ANSYS概率設(shè)計PDS講義解析（內(nèi)容豐富）

概率率設(shè)設(shè)計計1概率率設(shè)設(shè)計計前言言：：可可靠靠度度基基本本理理論論第一一節(jié)節(jié)：：基基于于有有限限元元的的概概率率設(shè)設(shè)計計技技術(shù)術(shù)1.1基于于有有限限元元的的概概率率設(shè)設(shè)計計(PDS)簡介介1.2PDS的基基本本概概率率與與過過程程數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)流流1.3PDS中的的參參數(shù)數(shù)分分布布函函數(shù)數(shù)及及其其選選用用1.4MonteCarlo法1.5響應(yīng)應(yīng)面面法法第二二節(jié)節(jié)：：基基于于有有限限元元的的概概率率設(shè)設(shè)計計基基本本過過程程2.1創(chuàng)建建分分析析文文件件2.2初始始化化概概率率設(shè)設(shè)計計分分析析及及參參數(shù)數(shù)2.3進入入PDS并指指定定分分析析文文件件2.4定義義概概率率設(shè)設(shè)計計模模型型2.5選擇擇概概率率設(shè)設(shè)計計方方法法或或工工具具2.6執(zhí)行行概概率率設(shè)設(shè)計計分分析析2.7擬合合和和使使用用響響應(yīng)應(yīng)面面2.8概率率設(shè)設(shè)計計結(jié)結(jié)果果后后處處理理第三三節(jié)節(jié)：：概概率率設(shè)設(shè)計計分分析析的的實實例例3.1承受受橫橫向向集集中中力力板板的的LHS抽樣樣MCS概率率設(shè)設(shè)計計實實例例3.2三根根桿桿桁桁架架系系統(tǒng)統(tǒng)的的直直接接抽抽樣樣MCS概率分析析實例2結(jié)構(gòu)的極極限狀態(tài)態(tài)：整個個結(jié)構(gòu)的的一部分分超過某某一特定定狀態(tài)就就不能滿滿足設(shè)計計規(guī)定的的某一功功能要求求。結(jié)構(gòu)構(gòu)的極限限狀態(tài)實實質(zhì)上是是結(jié)構(gòu)工工作狀態(tài)態(tài)的一個個閥值，，如果工工作狀態(tài)態(tài)超過這這一閥值值，則結(jié)結(jié)構(gòu)處于于不安全全、不耐耐久或不不適用的的狀態(tài)；；若工作作狀態(tài)沒沒超過這這一閥值值，則結(jié)結(jié)構(gòu)處于于安全、、耐久、、適用的的狀態(tài)用表表示示結(jié)構(gòu)的的工作狀狀態(tài)，稱稱作結(jié)構(gòu)構(gòu)的功能能函數(shù)。。則結(jié)構(gòu)構(gòu)的工作作狀態(tài)可可表示為為：結(jié)構(gòu)的工工作狀態(tài)態(tài)可靠度基基本理論論31.用定義計計算結(jié)構(gòu)構(gòu)可靠度度2.用統(tǒng)計分分析計算算可靠度度式中，——試驗的總總次數(shù)；；——實驗中的次數(shù)。。結(jié)構(gòu)的工工作狀態(tài)態(tài)可靠度基基本理論論41.1基于有限限元的概概率設(shè)計計(PDS)簡介利用概率率設(shè)計方方法可以以幫助用用戶確定定“失效效”情況況發(fā)生的的可能性性，這樣樣就使得得用戶可可以改進進設(shè)計直直到滿足足用戶可可以接受受的“極極限”即即可。概率設(shè)計計技術(shù)是是用來評評估輸入入?yún)?shù)的的不確定定性對于于系統(tǒng)響響應(yīng)的影影響行為為及其特特性。輸入?yún)?shù)數(shù)包括幾幾何尺寸寸、加工工誤差、、材料、、載荷等等不確定定因素。。響應(yīng)參數(shù)數(shù)包括溫溫度、應(yīng)應(yīng)力、位位移等。。有限元分分析技術(shù)術(shù)與概率率設(shè)計技技術(shù)相結(jié)結(jié)合，就就是基于于有限元元的概率率設(shè)計，，即ANSYS程序提供供的PDS技術(shù)（ProbabilisticDesignSystem）.51.1基于有有限元元的概概率設(shè)設(shè)計(PDS)簡介當(dāng)有限限元模模型的的輸入入?yún)?shù)數(shù)不確確定時時，有有限元元結(jié)果果的不不確定定程度度有多多大？？