Simlab敏感性分析使用手册-中文

SimLab是一款用于模型参数敏感性分析的专业软件，其界面设计简洁直观，旨在提供用户友好的操作体验。用户通过SimLab可以轻松地设置参数，选择合适的概率分布，创建不同的抽样方法，以及执行敏感性分析。 SimLab支持多种概率分布类型，包括正态分布（Normal）、对数正态分布（LogNormal）、均匀分布（Uniform）、对数均匀分布（LogUniform）、韦伯分布（Weibull）、指数分布（Exponential）、伽马分布（Gamma）、贝塔分布（Beta）、三角分布（Triangular）以及离散分布（Discrete）。每种分布类型都具有特定的参数设置，用户需要根据实际情况选择合适的参数值。例如，正态分布需要设置平均值和标准差，并且可以设定截断区间，以避免过小或过大的数值出现。 在创建或选择输入因子后，SimLab提供了多种抽样方法供用户选择，包括傅立叶振幅灵敏度测试（FAST）方法。抽样方法的选择将直接影响后续敏感性分析的类型和结果。用户需要根据模型特性和分析目的，选择合适的抽样策略。 SimLab的演示模式提供了一种特殊的配置，允许用户在一组预设的示例中选择，并使用预定义的设置来分析结果。在演示模式下，一些选项和功能会被限制，以确保用户按照预定的操作流程进行。演示模式包括几个特定的模型：线性模型（LinearModel）、Sobol函数（G-function of Sobol’）、Ishigami函数（Ishigami function），以及Level E模型。这些模型有各自的数学表达式和特性，适用于检验软件实现的技术和分析敏感性。 样本的生成是敏感性分析的关键步骤之一。在SimLab中，样本生成涉及为输入因子定义取值范围和概率分布函数，选择一种抽样方法，并根据概率分布函数生成样本。用户在统计预处理器的帮助下，可以指导选择分布并可视化样本数据。用户可以创建新的输入因子，设定其分布类型，并且在生成样本时指定分布参数，如平均值、标准差、截断区间等。 在SimLab中执行模型时，用户需要在模型执行面板中进行配置。用户可以选择外部或内部模型执行模式。在外部模式中，SimLab通过外部应用程序执行模型，外部程序需要读取样本文件并输出SimLab指定格式的文本文件。在内部模式中，用户可以直接在SimLab应用程序中编辑方程，并直接计算样本。执行模型后，用户可以查看结果并进行进一步的分析。 SimLab使用手册强调了对模型输出文件格式的注意事项。对于时间无依赖和时间依赖模型，文件格式有所不同。用户需要确保模型输出文件的格式正确，以便SimLab可以正确读取和分析数据。 整体而言，SimLab提供了一个强大且灵活的平台，用于执行敏感性分析，其直观的操作界面和丰富的功能设置，使用户能够有效地对复杂模型进行参数分析，并且能够直观地理解模型参数如何影响模型输出。通过SimLab，研究人员和工程师可以更好地理解模型行为，并对模型中的不确定因素进行量化分析。