【摘要】：多學科設(shè)計優(yōu)化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)很早就被認為是未來工程設(shè)計領(lǐng)域的尖端關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的MDO是“確定的”MDO,即把載荷、材料特性以及幾何尺寸等因素看成是確定性的。然而在實際工程中,不確定性因素客觀廣泛存在于復雜耦合機械系統(tǒng)的全生命周期中。對于復雜機械系統(tǒng)的MDO,不確定分析是一大研究熱點。此外,退化失效是復雜機械系統(tǒng)的最終失效的主要原因之一,對MDO中的不確定性研究必然從靜態(tài)向動態(tài)轉(zhuǎn)變。其中導致大量產(chǎn)品最終失效的時變不確定性是MDO的重點研究工作。本文正基于此,對時變不確定MDO進行了一系列有益的初步研究,主要內(nèi)容如下:(1)由于MDO問題的復雜性,很難找到一種通用的算法適用于所有的MDO問題。目前解決MDO問題主要有兩大類計算方法:傳統(tǒng)優(yōu)化方法和現(xiàn)代智能算法。然后針對傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以克服目標函數(shù)需連續(xù)、容易陷入局部最優(yōu)等固有缺陷,提出了基于改進的人工蜂群算法求解多學科設(shè)計優(yōu)化問題。首先,探討了現(xiàn)在智能算法在MDO中的應(yīng)用,然后詳細介紹了ABC算法的特點和優(yōu)越性;其次,提出了基于增廣拉格朗日乘子法的改進的ABC算法;最后通過MDO數(shù)學算例和圓柱彈簧的設(shè)計問題驗證了改進算法方法的有效性。(2)對于目前的MDO研究,都假設(shè)不確定因素之間是不相關(guān)的,然而在實際工程系統(tǒng)中,不確定因素之間的相關(guān)性確實客觀存在的。人為忽略不確定因素之間的相關(guān)性將會導致設(shè)計結(jié)果不準確。本文利用非概率超橢球模型建立了不確定因素相關(guān)的量化模型;其次將不確定因素相關(guān)的量化模型以約束的形式添加到協(xié)同優(yōu)化求解框架中,最終建立了考慮不確定因素相關(guān)的MDO體系;最后通過MDO數(shù)學算例以及薄壁壓力管設(shè)計問題證明了該方法的有效性。(3)針對機械系統(tǒng)中大量存在的時變不確定因素,利用隨機微分方程理論,提出一種時變不確定條件下的多學科可靠性設(shè)計優(yōu)化方法。該方法首先探討了復雜機械系統(tǒng)性能的時變特征,利用隨機微分方程量化時變不確定性;其次利用多學科同時分析優(yōu)化方法,建立了時變不確定條件下的MDO體系;最后通過多學科數(shù)學算例以及減速器設(shè)計問題驗證了該方法的準確性和有效性。(4)復雜機械系統(tǒng)的性能會隨著運行時間的延長逐漸退化,有效處理時變不確定因素,進而全面提高復雜機械系統(tǒng)的設(shè)計水平,已成為機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的關(guān)鍵問題�？紤]到機械系統(tǒng)的時變特性,基于時變靈敏度分析方法和多學科穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化相結(jié)合,搭建一種多學科時變靈敏度穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化方法框架。首先,在時變靈敏度分析中,考慮時變因素并通過經(jīng)驗修正公式計算狀態(tài)方程時變可靠性靈敏度,進而量化時變不確定因素對系統(tǒng)性能的影響;其次,考慮到不確定因素在多學科中的傳播影響,通過簡化的隱式不確定傳播方法結(jié)合序列二次規(guī)劃方法建立時變不確定條件下在學科間的傳播量化模型;最后,將穩(wěn)健設(shè)計思想融入到多學科設(shè)計優(yōu)化中,進而達到降低不確定因素對系統(tǒng)性能函數(shù)影響的目的。一個多學科數(shù)學算例和一個四輥軋機的設(shè)計問題證明了該方法的準確性和有效性。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH122;TP18

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本文編號：2377281