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結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化設(shè)計的高效穩(wěn)健算法研究

發(fā)布時間:2018-09-08 18:09
【摘要】:實際工程中存在著大量的不確定性因素,例如載荷環(huán)境、材料屬性、幾何形狀、初始條件、制造公差、邊界條件等�?煽慷壤碚搹母怕实慕嵌葘Y(jié)構(gòu)的安全程度進(jìn)行評估。而可靠度優(yōu)化是在可靠度概念的基礎(chǔ)上,借助優(yōu)化技術(shù)對產(chǎn)品在保障安全性能的前提下實現(xiàn)結(jié)構(gòu)造價或某些性能方面的最優(yōu)設(shè)計�?煽慷葍�(yōu)化本質(zhì)上是一個雙層嵌套的迭代求解過程,需要同時處理可靠度分析和外層優(yōu)化的整體性能。計算精度、求解效率以及算法的穩(wěn)健性是可靠度優(yōu)化方法最重要的三個因素,目前學(xué)者們圍繞這三個方面做了大量研究,形成了包含雙循環(huán)方法、解耦法以及單循環(huán)算法在內(nèi)的三大類優(yōu)化算法。然而這些方法在處理強非線性功能函數(shù)、非正態(tài)隨機變量、大變異系數(shù)等問題的時候容易出現(xiàn)收斂速度過慢甚至不收斂現(xiàn)象。因此,提出一種效率高、穩(wěn)健性好以及適用范圍廣的方法具有重要的理論和實際意義。本文將從內(nèi)層可靠度/逆可靠度分析出發(fā),提出高效、穩(wěn)健的可靠度/逆可靠度計算方法,并在此基礎(chǔ)上由內(nèi)而外逐步深入探索計算性能更好的結(jié)構(gòu)可靠度優(yōu)化方法。1.提出了基于修正混沌控制的HL-RF可靠度指標(biāo)計算方法。深入研究了HL-RF迭代格式在處理非正態(tài)隨機變量或強非線性功能函數(shù)時不收斂的機理,通過調(diào)整迭代點在不同方向上的步長控制,極大改善了可靠度分析的穩(wěn)健性的同時提高了計算效率。此外,引入了功能函數(shù)類型的判定準(zhǔn)則,實現(xiàn)了對迭代點振蕩現(xiàn)象判定。通過對不同算法的比較,驗證了修正的混沌控制方法具有更好的效率和穩(wěn)健性。2.針對包含凹功能函數(shù)可靠度優(yōu)化計算的不收斂問題進(jìn)行研究,提出了基于混合混沌控制的序列優(yōu)化與可靠性評定方法。首先研究了凹功能函數(shù)迭代的失效機理,指出了逆可靠度分析迭代點振蕩具有方向性,進(jìn)一步建立了修正的混沌控制方法,使得凹函數(shù)逆可靠度問題的計算效率大幅提高。然后引入共軛均值法的函數(shù)判定準(zhǔn)則,提出了混合混沌控制方法,完成了對于凸函數(shù)和凹函數(shù)問題的高效計算。最后,將混合混沌控制方法與序列優(yōu)化與可靠性評定方法結(jié)合,實現(xiàn)了包含凹功能函數(shù)可靠度優(yōu)化問題高效、穩(wěn)定的求解。3.針對包含多個不同功能函數(shù)類型的可靠度優(yōu)化問題,提出了自適應(yīng)混合循環(huán)算法。首先在修正混沌控制方法的基礎(chǔ)上,通過結(jié)構(gòu)響應(yīng)的非線性程度與迭代向量夾角之間的關(guān)系構(gòu)造了自適應(yīng)混沌控制的方法,克服了修正混沌控制方法對于控制因子的依賴性。然后構(gòu)建了設(shè)計變量振蕩的判定準(zhǔn)則,將單層循環(huán)方法的高效性和雙層優(yōu)化方法的穩(wěn)健性結(jié)合起來,避免了設(shè)計者對于黑箱函數(shù)的算法選擇困難,直接實現(xiàn)對包含不同類型功能函數(shù)優(yōu)化模型高效、穩(wěn)定的計算。4.針對含有多個局部最優(yōu)點和高非線性約束的加筋柱殼結(jié)構(gòu),構(gòu)造了基于自適應(yīng)混沌算法、代理模型和演化算法的全局可靠度優(yōu)化方法,實現(xiàn)了含幾何缺陷加筋柱殼結(jié)構(gòu)的可靠度優(yōu)化設(shè)計。首先利用自適應(yīng)混沌控制進(jìn)行快速逆可靠度分析,然后采用粒子群算法良好的全局搜索能力和代理模型計算量較小的特點,建立了快速的全局尋優(yōu)方法。繼而采用最優(yōu)點更新準(zhǔn)則對代理模型局部精度逐步更新,形成了包括可靠度分析、全局優(yōu)化搜索和代理模型更新策略在內(nèi)三層嵌套的優(yōu)化設(shè)計流程,并用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值算例驗證其有效性。最后對含缺陷的加筋柱殼結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模和求解,同時與確定性優(yōu)化設(shè)計和初始設(shè)計的對比,發(fā)現(xiàn)可靠度優(yōu)化設(shè)計比兩者具有更好的經(jīng)濟(jì)效益和安全性能。
[Abstract]:There are many uncertainties in practical engineering, such as load environment, material property, geometry shape, initial condition, manufacturing tolerance, boundary condition and so on. Reliability theory evaluates the safety degree of structure from the perspective of probability. Reliability optimization is based on the concept of reliability, with the help of optimization technology to guarantee the product. Reliability optimization is essentially a two-layer nested iterative solution process that deals with both reliability analysis and the overall performance of the outer optimization. Computational accuracy, solution efficiency and algorithm robustness are the three most important aspects of reliability optimization methods. At present, scholars have done a lot of research on these three aspects, forming three kinds of optimization algorithms including double-cycle method, decoupling method and single-cycle algorithm. However, these methods tend to converge very slowly when dealing with strong nonlinear function, non-normal random variables, large coefficient of variation and other problems. Therefore, it is of great theoretical and practical significance to propose a method with high efficiency, good robustness and wide application. In this paper, an efficient and robust reliability/inverse reliability calculation method is proposed based on the analysis of internal reliability/inverse reliability, and the calculation performance is explored step by step from inside to outside. An improved method for structural reliability optimization is proposed. 