参数敏感性分析与试验方案优化_图文(精)
实验02 敏感度分析和优化建模

实验目的:理解和掌握PRO/E敏感度分析和优化设计的基本方法,掌握模型质量和单侧体积测量和测量特征生成、参数设置,关系设置、关系-分析特征、关系-UDA分析等基本方法的使用。
实验内容:1、新建实体模型,单位模版为mmns_part_solid,采用旋转生成特征,绘制下图所示旋转草绘图,并旋转生成如下实体;2、选择DTM2平面,利用分析-测量-体积,对DTM2平面以下实体体积进行测量;3、对实体进行抽壳,壳体厚度为5mm;4、测量DTM2平面以下在抽壳以后的体积,方法同3,请自行定义测量特征的特征名;5、利用分析工具,利用分析-关系:计算两次测量的体积差:6、进行敏感度分析,估计体积为:500000mm3的时候直径75的值;7、利用菜单-优化/可行性,执行可行性分析重构模型使得其容积为500000mm3;8、将容器内表面通过:复制-粘贴,编辑-填充,编辑-合并,拉伸切除原有实体、实体化,构造内部容积实体;9、构建草汇中心线:10、在草汇中心线上构建域点,并生成单侧测量体积特征;11、生成由“域点、草汇中心线、单侧测量体积特征”构建的组特征;12、新建UDA分析特征,分析对象为上述组特征,注意要生成图形对象;13、利用扫描混合命令构建如图扫描特征,特征变量为容积的体积:sd6=evalgraph("VOL_H",trajpar)/1000014、草汇刻度并,阵列:草汇设置扫描:sd6=evalgraph("VOL_H",trajpar)/10000阵列:if(floor(sd3/10)==sd3/10)sd5=10elseif(floor(sd3/5)==sd3/5)sd5=7.5elsesd5=5endifendif实验报告要求:1、按照学校教务提供的课程实验格式编写实验报告;2、完成实验报告,报告中包括个人对绘制方法和建模过程的理解。
3、鼓励有创新的建模设计方法;软件版本:Creo.Elements.Pro.5.0.M110.Win32.简体中文。
运筹学课件 灵敏度分析与参数规划

灵敏度分析的任务
线性规划的灵敏度分析要解决两个问题:
一个或几个系数或要素变化后,当前的
最优解或最优基是否有变。
这些系数在什么范围内变动时,当前的
最优解或最优基不变。 另外,一旦当前解受影响就要运用适当 方法对其进行调整,以便得到新的最优解。
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-8
分析结果的处理方法
针对上述五种不同的分析结果,可按下列相 应的调整方法进行处理。 分析结果 处理方法
最优解不变
最优基不变 变为可行解 变为正则解 变为普通解
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划
计算 CN - CBB-1N
计算 XB(*) = B-1b 原始解法求最优解 对偶解法求最优解 混合解法求最优解
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-3
生产计划问题
cj CB XB
0 0 0 -1 0 0 3 -1 2 0 3 -1 2 0 3 -1
b
2 3 x1 x2
0 x3
0 x4
0 x5
0 0 1 0 -1/2 0 1/4 -3/4 -1/2 [2] 1/4 1/4 0 1 0 0
θ
x3 8 x4 16 x5 12 z 0 x3 2 x4 16 x2 3 z -9 x1 2 x4 8 x2 3 z -13 x1 4 x5 4 x2 2 z -14
5-14
2013-4-7
灵敏度分析与参数规划
2. 基变量系数 cr 的变化分析
