数字样机模型精度评估与验证体系构建VV体系为数字样机的可信度“盖章认证”模型是数字工程的核心资产但模型的可信度直接决定了其应用价值。一个精度不达标的仿真模型不仅无法支撑设计决策还可能导致错误的工程判断。因此建立系统化的模型校核、验证与确认VV体系是数字样机走向工程应用和高质量交付的必要前提。本文在参考GJB 9226-2017《军用建模与仿真模型校核、验证与确认通用要求》及GB/T 42383.5-2023《多学科协同仿真 第5部分模型验证与确认》标准规范基础上深入论述数字样机模型精度评估与验证体系的构建方法为装备研制、鉴定交付提供技术支撑。PART.01概念框架与标准依据1.1VV概念框架在复杂装备的系统工程研制体系中VV验证与确认不是研制流程结束后的附加环节而是贯穿装备从需求论证到运维保障全生命周期的核心质量保障机制与研制活动同步规划、同步执行、同步闭环。图1 模型验证与确认VV概念在需求论证阶段确认Validation活动即已启动通过需求追溯矩阵和可行性分析验证作战需求是否可分解、可量化、可检验确保“提出的需求是正确的、可实现的”。这一阶段的确认活动决定了后续所有研制工作的方向正确性需求层面的偏差若未能在早期发现将在后续阶段呈指数级放大修正成本。在系统架构和系统设计阶段验证Verification活动通过架构评审、接口一致性检查和功能分配分析确保系统架构方案能够完整覆盖需求条目各子系统之间的接口定义无冲突、无遗漏。此时的验证是“设计对需求的符合性检查”防止设计偏离需求意图。在详细设计阶段验证活动深入到部件和零件层级通过三维模型的干涉检查、公差分析、材料适用性评估等手段确保详细设计满足系统设计的技术约束和性能指标。这一阶段的验证密度最高、粒度最细是控制设计质量的关键关口。在软硬件集成阶段验证与确认活动交汇集成测试既验证各软硬件模块的接口兼容性和功能协同性Verification又确认集成后的系统行为是否符合预期的使用场景Validation。这是V型底部的关键转折点标志着装备从“分系统各自正确”迈向“系统整体可用”。在系统仿真阶段验证活动通过高保真数字样机在虚拟环境中复现装备的作战工况将仿真输出与设计要求逐项比对量化评估模型的精度水平和置信区间。这一阶段的验证价值在于在实物样机制造之前发现设计缺陷以极低的成本完成多轮设计迭代优化。在系统测试阶段确认活动通过实物试验和实测数据最终判定装备是否满足用户的作战需求和使用要求。这是VV链条中权威性最高的环节测试结果直接决定装备能否通过鉴定验收、进入交付流程。确认活动回答的终极问题是“我们构建的装备是否是用户真正需要的”在系统交付和运维保障阶段VV活动并未终止交付时的技术状态基线审核、配置审计是对前期所有VV成果的汇总确认运维阶段的性能监测、故障分析和改型评估则是持续性的确认活动确保装备在实际使用环境中始终保持预期的性能水平和任务适用性。1.2VV标准体系随着数字样机技术在国际合作中的广泛应用VV标准的国际化协调日益重要。目前NASA的OVMOverview Management框架、美国国防部的DOD-STD-2167A标准、ASME的VV 10/20/40系列标准、AIAA的仿真可信度指南等都在积极推动VV的标准化。我国也在GJB体系中不断完善VV相关标准例如GJB 9226-2017《军用建模与仿真模型校核、验证与确认通用要求》及GB/T 42383.5-2023《多学科协同仿真 第5部分模型验证与确认》中都对数字样机模型的VV提出了明确要求。GJB 9226-2017是我国军用建模与仿真领域VV活动的顶层标准规定了VV的组织管理、过程要求、技术方法和文档规范。标准的核心要求包括VV活动应贯穿模型全生命周期从概念设计阶段即启动VV规划VV应独立于模型开发活动由具备资质的第三方执行VV结论应给出量化的精度指标和明确的适用范围界定而非模糊的定性评价。