基于顯式空間分解方法的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化研究.pdf

1、產(chǎn)品的可靠性一直是產(chǎn)品設(shè)計(jì)中首先需要關(guān)注的問題,也是決定產(chǎn)品質(zhì)量和成本的關(guān)鍵因素之一。由于設(shè)計(jì)過程中存在著大量的不確定性因素,如材料特性、載荷等,所以在設(shè)計(jì)時必須綜合考慮這些不確定性因素,以提高產(chǎn)品的可靠性?；诟怕实目煽啃岳碚摷盎诳煽啃缘脑O(shè)計(jì)優(yōu)化(Reliability Based Design Optimization,RBDO)能更好地設(shè)計(jì)、確保產(chǎn)品的可靠性。但是對于復(fù)雜產(chǎn)品,往往存在著模型復(fù)雜隱式響應(yīng)、高度非線性,甚至是響應(yīng)不

2、連續(xù)的問題,給可靠性理論和RBDO的研究帶來了挑戰(zhàn)。
　　本文構(gòu)建了針對隱式的、不連續(xù)的、高度非線性的的RBDO問題的研究體系:提出了基于支持向量機(jī)的顯示空間解耦法,不但能夠解決響應(yīng)不連續(xù)問題,使隱式問題顯式化(決策邊界可以顯式給出),還能解決多約束條件(優(yōu)化領(lǐng)域)的問題;為了以盡可能少的函數(shù)計(jì)算次數(shù),如有限元仿真,獲得滿意的優(yōu)化結(jié)果,提出了自適應(yīng)采樣逐步精細(xì)化方法,顯式空間分解方法的并行算法;針對RBDO問題的兩層嵌套計(jì)算的難點(diǎn)

3、,提出了顯式空間分解方法序列近似優(yōu)化方法,使可靠性分析與優(yōu)化計(jì)算解耦并同步收斂;并結(jié)合汽車全正碰的基于可靠性的優(yōu)化實(shí)例對提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證,取得了很好的效果。
　　首先,提出了本文理論方法的總體研究框架和體系。分析了可靠性、設(shè)計(jì)優(yōu)化與不確定性的關(guān)系,然后對本文研究的問題進(jìn)行了描述和定義,在此基礎(chǔ)上,提出了基于顯式空間分解方法的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化研究的總體框架。
　　其次,提出了基于支持向量機(jī)的顯式空間分解方法的可靠性分析方法。

4、本文以支持向量機(jī)對設(shè)計(jì)配置的響應(yīng)進(jìn)行分類,從而顯式地構(gòu)建決策邊界(如失效邊界、約束邊界等),稱為顯式空間分解方法。為了減少函數(shù)計(jì)算次數(shù),如有限元仿真,提出了基于自適應(yīng)采樣的逐步精細(xì)化策略。將聯(lián)合概率密度函數(shù)值與最大可能失效點(diǎn)、自適應(yīng)采樣點(diǎn)聯(lián)系起來?？梢酝ㄟ^自適應(yīng)采樣點(diǎn)逼近真正MPP點(diǎn),從而可快速地計(jì)算失效概率。
　　接著,提出了顯式空間分解方法的并行算法,即將自適應(yīng)采樣的過程并行地分配給多個處理器,再同時計(jì)算采樣點(diǎn)的響應(yīng),如有限元

5、仿真。因?yàn)閷?shí)際工程計(jì)算中資源的限制,基于線性相對加速比的假設(shè)以及相對效率增加的邊際效益,提出了尋求基于給定邊際效益的最優(yōu)處理器個數(shù)的方法。
　　然后,提出了基于顯式空間分解方法的序列近似優(yōu)化算法。研究了顯式空間分解方法在構(gòu)建優(yōu)化問題約束邊界的方法?；谧赃m應(yīng)采樣逐步精細(xì)的特點(diǎn)和序列近似優(yōu)化的思路,失效邊界(可靠性領(lǐng)域)和概率約束邊界(優(yōu)化問題)可以采用顯式空間分解方法逐步構(gòu)建。同時,結(jié)合泰勒一階展開式(針對目標(biāo)函數(shù))逐步構(gòu)造原RB