# 续航模型参数敏感度分析
电机和驱动设计方案确定后，需要对整车做各部件更精细的调教。在续航工况下，减速器、车身、电池等都会对结果产生影响，但应优先考虑对结果影响较大的因素，因此需要对多参数做敏感度分析。
# 仿真前准备
- 加载标准库 Modelica 4.0.0.TY.1
- 加载模型库 TAEconomy
- 打开模型 。
- 在顶部菜单栏，选择工具->敏感度分析，打开敏感度分析工具箱，等待翻译完成。
# 圈定参数范围
分析之前，先圈定大概参数范围，再进一步分析，以下是对续航可能有影响的参数及其大概范围。
| 描述 | 参数变量全名 | 取值范围 |
|---|---|---|
| 传动系统转动惯量 | fWD.JOut1_f | 0.01~0.02 |
| fWD.JOut2_f | 0.01~0.02 | |
| fWD.JOut1_r | 0.01~0.02 | |
| fWD.JOut2_r | 0.01~0.02 | |
| fWD.JOut1_m | 0.01~0.02 | |
| fWD.JOut2_m | 0.01~0.02 | |
| 减速器减速比 | finalGear.ratio | 5~8 |
| 车身质量 | vehicle.m_total | 1000~3000 |
| 车辆迎风面积 | vehicle.A | 1.5~2.5 |
# 调节参数
单击调节参数，按圈定参数范围选择需要进行分析的参数。
# 参数采样
选择参数采样，生成符合指定分布类型的数据，本例中所有参数均选择均匀分布，数量为 30。
# 新建需求
选择新建需求，变量属性，研究选择参数对汽车续航的影响。
在模型变量中，选择汽车行驶距离变量controlBus.vehicleStatus.vehicle_travel_dis作为需求变量。
变量属性选择“终值”，类型为最大化。
# 仿真设置
本次的研究目标为汽车在 8 小时内的行驶里数，在选项中设置仿真结束时间为 28800。并单击开始计算。
需求偏差用于衡量变量与预期结果之间的差异。在本例中，需求是汽车在仿真结束时达到的最大行驶距离。为了便于后续计算，这里的需求偏差定义为汽车行驶距离仿真结果的负值。
# 分析结果
计算结果后，绘制参数与需求偏差的散点图，并选择线性拟合。从图中可以明显看出，汽车质量 vehicle.m_total 对汽车行驶距离影响最大。此结果是基于数据随机采样的仿真结果，仅供参考趋势。
# 量化分析
为准确比较不同参数对汽车行驶距离的影响，可以对敏感度进行量化分析。
在量化分析一栏，在方法&类型中，选择偏相关和排序，点击开始计算，对各参数的敏感度进行量化。
选中量化结果，右键点击查看，可以查看每个参数具体的量化数值。
由于仿真参数是随机生成的，因此此处的计算结果可能存在轻微差异。
- 从量化分析的龙卷风图中可以看出，汽车质量和减速比对行驶距离的影响最为显著。
- 汽车质量与行驶距离呈负相关关系。在其他参数相同的情况下，汽车质量越大，行驶距离越短。这是因为需求偏差计算时采用了仿真结果的负值作为参考。
右击需求偏差，选择查看，可以显示参数集中每一组参数的需求偏差计算结果。单击“Req_1”可以对需求偏差结果进行升序排序，排序后的第一组参数即为参数集中的最优参数，可作为后续响应优化的初始值。
注意
这些结果是基于随机采样的仿真结果，仅供参考趋势，不具有绝对性。
# 导出到响应优化
在敏感度分析部分，单击响应优化，以导出的参数集作为初始值开始进行响应优化。
