基于FAST和Sobol指数法的雷达系统效能敏感性分析

为了以较小的代价快速提升对空探测雷达系统的综合效能,首先搭建了对空探测雷达系统综合效能的评估指标体系,在此基础上完成了综合效能评估模型的建立。选择两种基于方差原理的全局敏感性分析方法,即傅里叶幅度敏感性测试(Fourier amplitudes sensitivity test,FAST)和Sobol指数法,分别从频域和时域对建立的评估模型进行敏感性分析。在基于FAST进行敏感性分析时,提出了21维输入指标所对应的特征频率集的选取方法;在基于Sobol指数法进行敏感性分析时,考虑了二阶及高阶敏感性指数的影响。对比FAST和Sobol指数法的分析结果,两种方法获得的敏感性分析结果具有较好的一致性。其中,功率和频率为对空探测雷达系统的主要影响指标,为雷达系统的研发和升级提供了可靠性依据。

基于Sobol指数法作战能力全局敏感性分析方法

本文采用的Sobol指数法,将模型分解为单个参数及参数之间相互组合的函数,通过计算单个输入参数或输入参数集的方差对总输出方差的影响来分析参数的重要性以及参数之间的交互效应。并将Sobol指数法应用于一定作战条件下的鱼雷作战能力分析,探讨了相关关键技术指标及其交互作用对鱼雷作战能力的影响,为鱼雷武器的论证工作提供依据和参考。

基于Sobol指数法的舰艇防空作战效能敏感性分析

为探索水面舰艇防空武器装备对作战效能的影响关系,构建了舰艇防空武器系统指标体系,在指标归一化的基础上建立基于幂指数法的舰艇防空作战效能评估模型;采用Sobol指数法分析了防空武器装备各个能力指标在全局变动时对舰艇防空作战效能的影响,基于主效应和全效应指数对各个指标进行敏感性排序,确定影响舰艇防空作战效能的关键因素,并分析了指标之间的交互效应对作战效能的影响。仿真结果表明,防空导弹命中概率、系统反应时间、飞行速度3个指标对舰艇防空作战效能的影响较大。该研究可为舰艇防空武器装备的论证工作提供参考和依据。

武器装备敏感性分析方法综述

武器装备敏感性分析是武器装备发展论证的重要内容,其方法的选用对结论的合理性、分析的可行性极为重要,为此需对已有方法进行对比分析。阐述了敏感性分析方法的分类,给出了筛选方法、局部敏感性方法和全局敏感性方法的适用范围;研究了全局敏感性分析方法中回归分析法、傅立叶振幅敏感性检验法、响应曲面法、互信息指数法和Sobol指数法等的思想、原理,并对其优缺点进行详细的对比分析;提出由于Sobol指数法对效能评估模型的线性、单调性以及输入的分布特性没有专门要求,并且能分析单个输入的主效应、全效应及多个输入的交互效应对模型输出的影响,以及分析成组输入因素对输出的影响,因而相对其它方法而言更加适用于武器装备敏感性分析。

浅海声场对不确定环境参数的灵敏度分析方法

为分析不确定环境参数对浅海声场的影响,用非嵌入式随机多项式展开法获得声场与不确定环境参数之间函数关系式,建立声场对单个不确定参数的局部灵敏度分析方法;当多参数不确定时,提出依据某参数变化前后声场概率密度的变化,定性表征声场对该不确定参数的全局灵敏度分析方法,引入Sobol指数法定量计算声场对不确定环境参数的全局灵敏度。算例结果表明文中提出的分析方法可快速获得浅海声场对不确定参数的灵敏度,可用于优化不确定浅海环境参数模型。

数据污染情形下的全局灵敏度分析

基于方差的全局灵敏度分析方法在很多领域得到了广泛应用。为解决数据污染情形下样本均值和方差易受异常值影响的问题,提出将稳健统计量和双循环重排序方法相结合改进Sobol蒙特卡洛仿真计算方法。该方法采用样本中位数或Hodges-Lehmann替代样本均值估计位置参数,用中位数绝对偏差或Shamos替代样本方差估计尺度参数。在数据污染或偏态分布情形下基于改进的稳健双循环重排序方法能正确识别模型输入因子的重要度,实现了模型输出不确定性溯源。仿真结果表明:当数据中异常值的比例不超过29.3%时,所提方法是稳健的,具有较强的抵抗异常值能力;该方法不但在数据理想无污染情形下有效,而且在数据污染或偏态分布情形下表现良好。

