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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序章
コンピューター支援エンジニアリング (CAE) は、自動車業界の製品開発に不可欠なツールになりました。動的システムをシミュレートするために、さまざまなコンピューター プログラムとモデルが開発されています。これらのモデルを最大限に活用するには、その有効性と予測能力を定量的に評価する必要があります。モデルの検証とは、CAE モデルの出力をテスト測定値と比較して、意図した用途に対する CAE モデルの有効性または予測能力を評価するプロセスです。モデル検証の基本的な概念と用語は、主に米国エネルギー省 (DOE)、 [6]米国航空宇宙学会 (AIAA)、 [1]防衛モデリングおよびシミュレーション局 (米国国防総省 (DOD) の DMSO)、 [5]計算固体力学の検証と検証に関する米国機械学会標準委員会 (ASME)、 [2]計算流体力学と熱伝達、 [3]およびさまざまな他の専門家団体。 [4][22][23]
モデルの定量的評価を達成するための重要なタスクの 1 つは、動的システムの物理テストとシミュレーション結果の両方からの機能応答または時間履歴応答の間の不一致を定量化するために望ましいメトリック プロパティを持つ検証メトリックを開発することです[7][19 ][20]定量的モデルの検証方法の開発は、近年かなりの研究者の関心を集めています。 [12] [13] [14] [18] [20] [21] [26] [28] [29] [32]ただし、効果的なメトリックを選択する際の主な考慮事項は、アプリケーションの要件に基づく必要があります。一般に、検証メトリックは、物理テストとシミュレーション結果の間の一致度の定量的測定値です。
このテクニカル レポートでは、4 つ]最先端の客観的[評価指標が調査されています。 [28][34]モデルの信頼性メトリック、 [18] [27] [35]およびベイジアン信頼メトリック。 [14][16][36]テストと CAE モデルの両方の複数の動的システムの例を使用して、それらの利点と制限を示します。 CORAコリドー評価のさらなる強化と、応答時間履歴の強化されたエラー評価（EEARTH）メトリックの開発は、これらのメトリックの堅牢性を改善するために提案されています。動的システムの 2 つの時間履歴信号間の相関の計算を標準化するために、新しい結合された客観的評価メトリックが開発されました。複数の車両安全ケース スタディを使用して、ISO テクニカル レポート用に提案された測定基準の有効性と有用性を実証します。
Introduction
Computer-Aided Engineering (CAE) has become a vital tool for product development in the automobile industry. Various computer programs and models are developed to simulate dynamic systems. To maximize the use of these models, their validity and predictive capabilities need to be assessed quantitatively. Model validation is the process of comparing CAE model outputs with test measurements in order to assess the validity or predictive capabilities of the CAE model for its intended usage. The fundamental concepts and terminology of model validation have been established mainly by standard committees including the United States Department of Energy (DOE),[6] the American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA),[1] the Defense Modeling and Simulation Office (DMSO) of the US Department of Defense (DOD),[5] the American Society of Mechanical Engineers Standards Committee (ASME) on verification and validation of Computational Solid Mechanics,[2] Computational Fluid Dynamics and Heat Transfer,[3] and various other professional societies.[4][22][23]
One of the critical tasks to achieve quantitative assessment of models is to develop a validation metric that has the desirable metric properties to quantify the discrepancy between functional or time history responses from both physical test and simulation result of a dynamic system.[7][19][20] Developing quantitative model validation methods has attracted considerable researchers’ interest in recent years.[12][13][14][18][20][21][26][28][29][32] However, the primary consideration in the selection of an effective metric should be based on the application requirements. In general, the validation metric is a quantitative measurement of the degree of agreement between the physical test and simulation result.
In this Technical Report, four state-of-the-art objective rating metrics are investigated and they are: CORrelation and Analysis (CORA) metric,[10][30][31] Error Assessment of Response Time Histories (EARTH) metric,[28][34] model reliability metric,[18][27][35] and Bayesian confidence metric.[14][16][36] Multiple dynamic system examples for both tests and CAE models are used to show their advantages and limitations. Further enhancements of the CORA corridor rating and the development of an Enhanced Error Assessment of Response Time Histories (EEARTH) metric are proposed to improve the robustness of these metrics. A new combined objective rating metric is developed to standardize the calculation of the correlation between two time history signals of dynamic systems. Multiple vehicle safety case studies are used to demonstrate the effectiveness and usefulness of the proposed metric for an ISO Technical Report.