概率设计技术用来评估输入参数的不确定性对于系统输出的影响行为及其特性。概率设计主要应用于两种情况：一是关心系统的可靠性，二是用户对产品质量和可靠性的满意程度。通常情况下，可靠性是个重要问题，因为产品或零件的失效都会带来一系列的经济损失，甚至给人身带来伤害。由于完全意义上的安全在物理上和经济上都是不可行的，因此概率设计的作用就是帮助用户做出合理的设计，避免高成本的设计和过于保守的加工手段（即过高的加工精度和质量控制等）。保证产品质量是要达到或超过客户对于产品的预期。对于质量好的产品，用户很少遇到产品不能完成预期的功能的情况。通常情况下，这些“失效”的事情都是由于设计中的不确定性引起的。利用概率设计方法可以帮助用户确定“失效”情况发生的可能性，这样就使得用户可以改进设计直到满足用户可以接受的“极限”即可。

在确定性的有限元分析中，有限元问题的所有参数都是确定不变的，如几何结构拓扑形状和尺寸是确定的，材料属性是确定的，载荷也是确定的，计算得出的结果参数（如结构变形、应力分布等）也是确定的。有限元的概率设计技术是针对有限元分析过程中的某些不确定性的输入参数（如模型材料、尺寸等）对分析结果参数（如变形、应力等）的影响方式和影响程度。

考虑实际工程中的不确定因素，有限元分析的任何一个方面或输入数值都是一个离散性分布的参数，即某种程度上都是具有不确定性的。对于材料来说，试样和试样之间材料特性不会完全相同。对于同批生产的机械来说，几何尺寸、加工误差、材料、承受的实际工作载荷等都不可能完全一样，而是离散变化的。为了研究不确定因素对产品性能和质量的影响，必须利用概率设计技术进行研究分析，如果将有限元分析技术与概率设计技术相结合，就是基于有限元的概率设计，即ANSYS程序提供的PDS技术。

对于概率设计问题，不确定性参数采用某种概率密度函数进行描述，如几何尺寸或加工误差等服从正态分布，相同牌号的材料其弹性模量数值大致符合高斯分布，且标准方差在±3%～±5%之间，零件的几何尺寸都有一定的公差范围，施加的载荷也应该是一种分布。在有限元分析中的输入数据几乎都是不确定的，每个数据都有一定的不确定性。在有限元分析的过程中，将问题的某些输入参数描述成服从某种概率密度分布的不确定性变量，并经过大量的采样点计算统计分析出系统响应参数的分布特性、影响关系和影响程度等。ANSYS的PDS技术正是解决这类问题的新型有限元分析技术。

ANSYS提供的基于有限元的概率设计系统（PDS）的主要应用方向如下所示。(www.daowen.com)

●当有限元模型的输入参数不确定时，有限元结果的不确定程度有多大?响应参数的置信度有多高?响应参数包括ANSYS计算的所有结果项，如温度、应力、位移等。

●输入参数的不确定性决定响应参数的不确定性，目标产品满足设计要求的概率有多大？工作失效的概率有多大?

●在所有不确定性的输入参数中哪个参数的不确定性对于响应参数的影响程度最大，或者说对于目标产品最容易引起其工作失效?响应参数对输入参数变化的灵敏度有多大?