設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)及結(jié)構(gòu)可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)研究.pdf

1、概念設(shè)計(jì)在整個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中占有舉足輕重的地位，而概念設(shè)計(jì)產(chǎn)生的設(shè)計(jì)方案是多種多樣的，如何從眾多設(shè)計(jì)方案中選擇最優(yōu)方案，且評(píng)價(jià)過程中有效避免主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響將對(duì)實(shí)際工程有重要指導(dǎo)意義。設(shè)計(jì)理論和方法在產(chǎn)品開發(fā)中的重要作用激發(fā)了人們對(duì)設(shè)計(jì)的重視，以至可靠性設(shè)計(jì)等新理論、新方法不斷涌現(xiàn)。對(duì)機(jī)械結(jié)構(gòu)來說，可靠性指標(biāo)一般隨材料特性、幾何參數(shù)、工作環(huán)境等不確定性因素變化而減弱，所以結(jié)構(gòu)的可靠度、靈敏度及穩(wěn)健設(shè)計(jì)都應(yīng)考慮這些因素。因此建立可靠性

2、穩(wěn)健設(shè)計(jì)模型更接近實(shí)際工況，對(duì)確定機(jī)械結(jié)構(gòu)的可靠性信息具有重要的理論意義和工程實(shí)用價(jià)值。
　　 首先，將公理設(shè)計(jì)理論、層次分析法和灰色聚類理論相結(jié)合，構(gòu)建了基于灰色聚類和信息公理集成的方案評(píng)價(jià)模型。該模型利用灰色聚類理論將信息公理評(píng)價(jià)過程中定性化模糊信息指標(biāo)定量表達(dá)，利用層次分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行合理構(gòu)建;針對(duì)信息公理無法評(píng)價(jià)定性指標(biāo)的缺點(diǎn)，利用三角白化權(quán)函數(shù)對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行了白化處理。對(duì)信息量的計(jì)算公式進(jìn)行了改進(jìn)，將方案設(shè)計(jì)范

3、圍和系統(tǒng)范圍進(jìn)行擴(kuò)展，通過比較各備選方案的總信息量來確定最佳方案。該方法有效克服了信息公理中較復(fù)雜方案信息含量難以計(jì)算的缺點(diǎn)，有效避免了人為主觀臆斷對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，因而有更廣泛的適用性。
　　 其次，利用鞍點(diǎn)估計(jì)技術(shù)可以無限逼近非正態(tài)變量空間中線性極限狀態(tài)函數(shù)概率分布的特點(diǎn)，能有效解決統(tǒng)計(jì)資料或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)較少而難以確定設(shè)計(jì)變量的分布規(guī)律的問題。將可靠性設(shè)計(jì)理論、靈敏度分析技術(shù)與鞍點(diǎn)逼近理論相結(jié)合，以前面可靠性數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，系統(tǒng)

4、地推導(dǎo)了基于鞍點(diǎn)估計(jì)的可靠性靈敏度公式，討論了基于鞍點(diǎn)估計(jì)法的機(jī)械零部件可靠性靈敏度計(jì)算問題，為進(jìn)一步分析機(jī)械零部件的可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)奠定了理論基礎(chǔ)。
　　 然后，基于隨機(jī)攝動(dòng)技術(shù)，考慮實(shí)際工程優(yōu)化問題中存在的多失效模式，構(gòu)建了可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，一方面從可靠度對(duì)各設(shè)計(jì)參數(shù)的靈敏度的角度去分析，通過控制可靠度對(duì)均值和方差的靈敏度提出了基于鞍點(diǎn)逼近理論械零部件的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，本方法應(yīng)用極限狀態(tài)函數(shù)完整的分布信息進(jìn)行可靠性分

5、析，避免了繁瑣的迭代優(yōu)化過程，使可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)具有較高效率和精度;另一方面通過對(duì)其目標(biāo)函數(shù)和約束條件進(jìn)行靈敏度分析，生成目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)的靈敏度附加項(xiàng)，提出了兩種基于靈敏度附加目標(biāo)函數(shù)的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，該模型突破傳統(tǒng)意義上通過控制可靠度對(duì)均值和方差的靈敏度來實(shí)現(xiàn)機(jī)械零部件可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)的局限，為機(jī)械零部件的可靠性和穩(wěn)健性水平提供了理論依據(jù)。
　　 最后，將Monte-Carlo法與MATLAB結(jié)合，在大樣本隨機(jī)抽樣