当基变量 xr 的系数 cr (CB)变化 cr 时,就会引起 CB 的变化,从而影响到各非基变量 xj 对应的j 。 设 CB=( 0, …, cr , …,0 ),若要求原最优解不变,则 新的检验数必须满足 j' = cj - (CB +CB )B-1Pj = cj - CBB-1Pj - CB B-1Pj =j - [(0, …,cr , …,0)(b1j, …, brj, …, bmj)T] =j - cr brj ≤0 于是得到 cr ≤j/brj , brj < 0 j=1 , 2 , …, n cr ≥j/brj , brj > 0 cr的变化范围为是 max { j /brj | brj > 0 }≤ cr ≤ min { j /brj | brj < 0 }
敏感度与参数分析.ppt

x2
0
1 2
1
1
1 2
x5 0
1
0
1 2
1 2
作業研究 二版 Ch.6 敏感度與參數分析
x5 RHS r 1 52
1 2
36
1 44
0 56
01
14
p.15/48
3. 改變右手邊常數
作法
重新計算新的RHS。若仍均為非負值,則最佳基底 不變;若有負值,則以對偶單形法繼續求解
最佳基底不變是指構成最佳單形表的BV不會改變, 但BV的值及最佳Z值均允許改變
作法(續)
4. 強迫 xk 進入, xk 離開,並求得下一個單形表 (a) 若同時滿足主要與對偶可行性,則為最佳解 (b) 若僅破壞對偶可行性,則以主要單形法求解 (c) 若僅破壞主要可行性,則以對偶單形法求解 (d) 若均破壞,則須以人工變數 AV 取代 xk 作為基 底,並以大 M 法或雙階法處理 AV,繼續以主 要單形法求解
範例6.6
10
18
解答:
3
B1b
4 1 2
16 12
1 4
1
2
16 12
9 2
作業研究 二版 Ch.6 敏感度與參數分析
p.16/48
3. 改變右手邊常數
解答(續):
因有負值,故最佳基底改變。新Z值為:
cBB1b
5 2
3 2
16 12
58
作業研究 二版 Ch.6 敏感度與參數分析
範例6.12
(a)新增:2x1 5x2 25
(b)新增:2x1 5x2 20
《敏感性分析》ppt课件

08:36
.
21
以最简单的情况为例——只需两个方案,都受x影响,各自 的经济效果表述为:E1=f1(x);E2=f2(x)
当两个技术方案经济效果相等时,那么有
f1(x)=f2(x)
解方程式可以得到x,这便是盈亏平衡点——临界点
举例5-2:三个方案消费同质产品,固定本钱和单位变动本 钱各不一样,如下表。比较方案优劣?
着销售量的增减而增减,但不是成比例变化,这类费用称半变动费用 (semi-variablecost)。由于其在总本钱中占比例很小,在量本利分析中 不单独分析半变动费用。因此将它经过不同方法,按其倾向性大小, 以百分比如法将其划分为变动费用与固定费用。
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.
6
盈亏平衡分析的目的3
半变动费用在实践任务中广泛存在,如机器设备维修费,水、电、蒸气、冷气 等效力费,都属于半变动费用,这些费用中的固定部分是提供效力的最根 本支出,而其变动部分那么是随着效力量添加而添加的部分。
08:36
.
17
100)=1300台
3、本钱构造对运营风险的影响
本课程,试图分析本钱构造对投资方案风险程度的影响。
所谓“本钱构造〞,指的是在总本钱中,固定本钱和变动 本钱各自所占的比例由多大?
定义:对应于预期的年销售量Qc及其对应的年总本钱Cc, 固定本钱占总本钱的比例为R,那么有
固定本钱Cf=Cc*R单位变动本钱Cv=Cc(1-R)/Qc
计算过程略,x 10。也就是说,10年是临界点。
那么,假设工程寿命大于10年,谁优?小于10年,谁优?
对于此题,由于B方案年净现金流大,10年以上定是B优。
08:36
.
