基于通用生成函数法的CFRP防撞梁碰撞可靠性设计优化

为满足汽车耐撞性与轻量化的要求,对碳纤维增强复合材料(CFRP)防撞梁进行可靠性优化设计(RBDO)。以CFRP防撞梁关键控制点横坐标、厚度以及铺层角度为设计变量,以碰撞力峰值为约束条件,以比吸能最大为目标构建优化模型。采用拉丁超立方法与克里金(Kriging)代理模型法相结合拟合出目标及约束函数的Kriging近似模型,采用通用生成函数(UGF)-直接映射法来进行碰撞可靠性优化设计。结果表明:在随机变量非正态、功能函数高度非线性的情况下,传统矩方法无法保证收敛,蒙特卡罗法精度最高但计算成本过大,使用UGF进行可靠性分析优化时收敛稳定,在保证精度的同时效率较高;引入非均匀聚类技术的UGF法效率进一步提高,采用UGF法得到的优化结果相较于初始目标值优化幅度达21.6%,达到预期效果。

随机不确定性下的可靠性设计优化研究进展

可靠性设计优化由于考虑了实际中广泛存在的不确定性信息而受到研究者的广泛重视,同时在提高产品可靠性和服役性能方面发挥了重要作用,因此一直是工程设计领域的研究热点之一。围绕概率解析和代理模型两个方面,面向随机不确定性场景,系统梳理和综述了可靠性设计优化领域的重要研究进展,并总结了时变可靠性设计优化的重要成果。探讨了可靠性设计优化所面临的问题和挑战,展望了未来的发展趋势。

面向可靠性设计优化的响应面偏差修正方法

在基于仿真的汽车设计中,针对响应面模型普遍存在的精度不高的问题,研究了基于贝叶斯推断的模型外推预测方法,提出了模型不确定性下基于偏差修正的模型外推及可靠性设计优化方法,并通过一个汽车轻量化设计实例验证了所提方法的有效性。

基于改进LHS模式的可靠性设计优化

在设计优化中,确定性优化由于没有考虑输入量的不确定性,其优化结果可能不可靠(不安全),因此基于可靠性的设计优化(reliability-based design optimization,RBDO)得到关注。然而可靠性设计优化计算量大,尤其对于高维问题。基于此,提出一种新方法——改进拉丁超立方体取样(Latin hypercube sampling,LHS)方法,该方法可利用先前迭代步骤已用的取样点,从而降低计算量。其中可靠性指数通过基于漫射近似(diffuse approximation,DA)的一阶可靠性方法(first-order reliability method,FORM)计算得到。最后用两个数学实例验证该方法可以极大地降低RBDO问题的计算量。

基于继承拉丁超立方采样与局部Kriging近似的可靠性设计优化

针对基于Kriging近似的可靠性设计优化样本最优配置问题,提出基于继承拉丁超立方采样与局部Kriging近似的可靠性设计优化方法。采用继承拉丁超立方样本构建Kriging近似,并求解最大可能失效点作为局部序列采样中心。针对有效概率约束构建基于Kriging近似误差、功能函数非线性度量及目标可靠度的局部序列采样区域。以重要抽样策略计算失效概率及灵敏度,并采用序列近似规划求解最优设计点。通过3个算例及机床横梁设计优化应用验证了所提方法的有效性。

含气膜孔涡轮叶片寿命可靠性设计优化中的网格参数化方法

为了自动实现含气膜孔涡轮叶片寿命的可靠性设计优化,减少其有限元计算时间成本,提出了含气膜孔涡轮叶片的非结构局部网格参数化方法。该网格参数化方法将叶片划分为参数化区域和非参数化区域,分别设计非参数化区域的网格以及参数化区域的网格控制点,更新气膜孔的形状和位置后,保持非参数化区域的网格不变,重构参数化区域的网格。相比于结构网格的全局变形方法,该方法能够在保证有限元计算精度的同时,很大程度上缩减有限元的计算时间,有效提高可靠性设计优化的效率。

基于近似移动矢量的证据理论可靠性设计优化方法

针对存在认知不确定性的结构优化问题,提出了一种基于近似移动矢量的证据理论可靠性设计优化方法,可有效提升计算效率.该方法通过等面积法将证据变量转换成概率变量,构建等效的概率可靠性设计优化模型,并使用序列优化与可靠性分析方法求解获得近似设计点;开展基于证据理论的可靠性分析求解约束的可信度,构建近似移动矢量和确定性优化模型,求解获得新的设计点;重复概率可靠性设计优化与证据理论可靠性分析组成的序列迭代过程,直到收敛得到最优设计点.本文方法能够将嵌套的证据理论可靠性设计优化问题转换为近似等效的概率可靠性设计优化与证据理论可靠性分析组成的序列迭代过程进行求解,能够有效降低证据理论可靠性设计优化的计算成本.通过算例验证了所提方法的有效性.

