基于智能響應(yīng)面法的機(jī)械可靠性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)研究.pdf

1、為了提高可靠性分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)的精度和效率，本文在深入研究復(fù)雜機(jī)械運(yùn)行中的動(dòng)力學(xué)特性及其極限狀態(tài)函數(shù)的高度非線性特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群算法等智能算法的高度非線性映射能力與響應(yīng)面法的簡(jiǎn)化計(jì)算能力結(jié)合起來(lái)，提出了機(jī)械可靠性分析的智能響應(yīng)面法。該方法首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與粒子群算法建立極值或多重響應(yīng)面模型；然后利用蒙特卡洛法對(duì)該響應(yīng)面模型進(jìn)行聯(lián)動(dòng)抽樣，完成機(jī)械可靠度的計(jì)算。在可靠性分析的基礎(chǔ)上，將粒子群算法與智能響應(yīng)面法相結(jié)合，提

2、出機(jī)械可靠性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)的粒子群-智能響應(yīng)面法。該方法首先計(jì)算各隨機(jī)變量的靈敏度，然后以高靈敏度的隨機(jī)變量為設(shè)計(jì)變量，可靠度及其他約束為約束條件，建立可靠性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型。最后利用智能響應(yīng)面法計(jì)算機(jī)械可靠度，粒子群算法求解可靠性?xún)?yōu)化數(shù)學(xué)模型，完成機(jī)械可靠性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)。并進(jìn)行了工程實(shí)例的仿真計(jì)算：
　　針對(duì)柔性機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的時(shí)變特性，利用考慮時(shí)間變化的智能極值響應(yīng)面方法完成動(dòng)態(tài)可靠性分析。在可靠性分析的基礎(chǔ)上，利用智能極值響應(yīng)面計(jì)算柔性機(jī)

3、械臂的可靠度，粒子群算法搜尋最優(yōu)尺寸以減小截面面積，在滿(mǎn)足機(jī)械系統(tǒng)可靠度的同時(shí)，減少了使用材料，提高經(jīng)濟(jì)效益。
　　針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉盤(pán)結(jié)構(gòu)工作環(huán)境的多場(chǎng)耦合等特性，利用能夠輸出多個(gè)響應(yīng)量的智能多重響應(yīng)面法完成多失效模式結(jié)構(gòu)可靠性分析。在可靠性分析的基礎(chǔ)上，利用多重響應(yīng)面法計(jì)算各失效模式下的可靠度，多目標(biāo)粒子群算法搜尋最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)集以減小葉盤(pán)最大徑向變形及最大應(yīng)力，在滿(mǎn)足結(jié)構(gòu)可靠度的同時(shí)，降低了葉盤(pán)所受載荷的大小，提高了結(jié)構(gòu)的安全性能