GB/T 42383.5-2023作为多学科协同仿真系列标准的第5部分聚焦于多学科耦合模型的验证与确认问题。标准针对数字样机中普遍存在的气动结构耦合、热力耦合、控制动力学耦合等多学科协同仿真场景规定了耦合接口验证、学科间数据一致性检查、耦合计算收敛性评估等专项验证要求填补了多学科模型VV的方法论空白。在数字化鉴定流程中VV不是可选的“锦上添花”环节而是交付合规的“硬性门槛”。所有交付模型必须经过完整的校核、验证过程提供量化的精度评估报告和可追溯的验证证据链以便评审专家在验收数字样机时重点关注VV文档的完整性和规范性包括验证计划、验证方法、验证报告、精度评估报告、不确定性分析和遗留问题清单。PART.02VV过程管理与方法VV模型验证与确认是数字样机从“可用”走向“可信”的关键环节其核心目标是在模型投入工程应用之前通过系统化的比对分析和量化评估为模型的可信度提供客观、可追溯的证据支撑。整体流程以“数据驱动、算法支撑、闭环迭代”为基本原则将仿真数据与试验数据在统一条件下进行标准化比对依托DOE试验设计、灵敏度分析、参数修正、不确定性量化等科学验证方法对模型的精度水平和适用范围做出量化判定并通过“验证反馈修正再验证”的迭代机制持续优化模型质量最终形成包含精度指标、置信区间和改进建议的验证报告为数字样机的发布入库和交付应用提供权威的可信度认证。图2 模型验证工作流程示意图2.1验证任务管理验证任务管理功能是模型校验的业务驱动环节负责验证任务的全生命周期管理包括任务创建、参数配置、执行调度、进度跟踪和结果归档。系统以装备典型部件为验证对象支持按型号、部件、验证类型CAE仿真/试验对标/多模型对比/灵敏度分析/不确定性分析等进行多维度筛选和分类管理。每个验证任务包含任务编号、任务名称、任务类型、关联发动机型号、目标模型类型、验证方法、验证状态、通过率、负责人和计划完成日期等完整元数据。任务状态包括“已完成”“执行中”“待执行”和“待修复”四种支持按优先级自动调度和手动调整。图3 模型验证任务管理2.2验证方法库验证方法库是模型校验功能的方法论基础系统内置了多种经过工程实践验证的标准化验证方法如下表所示。每种方法均定义了方法编号、版本号、适用模型类型、算法流程描述和典型应用场景支持方法的版本管理、参数配置和组合调用。验证方法库的设计理念是“一次定义、多次复用”验证人员在创建验证任务时可直接引用方法库中的标准方法无需重复配置验证参数显著提升验证效率。图4 验证方法库管理界面2.3验证指标库验证指标库针对不同学科领域和模型类型建立了参数化的验证指标体系。每项指标均定义了指标编号、验证维度、核心参数名称、具体指标描述、允许误差范围、精度阈值和数据来源为验证结果的量化评判提供客观标准。指标库分为算法模型验证指标和逻辑模型评价指标两大类。图5 验证指标库示例界面针对带算法类的模型验证提供指标参数的定义和维护设定参数范围后根据仿真和试验的结果进行模型置信度评估和分析以航空发动机整机耦合动力学验证为例系统定义了多动力学模型验证指标参数覆盖转子模态、临界转速、轴承刚度、机匣变形、叶片频率、振动响应、转子平衡和机电耦合等关键验证维度。每项指标均明确了具体的误差允许范围和精度阈值要求确保验证结论的科学性和可操作性。图6 模型精度评估指标示例针对不带算法的逻辑模型可以由用户自定义各类逻辑模型的评价方法和评价指标、定义验证范围和评价计算的标准后续针对这类模型通过验证任务和流程驱动模型的评价结果。如下表所示是针对某发动机几何模型完整性和尺寸参数完整性等指标的评价方法和阈值定义参考示例。