灵敏度分析,计算软件

灵敏度结果的分析Sensitivity工具运行后，可以在如图4-20所示的Sensitivity工具窗口查看相关的显示信息。

分析Sensitivity工具运行结果。

在此基础上，修改元器件参数设置，改进电路设计，并把生成的灵敏度信息结果传送给其他优化工具。

1.修改最灵敏的元器件参数在Sensitivity工具窗口的Parameter表格区选中一个元器件名称，单击右键在出现的快捷菜单中，执行FindinDesign子命令，将使电路图中该元器件处于选中状态，同时窗口切换为电路图绘制软件Capture窗口。

在电路图中查找最灵敏的元器件，并修改它们的参数值大小，更好的适应电路设计要求。

如图4-23所示。

注解说明：在Sensitivity工具窗口还可以执行Analysis/Sensitivity/FindinDesign子命令，其功能作用与执行快捷菜单中的FindinDesign子命令相同。

2.设置好的灵敏度信息结果传送给其他优化工具在Sensitivity工具窗口的Parameter表格区选中要进行优化设计的元器件名称，单击右键在出现的快捷菜单中，执行SendtoOptimizer把元器件参数发送给Optimizer工具，进行元器件参数的优化设计分析。

如图4-24a所示。

同样,在Sensitivity工具窗口的Specification表格区选中要进行优化设计的电路特性函数名称，单击右键在出现的快捷菜单中，执行Sendto子命令把元器件参数发送给Optimizer/MonteCarlo工具。

如图4-24b所示。

若要查看灵敏度原始数据只要按如图4-25所示，在灵敏度分析窗口按下如图4-22所示命令即可调出Sensitivity分析结果清单。

调出的原始数据如图4-26所示，图中显示最后第18次运行结果。

4.7本章小结本章在介绍灵敏度分析基本概念（定义、重要性等）的基础上重点介绍了如何使用Sensitivity工具对电路进行灵敏度分析。

AHP灵敏度分析1. 简介层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种多标准决策分析方法，用于对复杂问题进行系统化的分析和决策。

AHP具有结构化、直观和灵活等特点，广泛应用于各个领域，如工程管理、经济学、环境科学等。

在进行决策分析时，灵敏度分析是 AHP 中重要的一部分，用于评估决策结果对输入参数变化的敏感性。

2. AHP 简要回顾在 AHP 中，决策问题被组织成层次结构，包括目标层、准则层和方案层。

目标层是最高层，表示要达到的总体目标；准则层是目标的分解层次，包含影响目标实现的关键准则；方案层是准则层的子层次，表示可供选择的方案。

AHP 使用一种两两比较的方法来判断每个层次结构中的元素（目标、准则和方案）之间的相对重要性。

比较结果通过建立判断矩阵表示，矩阵的每个元素代表两个元素之间的相对权重。

通过计算每个层次结构的权重，可以确定最终决策的最佳选择。

但是，由于AHP 是基于主观判断的方法，输入参数的变化可能会对结果产生影响。

因此，需要进行灵敏度分析来评估决策结果对参数变化的敏感性。

3. AHP 灵敏度分析方法AHP 灵敏度分析主要通过以下几个步骤进行：3.1 确定输入参数的范围在进行灵敏度分析前，需要确定哪些输入参数会产生变化，并确定它们的取值范围。

可以通过专家意见、历史数据或试验结果等来确定参数的范围。

3.2 设计实验方案根据参数的范围，设计一组实验方案来评估参数变化对决策结果的影响。

实验方案可以通过正交试验设计等方法来确定。

3.3 运行实验根据设计的实验方案，运行实验并记录结果。

可以使用 AHP 方法对每组实验结果进行权重计算，得到不同参数取值下的最佳选择。

3.4 分析实验结果根据实验结果，分析不同参数取值下的决策结果变化情况。

可以比较最佳选择的权重变化，评估参数对结果的影响程度。

还可以使用灵敏度指标来度量参数变化对结果的影响程度。

4. AHP 灵敏度分析的意义AHP 灵敏度分析可以帮助决策者评估决策结果的可靠性和稳定性。

基于应面法ANSYS灵敏度分析肖禧成（东南大学机械工程学院,120176）摘要:基于响应面法的ANSYS灵敏度分析是一种可靠有效的分析方法,本文详细阐述了ANSYS中基于响应面法的灵敏度分析基本原理,为基于ANSYS的结构灵敏度分析提供参考;应用ANSYS对一个流固耦合模型中固体接触面内应力受冷、热水流体温度的影响进行了灵敏度分析,并寻求一组最佳参数值，使当冷、热水入口的速度、温度在一定范围内变化的情况下，使中心块的内应力最小。

