魯棒性分析
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
魯棒性分析的視頻教程
Ansys面向自動駕駛的設計探索和魯棒性分析技術
基于高效的數值分析算法對被測系統進行參數的敏感性分析和可靠性分析，從而評估系統的魯棒性和失效發生的概率，以此為依據來判斷系統是否滿足安全性的要求。 講師簡介： 應中偉，作為Ansys系統事業部（SBU）的高級咨詢專家和汽車行業業務開發經理，在基于模型的高安全性嵌入式軟件研發領域為多家航空、軌道、汽車等行業用戶提供包含工具應用、軟件研發流程建設、實施應用、認證流程咨詢等多方面的工程經驗。
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參數敏感性分析（復合縮尺CSS局部敏感性分析）
簡單介紹了土力學中常用的一種參數局部敏感性分析方法——復合縮尺（CSS）靈敏度分析。 模型參數的敏感性分析是指觀察給定參數的微小變動對模型預測誤差變動的影響程度。參數的敏感性越弱，參數的改變對誤差的影響越小，反之越大。參數敏感性分析可以找到對應力應變影響較小的模型參數以便做進一步處理，比如可以固定敏感性較弱的參數，重點研究敏感性較強的參數。
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二維RVE模型(周期性邊界條件)的建立與分析
問題二：二維RVE模型的建立過程 (1) RVE模型的尺寸 (2) 邊界條件：PBC (3) 幾個注意點（NSET, 系數，公式） (4) 結果處理與分析 注意：本文重點介紹了RVE模型中周期性邊界條件的原理與施加方式，如何建立二維RVE模型（不是三維），結果分析。 購買課程的同學，針對課程問題，可以進行答疑。
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魯棒性分析的實例教程
圖3 (a) 機器學習模型搭建；(b) 機器學習模型精度對比
假人傷害魯棒性分析
假人傷害魯棒性分析需要大量碰撞仿真，利用上述訓練的高精度機器學習模型，能夠快速計算不同輸入參數下系統的各個響應曲線，大大提高工作效率。
使用蒙特卡洛方法進行數據的采樣，假定3個設計變量滿足均值為設計值，均方差為設計值3.3%的正態分布。
從圖4統計結果來看，在魯棒性分析中，假人總得分均值略高于設計值，如考慮可靠性優化設計（如6σ設計要求），約束系統關鍵零部件設計參數仍需進一步優化，以確保假人在物理試驗中得分滿足預設的星級開發目標。
圖4. 假人總得分分布圖
應用價值
基于ODYSSEE的POD降階算法，使用少量的樣本點，就能夠實現對汽車約束系統中假人傷害曲線的高精度預測，可以有效提高仿真工程師的工作效率。
通過POD降階模型，與蒙特卡洛采樣方法的結合，能有效評估假人得分魯棒性，為性能開發人員快速提供參數調整依據。
展開 檢查圖7中選擇的設計，用于核對預期壽命的可靠性。因此，將預期壽命定義為虛擬要求。假定其失效概率（POF）小于1.0 10-6。對于實際應用而言，需要回答如下問題：實現假定的失效概率（POF）需要多少個生命周期？
表1：可靠性分析結果
第一個分析中把預期壽命的極限狀態函數值設置為30000個周期。從該極限值得到的POF是3.0 10-5，不符合設定要求。第二個分析將極限狀態函數值設置為28000個周期，得到的POF是1.3 10-8，該值顯然超出了要求范圍。
因此在前文中做出的設計決策無法滿足本案例的要求，因為它的目標是30000個周期下的POF小于1.0 10-6。必須從帕累托前沿中選取具有更高額定壽命的新設計點并重新檢查其可靠性。顯然這種在多目標優化后檢查魯棒性或可靠性的方法成本極高（參見圖8）。對于每項設計決策（帕累托前沿上的點）而言，事前無從知曉它是否滿足給定的魯棒性或可靠性要求。
圖8：當今的方法用于發現符合可靠性要求的設計
因此，似乎有必要將可靠性信息納入多目標優化， 即開展可靠性優化（參見圖9）.
展開 傾斜光柵的魯棒性優化
但是光柵本身的參數并不是影響這類系統性能的唯一因素:已知大多數具有小特征尺寸的周期結構對入射光的偏振狀態非常敏感。作為本周的第二個用例，我們選擇了一個場景，在這個場景中，我們分析了二元光柵的偏振依賴性,并對結構進行了優化，使其在任意偏振角入射光下均能表現良好。
光柵是許多光學工程師的基本工具，因為它們的物理特性(將入射光衍射成一組離散的級次)使它們在許多不同的配置和許多不同的應用中都是非常有吸引力的工具。然而，研究主要的興趣是給定光柵設置如何能夠容許例如制造過程產生的與設計參數的小偏差。請查看下面的文檔，找到我們根據其填充因子優化傾斜光柵的示例。我們使用新發布的Parameter Variation Analyzer來執行設置的容差分析，并計算一個評價函數，該函數計算了不同填充因子下工作級次的平均效率。
展開 我們使用新發布的Parameter Variation Analyzer來執行設置的容差分析，并計算一個評價函數，該函數計算了不同填充因子下工作級次的平均效率。
但是光柵本身的參數并不是影響這類系統性能的唯一因素：已知大多數具有小特征尺寸的周期結構對入射光的偏振狀態非常敏感。作為本周的第二個用例，我們選擇了一個場景，在這個場景中，我們分析了二元光柵的偏振依賴性,并對結構進行了優化，使其在任意偏振角入射光下均能表現良好。
傾斜光柵的魯棒性優化
這個用例演示了一個具有稍微變化的填充因子的傾斜光柵的魯棒性優化。
高效偏振無關傳輸光柵的分析與設計
展開 實際上，在現場測試中其實無法達到評估系統故障概率所需的里程數，因此，汽車制造商梅賽德斯-奔馳公司轉而利用仿真來確定關鍵交通場景，并使用optiSLang進行安全性功能測試和評估。
該方法可減少證明特定功能所需的具體交通場景的數量，并在很短的時間內確定每個場景的風險。梅賽德斯-奔馳公司能夠在其L3 ADAS認證方案中使用這種方法及其仿真結果，證明了該設計的環境檢測功能符合資質。
下面是optiSLang的另一個用例，涉及規劃和開發汽車制造的公差概念。在汽車領域，公差分析的準備工作非常耗時，有時還容易出錯，特別是對于包含數百個部件的白車身（BiW）結構。在該制造階段，車身骨架已完成裝配，但還沒有上漆。
為了實現準確的公差分析建模和可制造性，工程師需要特定的信息（例如，夾具概念和連接位置）來通過仿真軟件定義接觸條件、范圍和測量值。在實際情況中，產品開發流程中創建的單個部件公差信息會與制造流程公差以及仿真參數，一起傳輸到仿真模型中。optiSLang可適應公差范圍，因此，在公差敏感度分析中可以輕松考慮多個輸入變量，以確保裝配魯棒性。
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