2.4验证算法库针对各类仿真模型和性能模型等待算法的模型验证系统提供了市场上通用的各类算法作为选择用户可以选择对应的算法进行仿真模型精度的计算和评估验证。平台内置专业化、可扩展的仿真验证算法库是实现仿真模型精度校核、结果对标验证、仿真可信度评估的核心支撑组件面向多学科仿真模型、降阶代理模型、实物试验数据提供标准化、自动化的验证校核能力打通仿真建模、求解计算、精度验证的全业务闭环。算法库集成全套工业级仿真验证校核算法涵盖误差分析、相关性校验、拟合度评估、显著性分析、精度对标五大类核心验证能力无需依托第三方工具可在平台内部完成仿真结果全方位、量化化、标准化的合规验证。图7 验证算法库2.5验证结果与报告模型精度验证结果是将计算得出的精度指标与预设的预期要求对比判断模型是否满足精度标准形成 “通过”“有条件通过”或“未通过”的结论未通过时需深入分析误差来源。图8 模型精度验证结果可视化验证结果与报告管理功能实现验证成果的统一管理和输出包括验证结果记录归档、验证报告自动生成、报告版本管理和验证成果应用追踪。每一次验证任务的执行结果均被完整记录形成可追溯的验证履历支撑型号鉴定审查和设计定型决策。图9 验证报告自动生成与预览界面系统支持基于验证结果自动生成结构化的验证分析报告。报告内容包括报告元数据、引言、验证模型概述、验证指标体系表、仿真试验对比分析曲线图误差表、验证结论与改进建议。校验报告的详细内容包括校验概览、校验结果统计、错误详情、警告详情、校验通过项目列表、质量评分。PART.03多层级VV体系架构依据GJB 9226-2017标准的分层验证思想结合数字样机1.0/2.0/3.0的模型体系特征数字样机的VV体系按照验证对象的层级和复杂度分为三个层次算法模型校核、逻辑模型验证和系统级确认。3.1算法模型校核算法模型校核关注底层计算模型的数学正确性和数值精度对应GJB 9226-2017中“计算模型校核”的要求面向含有数值仿真计算逻辑的性能模型L提供标准化的7步验证流程模型加载→参数设置→仿真计算→后处理→模型验证→参数修正优化→报告输出。验证流程中每一步均设有前置检查和状态标记确保验证过程的严谨性和可追溯性。图10 算法模型验证7步流程进度条模型加载阶段系统从样机模型库中加载待验证的算法模型及其关联的元模型定义自动检查模型版本和依赖关系参数设置阶段根据验证指标库中定义的参数要求配置输入参数范围、采样策略和边界条件仿真计算阶段调用集成的CAE仿真引擎或自研求解器执行数值仿真计算自动记录计算过程日志和中间结果后处理阶段对仿真输出数据进行格式化、归一化和统计分析处理模型验证阶段将仿真结果与试验数据进行多维度比对分析计算误差指标并做出通过/不通过判定参数修正优化阶段对于未通过的验证项基于灵敏度分析和参数优化方法自动调整模型参数并重新验证报告输出阶段自动生成包含验证结论、误差分析、改进建议的验证报告。图11 DOE试验设计及分析结果平台集成标准化DOE试验设计与数据分析能力支持面向多变量、多工况仿真场景开展系统化试验规划、样本空间构建与数据规律分析解决传统单因素试算、经验选点、样本覆盖不全、试验效率低、参数影响机理不清晰等业务痛点为模型训练、参数标定、性能优化、降阶建模提供科学、均匀、完备的样本支撑体系。平台内置多种经典及优化试验设计算法包含拉丁超立方、最优拉丁超立方、全因子设计、部分因子设计、中心复合设计等可根据变量维度、工况区间、仿真成本自动适配最优DOE采样方案实现设计空间均匀覆盖、边界工况加密、样本冗余度最小化大幅提升试验与仿真样本有效性。图12 仿真与试验结果比对分析平台具备完备的仿真数据与实物试验数据自动化比对分析能力支持全维度、全时序、全工况的仿真试验对标校验实现仿真模型可信度量化评估与模型偏差闭环修正是实现“仿真对标试验、试验校准模型”正向迭代的核心业务功能。