集成协同优化策略与性能测量法的多学科可靠性设计优化

为了充分考虑不确定性因素对产品性能的影响,基于分解思想,对传统的三层嵌套循环的多学科可靠性设计优化过程进行解耦,变型为一种顺序执行的单层递归循环过程,提出集成协同优化策略和性能测量法的多学科可靠性设计优化方法.首先采用协同优化策略建立确定性多学科设计优化模型并选用遗传算法进行系统层级优化;然后在协同优化框架下应用性能测量法搜索最可能失效点,进行多学科可靠性分析;最后针对不满足可靠性设计要求的概率约束,采用移动策略及可靠性分析结果重构确定性多学科设计优化模型,直至收敛.数值算例和减速器实例结果表明,文中方法有效,具有实际工程意义.

多学科可靠性设计优化的协同求解方法

多学科可靠性设计优化被认为是解决不确定性因素影响下复杂产品设计优化问题的有效方法。然而,目前的多学科可靠性设计优化仍是嵌套或顺序执行模式,易造成复杂产品设计时学科自治性差、效率低等问题。因此,为提高多学科可靠性设计优化的学科自治性及计算效率,提出一种多学科协同可靠性设计优化方法。该方法基于性能测量法建立多学科优化的可靠性约束,利用KKT条件将多学科可靠性约束等效为确定性约束,并以等效后的多学科约束为基础,将多学科可靠性设计优化问题分解为几个并行的单学科优化问题,利用一致性约束对各学科进行协调,实现多学科可靠性设计优化的并行求解。数值算例和复合缸设计优化问题用来验证所提方法的可行性和有效性。

大口径火炮弹协调器机构可靠性优化设计研究

为提高弹协调器的交弹效率,同时保障协调交弹动作具有高可靠度,开展某弹协调器机构的可靠性优化设计。考虑主要几何尺寸、制造误差、重要构件弹性变形等影响因素,建立某弹协调器的参数化刚柔耦合动力学模型,通过参数化动力学分析,复现协调器的协调交弹动作失效,并建立相对应的功能函数及协调器可靠性优化设计模型。针对协调器可靠性优化模型,为提高优化设计的效率和精度,构建新的Kriging模型自适应更新策略,并与序列二次规划(SQP)方法、功能函数度量法(PMA)/可靠度指标法(RIA)结合,提出协调器机构可靠性优化设计方法。研究结果表明,在协调交弹可靠度满足要求的情况下大幅提高了某协调器的协调效率,也验证了所提方法的有效性和工程价值。

基于代理模型技术的江海直达船体结构可靠性优化设计

为提高船体结构可靠性优化设计这类多参数、高维度、高非线性优化问题的效率,弥补传统船体结构确定性优化设计对影响结构安全不确定性因素考虑的欠缺,本文以一艘江海直达船为研究对象,采用BP(Back Propagation)神经网络代理模型技术,结合SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)过采样算法增加极限状态失效面附近样本点数量,实现以较少的样本点获得较高精度的船体舱段结构极限状态代理模型,进而利用蒙特卡洛抽样模拟方法编制船体结构可靠度计算程序,在结构可靠性分析的基础上以降低船体舱段结构重量为目标,采用模拟退火优化算法开展船体结构可靠性优化设计。本文建立了一套完整有效的、基于代理模型技术的船体结构可靠性优化设计系统,有效提高了优化设计的效率,对江海直达船体结构可靠性优化设计具有指导意义。

涡轮盘疲劳寿命可靠性设计仿真及优化策略

涡轮盘是航空发动机主要部件之一,一旦发生破坏性故障将导致严重的后果。在充分考虑影响涡轮盘高低周复合疲劳寿命因素不确定性基础上,以MATLAB为平台,设计了涡轮盘高低周复合疲劳寿命可靠性优化设计的联合仿真平台。利用寿命函数和寿命可靠性分析极限状态函数中的共性需求,提出了在优化迭代的过程中自适应构建寿命函数Kriging模型和寿命可靠性极限状态面Kriging模型时共用训练样本点的策略。同时,提出了一种构建寿命函数Kriging模型的学习函数。使用所搭建的疲劳寿命可靠性优化设计平台,完成了某型涡轮盘盘心、榫槽以及涡轮盘系统高低周复合疲劳寿命的可靠性优化设计。结果表明,最优设计方案的局部最大应力显著降低,均值寿命大幅提高,并满足可靠性约束。

基于并行子空间设计的AUV多学科可靠性优化

确定性多学科优化设计所得的最优解时常会落在约束边界上,该最优解可能在不确定性因素的影响下滑落出可行域,无法满足工程实践的需求。本文在AUV的设计过程中,考虑随机不确定性因素对AUV性能的影响,结合并行子空间设计方法(CSD),嵌入不确定性分析策略,展开AUV设计领域中的多学科可靠性优化分析研究。研究结果表明:在并行子空间设计方法的系统级中,可以很方便地嵌入蒙特卡洛(MCS)可靠性分析方法,组成基于CSD-MCS串行不确定性多学科优化方法;在AUV的总体设计过程中进行多学科可靠性优化法分析,可提升概率约束条件可靠性,使优化结果更为可靠。