24
第二节敏感性分析
流体动力学模型的参数优化与敏感性分析方法

流体动力学模型的参数优化与敏感性分析方法引言流体动力学模型是研究和预测流体行为的有效工具。
然而,模型的准确性和可靠性取决于参数的选择。
为了优化模型并评估参数对模型输出的影响,研究者们开发了各种参数优化和敏感性分析方法。
本文将介绍流体动力学模型的常见参数优化和敏感性分析方法,并讨论它们的优缺点及应用领域。
参数优化方法1. 遗传算法(Genetic Algorithm)遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
它通过选择、交叉和变异操作来生成新的参数组合,并根据适应度函数评估它们的优劣。
适应度函数通常是模型输出与实测数据之间的均方根误差或相关系数。
遗传算法可以帮助研究者在搜索参数空间时快速找到最优解。
2. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)粒子群优化算法是另一种基于群体智能的优化算法。
它模拟了鸟群或鱼群中个体之间的协作和信息传递。
算法中的每个粒子代表一个参数组合,并根据其自身的历史最优解和群体的最优解进行更新。
粒子群优化算法具有全局搜索能力和快速收敛性。
3. 贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization)贝叶斯优化算法是一种基于贝叶斯统计的优化算法。
它利用模型输出与实测数据之间的先验知识来指导参数搜索过程。
算法通过更新参数的后验分布来逐步收敛到最优解。
贝叶斯优化算法适用于对高代价函数进行优化的问题,并能够在少量样本点的情况下取得较好的效果。
敏感性分析方法1. 全局敏感性分析(Global Sensitivity Analysis)全局敏感性分析通过评估模型输出与各参数之间的敏感性来确定参数对模型输出的影响程度。
常见的全局敏感性分析方法包括Sobol指数、Morris元分析方法和FAST(Fourier Amplitude Sensitivity Test)等。
全局敏感性分析可以帮助研究者识别对模型输出影响最大的参数,并优先进行优化。
2. 局部敏感性分析(Local Sensitivity Analysis)局部敏感性分析旨在评估模型在参数变化时的灵敏程度。
灵敏度分析(图解法)

cx
Z
14 —
12 —
灵敏度分析 —图解法
2x1 + 2x2 18
2x1 + x2 16
10 — B
8—
6— 4— 2— 0
C D
新的最优解
4x1 + 6x2 48
| | 10 12 | | | 14 16 18
A
| 2
| 4
| 6
E
| 8
x1
目标函数的系数
34x1 + 40x2 = Z 40x2 = - 34x1 + Z
灵敏度分析——图解法
18 — 16 —
x2
14 —
12 — 10 — B
2x1 + x2 16 2x1 + 2x2 18 C
4x1+ 6x2=48 2x1+ 2x2 =18
8—
(0,6.8)
6— 4— 2— 0
最优解 (3,6)
4x1 + 6x2 48
D
| 2 | 4
A
E (8,0)
| 6
18 —
若 c1减少 14 —
12 —
c1x1 Z 16 — x2 = - c + c 2 2
灵敏度分析 —图解法
2x1 + 2x2 18
2x1 + x2 16
10 — B
8— 6—
C
新的最优解
D 4x1 + 6x2 48
| | 10 12 | | | 14 16 18
4—
2— 0
A
| 2
| 8
| | 10 12
| | | 14 16 18
《灵敏度分析》课件

案例二:建筑结构优化中的灵敏度分析
背景:建筑结 构优化需要灵 敏度分析来提 高安全性和稳
定性
目的:通过灵 敏度分析,找 出影响建筑结 构稳定性的关
键因素
方法:采用灵 敏度分析方法, 对建筑结构进
行优化设计
结果:提高了 建筑结构的安 全性和稳定性,
降低了成本
案例三:气候变化模拟中的灵敏度分析
背景:全球气候变化问题日益严重,需要准确预测气候变化的影响
教学质量
感谢您的观看
汇报人:
价值
灵敏度分析可以 帮助我们更好地 理解和优化模型, 从而提高决策的 科学性和准确性
对未来研究和应用的建议
加强灵敏度分 析在工程设计 中的应用,提
高设计质量
开展灵敏度分 析在复杂系统 中的应用研究, 提高系统稳定
性
推广灵敏度分 析在科学研究 中的应用,提
高科研效率
加强灵敏度分 析在教育领域 的应用,提高
灵敏度分析的步骤:确定参数、 计算灵敏度、分析结果
灵敏度分析的应用:优化模型、 风险评估、决策支持
灵敏度分析的实 现过程
确定分析目标
明确分析目的: 了解灵敏度对系 统稳定性的影响
确定分析范围:系 统参数、输入输出、 环境因素等
确定分析方法:灵 敏度分析、稳定性 分析、响应分析等
确定分析工具: MATL AB、 Python、 Simulink等
计算灵敏度指标 分析灵敏度结果 提出改进措施或建议
结果解释与优化建议
灵敏度分析结果:包括灵敏度系数、灵敏度区间等 结果解释:对灵敏度系数、灵敏度区间进行解释,说明其含义和影响因素 优化建议:根据灵敏度分析结果,提出优化建议,如调整参数、改进模型等 案例分析:结合实际案例,分析灵敏度分析结果的应用和优化建议的效果
最优化 5 灵敏度分析

T
引入松弛变量x4,得最优表 x1 x2 x3 x4 x2 1 1 1 0 4 x4 5 0 2 1 14 -3 0 -3 0 -8 增加新约束: x 2 1 x 2 2x 3
例:某工厂在计划期内要安排生产两种产品,已知生产 单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗为: 产品1 产品2 8台时 1 2 设备 16kg 0 原材料A 4 12kg 4 原材料B 0 该工厂每生产一件产品1可获利2元,每生产一件产品2 可获利3元,问应如何安排计划,使该工厂获利最多?