系统支持批量导入整机试车、部件台架、试飞实测等多源试验时序数据自动完成试验数据清洗、异常值剔除、时间对齐、工况匹配、单位归一、语义对齐实现试验真值与仿真计算结果的自动关联配对解决传统对标人工整理、数据散乱、对标维度单一、无法批量校核的问题。图13 仿真试验误差分析曲线与参数样本散点图系统通过对比仿真曲线与试验曲线计算多项误差量化指标最大相对误差、均方根误差RMSE、决定系数R²和稳定裕度。通过散点图展示各输入参数如叶片安装角R、弦长L、最大厚度T、进口速度U1等在参数空间中的分布情况辅助验证人员判断采样覆盖度和参数敏感性。对于高维参数空间系统自动采用拉丁超立方采样或Sobol序列采样确保参数空间的均匀覆盖。3.2逻辑模型验证逻辑模型验证关注模型的业务逻辑正确性和数据完整性对应GJB 9226-2017中“概念模型验证”的要求。系统支持自定义评价指标体系可以根据模型本身在完整性方面的指标进行分解并支持分解指标的实际打分、权重和评价说明等。如下图示例在本示例中我们建立了5维完整性评价指标体系覆盖几何完整性、尺寸参数完整性、材料属性完整性、网格数据完整性和文档关联完整性。每项指标均支持“已完成”“部分完成”“未完成”三级完成度评价并配合0-100分的量化评分。系统根据各维度评分和权重自动计算综合评分综合评价结果包含各维度详细评分、加权计算过程、薄弱项识别和改进建议。系统支持一键生成逻辑模型评价报告报告内容包括模型基本信息、完整性评价详情、佐证材料清单关联的设计文档、试验记录等、综合评价结论和后续改进计划。图14 逻辑模型验证完整性评价与评分逻辑模型验证还提供子标签页式的详细信息浏览包括基本信息模型编号、所属阶段、创建者、版本、更新时间、完整性评价各维度评分明细、佐证材料关联文档和记录列表、综合评价加权计算过程和结论、报告生成支持预览和导出PDF/Word格式为模型质量管控提供全面的决策支持。3.3系统级确认系统级确认是最高层级的VV活动关注完整数字样机系统在典型使用场景下的综合表现和决策适用性对应GJB 9226-2017中“系统级确认”的要求。系统级确认通常采用端到端的仿真场景给定完整的输入条件飞行剖面、环境条件、控制策略等评估数字样机的输出结果性能包线、载荷谱、寿命预测等与飞行试验数据或高置信度基准数据的一致性。系统级确认的难点在于不确定性量化UQUncertainty Quantification。仿真模型的输入参数存在不确定性材料属性的分散性、加工公差的随机性、边界条件的近似性等这些不确定性通过模型传播到输出结果中。UQ分析通过蒙特卡洛模拟、多项式混沌展开PCE等方法量化输出结果的置信区间为决策者提供“不仅知道结果是多少还知道结果的可信范围”的信息。图15 MDO多学科耦合分析验证此外依据GB/T 42383.5-2023的要求系统级确认还需关注多学科耦合模型的协同验证耦合接口的数据传递是否正确如气动载荷向结构模型的映射精度、学科间迭代计算的收敛性是否满足要求如气动-结构耦合的残差收敛曲线、耦合模型的整体预测精度是否优于单学科模型的简单叠加。PART.04AI赋能与多学科协同验证前文建立的三层级VV体系为数字样机可信度评估奠定了方法论基础但面对装备研制复杂度持续提升带来的验证效率瓶颈和多学科耦合模型的跨域验证挑战人工智能技术与多学科协同验证方法成为关键突破路径AI通过机器学习、知识图谱和大模型能力将VV从“人工驱动”升级为“智能驱动”在方案推荐、异常检测、参数校准等环节实现效率与质量的双重提升多学科协同验证则依据GB/T 42383.5-2023标准针对耦合接口、耦合收敛性和跨学科一致性提供专项验证方法两者结合推动VV体系从单学科、人工化的传统模式迈向智能化、协同化的新一代验证范式。