基于OMLHD的仿真模型验证方法

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1、2013年6月第39卷第6期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsJune2013V01．39NO．6基于OMLHD的仿真模型验证方法董得志王江云张平(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100191)摘要：当仿真因子数目较多，而真实系统观测数据相对稀少时，仿真模型的验证工作难以进行．针对仿真因子空间庞大，对应于每一组仿真因子配置，有且仅有对真实系统在相应工作条件下的一次观测这一极端情形，提出一种

2、基于最优拉丁超立方设计(OMLHD，Or-thogonal．MaximinLatinHypercubeDesigns)的仿真模型验证方法．利用仿真验证试验的优化设计技术对仿真因子配置进行筛选，合理的选择、安排验证试验；采用P值分析方法解决验证试验中的数据一致性分析问题；基于逆概率分布定理的思想，对各组验证试验一致性分析结果进行综合分析．以某导弹制导仿真模型验证为例，对方法的性能进行了讨论．结果表明该方法能够实现在整个因子空间上对仿真模型的可信性进行验证的目的．关键词：建模与仿真；仿真模型验证；试

3、验设计；P值分析中图分类号：TP391．9文献标识码：A文章编号：1001—5965(2013)06-0766-05SimulationmodeIvalidationbasedonOMLHDmethodDongDezhiWangJiangyunZhangPing(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Ab

4、stract：Whensimulationfactorsarenumerouswhilereal—worldobserveddataaresparse，theissueofvalidatingthesimulationmodelsisproblematic．Anextremecasewasfocusedthatlimitedreal—worldobserva—tionswereavailablecrossthefactorspace，andonlyasinglereplicatewasobtai

5、nedonpersimulationfactorsetting．Amethodbasedonorthogonal·maximinLatinhypercubedesigns(OMLHD)wasproposedbywhichthevalidationexperimentscouldbewellarrangedacrossthefactorspacethroughoptimaldesign．Thep-valuetestandtheinversecumulativedistributionfunctio

6、n(CDF)theoremwereintroducedtoevaluatethestatisticalconsistencyofthesimulation／observationdata，andcombinetheanalysisresultstomakeanoverallvalidationstudyontheentirefactorspace．Anexampleofvalidationofaguidedmissilesimulationwastaken，whichdemonstratesth

7、atthemethodiSuseful-Keywords：modelingandsimulation；simulationmodelvalidation；designofexperiments；P—values建模仿真技术(M&S，ModelingandSimula—tion)的发展使得仿真逐渐成为工程设计、分析与决策的重要手段．仿真是否可信的关键问题是仿真模型验证．仿真模型验证是从预期的应用角度出发，评价仿真模型与其模拟的真实系统之间相似程度的过程．定量验证的基本手段是通过分析同一工作条件下的

8、仿真数据与真实系统数据之间的统计一致性，为仿真可信性验证提供证据．仿真模型通过仿真因子配置，实现对真实系统不同工作条件的模拟．如果真实系统复杂，则相应的仿真因子空间就很大．要说明对所有需要模拟的系统工作条件的仿真都可信，工作量巨大．此外，对真实系统的实验和观测代价较大，使验证工作在依赖于真实系统观测样本的情况下难以进收稿日期：2012-06—19；网络出版时间：2012-12-0617：33网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20121206．17