【摘 要】
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鉴于多学科系统不确定性分析常规方法——灵敏度分析方法的大信息量要求和计算过程的约束性,基于Bayes理论,利用验前信息计算子系统输出的验后分布,使用Gibbs抽样方法获得子
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鉴于多学科系统不确定性分析常规方法——灵敏度分析方法的大信息量要求和计算过程的约束性,基于Bayes理论,利用验前信息计算子系统输出的验后分布,使用Gibbs抽样方法获得子系统输出的不确定性统计信息,进而利用不确定性信息改进协同优化算法（CO）方法的子系统优化,得到基于不确定性的CO方法。数值算例验证了Bayes方法在有限信息量下计算准确,效率高,适用范围广;导弹设计示例说明了基于不确定性的CO方法的有效性,保障了设计结果的可用性。
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