4.1AI赋能的智能VV人工智能技术正在革新传统的VV工作方式通过AI技术的引入利用机器学习、知识图谱、贝叶斯推断和大模型等能力在验证方案推荐、异常检测、参数校准等关键环节实现自动化和智能化使VV活动从“人找问题”转变为“系统发现问题、人工确认处置”显著提升验证效率和结果的一致性。具体体现在以下三个方面智能验证方案推荐基于历史验证数据和知识图谱系统自动为新模型推荐最优的验证方案包括验证方法选择、基准数据匹配、验证样本数量设定等。推荐方案综合考虑模型类型、精度要求、计算成本等多维因素使验证资源的配置更加精准高效。智能异常检测基于机器学习算法自动识别仿真结果中的异常模式网格畸变导致的数值振荡、物理不合理的结果跳变、参数敏感性异常等。这些异常在传统人工审查中容易被忽略但对模型精度可能产生重大影响。智能参数校准基于贝叶斯推断和迁移学习技术利用有限的试验数据自动校准仿真模型的关键参数。传统参数校准依赖工程师的经验和反复试凑智能校准方法可以在更少的迭代次数内找到最优参数组合显著提升模型精度。展望未来基于大模型的“虚拟评审专家”可以自动审查模型的合理性提出改进建议甚至自动生成验证代码和测试用例。结合知识图谱技术虚拟评审专家还可以借鉴历史型号的验证经验为新模型的验证策略提供参考。4.2多学科协同验证依据GB/T 42383.5-2023标准的要求数字样机中多学科耦合模型的验证需要专项方法支撑。耦合模型验证面临三个核心挑战耦合接口验证多学科模型之间通过接口进行数据交换如气动模型向结构模型传递压力载荷、结构模型向气动模型传递变形位移接口的数据格式、坐标系统、时间同步必须经过严格验证确保数据传递不丢失、不失真。耦合收敛性验证多学科耦合计算通常采用迭代方式求解如气动结构耦合需要反复迭代直至载荷和变形收敛需要验证耦合迭代的收敛性收敛速度是否满足要求、收敛结果是否唯一、是否存在数值振荡。跨学科一致性验证在数字样机1.0→2.0→3.0的模型传递链路中不同阶段的模型涉及不同学科的关注点。跨学科一致性验证确保数据在跨阶段传递过程中保持语义一致。如1.0阶段的叶片设计参数变更时系统自动检查2.0阶段的工艺模型是否已同步更新、3.0阶段的交付模型是否受到影响。通力有限公司正在开发的Ablaze AI Prism智能体平台未来将逐步支持跨学科验证任务的编排和管理提供耦合接口自动检查、耦合收敛性自动监控、跨阶段模型一致性自动比对等专项能力确保多学科耦合模型的全面验证。PART.05小结与展望本文系统论述了基于GJB 9226-2017和GB/T 42383.5-2023标准的数字样机模型精度评估与验证体系构建方法。校核、验证、确认三者构成递进式质量保障链条校核确保“模型算得对”验证确保“模型算得准”确认确保“模型用得对”。体系围绕验证任务管理、方法库、指标库和算法库四大基础能力构建算法校核、逻辑验证、系统确认三层级VV架构覆盖从底层计算精度到系统级综合表现的全方位验证需求配合可信度分级管理和验证域界定实现验证资源的精准配置。AI赋能的智能VV和多学科协同验证代表了技术演进方向使VV从依赖人工经验的离散检查升级为数据驱动的连续质量保障体系。展望未来VV体系将在三个方向持续深化一是自动化验证全覆盖实现验证脚本自动生成、数据自动采集、报告自动撰写使VV从稀缺能力转变为平台化标准服务二是数字孪生驱动的实时验证利用IoT数据持续校准模型实现“模型运行即验证”三是AI大模型赋能的虚拟评审自动审查模型合理性、生成验证方案、借鉴历史经验大幅降低VV的人力成本和技术门槛。VV体系是数字样机从“能用”到“可信”的关键跨越当每一个交付模型都经过严格的校核、验证和确认数字样机才能真正成为装备研制决策的可靠依据。下期预告《数字样机模型运行与交付体系构建》系列收官之作解析数字样机交付数据包的完整构建与离线运用。