2016 年9 月8日– MathWorks今日宣布，Simulink Design Optimization现新增了一款灵敏度分析工具，用于支持对设计空间的探索。作为Release 2016a新推产品之一，该工具允许设计工程师利用Simulink Design Optimization进行交互式实验设计和Simulink模型的蒙特卡罗（Monte Carlo）仿真。
设计工程师往往需要确定模型中参数的变化对行为的影响程度。通过识别出对设计特性（如燃油效率）影响最大的参数，设计工程师可确保他们的设计满足特定需求。该灵敏度分析工具有助于通过蒙特卡罗仿真进行分析，由此实现对大设计空间的探索。该工具可帮助设计工程人员指定多个参数变量，整合众多标准和自定义设计需求，并以图形化和量化的方式分析仿真结果。
设计工程人员可直接利用灵敏度分析结果改进设计、提高数值优化任务的性能，如依据测试数据进行模型拟合、调试模型来满足设计需求等。Simulink Fast Restart和Parallel Computing Toolbox有助于提升灵敏度分析工具的性能。
MathWorks的设计自动化总监Paul Barnard表示：“设计越复杂，所创建的模型也就越大。要确保模型的精确度，工程师们就面临着找出对行为影响最大的模型参数的挑战。如今，工程师们可利用Simulink Design Optimization来确定模型的灵敏度、依据测试数据进行模型拟合，并对模型进行调试，使其满足需求。”
要了解Simulink Design Optimization的更多信息，请访问官网。
图片示例：
Simulink Design Optimization有助于进行灵敏度分析，以确定成本函数随模型参数变化的关系（顶部）。计算统计数据并创建飓风图（底部）来确定对成本函数影响最大的参数。