基于Sobol方法的全局参数灵敏度分析，并提供了MATLAB编程的具体实现步骤。Sobol方法作为一种基于方向导数的技术，可以有效估计各输入参数对输出函数不确定性贡献率。文中首先简述了Sobol方法的基本原理，接着展示了如何用MATLAB定义目标函数和参数范围，生成Sobol序列，并利用这些序列评估目标函数值，最终计算出各参数的灵敏度指数。最后强调了在实际操作中应注意的问题，如目标函数的选择、Sobol序列的有效性、计算效率与准确性之间的权衡等。 适合人群：从事数学建模、数据分析、系统优化的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行复杂模型参数敏感性研究的人群。 使用场景及目标：适用于需要评估多参数对模型输出影响的场合，如金融风险预测、工程仿真、生物医学研究等领域。目的是为了提高模型精度，优化参数配置，增强决策支持能力。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整。同时提醒使用者注意程序一旦下载不可退换。

根据哈密顿原理推导出了输流管道的横向振动方程，采用伽辽金法对该方程进行离散获得了管道系统的频率方程，并求出了前4阶临界流速、临界压强以及临界简支长度的计算公式。分析了流速、液体压强和简支长度对固有频率以及压强、简支长度对临界流速的影响。最后进行了固有频率对流速、液体压强等参数的灵敏度分析。研究结果表明：1)与简支长度对固有频率的影响来比，流速、液体压强对固有频率的影响要小；2)固有频率对流速的l阶灵敏度要高于固有频率对液体压强的1阶灵敏度。

通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时，该模型具有良好的扩展性，可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明：该方法在工程分析方面，能够快速找到属性之间的关联程度，得到准确、稳定的分析结果，满足工程分析需求。

通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时，该模型具有良好的扩展性，可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明：该方法在工程分析方面，能够快速找到属性之间的关联程度，得到准确、稳定的分析结果，满足工程分析需求。

在本文中，我们有兴趣找到最敏感的参数，卵巢肿瘤生长模型的局部和全局稳定性。 对于敏感性分析，我们使用拉丁超立方体采样（LHS）方法生成采样点，并使用部分秩相关系数（PRCC）方法，使用这些采样点来找出哪些参数对于模型很重要。 根据我们的发现，我们建议一些治疗策略。 我们研究了肿瘤体积，y，细胞营养密度，Q和最大肿瘤大小，ymax的参数敏感性。 我们还使用使用LHS样本的散点图方法来显示使用PRCC获得的结果的一致性。 此外，我们讨论研究局部和整体稳定性的卵巢肿瘤生长模型的定性分析。

根据某型直升机短翼结构及其受载形式,在满足短翼结构强度及刚度的要求下,以更低的重量为优化目标,建立了短翼结构的数学模型,利用Matlab计算分析软件对短翼结构进行优化设计分析,研究不同支撑点位置、结构尺寸等设计参数对于短翼结构承载能力及重量等设计指标的参数灵敏度,得到短翼结构最优化设计参数,便于指导后续短翼结构设计工作。