基于随机建模与Bayes推断的结构热传导数字孪生建模方法研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李建宇; 付介祥; 郝鑫野; 李广利 |
| 刊名 | 应用数学和力学
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| 出版日期 | 2025-08-15 |
| 卷号 | 46期号:08页码:983-998 |
| 关键词 | 热传导分析 数字孪生 随机有限元 Bayes推断 不确定性量化 |
| ISSN号 | 1000-0887 |
| 英文摘要 | 极端热环境条件下结构传热温度场的准确预测是评估装备热-力耦合性能的关键基础.数字孪生(digital twin)技术通过对观测数据与仿真模型的深度融合，可实现温度场的高精度动态重构.然而，考虑观测噪声、模型参数不确定性、边界条件扰动等多源不确定性因素的结构传热温度场预测数字孪生模型目前还不多见.该文基于Bayes推断框架，提出了一种结合随机传热分析的数据与模型融合方法，旨在构建考虑不确定性量化的热传导数字孪生模型.首先，在热传导方程中引入随机扰动热源项，以模拟未被原模型量化表征的不确定性因素；其次，采用随机有限元方法求解随机扰动热传导模型，获得包含物理信息的温度场先验分布；最后，基于Bayes法则，将含噪声的观测数据与模型预测先验分布进行融合，并针对Gauss分布情形推导出温度场后验分布的解析表达式.通过一维和二维热传导算例验证，所提方法不仅能够实现对温度场的高精度预测，还可有效量化预测结果的不确定性. |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 国家自然科学基金(12002347) |
| 其他责任者 | 李建宇 |
| 源URL | [http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/103959]  |
| 专题 | 力学研究所_高温气体动力学国家重点实验室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院力学研究所高温气动国家重点实验室 2.大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室 3.天津科技大学机械工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李建宇,付介祥,郝鑫野,等. 基于随机建模与Bayes推断的结构热传导数字孪生建模方法研究[J]. 应用数学和力学,2025,46(08):983-998. |
| APA | 李建宇,付介祥,郝鑫野,&李广利.(2025).基于随机建模与Bayes推断的结构热传导数字孪生建模方法研究.应用数学和力学,46(08),983-998. |
| MLA | 李建宇,et al."基于随机建模与Bayes推断的结构热传导数字孪生建模方法研究".应用数学和力学 46.08(2025):983-998. |
入库方式： OAI收割
来源：力学研究所
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