響應(yīng)應(yīng)參數(shù)數(shù)的置置信度度有多多高？？輸入?yún)?shù)的的不確確定性性決定定響應(yīng)應(yīng)參數(shù)數(shù)的不不確定定性，，目標(biāo)標(biāo)產(chǎn)品品滿足足設(shè)計計要求求的概概率有有多大大？工工作失失效概概率有有多大大？在所有不不確定的的輸入?yún)?shù)中哪哪個參數(shù)數(shù)的不確確定性對對于響應(yīng)應(yīng)參數(shù)的的影響程程度最大大，或者者說對于于目標(biāo)產(chǎn)產(chǎn)品最容容易引起起其工作作失效？？響應(yīng)參參數(shù)對輸輸入?yún)?shù)數(shù)變化的的靈敏度度多大？？ANSYS提供的基基于有限限元的概概率設(shè)計計系統(tǒng)（（PDS）的主要要應(yīng)用方方向：61.2PDS的基本概概率與過過程數(shù)據(jù)據(jù)流隨機輸入入?yún)?shù)（RVs——randominputvariables）又稱設(shè)計驅(qū)動動參數(shù)，直接接影響分析結(jié)結(jié)果，需指定定分布類型以以特征參數(shù)相關(guān)性（Correlation）指兩個（或多多個）隨機輸輸入?yún)?shù)之間間存在統(tǒng)計上上的關(guān)聯(lián)性隨機輸出變量量（RPs—randomoutputparameters)指有限元分析析結(jié)果RP是RV的函數(shù)概率設(shè)計參數(shù)數(shù)（probabilisticdesignvariables）RV和RP統(tǒng)稱為概率設(shè)設(shè)計參數(shù)，在在定義時必需需指定樣本（Sample）一個樣本就是是一序列確定定的隨機輸入入?yún)?shù)值仿真（Simulation）分析文件（Analysisfile）是一個ANSYS輸入文件，包包含一個完整整的分析過程程，如前處理理、求解和后后處理等必須包含參數(shù)數(shù)化自動建模模的過程，所所有輸入和輸輸出項，將可可能被定義成成隨機輸入?yún)?shù)和隨機輸輸出參數(shù)基本概念：71.2PDS的基本概率與與過程數(shù)據(jù)流流循環(huán)文件（Loopfile）*.loop文件，由ANSYS自動根據(jù)分析析文件生成。。利用該文件進進行概率設(shè)計計循環(huán)概率設(shè)計模型型（Probabilisticmodel）以分析文件形形式存在，包包括所有定義義和設(shè)置：RVs、相關(guān)性、RPs、概率設(shè)計方方法和相關(guān)參參數(shù)等概率設(shè)計數(shù)據(jù)據(jù)庫（PDSdatabase）包括當(dāng)前設(shè)計計的環(huán)境，包包括RVs、相關(guān)性、RPs、概率設(shè)計方方法、被執(zhí)行行的概率分析析及存儲其結(jié)結(jié)果的各種文文件、使用哪哪個概率設(shè)計計分析中的哪哪個輸出參數(shù)數(shù)來擬合響應(yīng)應(yīng)表面、擬合合中所使用的的回歸模型、、擬合結(jié)果等等?？梢员淮鎯Φ降絡(luò)obname.pds，并且可重新新讀入。結(jié)果果不存儲在這這個數(shù)據(jù)庫中中。擬合響應(yīng)應(yīng)表面的樣本本即存儲在數(shù)數(shù)據(jù)庫中。均值（Meanvalue）、中間值（（Medianvalue）、標(biāo)準方差差（Standarddeviation）……基本概念：81.2PDS的基本概率與與過程數(shù)據(jù)流流ANSYS數(shù)據(jù)庫文件SAVERESUM有限元模型數(shù)據(jù)庫可靠性分析數(shù)據(jù)庫PDSAVE可靠性分析數(shù)據(jù)庫文件PDRESUM循環(huán)文件PDEXEPDEXE/EXIST分析文件數(shù)據(jù)流程91.3PDS中的參數(shù)分布布函數(shù)及其選選用高斯分布(GAUS)特征參數(shù)：均值μ標(biāo)準方差σ截斷高斯分布布(TGAU)特征參數(shù)