本文選題：響應(yīng)分布 + 序貫試驗(yàn)�。� 參考：《湘潭大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：敏感性分析的試驗(yàn)應(yīng)用于眾多工程領(lǐng)域中,并在經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)等其他學(xué)科的某些領(lǐng)域,也經(jīng)常需要這一類試驗(yàn).不同產(chǎn)品,對(duì)于外界刺激,都會(huì)有反應(yīng).但是如何判斷刺激量是否對(duì)結(jié)果有影響,就是敏感性分析的任務(wù).對(duì)應(yīng)刺激量是否發(fā)生的概率,需要做一定的研究,其概率分布被稱為響應(yīng)分布.過去的敏感性分析試驗(yàn)方法中,僅僅關(guān)注這個(gè)變量對(duì)指標(biāo)是否影響巨大,影響大就考慮,而對(duì)于是否發(fā)生的概率研究較少。在實(shí)際應(yīng)用中,人們關(guān)注點(diǎn)不只是尋找敏感性因素,更關(guān)注產(chǎn)品在其能量輸出、響應(yīng)的延遲時(shí)間等多種因素下影響發(fā)生的概率,進(jìn)而指導(dǎo)接下來的工作.只有這些都達(dá)標(biāo)了,才會(huì)被認(rèn)為是成功作用.工程設(shè)計(jì)中,理想水平即不低于概率P作用成功的試驗(yàn)水平.本文針對(duì)估計(jì)理想水平的實(shí)際問題,在對(duì)比了以往敏感性試驗(yàn)方法的基礎(chǔ)上,通過序貫試驗(yàn)來改進(jìn)估計(jì)概率P的值,同時(shí)考慮響應(yīng)后的輸出、延遲時(shí)間等綜合效應(yīng),改進(jìn)原有模型的基礎(chǔ)上,來考慮敏感性分析的概率問題,以達(dá)到需要的效果.文中第三章詳細(xì)證明并講解了這種方法,第四章通過模擬驗(yàn)證了新方法的估計(jì)效果.
[Abstract]:The experiment of sensitivity analysis is used in many engineering fields, and it is often needed in some fields of economics, biology and other disciplines. Different products, for external stimulus, will have a response. But it is the task of sensitivity analysis to determine whether the stimulus has an effect on the results. It is necessary to do some research on the probability of whether stimulus occurs or not, and its probability distribution is called response distribution. In the past sensitivity analysis test methods, only attention is paid to whether this variable has a great influence on the index, but the probability of occurrence is less studied. In practical application, people pay more attention not only to find the sensitive factors, but also to focus on the probability of the product under a variety of factors, such as energy output, response delay time and so on, and then guide the next work. Only when these are met can they be regarded as successful. In engineering design, the ideal level is not lower than the successful test level of probabilistic P action. In this paper, aiming at the practical problem of estimating ideal level, on the basis of comparing the previous sensitivity test methods, we improve the estimation value of probability P by sequential test, and consider the comprehensive effects such as output after response, delay time and so on. On the basis of improving the original model, the probability problem of sensitivity analysis is considered to achieve the desired effect. In the third chapter, this method is proved and explained in detail. In the fourth chapter, the estimation effect of the new method is verified by simulation.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212

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本文編號(hào)：2116800