机载火控系统误差对精度影响的分析方法

本文讨论了机载火控系统精度的重要性,针对直升机机载火控系统的精度问题,应用Sobol指数法、熵值法等常用的分析方法进行数据处理,并比较各种方法的模型适应性、计算量以及准确性,在蒙特卡罗法的基础上提出了一种新的局部敏感性分析方法。

空空作战飞机敏感性分析研究

为分析战斗机作战能力的敏感性,通过建立战斗机作战能力的指标体系,综合使用幂指数法和模糊参差分析法对战斗机作战能力进行评估。采用基于方差的全局敏感性分析方法sobol指数法分析战斗机作战能力的敏感性,得到选取的输入变量的重要度排序和变量间的交互效应,将结果与熵值法结果进行对比,比较分析sobol指数法作敏感性分析的优势。

基于Kriging模型的武器装备体系效能分析

为了分析影响装备体系作战效能的各个输入因素的变化对作战效能的影响,采用一种基于方差的敏感性分析方法——Sobol指数法,对体系模型的数据进行分析;采用基于Kriging模型的方法对Sobol指数进行计算。最后运用该方法对一防空装备体系数据进行分析,确定了影响作战效能的关键因素,为进一步的体系效能优化提供了依据。

基于SAPSO-BP的CO_(2)相变致裂效果预测及敏感度分析

液态CO_(2)相变致裂效果受很多因素影响,针对BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,为提高模型的预测精度和泛化能力,采用SAPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并采用MATLAB软件编写构建了SAPSO-BP算法,基于仿真得到的35组数据,使用SAPSO-BP,PSO-BP,BP模型以及多元线性回归模型对致裂效果进行预测,其平均相对误差分别为2.73%、7.1%、14.6%、13.9%。平均绝对误差分别为0.068、0.169、0.239、0.314 m。表明:SAPSO-BP算法预测精度最高,提高了BP模型的预测精度,其精度满足工程实际需要。并采用Sobol指数法探究了相关影响因素对有效致裂半径的敏感度,表明:敏感度由高到低依次为地应力、弹性模量、瓦斯压力、泄放压力、致裂器间距、钻孔直径、抗拉强度,可为CO_(2)相变致裂的工程设计提供理论支持。

基于SWAT模型的涪江流域下垫面对面源污染负荷的影响分析

为探讨流域下垫面污染物排放量、径流条件和本底条件对氨氮(NH3)、总磷(TP)和高锰酸盐指数(IMn)3种面源负荷的影响机制,以涪江流域为对象,构建了分布式水文和面源污染负荷模拟SWAT模型,并采用SWAT-Cup进行了参数率定,在此基础上采用Sobol方法进行了全局性敏感性分析。采用Nash-Sutcliffe系数、相对均方根误差、相对偏差和相对总误差4个指标进行检验,结果表明模拟径流过程和污染负荷与实测值基本相符。各种下垫面条件下,NH3、TP和IMn负荷变化幅度均随着负荷均值的增加而增大,当下垫面为山丘区或自然林草为主的汇流区时,径流条件因子中的坡度和坡长对于面源污染负荷的影响最大。由于农田对径流过程具有显著的调节能力,面源污染负荷随汇流区内农田面积比例增加而降低。土壤本底、面源污染物排放量和径流条件3类因子中,径流条件因子对于面源污染负荷的影响最为敏感,而面源污染物排放量的影响不显著。下垫面对TP负荷的敏感性最弱,对IMn负荷的敏感性最强。因此,加强径流过程调控能力对涪江流域面源污染控制最为有效。

考虑相关输入变量的Sobol'指数计算方法和应用

全局灵敏度分析研究不确定性在模型中如何传播,并辨别对模型输出有重要影响的因素.针对高维随机空间或“黑箱”类型的输入、输出关系,使用蒙特卡罗方法计算Sobol’指数会难以负担;同时,输入变量之间的相关性会使独立性假设下提出的分析方法不再适用.因此,本文考虑由高斯copula关联的输入变量,提出基于稀疏多项式PCE (polynomial chaos expansion)的全局灵敏度分析方法.首先,将相关输入转换到[0,1];上独立的均匀分布,以使用调整的Legendre多项式基函数对其进行分解:其次,在自适应建模过程中,藉由Sobol’一阶展开项的方差收敛来确定最优的样本量,通过模型近似误差来确定PCE中的Sobol’一阶、二阶展开项各自的多项式展开阶数;最后,由模型项的系数计算Sobol’指数.针对解析算例和汽车制造过程中的真实工程问题来计算Sobol’指数,不仅显示了稀疏多项式PCE方法在基于方差分解的灵敏度分析中的有效性,还讨论了相关性大小与Sobol’指数、PCE模型形式之间的关系.