：均值μ標(biāo)準方差σ截斷下限Xmin截斷上限Xmax對數(shù)正態(tài)分分布（LOG）特征參數(shù)：：均值μ標(biāo)準方差σ101.3PDS中的參數(shù)分分布函數(shù)及及其選用三角分布(TRIA)特征參數(shù)：：最小值Xmin可能值Xmiv可能值Xmax均勻分布(UNIF)特征參數(shù)：：截斷下限Xmin截斷上限Xmax指數(shù)分布特征參數(shù)：：衰減減系系數(shù)數(shù)λ下限限Xmin111.3PDS中的的參參數(shù)數(shù)分分布布函函數(shù)數(shù)及及其其選選用用BETA分布布(BETA)特征征參參數(shù)數(shù)：：形狀狀參參數(shù)數(shù)r形狀參數(shù)數(shù)t下限Xmin上限Xmax伽馬分布布(GAMA)特征參數(shù)數(shù)：衰減系數(shù)數(shù)λ冪指數(shù)k威布爾分分布（WEIB）特征參數(shù)數(shù)：威布爾特特征值Xchr威布爾指指數(shù)m最小值Xmin121.4MonteCarlo法MonteCarlo法(MonteCarloMethod)又名隨機機模擬法法或統(tǒng)計計試驗法法將隨機變變量代入功能能函數(shù)，得出一一個函數(shù)數(shù)值。若若，則在計計算機程程序中記記入一次次失效的的實現(xiàn)；；若，則不記記入。這樣就完完成了一一次計算算，再產(chǎn)產(chǎn)生下一一個隨機機數(shù)，重重復(fù)上面面的計算算，直至至完成預(yù)定的的實驗次次數(shù)為止止。此時時，失效效概率為MonteCarlo法可選擇擇直接抽樣樣法、超拉丁方方抽樣和用戶抽抽樣處理理。131.4MonteCarlo法MonteCarlo法特點：：MonteCarlo方法及其其程序結(jié)結(jié)構(gòu)簡單單，較容容易實現(xiàn)現(xiàn)；收斂的概概率和收收斂的速速度與問問題的維維數(shù)無關(guān)關(guān)；用模擬的的方法計計算結(jié)構(gòu)構(gòu)系統(tǒng)的的失效概概率，不不需考慮慮失效模模式的相相關(guān)性；；只要抽樣樣次數(shù)足足夠多，，該方法法計算所所得的結(jié)結(jié)構(gòu)可靠靠度的精精度滿足足要求，，所以一一般用來來檢驗其其他方法法的計算算結(jié)果。。141.4MonteCarlo法直接抽樣樣MonteCarlo模擬技術(shù)術(shù)中最常常用的基基本方法法，可直直接用于于模擬各各種工程程真實過過程?？煽赡M零零件在現(xiàn)現(xiàn)實中任任何行為為。效率不高高，需做做大量仿仿真循環(huán)環(huán)。對抽樣過過程沒有有“記憶憶”功能能，會出出現(xiàn)重復(fù)復(fù)抽樣。。需要指定定隨機輸輸入?yún)?shù)數(shù)的樣本本種值、、仿真循循環(huán)次數(shù)數(shù)和循環(huán)環(huán)終止準準則（均均值和標(biāo)標(biāo)準方差差精度等等）151.4MonteCarlo法拉丁超立立方抽樣樣（LHS）比直接抽抽樣法更更先進、、更有效效。對抽樣過過程有““記憶””功能，，可避免免直接抽抽樣法數(shù)數(shù)據(jù)點集集中而導(dǎo)導(dǎo)致的仿仿真循環(huán)環(huán)重復(fù)問問題。強制抽樣樣過程中中抽樣點點必須離離散分布布于整個個抽樣空空間。LHS抽樣法比比直接抽抽樣法要要少20%~40%的仿真循循環(huán)資料料。需要指定定仿真循循環(huán)次數(shù)數(shù)、重復(fù)復(fù)次數(shù)、、樣本分分布位置置、循環(huán)環(huán)終止準準則（均均值和標(biāo)標(biāo)準方差差精度等等）和隨隨機輸入入?yún)?shù)樣樣本種子子值。161.5響應(yīng)面法法比MonteCarlo模擬需要要的循環(huán)環(huán)次數(shù)少少?？蛇M行非非常低概概率問題題的分析析。擬合系數(shù)數(shù)表示近近似函數(shù)數(shù)與響應(yīng)應(yīng)數(shù)值的的近似程程度,可通過用用戶自己己定義。。單個循環(huán)環(huán)之間相相互獨立立，非常常適用于于并行計計算。