理解和表征模型的不确定性

使用 Sobol 法计算的灵敏度分析、不确定性传播和可靠性分析都依赖于精确的蒙特卡罗型分析。然而，为了获得良好的准确性，这往往需要大量的计算资源。对于 COMSOL Multiphysics® 模型计算可能需要大量资源且不确定性量化分析涉及多个参数的实际问题，仅仅使用 COMSOL Multiphysics® 模型计算进行蒙特卡罗分析在计算上并不可行。为了解决这个问题，“不确定性量化模块”引入了一个关键功能：针对特定的 UQ 分析训练和使用代理模型（也称为元模型），以有效节省计算资源。

代理模型是一种紧凑的数学模型，用于表示和计算关注域中由输入参数定义的关注量。这种模型完全独立于基础 COMSOL Multiphysics® 模型，并且在经过适当的训练后，可用于代替 COMSOL Multiphysics® 模型来预测其他输入参数值的关注量的值，而不是求解的值。代理模型的构建过程通常是自适应的，并且可以高精度地逼近原始模型。用户定义的容差可以提高代理模型的准确性，但更高级别的准确性则需要额外的 COMSOL Multiphysics® 模型计算支持。

一旦建立代理模型，用户即可进行独立验证以进一步测试其有效性，并能够快速计算整个输入参数空间的响应面数据。然后，可以通过可视化来展示响应面，其中每次绘制一个关注量与两个输入参数之间的关系。代理模型作为全局函数具有广泛的适用性。