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。