循環(huán)次數(shù)數(shù)取決于于隨機輸輸入變量量個數(shù)，，變量數(shù)數(shù)不能太太多。要求輸入入變量與與輸入變變量的函函數(shù)平滑滑。如接接觸分析析不可以以用該方方法。171.5響應(yīng)面法法響應(yīng)面法法可選擇擇三種方方法：中中心合成成設(shè)計、、Box-Bchnken矩陣法和和用戶指指定法。。用數(shù)學(xué)函函數(shù)（二二次函數(shù)數(shù)）表達達隨機輸輸入變量量和隨機機輸出變變量之間間的關(guān)系系。使用用回歸分分析技術(shù)術(shù)（通常常是用最最小二乘乘法）確確定函數(shù)數(shù)的各項項系數(shù)。。響應(yīng)面法法兩個步步驟：1，進行仿仿真循環(huán)環(huán)計算對對應(yīng)隨機機輸入變變量空間間樣本點點的隨機機輸出變變量的數(shù)數(shù)據(jù)；2，進行回回歸分析析確定近近似函數(shù)數(shù)。181.5響應(yīng)面法法中心合成成設(shè)計抽抽樣（CCD）中心合成成設(shè)計抽抽樣包括括一個中中心點、、N個軸線點點和位于于2N-f階乘個N維超立方方體的頂頂點。式中，N——隨機輸入入變量數(shù)數(shù)目f——中心合成成設(shè)計階階乘因子子表達式式中的一一個參數(shù)數(shù)。Box-Behnken矩陣抽樣樣Box-Behnken矩陣抽樣樣包括一一個中心心點N維超立方方體每邊邊中心點點。19PDS基本過程程ANSYS基于有限限元的概概率設(shè)計計分析具具體實現(xiàn)現(xiàn)過程如如下:2.1創(chuàng)建分析析文件.文件應(yīng)該該包括完完整的分分析過程程，如：：參數(shù)化化有限限元模模型(PREP7)；求解(SOLUTION)；獲取數(shù)數(shù)據(jù)，，用做做隨機機輸入入?yún)?shù)數(shù)和隨隨機輸輸出參參數(shù)(POST1/POST26)；2.2建立概概率有有限元元分析析數(shù)據(jù)據(jù)庫和和所有有參數(shù)數(shù)2.3進入PDS模塊并指定定分析文件件(PDS)。2.4定義隨機輸輸入變量和和隨機輸出出變量(PDS)。2.5選擇概率設(shè)設(shè)計工具或或方法(PDS)。2.6執(zhí)行概率設(shè)設(shè)計分析所所需要的循循環(huán)(PDS)。2.7擬合響應(yīng)面面（PDS）2.8觀察概率設(shè)設(shè)計結(jié)果（（PDS）。202.1創(chuàng)建分析文文件分析文件就就是基于APDL的參數(shù)化有有限元分析析過程創(chuàng)建分析文文件方法：：（1）GUI方式，再經(jīng)經(jīng)LOG文件整理出出來；（2）在文本編編輯器中直直接編寫。。21具體過程包包括:（1）定義并初初始化參數(shù)數(shù)（RV）*CREATE,FILENAME,MAC！創(chuàng)建宏文文件如：A1=10…或用*SET,A1,10（2）參數(shù)化創(chuàng)創(chuàng)建有限元元模型/PREP7！進入前處處理器ET,1,LINK1！桿單元R,1,A1！以RV為參數(shù)的實實常數(shù)…MP,EX,1,2.1E5!定義材料MP,PRXY,1,0.3N,1,0,0,0!創(chuàng)建節(jié)點N,2,10,0,0…E,1,2!創(chuàng)建單元…FINISH！退出前處處理器…（3）約束、加加載、求解解/SOLU！進入求解解器D,1,,,,,,,ALL！約束…F,4,FY,-1000!加載SOLVE！求解FINISH！退出求解解器2.1創(chuàng)建分析文文件22(續(xù)前頁)（4）提取結(jié)果果數(shù)據(jù)并存存儲到參數(shù)數(shù)中/POST1!進入后處理理器SET,FIRST!讀入第一個個結(jié)果序列列ETABLE,axst,LS,1!將單元應(yīng)應(yīng)力放入表表AXST中*GET,sig1,ELEM,1,ETAB,AXST!sig1=單元1的軸向應(yīng)應(yīng)力*GET,sig2,ELEM,2,ETAB,AXST*GET,sig3,ELEM,3,ETAB,AXSTSSUM!