不确定性量化

输入参数和

在运行不量化量化研究时^®模型的定义组关注量，关注量关注量。了了参数参数的的

在的，关注量的情况是是是位移，应力应力或偏转角对于对于传热或或或或或或或或或或或或或或分析分析分析传热传热传热，关注量，电容或。。。。不确定不确定性量化适用于适用于适用于使用使用使用^®软件计算物理场，以及以及求解场量的的数学，因此，因此关注量关注量的选择

任何不模型，无论是无论是设置设置何，属性属性属性，都，都离散化，并且作为，并且作为参数，并且参数，并且参数输入

灵敏度灵敏度

灵敏度灵敏度研究类型于关注量输入参数的参数的，sobol法法和。相关法相关法相关法相关法

sobol sobol法用于个参数分布参数，并并个的方差分解为输入参数及其相互相互作用的

sobol sobol sobol sobol sobol sobol sobol sobol sobol指数指数由各各个个个输入输入输入参数参数的的产生方差方差产生的的关注量的方差方差方差方差方差方差。总。方差。。。总。指数指数而产生的方差。每个关注量所有的的的的的指数指数指数都显示的专用索博尔图图，sobol sobol指数指数排序关注量对最最最最总高最总指数指数指数指数的输入参数参数参数最最敏感。输入。参数参数参数的的的的总的相互作用作用效果

与筛选，灵敏度分析用于分析的不确定性如何如何给不同的的输入参数参数参数。。。这这种种种方法方法需要的计算的多多多多。

相关法计算个参数关注量关注量的的和单调关系对于相关法相关法的的灵敏度灵敏度的的的灵敏度相关法的灵敏度灵敏度的灵敏度灵敏度可以相关。

可靠性可靠性

与用探索的总体不确定性其他不确定量化类型研究相比，可靠性，埃格拉方法可以问题问题。一一标称设计特定不不确定确定输入不不，设计特定不，设计设计设计失败失败失败失败的的概率概率概率是多少多少多少？？失败

为了确保确保确保建模仿方法是安全裕度最最坏通过通过通过适当适当适当可靠性分析分析分析的可靠性传播的间表可以得到粗略估计通过可靠性，您但是可靠性可靠性但是可靠性您根据根据根据关注量关注量和相应相应相应相应阈值阈值阈值组合组合的组合组合来来定义更更复杂复杂复杂的的）方法方法地计算资源至区分设计成功的的状态状态

逆不确定性定量

当某些输入参数具有未知概率分布（称为称为）时，使用逆不确定性定量（反UQ）校准参数。使用反UQ，可以向后传播实验数据，以深入了解这些校准参数的统计特性。为了应用反UQ，在进行分析之前，每个校准参数都需要先验概率分布。

实验数据通常可用于实验中的兴趣量和参数。也有无法直接测量的校准输入参数。例如，考虑一个实验，我们要校准机械部分的幼体模量。我们应该进行一项实验，以测量拉伸应力随指定材料位移的函数。然后，应该进行一项反UQ研究，以使用实验数据和对年轻模量模量的先验知识来校准概率分布，从而最能从实验中重现拉伸应力的测量值。逆UQ可以应用于广泛的基于物理的模型，包括与结构力学，流体流，声学，传热，电磁学和化学工程相关的模型。

为了使校准参数的后验概率分布的计算可行，替代模型与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法一起使用。计算后，可以看到校准输入参数的关节和边际概率分布。此外，还生成了提供诸如均值之类的信息的置信区间表；标准偏差；最小值和最大值；每个校准的输入参数的置信度水平为90％，95％和99％的置信度水平和99％。