不確定性量化分析
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
不確定性量化分析的視頻教程
不確定性量化分析的實例教程
（a）3組驗證樣本FI的精度；（b）不同數量（3組、5組、6組和7組）訓練集的預測精度（R2指標）；（c）產品可靠性與纖維取向不確定性的變化關系曲線；（d）外載荷降低20%后，產品可靠性與纖維取向不確定性的變化關系曲線
4 結論＆展望
針對復合材料不確定性量化分析解決方案嵌入了材料科學、人工智能和UQ的高級專業知識，通過全自動的工作流程，實現產品可靠性的高效評估，幫助用戶提高工作效率，從而實現降本增效的目的。
在未來的工作中，?？怂箍颠€將結合先進的人工智能/機器學習方法，利用現有數據庫和實驗測試數據，實現材料數據的擴充，為用戶提供更多高精度的復合材料模型；同時，也會將上述不確定性量化分析解決方案應用于更多的材料特征（例如聚合物材料參數和纖維長度），以及更多種類的聚合物材料上。
展開 不確定性量化模塊增強了敏感和可靠性分析能力
模型管理器擴展了COMSOL在工程設計和開發領域的應用范圍，而不確定性量化模塊使其能夠生成更加完整、準確且實用的多物理場模型。
基于概率設計法，用戶可以通過可靠性分析估算制造公差如何影響最終產品的預期性能，以避免對設備或工藝過程的過度設計或設計不足。
參數篩選和敏感性分析揭示了哪些參數比其他參數更為重要，可以用于測試模型的基本假設是否有效，而誤差傳遞可以用來預估輸出量的概率分布。
圖|不確定性量化模塊揭示了輸入參數的變化對仿真結果的影響
“不確定性量化模塊的一個優勢是，它可以與COMSOL Multiphysics中的所有物理場仿真結合使用。” COMSOL數值分析技術總監Jacob Ystr?m介紹道，“該模塊不僅適用于結構分析，還可以對聲學、流體、電磁以及多物理場耦合問題進行類似分析，其應用范圍非常廣泛。”
6.0版本帶來求解器性能和建模能力的廣泛提升
COMSOL Multiphysics 6.0版本對軟件平臺和附加產品進行了全面更新，對特定工程領域的問題，以內存消耗和計算速度為指標的求解性能提升了10倍以上；除此之外，新版本還增強了針對 PCB 電路板設計的電磁仿真能力，并為聲學領域的用戶帶來了一個全新的仿真方向：流致噪聲。
了解 COMSOL 軟件新版本的更多信息，請點擊【閱讀原文】訪問 6.0 版本發布亮點。
展開 圖4中以雷諾應力輸運模型和線性渦黏模型為例，標注出湍流模型中可能存在的不確定性來源。
圖 4 不同類別的湍流模型以及其中的不確定性來源[67]
混合不確定度量化
CFD系統非常復雜，涉及到大量的不確定性因素，將這些因素割裂分析將會忽略他們之間的聯系，需要對CFD系統進行整體不確定度量化?；旌?em>不確定度量化方法被廣泛地應用于CFD整體不確定度量化中。Duque等[85]開發了“Spectre”平臺，該平臺能夠根據用戶的自定義進行網格以及來流參數（馬赫數、迎角、雷諾數等）的不確定度量化，實現CFD整體不確定度量化的商業化。圖5展示了利用該平臺對NACA0012翼型進行不確定度量化獲取的升力系數統計信息。
圖 5 NACA0012翼型升力系數累積密度分布函數[86]
不確定性因素的敏感性分析
對不確定度量化結果的分析也是不確定性研究中不可或缺的內容。一旦明確了CFD數值模擬中的各種不確定性來源和表現形式，并且對這些不確定性在CFD系統中的傳遞進行了量化，研究各類不確定性因素對總不確定性的貢獻就顯得尤為關鍵。敏感性分析常常被用來研究不確定性因素對CFD計算結果的影響大小。目前對敏感性分析的研究主要集中在提升效率和精度上。
展開 變異系數)
剪切應力
和
應力比
在不同應變狀態下的概率分布：
孔隙比
隨應變的概率密度演化特征：
孔隙比和
力學孔隙比在不同應變狀態下的概率分布：
配位數
隨應變的概率密度演化特征：
配位數
和
力學配位數
在不
同
應變狀態下的概率分布：
關鍵力學響應的隨機性評價：
結論
作為一個在顆粒材料力學行為研究領域的探索者，我們在這次的研究中，提出了一種新的研究方法—隨機離散元方法 (Stochastic Discrete Element Method)。這個方法是針對顆粒材料隨機力學行為的一種全新的量化與評價框架。我們首先對實驗過程中觀測到的參數不確定性進行了深入的表征，進一步通過概率密度演化方法，對顆粒材料的不確定性傳播進行了定量分析。此處的不確定性傳播，受制于系統物理機制的驅動，我們采用了詳盡的離散元分析方法求解相關物理方程。我們的研究目標是確認哪些力學行為的隨機性可以在力學建模中暫時忽略，哪些必須得到適當的考慮。因此，本研究的結果將為顆粒材料力學行為以及進一步的工程計算提供有價值的參考。
關于研究的結論，我們有以下幾點要強調：
1. 在分析顆粒材料中顆粒間摩擦系數時，概率分布的考慮至關重要。因此，本研究強調，在數值建模研究中，單一值的使用可能會導致結果偏離真實情況。
2. 不確定性對土體力學行為的影響，與剪切狀態和特定土體參數密切相關。在大應變宏觀尺度行為和非活動顆粒比例方面，存在較大的不確定性。
3. 本研究提出，使用隨機離散元方法和統計方法評估關鍵巖土參數是必要的，這將為了解土體力學行為的全概率特性提供了有力的工具。
展開 更多內容也將在接下來的幾期逐步介紹，歡迎大家持續關注~
問題背景