將單元表格格內(nèi)數(shù)據(jù)求求和*GET,TVOL,SSUM,,ITEM,VOLU!提取結(jié)構(gòu)總總體積FINISH!退出后處理理器*END！完成宏定定義2.1創(chuàng)建分析文文件232.初始化概率率設(shè)計分析析及參數(shù)GUI方式:UtilityMenu>File>ReadInputfromAPDL方式：/INP,FILENAME,MAC3.進入PDS并指定分析析文件GUI方式:MainMenu>ProbDesign>AnasisFile>AssignAPDL方式：/PDSPDANL,FILENAME,MAC2.2初始化概率率設(shè)計分析析及參數(shù)2.3進入PDS并指定分析析文件24（1）定義隨隨機輸入入?yún)?shù)GUI方式:MainMenu>ProbDesign>ProbDefinitns>RandomInputAPDL方式：PDVAR,Name,Type,PAR1,PAR2,PAR3,PAR42.4定義概率率設(shè)計模模型設(shè)置變量量分布類類型；設(shè)置變量量分布參參數(shù)。25繪制輸入入?yún)?shù)分分布圖GUI方式:MainMenu>ProbDesign>ProbDefinitns>PlotAPDL方式：PDPLOT,Name,PLOW,PUP2.4定義概率率設(shè)計模模型26定義輸入入?yún)?shù)相相關(guān)性GUI方式:MainMenu>ProbDesign>ProbDefinitns>CorrelationAPDL方式：PDCORR,Name1,Name2,CORR2.4定義概率率設(shè)計模模型27（2）指定隨隨機輸出出參數(shù)GUI方式:MainMenu>ProbDesign>RandomOutputAPDL方式：PDVAR,Name,Resp,PAR1,PAR2,PAR3,PAR42.4定義概率率設(shè)計模模型選擇輸出出變量。。28（1）使用PDS向?qū)ё詣觿舆x擇最最合適的的概率設(shè)設(shè)計方法法GUI方式:MainMenu>ProbDesign>RandomMethod>MethodWizard2.5選擇概率率設(shè)計方方法或工工具可以使用用方法向向?qū)ё孉NSYS程序幫助助選擇適適合當(dāng)前前問題的最最有效隨隨機設(shè)計計方法。。主要考慮慮因素包包括：分分析文件件執(zhí)行一一次的時時間、CPU數(shù)目、隨隨機輸出出參數(shù)響響應(yīng)特性性、輸出出參數(shù)需需要評估估的項等等。29（1）使用MonteCarlo法進行概概率設(shè)計計GUI方式:MainMenu>ProbDesign>ProbMethod>MonteCarloSimsAPDL方式：PDMETH,MCS,DIR/LHS2.5選擇概率率設(shè)計方方法或工工具DIR直接抽樣樣法設(shè)置仿真真次數(shù)設(shè)置終止止條件設(shè)置隨機機輸入?yún)?shù)的樣樣本種子子值LHS拉丁超立立方抽樣樣設(shè)置仿真真次數(shù)設(shè)置仿真真重復(fù)次次數(shù)指定區(qū)間間內(nèi)的樣樣本分布布位置設(shè)置終止止條件設(shè)置隨機機輸入?yún)?shù)的樣樣本種子子值30（2）使用響響應(yīng)面法法進行概概率設(shè)計計GUI方式:MainMenu>ProbDesign>ProbMethod>ResponseSurfaceAPDL方式：PDMETH,RSM,CCD/BBM2.5選擇概率率設(shè)計方方法或工工具設(shè)置概率率下限值值設(shè)置概率率上限值值31運行序列列求解GUI方式:MainMenu>ProbDesign>Run>ExecSerial>RunSerialAPDL方式：PDEXE,Slab,SER,NFAIL,FOPT,Fname2.6執(zhí)行概率率設(shè)計分分析輸入當(dāng)前前PDS求解結(jié)果果的標(biāo)識識字符串串可以選擇擇保存樣樣本文件件32運行PDS并行分析GUI方式:MainMenu>ProbDesign>Run>ExecParallelAPDL方式：PDEXE,Slab,PAR,NFAIL,FOPT,Fname2.6執(zhí)行概率設(shè)計計分析定義用來并行行處理的遠程程主機指定要復(fù)制到到遠程主機上上的文件開始并行分析析332.7擬合和使用響響應(yīng)面運行求解完概概率設(shè)計計算算后，使用存存儲在結(jié)果文文件中的PDS數(shù)據(jù)可以擬合合響應(yīng)表面。。