1. 课程导入与工程问题界定

在复杂工程模型、仿真程序或试验系统中，输入参数往往多达十几个甚至几十个，而计算资源、试验次数和项目周期总是有限的。工程师真正关心的问题通常不是“每个参数都精确标定”，而是“哪些参数值得优先投入精力”。Morris敏感性筛选正是为回答这一问题而设计的全局敏感性分析方法：它以较低的计算成本，对输入参数进行定性排序，识别出对输出影响显著的关键参数，以及影响微弱、可在后续分析中固定或忽略的参数。

本课程围绕Morris方法在工程中的实际应用展开，共30节。本节作为导入，重点解决三件事：明确Morris筛选在工程分析链条中的定位，建立从实际工程问题到输入—输出关系再到筛选需求的提炼路径，并给出后续学习所需的整体框架。

一、Morris筛选的工程定位

敏感性分析通常分为筛选（screening）、局部敏感性分析和全局敏感性分析三个层次。Morris方法属于筛选层：它不追求精确的方差分解，而是通过“一次只改变一个参数”的轨迹设计，计算每个参数的基本效应，从而快速判断参数的重要性与交互作用倾向。与Sobol、FAST等方差分解方法相比，Morris所需的模型运行次数约为 r × (k + 1)，其中 k 为参数个数，r 为轨迹数，通常取10～50即可获得稳定排序，计算成本远低于需要成千上万次采样的方法。

因此，Morris筛选在工程中的典型定位是“前置过滤器”：在参数标定、模型降维、试验设计、优化变量选择之前，先用Morris剔除次要参数，把有限资源集中到关键参数上。它输出的是参数的相对重要性排序和交互作用强弱，而不是精确的贡献百分比，这一点在结果解读时必须明确。

二、从工程问题提炼输入—输出关系

Morris筛选能否给出有用结论，首先取决于问题界定是否清晰。工程实践中常见的情形是：模型已经建好，但参数清单混乱，输出指标不唯一，导致筛选结果无法指导决策。因此，在调用任何工具之前，应先完成以下提炼工作。

第一步，明确输出响应。输出必须是可量化、可重复计算的标量指标。例如在热管理仿真中，输出可以是“电池包最高温度”；在结构分析中，可以是“最大位移”或“一阶固有频率”；在工艺模型中，可以是“产品合格率”。若存在多个输出，应分别筛选，不能把多个量纲不同的输出简单加权成一个综合指标，否则参数排序会失去物理意义。

第二步，确定输入参数及其范围。每个参数需要给出下限、上限和基准值。范围应来自物理约束、制造公差、工况波动或文献经验，而不是随意设定。范围过窄会低估参数影响，范围过宽则可能引入非物理组合。例如某散热器仿真中，风扇转速范围取 1200～3000 r/min，环境温度取 -10～45 ℃，导热系数取 0.8～5.0 W/(m·K)，这些范围应记录在参数表中并可追溯。

第三步，判断参数间是否存在强约束。Morris的轨迹设计假设参数可在各自范围内独立取值。若存在“参数A必须大于参数B”这类约束，直接采样会产生无效样本，需要在模型入口处做约束处理，或改用分组策略。这一步常被忽略，却是筛选结果可信度的关键。

三、筛选需求的判定

并非所有问题都适合用Morris。判断是否需要筛选，可以看三个信号：参数个数是否明显超过可承受的计算或试验次数；是否存在“先标定哪些参数”的决策需求；后续是否计划开展更昂贵的全局分析。若参数只有三五个且计算成本很低，直接做全局分析更合适；若参数多达二十个以上而单次仿真耗时数小时，Morris筛选的性价比就非常突出。

四、课程整体框架

本课程按“原理—实现—解读—工程落地”的主线组织。原理部分讲清基本效应、轨迹设计和μ*、σ的统计含义；实现部分覆盖参数表构建、采样矩阵生成、批量调用模型与结果汇总；解读部分重点训练如何根据μ*—σ散点图区分关键参数、交互参数和惰性参数；工程落地部分则通过案例讲解筛选结果如何支撑参数标定计划、试验次数分配和模型降维决策。后续还会涉及常见错误排查，例如轨迹数不足导致排序不稳定、参数范围设置不当导致结论失真等。

学习本节后，读者应能独立完成一项前置工作：针对自己面对的工程模型，写出输出指标定义、输入参数清单（含范围与基准值）、约束条件说明，并判断是否具备开展Morris筛选的条件。这份问题界定文档是后续所有分析的基础，也是本课程反复强调的工程习惯——先界定问题，再选择方法，最后解读结果。