對于水壩來說，每年在不同季節的河水徑流量變化很大，一旦發生洪水而沒有及時預警做好準備，則很有可能會造成潰壩這種毀滅性的災難。對核電站來說，由于它的運行需要大量的冷卻水，而無論是河水還是海水，在特定情況下也都存在著進水口堵塞可能，導致反應堆不能得到及時的冷卻，造成堆芯融化的風險。至于各種工廠所關心的廢水排放達標問題，也必須關注當地的河流實際情況，分析污染物的擴散速度和面積?？傊?，對水文環境的分析和預測在我們日常的生產生活，尤其是核電站的運營中十分重要，而有效的水動力分析模擬軟件TELEMAC-MASCARET正能幫助我們解決這些問題。
水環境模擬的不確定性
一般來說，采用TELEMAC-MASCARET 軟件所進行的簡單模擬都是近似性的，這主要是因為實際水文環境的復雜和不確定性，使得我們無法精準測定實際水流特征的諸多參數，而各種不確定的數據如初始條件，邊界條件乃至天氣影響等等更使得這一模擬的不確定性大大增加。
因此，為了得到更好的貼近實際的模擬結果，我們需要對可能存在的不確定性進行量化，以及采取參數優化和干擾預報等方式，使我們的模型更接近于實際情況。所謂不確定性量化，也就是研究不確定性對模型輸出的影響，如敏感性分析等。除此之外，數據同化（在近似模型和測量之間進行取舍，以更好地模擬和預測）也是行之有效的方法。
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相關機型 UltraLAB GT430P
方案C：企業級/國家級實驗室 — 數字孿生與超大規模代理模型集群
適用場景：超大規模DOE（10000+點）、多用戶仿真App云平臺、數字孿生實時推理、國產自主可控環境、不確定性量化的全概率分析。
管理的完整工具鏈：
① CAE 求解器層
結構：Abaqus、ANSYS Mechanical、Nastran、LS-DYNA
流體/熱：ANSYS Fluent、CFX、Star-CCM+
多物理場：COMSOL Multiphysics
顯式動力學：LS-DYNA、Radioss、Abaqus/Explicit
② V&V 專用工具層
NESSUS：NASA 開發的不確定性量化與可靠性分析軟件
IC封裝是以固態封裝材料 (Epoxy Molding Compound, EMC)及液態封裝材料(Liquid Molding Compound, LMC)進行封裝的制程，藉以達到保護精密電子芯片避免物理損壞或腐蝕。在封裝的過程中包含了微芯片和其他電子組件(所謂的打線)、熱固性材料的固化反應、封裝制程條件控制之間的交互作用。由于微芯片封裝包含許多復雜組件，故芯片封裝制程中將會產生許多制程挑戰與不確定性
2 解決方案
?？怂箍祷谄煜聫秃喜牧隙喑叨确抡嫫脚_Digimat，以及人工智能/機器學習智能實時仿真平臺ODYSSEE，搭建了針對復合材料不確定性量化（UQ）分析的解決方案（如下圖），并應用于博世公司的SFRP材料產品設計中。
圖1.
堅持采用有利于選擇最佳設計的方法，可提高最終產品的質量。工程團隊往往會對其設計進行過高或過低的評估，因為他們不能確切地確定所需的公差。通常，這會導致所需的材料、成本和時間增加。大多數工程師都熟悉優化技術，但魯棒性評估可進一步為高質量提供保證。
電子設計和制造中的魯棒性
制造單個電子組件會產生偏差，裝配流程也會導致不一致性，這已不是行業秘密。而這正是我們需要六西格瑪等設計指南的原因所在。六西格瑪質量水平要求制造流程生產出的產品缺陷率不超過百萬分之
1. 引言
一個不爭的事實是尾礦壩(Tailings Dam)比水壩(Embankment)更容易發生破壞，主要是因為尾礦壩材料是由細粒的尾粉土組成，特別是使用上游法筑壩，近年來發生破壞的尾礦壩幾乎都是采用的是上游法筑壩方法。加拿大Alberta特有的油砂(Oil Sands)尾礦壩相比金屬尾礦壩相對安全一些，原因是尾礦內含有大量粘土；而對于金屬尾礦壩，鐵礦的尾礦壩是不是比其它類型金屬的尾礦壩更容易發生破壞
日前，劉德云博士和律夢澤博士共同撰寫的論文 "Uncertainty quantification for granular materials with a stochastic discrete element method" 見刊于國際期刊 Computers & Geotechnics (SCI, JCR Q1, IF: 5.2)。
研究背景
土體等離散顆粒材料存在著不可忽視的隨機性
發展對這些不確定性因素的量化分析方法對于完善CFD系統的不確定度量化體系有著重要的作用。
文章來源：空氣動力學學報
調用SimV&Ver的UQ不確定性量化分析模塊，對4個輸入參數（轉速、級進口總壓、進出口背壓、進口氣流角）不確定性導致的響應量（增壓比π）變化結果進行分析，得其上下限為±0.08：
根據計算結果可對各輸入參數對響應量的敏感度系數進行分析：
仿真與試驗結果對比與誤差分析（Validation）
大綱
Extreme Tool & Engineering (Extreme)在開始接觸Moldex3D之前，常常面臨到以下問題：「充填時間到底需要多久？」、「射出機臺的豎澆道壓力，有辦法達到需求嗎？」、「鎖模力需要多大？」、「這個料桶適合多少進料量？」為了減少制造過程中的諸多不確定性，Extreme決定借助Moldex3D來尋找合適的解決方案，希望在制造前能夠獲得更多自信。
挑戰
