| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 全局灵敏度分析的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 区域灵敏度分析的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本论文所做工作 | 第15-18页 |
| 第二章 输入变量相关情况下的全局灵敏度分析 | 第18-42页 |
| 2.1 基于方差的全局灵敏度指标基本概念 | 第18-24页 |
| 2.1.1 输入变量独立情况下的全局灵敏度指标 | 第18-20页 |
| 2.1.2 输入变量相关情况下的全局灵敏度指标 | 第20-24页 |
| 2.2 输入变量相关情况下全局灵敏度指标的比较 | 第24-34页 |
| 2.2.1 Li指标解析解 | 第24-27页 |
| 2.2.2 输入变量相关情况下全局灵敏度指标的比较 | 第27-33页 |
| 2.2.3 全局灵敏度指标优缺点分析 | 第33-34页 |
| 2.3 相关变量情况下的参数影响分析 | 第34-35页 |
| 2.4 数值算例 | 第35-38页 |
| 2.5 工程应用 | 第38-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 输入变量为概率盒描述下的全局灵敏度分析 | 第42-64页 |
| 3.1 基本概念 | 第42-44页 |
| 3.1.1 全局可靠性灵敏度分析方法 | 第42-43页 |
| 3.1.2 概率盒 | 第43-44页 |
| 3.2 概率盒描述下的全局灵敏度指标 | 第44-46页 |
| 3.2.1 基于方差的指标 | 第45页 |
| 3.2.2 全局可靠性灵敏度指标 | 第45-46页 |
| 3.3 指标求解方法 | 第46-51页 |
| 3.3.1 扩展Monte Carlo法求解基于方差的指标 | 第47-50页 |
| 3.3.2 扩展重要抽样法求解全局可靠性灵敏度指标 | 第50-51页 |
| 3.4 数值算例 | 第51-54页 |
| 3.5 工程应用 | 第54-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-64页 |
| 第四章 基于随机森林的区域灵敏度分析 | 第64-84页 |
| 4.1 随机森林简介 | 第64-67页 |
| 4.1.1 随机森林的建立 | 第64-66页 |
| 4.1.2 扰动重要性指标简介 | 第66-67页 |
| 4.2 区域灵敏度分析 | 第67-72页 |
| 4.2.1 样本均值贡献图和样本方差贡献图 | 第68-69页 |
| 4.2.2 扰动重要性指标函数的提出 | 第69-71页 |
| 4.2.3 扰动重要性指标函数的数学解释 | 第71-72页 |
| 4.3 数值算例 | 第72-75页 |
| 4.4 工程应用 | 第75-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 多维输出模型的区域灵敏度分析 | 第84-102页 |
| 5.1 多维输出模型的不确定性描述 | 第84-86页 |
| 5.2 多维输出区域灵敏度分析 | 第86-89页 |
| 5.3 广义方差比函数的计算 | 第89-92页 |
| 5.3.1 单层Monte Carlo法 | 第89页 |
| 5.3.2 稀疏网格法 | 第89-92页 |
| 5.4 数值算例 | 第92-95页 |
| 5.5 工程应用 | 第95-99页 |
| 5.6 本章小结 | 第99-102页 |
| 第六章 结论与展望 | 第102-106页 |
| 6.1 结论 | 第102-103页 |
| 6.2 展望 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-112页 |
| 发表论文、项目及获奖情况 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