如果不能確定定響應(yīng)面法需需要多少樣本本點，那么樣樣本點數(shù)至少少是響應(yīng)面系系數(shù)的兩倍。。MonteCarlo法和響應(yīng)面法法模擬后都可可以擬合響應(yīng)應(yīng)面。342.7擬合和使用響響應(yīng)面擬合響應(yīng)表面面GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ResponseSurf>FitRespSurfAPDL方式：RSFIT,RSlab,Slab,Name,Rmod,Ytrans,Yval,Xfilt,CONF指定存儲名稱稱字符串用于擬合響應(yīng)應(yīng)面的PDS計算文件選擇要擬合響響應(yīng)面的隨機機輸出參數(shù)對對象選擇擬合響應(yīng)應(yīng)面的回歸模模型類別，包包括：線性、、沒有交叉項項的二次函數(shù)數(shù)和帶交叉項項的二次函數(shù)數(shù)響應(yīng)面輸出結(jié)結(jié)果數(shù)據(jù)的數(shù)數(shù)學(xué)變換處理理。確定在進行回回歸計算時是是否過濾不相相關(guān)項352.7擬合和使用響響應(yīng)面繪制響應(yīng)表面面GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ResponseSurf>PltRespSurfAPDL方式：RSPLOT,RSlab,YName,X1Name,X2Name,Type,NPTS,PLOW,PUP選擇要擬合的的隨機輸出參參數(shù)對象選擇擬合響應(yīng)應(yīng)面的第一個個隨機輸入?yún)?shù)選擇擬合響應(yīng)應(yīng)面的第二個個隨機輸入?yún)?shù)響應(yīng)面顯示方方式：2D,3D各坐標(biāo)軸上的的刻度點數(shù)概率上下限362.7擬合和使用響響應(yīng)面輸出響應(yīng)表面面GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ResponseSurf>PrnRespSurfAPDL方式：RSPRNT,RSlab,YName,Xout輸出文件包括括信息有：使用的的變換換函數(shù)數(shù)回歸項項回歸系系數(shù)擬合逼逼近程程度設(shè)置內(nèi)內(nèi)容包包括：：選擇擬擬合得得到的的響應(yīng)應(yīng)面函函數(shù)選擇要要擬合合響應(yīng)應(yīng)面的的輸出出對象象選擇輸輸出方方式372.7擬合和和使用用響應(yīng)應(yīng)面根據(jù)響響應(yīng)表表面生生成MonteCarlo樣本GUI方式：：MainMenu>ProbDesign>ResponseSurf>RSSimulationAPDL方式：：RSSIMS,RSlab,NSIM,Seed用擬合合得到到的響響應(yīng)面面函數(shù)數(shù)代替替有限限元模模型進進行MonteCarlo模擬，，模擬擬效率率高。。模擬次次數(shù)及及計算算精度度。382.8概率設(shè)設(shè)計結(jié)結(jié)果后后處理理在完成成PDS分析之之后，，對PDS結(jié)果進進行適適當(dāng)?shù)牡暮筇幪幚聿俨僮鳌！?.統(tǒng)計分分析(statistics)對單單個個變變量量的的評評估估，，允允許許對對隨隨機機輸輸出出變變量量或或隨隨機機輸輸入入變變量量做做統(tǒng)統(tǒng)計計分分析析。。樣本本歷歷史史柱狀狀圖圖累積積分分布布函函數(shù)數(shù)概率率逆概概率率2.趨勢勢分分析析(trends)對多多個個變變量量的的評評估估。。靈敏敏度度散點點圖圖相關(guān)關(guān)矩矩陣陣3.