回顾基于多项式混沌和方差分解的全局敏感度分析方法,针对高维数随机空间和高阶多项式混沌展开面临的"维数灾难"问题,采用回归法、稀疏网格积分及基于l1 优化的稀疏重构技术(即压缩感知技术)来减少非嵌入式多项式混沌方法所需的样本配置点数目.针对几个典型响应面模型(包括Ishigami函数、Sobol函数、Corner peak函数和Morris函数)进行Sobol全局敏感度指标计算,展示多项式混沌方法在基于方差分解的全局敏感度分析中的有效性.
多项式混沌 全局敏感度 维数灾难 稀疏重构