m ax 2x x2 1 3 s.t x 1 2x 2 8 4x 1 16 4x2 12 xj 0 j 1,2
1
x1 x2 -2 x4 -3 3
x2 1 0 0
x3 1 2 -3
x4 0 4 1 14 0 -8
无界!
一般的,当非基列Pj→Pj’, 若zj’-cj≤0,则原最优解也是新问题的最优解。 若zj’-cj >0,则把yj→yj’, zj-cj → zj’-cj 迭代。
2. 基列Pj→Pj’ 重新计算
B1b 0 可 行 性
cBB1Ac 0 最 优 性 ( 对 偶 可 行 )
一、价值系数向量c的变化来自 Lin cx m .. A x b st x 0
设(L)的最优解为xB=B-1b, xN=0, fmin=cBB-1b
1、非基变量xk的系数ck改变为 c’k
m in 2x x2 1 3 s.t x 1 2x 2 x 3 4x 1 4x2 8 x5 12 x4 16
xj 0 j 1,2,3,4,5
x1
x2 2 0 4 3
x3 1 0 0 0
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岩土力学 ! 年态时著法。
, Υ 、甲、值的变化将影响结构的变形特性并随塑性区的增大而对结构变形的影响愈加显的敏感度不仅与其本身的基准值有关 , 一即Γ , , 还与 & 二、叮, 的取值有关 , , 。
如欲进一步考虑这种参数间的相关影响’! 〔应对所讨论的问题具备一定的专业知识。
也可以应用正交试验对与其它参数相。
或灰色系统理论“’ 等 , 对参数间的相关作用进行预分析 , 经过预分析关性显著的参数进行敏感性分析时应同时令其相关参数在可能的范围内变化试验方案优化对地下工程进行稳定性分析因 , , 需要了解场地各种有关的岩体力学参数。
精确的岩体力学、参数只有通过大型原位试验才能得到又不可能大量进行因此 , 。
而大型原位试验由于费用高 , 、强度大时间长等原另一方面 , , 并不是每种岩体力学参数都必须通过大型原位试验获进行试验方案优化 , 是一个非常值得我们研得。
如何根据实际问题合理安排试验究的课题试验方案优化的含义是 , 以最小的大型原位试验工作量 , 获得足以满足工程所需精度要求的各种岩体力学参数。
参数敏感性分祈为试验方案优化提供了基础 , = 0 > 根据参数敏感度因子排
序。
可将岩体力学参数区分为主要参数和次要参数 , , 从而抓住主要矛盾。
例如 , 对于高边墙的水平变形而言。
水平向地应力 & , 和岩体弹性模量 6 就 , 是主要参数 , 而其它参数是次要参数 , 主要参数必须通过大型原位试验获得 , 。
而次要参数则。
只需通过室内试验获得 , 甚至不通过试验。
而通过以往试验结果类比或凭经验获得前面我们已阐述 , , =
7 > 参数敏感性分析可以避免主观错误判断对于不同的基准参数 , 集
参数敏感度排序是不同的 , 因此 , 应针对具体工程问题。
进行参数敏感性分析来区分主要参数和次要参数 = ! > 而不应单凭经验行事 , 根据各主要岩体力学参数的敏感度因子的对比原则上讲 , 合理安排这些参数原位试验的相。
应试验量 = 。
, 敏感度越高的参数 0 , 应安排的试验
量越多 , > 根据敏感度因子和工程要求精度选择合适的试验方法 , 比方说7 , 测量“ ‘, 。
的方二法有两种选择∗Ζ , 方法。
的相对误差 ( , 。
二, ≅二Ζ ≅ 1 费用比较便宜 , , 方法“ 的相对误差 ( , 5 ≅费用较贵。
、二由敏感度分析知 1 . 。