1. A method for calculating HL-RF reliability index based on modified chaotic control is proposed. The mechanism of non-convergence of HL-RF iteration scheme in dealing with non-normal random variables or strongly nonlinear function functions is studied. The reliability is greatly improved by adjusting the step-size control of iteration points in different directions. In addition, the criterion of function type is introduced to judge the oscillation phenomena of iteration points. The comparison of different algorithms shows that the modified chaos control method has better efficiency and robustness. The convergence problem is studied and a method of sequence optimization and reliability evaluation based on hybrid chaos control is proposed. Firstly, the failure mechanism of concave function iteration is studied, and the directionality of oscillation of iteration point in inverse reliability analysis is pointed out. By introducing the function criterion of the conjugate mean method, a hybrid chaotic control method is proposed, which completes the efficient computation of convex and concave function problems. Finally, the hybrid chaotic control method is combined with sequence optimization and reliability evaluation method to realize the reliability optimization problem with concave function. 3. An adaptive hybrid cycle algorithm is proposed for reliability optimization problems involving multiple different function types. Firstly, based on the modified chaotic control method, an adaptive chaotic control method is constructed by the relationship between the nonlinear degree of structural response and the angle between iterative vectors, which overcomes the modified chaotic control method. Secondly, a criterion for determining the oscillation of design variables is constructed, which combines the efficiency of the single-layer cyclic method with the robustness of the double-layer optimization method, avoiding the difficulty for the designer to select the black-box function algorithm and directly realizing the high efficiency and stability of the optimization model with different types of function. 4. For stiffened cylindrical shells with multiple local optimum points and high nonlinear constraints, a global reliability optimization method based on adaptive chaos algorithm, proxy model and evolutionary algorithm is constructed. Reliability optimization design of stiffened cylindrical shells with geometric imperfections is realized. Firstly, adaptive chaos control is used for fast invertibility. Reliability analysis is carried out, and then a fast global optimization method is established based on the good global search ability of particle swarm optimization and the small amount of computation of agent model. Finally, a three-layer nested optimization design process is presented to verify the effectiveness of the proposed method, and a numerical example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TB472

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本文編號:2231290

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