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基于不確定性分析的可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2020-07-25 10:00
【摘要】:隨著機(jī)電產(chǎn)品朝著智能化、大型化、復(fù)雜化方向的發(fā)展,對影響機(jī)電產(chǎn)品性能的不確定性因素相關(guān)研究也進(jìn)入了新的階段。穩(wěn)健設(shè)計(jì)(Robust Design)作為一種能有效的提升產(chǎn)品質(zhì)量的工程優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,已被廣泛地應(yīng)用在各領(lǐng)域中。為適應(yīng)現(xiàn)代機(jī)電產(chǎn)品發(fā)展趨勢,本文以穩(wěn)健設(shè)計(jì)理論為基本框架,針對不同工程實(shí)際問題,提出了多種不確定條件下的穩(wěn)健設(shè)計(jì)優(yōu)化模型,主要內(nèi)容如下:(1)在對國內(nèi)外大量學(xué)者研究成果的總結(jié)下,通過梳理穩(wěn)健設(shè)計(jì)理論的發(fā)展歷程,明確了穩(wěn)健設(shè)計(jì)在不確定性優(yōu)化問題上的優(yōu)越性;分析了不同理論模型下、不同工程應(yīng)用背景下的各穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法的特點(diǎn),對各穩(wěn)健設(shè)計(jì)模型優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié),并對其未來的發(fā)展方向做了預(yù)測和展望。(2)目前的穩(wěn)健設(shè)計(jì)研究中,為簡化模型習(xí)慣性假設(shè)不確定因素之間是相互獨(dú)立的。然而在實(shí)際工程系統(tǒng)中,不確定因素之間的相關(guān)性是客觀存在的且對最終優(yōu)化結(jié)果有不可忽視的影響,因此準(zhǔn)確刻畫不確定因素之間的相關(guān)性是十分必要的。本文首先利用Copula函數(shù)對影響性能函數(shù)的相關(guān)不確定因素進(jìn)行了分析;其次提出了基于Copula函數(shù)的變量之間協(xié)方差求解新方法,最終建立了基于Copula函數(shù)量化不確定因素相關(guān)性的穩(wěn)健設(shè)計(jì)容差模型;最后通過汽車齒輪齒條式轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)證明了該方法的有效性。(3)考慮到復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)中信息少,涉及因素多等特點(diǎn),提出基于靈敏度分析的區(qū)間不確定性穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法。該方法篩選對產(chǎn)品性能影響較大的因素著重考慮,適當(dāng)忽略影響較小因素的不確定性,并同時(shí)保證優(yōu)化結(jié)果的穩(wěn)健性。該方法首先探討了全局靈敏度分析方法Sobol’法及區(qū)間不確定理論的工程適用性;其次搭建了基于靈敏度分析的區(qū)間不確定性穩(wěn)健設(shè)計(jì)框架;最后通過一個(gè)工程實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,給出了相關(guān)的研究結(jié)論。(4)為著眼于未來、有效提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)水平,對于時(shí)變不確定因素的處理已成為急需解決的關(guān)鍵問題?紤]到機(jī)械系統(tǒng)各部分對整體性能影響的時(shí)變特性,在現(xiàn)有區(qū)間靈敏度分析的基礎(chǔ)上提出了一種時(shí)變區(qū)間靈敏度分析方法,并結(jié)合可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)的思想,進(jìn)一步搭建了基于時(shí)變區(qū)間靈敏度分析的可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)模型。該方法首先在現(xiàn)有區(qū)間靈敏度分析方法的基礎(chǔ)上,加入時(shí)間變量,提出了時(shí)變條件下的區(qū)間靈敏度量化方法;其次,通過深入分析本文所提時(shí)變區(qū)間靈敏度分析方法,得出此方法所具有的三個(gè)性質(zhì),并予以證明,最后給出對應(yīng)推論,且用一個(gè)數(shù)學(xué)算例對性質(zhì)及推論做了驗(yàn)證;最后,立足于本章所提時(shí)變區(qū)間靈敏度方法,融入可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)思想,建立了基于時(shí)變區(qū)間靈敏度分析的可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)模型;最后給出了相關(guān)結(jié)論。
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TH122

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2769677

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