∗Ρ Ρ 故两种方法的测量误差引起“ 的相对误差分别为( Ξ , 7 Ζ和 ! 。
Π “5 二∗7 Ρ Ζ 。
若要求的相对误差Π [ Ζ “ , 则方法 , 尽管费而不
必一 , 用低也不应采用而应采用方法。
尚若工程要求 ( [ 7 ∗ Ζ 。
则应采用方法味追求精度去采用方法 7 敏感性分析从工程精度角度为试验方案优化提供了依据合试验费用、进行试验方案优化时还应结设备条
件等因素 , 统筹考虑。
结束语。
敏感性分析是系统分析中评价系统抗干扰能力的一种有效方法析的基础上 , 本文在单因素敏感性分。
定义了无量纲敏感度函数和敏感度因子 , 使得多因素的敏感性具有可比
性
第期章光等 5 参数敏感性分析与试验方案优化 , 作为算例评价指标次为 5 , 本文对拉西瓦地下工程的稳定性进行了敏感性分析 , 。
应用本课题组编制的二、维非线性有限元程序建立了计算模型以地下主厂
房高边墙的最大水平向变形作为稳定性的娜、考察了岩体弹性模量『, 1 6 、泊松比。
内聚力 , , Υ 、内摩擦甲 1 水平向地应力 , 叮二 , 和铅垂向地面力等参数的扰动影响 , , 经过分析刀5 、得到了各参数敏感度值 4 按大
小排序。
4 依 , , 傲Ω 」, 水平向地应力指出, Ω 一Δ 5 ,, 二≅∗Ρ , 4 Η1 一一 4 『, 4 一4 二 , 和弹模 6 是影响高边墙水平向变形的敏感参数二习共≅。
1 ∗, , Δ 。
, 5 ≅ 4 ≅ , 4 ∗ 1 ∗ςς , 4一一Ω Δ 5 , ≅∗∗! Ω , 。
Δ , 。
Ω 一 4 其余为不敏感参数 4 人、 ? ≅∗ , 1 ∗7 ∗ ‘, 一结果表明。
、。
4 。
但应基准Ω 上
述结论是在参照拉西瓦工程的实际条件而给出的基准参数集的基础上得到的 , 。
参数集不同结论将有差异 , 。
本文提出了试验方案优化
的概念。
参数敏感性分析是试验方案优化的基础 , 。
通过参数敏。
感性分析和敏感度因子排序要参数 , 可以针对各种不同的具体情况 , 确
定符合实际的主要参数和次结合实际工程所要求的精度 , 做到最合理地安排试验量和选择合适的试验方法、在本文进行的有限元计算过程中在此表示衷心感谢。
得到了潘榕明先生王平先生和王可钧先生等同事的热情帮助 , 参于学馥等李世辉曾秋成 1 1 1 考 5 文献 , 地下工程围岩稳定分析 1 1 北京 5 煤炭出版社Ρ! , 隧道围岩稳定系统分析技术数理统计
方法 1 1 北京 5 中国铁道出版社 1 合肥安徽科学技术出版社系统工程, Ρ ∗ 1 李健萍等影响石膏强度因素的灰色关联分析 , 磅
Ρ 岩土力学 ! 年8& 3 & Τ ∃ Η ∃ 3 Δ ∃∋ . −Η −ϑ−ΗΚ Φ∋ & 0 Κ . −. & ∋( # ; Η−Τ −∴ −∋ Λ < # 3 ] ∃ . Η 83 # Λ 3 & Τ Χ ,& 忍 . ⊥ Ι & 忆夕Χ ,“ Γ _ Η ∃泞,∃
艺” Φ ⎯. Η 3& Μ∋ Η 、 < 1 ; & ;∃ # ∋ 3 , ⎯1 & ∋ .∃ 1 ( # ∋ .∃∋ , Η ,∃ϑ也∃ −Η Κ Η ,# ( < & Γ # < , −∋ Λ 0 ∃一; Ψ −Η & 3 & Τ ∃ Η ∃ 3 .∃∋ . − Η −ϑ−Η Κ & 3 ∃& ∋ & 0 Κ, ∋∃ , & # .∃∋ Θ −Η − ϑ−Η Κ 3 ∃ .Ι Ι ∋ Γ Η − ( −Η − & Η# 3 Ι , ( −Τ
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