并通过对计算结果的分析，验证了基于响应面法ANSYS灵敏度分析的高效性和可靠性。

关键词:灵敏度分析;响应面法;流固耦合;ANSYSAbstract: The sensitivity analysis( SA) based on response surface method in ANSYS is a reliable and effective method, the basic SA theory based on response surface method in ANSYS is presented in detail, which can be a reference of structural SA using ANSYS. A Fluid-solid coupling model is analyzed by using ANSYS, and the sensitivity values of intra-stress on the contract surfaces of the solid responses to different velocity and temperature of the inlet and outlet are calculated, which can be used to compute a fittest parameter making the intra-stress minimum. The analysis of the calculated results verifies the reliability and effectiveness of SA based on experimental data.Key words: sensitivity analysis (SA);response surface methods; Fluid-solid coupling; ANSYS目录1. 响应面法 (2)2. ANSYS灵敏度分析的基本原理 (4)2.1 ANSYS概率设计系统（PDS） (4)2.2 基于Spearman秩相关系数【9】的ANSYS灵敏度分析 (5)3. 流场腔内固定块的应力场的灵敏度分析 (5)3.1 ANSYS CFX分析 (5)3.2 求解壁面应力灵敏度 (11)4. 结论 (17)参考文献 (18)1. 响应面法响应面方法是进行灵敏度分析的一种有效方法，其思想是通过一系列确定性试验拟合一个响应面来模拟真实极限状态曲面．假设Z 与系统随机参量12[,,,]r Q Q Q Q =的关系可用式(1)描述，通过随机抽样法得到随机参量的N 个样本值，对这N 个样本值数值计算得到系统响应的一组样本值12(,,,)s z z z 利用最小二乘法得到该系统函数；用该响应面方程代替有限元模型进行失效模式分析，在结构响应Z 未知的情况下，用响应面函数代替结构的真实响应，将大大节约计算时间【1】．011ˆRRRi i ij i ji i j iZ a a Q a Q Q ====++∑∑∑ (1) 式中0,,(1,,;,,)i ij a a a i R j i R ==为待定系数，共1(1)/2n n n +++个．采用矩阵法对每个随机变量取三个水平点，按照某种法则得出中心所在点和边中点作为样本值点．图1.1表示三变量 123(,,)Q Q Q 样本值点。

灵敏度分析与全局敏感度分析比较研究论文素材在数学建模、系统分析、风险评估等领域中，灵敏度分析和全局敏感度分析是两个常用的方法。

本文将对这两种分析方法进行比较研究，探讨其优缺点及适用场景，为相关领域的研究者提供参考。

一、灵敏度分析灵敏度分析是一种用来评估模型中参数对输出结果的影响程度的方法。

它通过改变模型中的一个或多个参数，并观察模型输出结果的变化，来衡量参数对结果的敏感程度。

灵敏度分析可分为局部敏感度分析和全局敏感度分析两种方法，下面将重点介绍局部敏感度分析。

1. 局部敏感度分析局部敏感度分析是在给定某一特定点上，对各个参数的灵敏度进行分析。

它的核心思想是通过改变参数的值，并观察输出结果的变化，来判断参数对结果的影响程度。

常用的方法包括参数敏感度指标、敏感度曲线等。

2. 局部敏感度分析的优点和适用场景局部敏感度分析的优点是计算简单、易于理解，并且适用于大多数情况下。

它可以帮助研究者了解模型中各个参数对结果的影响程度，进行参数的优化和调整。

适用场景包括模型初步建立阶段、局部问题分析以及参数敏感度分析等。

二、全局敏感度分析全局敏感度分析是在整个参数空间范围内，对各个参数的灵敏度进行分析。

与局部敏感度分析不同的是，全局敏感度分析考虑了参数之间的相互作用和不确定性，能够更全面地评估参数对模型输出结果的影响。

1. 全局敏感度分析方法全局敏感度分析方法包括元胞自动机方法、Monte Carlo方法、Sobol分析等。

其中，Sobol分析是一种较为常用的方法，可用于评估参数对输出的主效应和交互效应。

2. 全局敏感度分析的优点和适用场景全局敏感度分析的优点是能够综合考虑参数之间的相互作用，更全面地评估参数对输出结果的影响。

它可以帮助研究者了解参数之间的关联性，提高模型的可信度。

适用于参数空间较大、参数之间相互关联较强的情况下。

三、灵敏度分析与全局敏感度分析的比较灵敏度分析和全局敏感度分析都可以评估参数对输出结果的影响程度，但在方法、计算复杂度和适用场景上存在差异。

灵敏度分析仪操作流程操作流程：1. 准备工作在进行灵敏度分析之前，需要准备以下工作：- 确定要分析的系统或模型，例如物理系统、金融模型等。

- 确定系统或模型的输入变量，即对系统或模型输入有影响的变量。

- 确定系统或模型的输出指标，即对系统或模型输出结果的关注点。

- 确定灵敏度分析的方法，例如全局灵敏度分析、局部灵敏度分析等。

2. 收集数据根据所选的灵敏度分析方法，收集系统或模型所需的数据。

数据可以通过实验、测量、模拟等方式获取。

确保数据的准确性和可靠性。

3. 定义变量范围对于每个输入变量，定义其可能的取值范围。

可以根据实际情况、专家意见或历史数据进行定义。

确保变量范围的全面性和合理性。

4. 设计实验根据变量范围和所选的灵敏度分析方法，设计实验来评估不同输入变量对输出指标的影响程度。

实验设计可以是全因素设计、部分因素设计、随机抽样设计等。

5. 运行实验根据实验设计，逐个设置输入变量的值，并运行系统或模型得到对应的输出结果。

保持其他变量不变，只改变待分析的变量。

记录并保存实验数据。

6. 计算灵敏度指标根据实验数据，计算灵敏度指标来评估各个输入变量对输出指标的贡献程度。

常用的灵敏度指标包括主效应指标、总效应指标、局部效应指标等。

7. 分析结果根据计算得到的灵敏度指标，对系统或模型的输入变量进行排序，确定其对输出指标的重要性。

可以利用图表、可视化工具等方式呈现分析结果，以便更好地理解和解释。

8. 结论与应用根据灵敏度分析的结果，得出结论并提出相应的应用建议。

根据对不同输入变量的重要性排序，优化系统或模型的设计、参数设置或决策制定。

9. 结束和总结总结整个灵敏度分析的过程和结果。

对实验数据、计算方法、分析结果进行审查和验证，确保分析的准确性和可信度。

对于不足之处，提出改进的建议。

通过以上操作流程，可以对系统或模型的输入变量进行灵敏度分析，了解其对输出指标的影响程度，从而提供决策支持和优化方案。

灵敏度分析仪的应用范围广泛，可以用于工程设计、金融风险评估、环境影响评估等领域。