基于改进遗传算法的计算机网络可靠性优化设计

计算机的安全运作,是否遭受外部各种因素的影响,已是当今计算机用户所关注的课题。本文主要介绍了计算机网络的演进历史、计算机网络可靠性的特征等,并针对影响计算机网络可靠性的主要因子,介绍了通过优化遗传算法的计算机网络安全性设计方法。网络的出现基本上完全影响了人类的生活,由于技术的提高,计算机网络也将日益完善。现在的网络不仅支持数据传输和资源共享,还支持语音和视频通信、网络游戏和云计算等多种应用。

基于单学科可行法的多学科可靠性设计优化

近年来对多学科系统中不确定性的研究逐渐增多。针对该问题的计算复杂性,利用序列优化及可靠性评估(SORA)框架,提出用单学科可行(IDF)方法来求解多学科可靠性设计优化(RBMDO)问题。此方法将可靠性分析和多学科设计优化分离开来,分为确定性多学科设计优化和可靠性分析两个问题顺序执行,以提高计算效率。可靠性分析和优化的过程都采用多学科设计优化中高效的方法——IDF方法。最后通过例子验证此方法的有效性,算例结果表明,采用基于IDF的方法,学科1和学科2所用的函数计算次数分别减少了28.9%和25.0%。

基于BLISS和PMA的多学科可靠性设计优化

针对多学科设计优化(MDO)中考虑不确定性而带来的计算复杂性问题,采用序列优化与可靠性评估(SORA)法的解耦思想,提出了基于两级集成系统综合(BLISS)策略和性能测量法(PMA)的多学科可靠性设计优化(RBMDO)方法。该方法将传统的3层嵌套循环的RBMDO方法过程解耦为顺序执行的确定性多学科设计优化(DMDO)和多学科可靠性分析(MRA),DMDO和MRA均采用BLISS策略进行计算,避免了每次多学科设计优化对完整可靠性分析模型的反复调用。飞机起落架缓冲器算例结果表明,文中方法的计算效率较其他两种方法分别提高了52.01%和26.51%,验证了方法的有效性。

基于可靠性的飞机风挡抗鸟撞优化设计

传统的飞机风挡设计通常在确定的工况下进行,未能充分考虑实际鸟撞风挡过程中不确定性因素的影响,导致飞机鸟撞风挡的故障多发。综合考虑鸟撞飞机风挡过程中鸟体材料参数、质量、撞击速度等不确定因素的影响,以飞机风挡抗鸟撞的可靠度为约束,风挡质量为目标,基于双循环方法和近似技术建立了风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统,利用一阶矩法进行可靠性分析,对某飞机风挡进行了基于可靠性的优化设计。实例分析证明所建风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统可行有效。

贫信息背景下复杂系统可靠性优化设计研究进展

复杂系统受制于研制成本、试验周期等因素,可靠性数据表现出贫信息特征,传统的随机可靠性设计方法难以适用。本论文基于在贫信息度量方面更为有效的区间不确定性分析方法,聚焦复杂系统的“函数隐式化”和“交叉耦合”等难题,对复杂系统可靠性优化设计关键问题进行研究。通过梳理当前研究成果,指出近似模型和多学科可靠性设计优化有望解决上述问题,分析了目前研究存在的不足,并对以后发展方向进行了展望。

基于可靠性的无二次谐振回路牵引变流器电容优化设计

为保证电容器稳健可靠运行,文章以“复兴号”动车组牵引变流器为研究对象,对无二次谐振回路(简称“无二次回路”)牵引变流器的支撑电容器的基本设计思路进行了阐述,搭建了相应仿真模型,并基于该仿真模型提出了一种基于可靠性的无二次回路牵引变流器支撑电容器参数优化设计方法。其选取由制造、测量等因素引起的电容器容值偏差、网压存在的随机波动作为不确定性来源,以无二次回路牵引变流器中间电压的纹波系数作为约束函数,实现支撑电容器的参数优化设计,得到了更为稳健的电容器设计值,进一步保证了牵引系统的稳健可靠运行。最后,利用该电容器参数可靠性优化结果进行无二次回路牵引变流器设计及试验验证,结果显示,变流器中间电压波动在±5%以内,体积缩小了28.4%,重量减轻了28%,试验验证了该电容设计方法的有效性以及无二次回路牵引变流器的体积、质量优势。

面向混合不确定性的可靠性设计优化方法研究

针对可靠性设计优化过程中,模型受到不确定性参数的影响而使计算可靠度困难的问题,提出一种面向设计变量和参数同时存在不确定性情况下的可靠性指标计算方法.基于克里金响应面进行估值,计算数据分布特征,拟合数据分布的概率密度函数,形成混合不确定性的统一量化表达形式,根据可靠性理论的应力强度干涉模型,使用联合概率积分法计算得到设计点的可靠度.在此基础上构建基于克里金响应面的可靠性设计优化流程,实现设计变量和参数同时存在不确定性时的可靠性设计优化.通过典型算例进行分析,计算结果表明:与只含有设计变量不确定性的情况相比,该方法可有效应对参数不确定性造成的影响.