【摘要】：與傳統(tǒng)的實驗相比，仿真實驗具有因子數(shù)多、各因子對應(yīng)的水平數(shù)多以及指標(biāo)多等特點(diǎn)。如果對每個因子都使用定量靈敏度分析，獲取各因子的不確定性對仿真輸出不確定性的影響，實驗開銷過大，不切實際。而且Pareto定理或20-80法則認(rèn)為，只有少量因子對仿真輸出起到重要作用。針對這一問題，本文結(jié)合仿真實驗的特點(diǎn)，從靈敏度分析的角度出發(fā)，開展了以下幾個方面研究。 首先，針對仿真實驗的特點(diǎn)，實驗分析人員需要先篩選出重要因子，，再定量分析這些重要因子的靈敏度系數(shù)。本文基于這個思想，提出了靈敏度分析過程模型；研究了典型的全局靈敏度分析方法，并對這些方法的特點(diǎn)進(jìn)行了分析比較；結(jié)合靈敏度分析方法和實驗設(shè)計的特點(diǎn)，提出了基于混合推理的靈敏度分析智能化技術(shù)，指導(dǎo)實驗分析人員合理高效地完成靈敏度分析工作。 其次，由于因子篩選和定量分析是靈敏度分析過程的核心，實驗分析人員只有在了解篩選實驗設(shè)計方法的基礎(chǔ)上才能更高效地篩選因子。同時，定性或定量靈敏度分析需要通過采樣產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù)。因此，本文一方面研究了順序分支法及其衍生的方法、分式析因設(shè)計等篩選實驗設(shè)計方法，另一方面研究了蒙特卡羅法、拉丁超立方抽樣等采樣實驗設(shè)計方法。 最后，由于靈敏度分析過程比較復(fù)雜、工作量大，這給實驗分析人員的工作帶來困難。為了提高靈敏度分析的效率和準(zhǔn)確性，本文設(shè)計并實現(xiàn)了靈敏度分析輔助工具，協(xié)助實驗分析人員分析靈敏度。該工具采用實驗項目分階段的管理模式和基于混合推理的智能化設(shè)計模式，并在實際靈敏度分析問題中得到應(yīng)用，驗證了工具的有效性。
[Abstract]:Compared with the traditional experiment, the simulation experiment has many characteristics, such as the number of factors, the number of levels corresponding to each factor and the number of indexes. If the quantitative sensitivity analysis is used for each factor and the influence of the uncertainty of each factor on the uncertainty of simulation output is obtained, the experiment cost is too large and impractical. Moreover, only a few factors play an important role in the simulation output, according to Pareto's theorem or the 20-80 rule. According to the characteristics of simulation experiments, the following aspects are studied in this paper from the point of view of sensitivity analysis. Firstly, according to the characteristics of the simulation experiment, the experimental analysts need to screen out the important factors first and then quantitatively analyze the sensitivity coefficients of these important factors. Based on this idea, the process model of sensitivity analysis is proposed, the typical global sensitivity analysis methods are studied, and the characteristics of these methods are analyzed and compared. According to the characteristics of sensitivity analysis method and experimental design, an intelligent sensitivity analysis technique based on hybrid reasoning is proposed to guide the experimental analysts to accomplish sensitivity analysis reasonably and efficiently. Secondly, because factor screening and quantitative analysis are the core of sensitivity analysis, experimental analysts can screen factors more efficiently only on the basis of understanding the design methods of screening experiments. At the same time, qualitative or quantitative sensitivity analysis needs to produce sample data by sampling. Therefore, on the one hand, the sequential branching method and its derivation, the fractional factorial design and other screening experimental design methods are studied, on the other hand, the Monte Carlo method, Latin hypercube sampling and other sampling experimental design methods are studied. Finally, the process of sensitivity analysis is complicated and the workload is heavy, which brings difficulties to the work of the experimental analysts. In order to improve the efficiency and accuracy of sensitivity analysis, an assistant tool for sensitivity analysis is designed and implemented in this paper. The tool adopts the experimental project management model and the intelligent design pattern based on mixed reasoning, and is applied to the practical sensitivity analysis, which verifies the effectiveness of the tool.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.9;TP302.7

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本文編號：2310081