| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究发展现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 全局灵敏度发展简介 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多输出情况下全局灵敏度发展简介 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多元数据之间的距离描述 | 第14-15页 |
| 1.2.4 信息熵的发展 | 第15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 多输出情况下基于方差的全局灵敏度新指标 | 第17-33页 |
| 2.1 多维输出情况下的全局灵敏度新指标 | 第17-24页 |
| 2.1.1 基于方差的全局灵敏度指标 | 第17-20页 |
| 2.1.2 多维输出情况下全局灵敏度指标 | 第20-22页 |
| 2.1.3 多维输出情况下全局灵敏度新指标 | 第22-24页 |
| 2.2 多维输出情况下全局灵敏度新指标的求解 | 第24-28页 |
| 2.2.1 乘法降维模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 新指标的求解 | 第26-28页 |
| 2.3 算例分析 | 第28-31页 |
| 2.3.1 数值算例 | 第28-29页 |
| 2.3.2 工程算例 | 第29-31页 |
| 2.4 本章结论 | 第31-33页 |
| 第三章 基于空间距离的多输出全局灵敏度分析 | 第33-47页 |
| 3.1 基于空间距离的多维输出全局灵敏度指标 | 第33-40页 |
| 3.1.1 单输出情况下基于方差的全局灵敏度指标的距离表达 | 第33-35页 |
| 3.1.2 基于空间距离的多维输出全局灵敏度指标 | 第35-40页 |
| 3.2 基于空间距离的多维输出全局灵敏度指标的求解 | 第40-42页 |
| 3.2.1 稀疏网格积分的基本原理 | 第40-41页 |
| 3.2.2 基于空间距离的全局灵敏度指标的求解 | 第41-42页 |
| 3.3 算例分析 | 第42-46页 |
| 3.3.1 数值算例 | 第42-44页 |
| 3.3.2 工程算例 | 第44-46页 |
| 3.4 结论 | 第46-47页 |
| 第四章 多输出情况下基于熵的全局灵敏度分析 | 第47-61页 |
| 4.1 基于多维随机变量联合熵的全局灵敏度指标 | 第47-51页 |
| 4.1.1 多维随机变量的信息熵 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于联合熵的全局灵敏度指标 | 第48-49页 |
| 4.1.3 基于联合熵的全局灵敏度指标的含义 | 第49-51页 |
| 4.2 基于多维随机变量联合熵的全局灵敏度指标的求解 | 第51-56页 |
| 4.2.1 多维核密度估计算法 | 第52-53页 |
| 4.2.2 多维随机变量联合熵的求解 | 第53-56页 |
| 4.3 算例分析 | 第56-59页 |
| 4.3.1 数值算例 | 第56-58页 |
| 4.3.2 工程算例 | 第58-59页 |
| 4.4 结论 | 第59-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-65页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 发表论文与参加科研情况 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
