装备科学技术进步一等奖1项,国防科工委科技进步一等奖1项,二等奖3项,以及国防科工委“在圆满完成加速任务中做出突出贡献”的先进个人及中国工程物理研究院“在完成加速任务中做出突出贡献”的三等奖。

SIST-Seminar 18160