面向不确定性的虚拟试验方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51105368
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    江振宇
  • 依托单位：
    中国人民解放军国防科技大学
  • 学科分类：
    E0506.机械设计学
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

虚拟试验基于高性能计算、高精度建模和数理统计技术，通过建立工程系统的数字模型，在计算机上进行试验，应用于复杂工程系统研制，显著减少物理试验数量，有效降低试验成本、提高试验效率。客观存在的多种不确定性将导致虚拟试验可信度下降。本项目针对复杂工程系统，开展面向不确定性的虚拟试验方法研究，以提高虚拟试验的精确度和准确度。采用概率方法对虚拟试验中广泛的不确定性进行度量研究，建立不确定性建模方法；应用贝叶斯理论，为大型数字模型建立高效的虚拟试验不确定性分析方法，合理度量虚拟试验结果的不确定性特征；建立不确定性条件下的虚拟试验校准方法，改善虚拟试验与物理试验结果一致性。本项目研究将系统建立面向不确定性的虚拟试验理论体系与方法，为虚拟试验技术高效应用于武器装备研制奠定理论基础。

结项摘要

客观存在于虚拟试验模型与参数中的多种不确定性将导致虚拟试验可信度下降。本项目针对工程系统，开展面向不确定性的虚拟试验方法研究，以提高虚拟试验的精确度和准确度。. 针对虚拟试验中广泛存在的参数不确定性，在贝叶斯统计理论框架下，采用概率方法，分别针对存在充足试验数据的参数、分布类型未知但具有区间信息的参数和仅有主观信息的参数进行了不确定性建模，确定了分布类型和分布参数。建立了基于高斯过程的虚拟试验贝叶斯预测模型，该模型利用高斯过程具有良好的解析性质，其后验分布包含预测值的期望信息和精度信息，同时所需训练样本量少。提出了虚拟试验不确定性分析解析方法和抽样方法，研究了参数不确定性在虚拟试验中的传播问题，解析方法可给出虚拟试验预测的不确定性概率特征，抽样方法给出其统计特征。针对虚拟试验中的未知模型参数，建立了基于马尔可夫链蒙特卡洛抽样的虚拟试验校准方法，应用贝叶斯方法推导了校准参数预测后验分布，通过参数校准使得虚拟试验预测值与校准试验输出值偏差尽量小。针对战斗部虚拟试验，建立了穿甲弹侵彻性能与外部随机影响因素间的预测模型，建立了子母弹破甲性能与结构不对称因素间的预测模型，采用校准方法确定未知模型参数，采用不确定性分析研究了不确定因素对战斗部威力的影响，评估了虚拟试验预测可信度，为战斗部研制提供了有效工具和手段。. 面向不确定性的虚拟试验方法在战斗部中的应用，验证了其对提高装备研制水平，节省研制经费和缩短研制周期，具有较高的工程应用价值。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（2）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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代理模型高斯核宽度的统一估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Neuro computing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wu Zeping, Wang Donghui, Jiang Zhenyu
  • 通讯作者：
    Wu Zeping, Wang Donghui, Jiang Zhenyu
高超声速飞行器级间分离偏差干扰仿真
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    固体火箭技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贾如岩;江振宇;张为华
  • 通讯作者：
    张为华
飞航导弹控制律不确定性优化设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    弹道学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李晓斌;江振宇;王澈
  • 通讯作者：
    王澈
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    国防科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贾如岩, 江振宇, 胡凡
  • 通讯作者：
    贾如岩, 江振宇, 胡凡
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    国防科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    武泽平, 王东辉, 杨希祥, 江振宇
  • 通讯作者：
    武泽平, 王东辉, 杨希祥, 江振宇

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其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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