对灵敏度分析技术进行建模（Matlab代码实现）
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
灵敏度分析是研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此，灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。
📚2 运行结果
部分代码：
%% STEP 1: Define the Model: Additive Model
close all; clc;
% Constant Definitions
N = 1000; % sample size
R = 50; % R:50 - 200
C = 1 * 10^(-4); %C: 10^-4 - 5*10^-4
tau = R * C;
freq = 50;
period = 1/(2*freq);
w = (2 * pi * freq);
t = 0:0.00001:(period);
% Model Equation Definitions
v1 =@(t) abs(230 * sqrt(2) * cos(w*t));
t1 = (1/w) * atan(1/(w*tau));
A = 230 * sqrt(2) * cos(w*t1) * exp(t1/tau);
v2 =@(t) A * exp(-t/tau);
% Calculate Maximum Voltage
vMax = 230*sqrt(2);
% Calculate Minimum Voltage
myfunc = @(t2) A*exp(-t2/tau) + sqrt(2)*230*cos(w*t2);
opts = optimset('Diagnostics','off', 'Display','off');
t2 = fsolve(myfunc, period/2, opts);
vMin = v2(t2);
% Calculate deltaV
deltaV = vMax - vMin;
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]Zhao Zhao, Lu Zhao Hui,and Zhao Yan Gang."An efficient method for predictive-failure-probability-based global sensitivity analysis." Structural and Multidisciplinary Optimization 65.11(2022). doi:10.1007/S00158-022-03434-3.