拉丁超立方体采样 (LHS) 是一种常用的实验设计方法，用于在多维空间中生成样本点。本研究提出了一种基于约束条件的 LHS 算法，用于在满足特定约束条件的情况下生成样本点。该算法可以有效地提高样本点的代表性，并减少实验次数。