自動動報報告告(report)設(shè)置置報報告告選選項項輸出出HTML報告告392.8概率率設(shè)設(shè)計計結(jié)結(jié)果果后后處處理理樣本本歷歷史史查看看循循環(huán)環(huán)結(jié)結(jié)果果和和循循環(huán)環(huán)次次數(shù)數(shù)的的函函數(shù)數(shù)關(guān)關(guān)系系，，查查看看變變量量的的分分布布參參數(shù)數(shù)。。GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ProbResults>Statistics>SamplHistoryAPDL方式:PDSHIS,Rlab,Name,Type,CONF選擇抽樣數(shù)據(jù)據(jù)文件選擇要分析的的變量選擇圖形顯示示方式（均值值、標(biāo)準方差差、最值）指定置信度水水平402.8概率設(shè)計結(jié)果果后處理直方圖查看變量的離離散情況。如圖抽樣次數(shù)數(shù)足夠多，直直方圖比較光光滑，沒有大大的間隙。GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ProbResults>Statistics>HistogramAPDL方式:PDHIST,Rlab,Name,NCL,Type選擇抽樣數(shù)據(jù)據(jù)文件選擇要分析的的變量指定繪制直方方圖數(shù)據(jù)點數(shù)數(shù)指定柱狀圖類類型。412.8概率設(shè)計結(jié)果果后處理累積分布函數(shù)數(shù)查看可靠性或或失效概率的的工具。函數(shù)數(shù)一點的數(shù)值值等于數(shù)據(jù)出出現(xiàn)在該點下下的概率。GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ProbResults>Statistics>CumulativeDFAPDL方式:PDCDF,Rlab,Name,Type,CONF,NMAX選擇抽樣數(shù)據(jù)據(jù)文件選擇要分析的的變量指定柱狀圖類類型設(shè)置置信度水水平繪制曲線數(shù)據(jù)據(jù)點總數(shù)422.8概率設(shè)計結(jié)果果后處理輸出概率查看在給定數(shù)數(shù)據(jù)點的失效效概率。GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ProbResults>Statistics>ProbabilitiesAPDL方式:PDPROB,Rlab,Name,Relation,LIMIT,--,CONF選擇抽樣數(shù)數(shù)據(jù)文件選擇要分析析的變量邏輯關(guān)系比較數(shù)值設(shè)置置信度度水平432.8概率設(shè)計結(jié)結(jié)果后處理理靈敏度輸出量和設(shè)設(shè)計變量的的相關(guān)程度度;如何提高零零件質(zhì)量;如何在質(zhì)量量保證條件件下節(jié)約資資金。GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ProbResults>Trends>SensitivitiesAPDL方式:PDSENS,Rlab,Name,Chart,Type,SLEVEL選擇抽樣數(shù)數(shù)據(jù)文件選擇要分析析的變量繪制靈敏度度圖的類型型計算靈敏度度的相關(guān)性性系數(shù)類型型顯著性水平平442.8概率設(shè)計結(jié)結(jié)果后處理理報告設(shè)置和和生成報告告包括上述后后處理所有有結(jié)果GUI方式：MainMenu>ProbDesign>ProbResults>Report>ReportOptionsMainMenu>ProbDesign>ProbResults>Report>GenerateReportAPDL方式:PDROPT,RVAR,CORR,STAT,SHIS,HIST,CDF,SENS,PDWRITE,File,Fnam,Lnam45如圖圖所所示示，，兩兩邊邊固固定定方方板板承承受受集集中中力力載載荷荷模模型型。。其其尺尺寸寸和和材材料料屬屬性性均均是是不不確確定定的的輸輸入入?yún)?shù)數(shù)。。隨隨機機條條件件如如下下：：方板板邊邊長長100mm，板板厚厚1mm，服服從從均均勻勻分分布布