2016 年9 月8日– MathWorks今日宣布，Simulink Design Optimization現新增了一款靈敏度分析工具，用于支持對設計空間的探索。作為Release 2016a新推產品之一，該工具允許設計工程師利用Simulink Design Optimization進行交互式實驗設計和Simulink模型的蒙特卡羅（Monte Carlo）仿真。

　　設計工程師往往需要確定模型中參數的變化對行為的影響程度。通過識別出對設計特性（如燃油效率）影響最大的參數，設計工程師可確保他們的設計滿足特定需求。該靈敏度分析工具有助于通過蒙特卡羅仿真進行分析，由此實現對大設計空間的探索。該工具可幫助設計工程人員指定多個參數變量，整合眾多標準和自定義設計需求，并以圖形化和量化的方式分析仿真結果。

　　設計工程人員可直接利用靈敏度分析結果改進設計、提高數值優化任務的性能，如依據測試數據進行模型擬合、調試模型來滿足設計需求等。Simulink Fast Restart和Parallel Computing Toolbox有助于提升靈敏度分析工具的性能。

　　MathWorks的設計自動化總監Paul Barnard表示：“設計越復雜，所創建的模型也就越大。要確保模型的精確度，工程師們就面臨著找出對行為影響最大的模型參數的挑戰。如今，工程師們可利用Simulink Design Optimization來確定模型的靈敏度、依據測試數據進行模型擬合，并對模型進行調試，使其滿足需求。”

　　要了解Simulink Design Optimization的更多信息，請訪問官網。

　　圖片示例：

　　Simulink Design Optimization有助于進行靈敏度分析，以確定成本函數隨模型參數變化的關系（頂部）。計算統計數據并創建颶風圖（底部）來確定對成本函數影響最大的參數。