【摘要】：本文概述了國內(nèi)外有關(guān)可靠性設(shè)計理論、可靠性優(yōu)化設(shè)計方法、穩(wěn)健設(shè)計方法和計算智能技術(shù)等方面的內(nèi)容,成功地將計算智能技術(shù)中的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于多失效模式的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性優(yōu)化設(shè)計中。為提高小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真性能,將局部策略思想和共軛梯度算法相結(jié)合,提出了一種改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法;利用構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆映射模型,簡單方便地實現(xiàn)了可靠性優(yōu)化設(shè)計;將多目標(biāo)決策理論和可靠性設(shè)計、穩(wěn)健設(shè)計理論相結(jié)合,建立了適合可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計的多目標(biāo)優(yōu)化模型,結(jié)合粒子群與模糊理論,提出了適合該模型求解的模糊多目標(biāo)粒子群算法;針對可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計模型多屬于高維多目標(biāo)優(yōu)化的問題,通過灰色關(guān)聯(lián)分析計算空間中的粒子所形成的各目標(biāo)矢量序列與基準(zhǔn)矢量序列之間的關(guān)聯(lián)度,選取使關(guān)聯(lián)度值最大的粒子作為粒子群算法的全局極值和個體極值,進(jìn)而提出了適合高維多目標(biāo)優(yōu)化問題求解的灰色粒子群算法。 算例結(jié)果表明,上述方法提高了結(jié)構(gòu)可靠性優(yōu)化設(shè)計的效率,得到了具有學(xué)術(shù)理論指導(dǎo)價值和實際應(yīng)用參考價值的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：TH122
【圖文】：

粒子距離關(guān)系求得更新每個粒子時所需要的兩個極值 gBest 和 pBest。最后，根據(jù)式(2. 88)和式(3.25)進(jìn)行循環(huán)迭代 100 次。圖4-3a和圖4-3b分別為利用一般的多目標(biāo)粒子群算法和基于模糊多目標(biāo)粒子群算法所繪制的 Pareto 曲線，決策者可根據(jù)實際情況，很方便的從 Pareto解集中找到滿足給定條件的設(shè)計變量。其中圖 4-3a 為利用普通多目標(biāo)粒子群算法求得 100 個粒子中有 21 個滿足條件的解；圖 4-3b 為利用基于模糊的多目標(biāo)粒子群算法求得 100 個粒子中有 98 個滿足條件的解。從中容易看出基于模糊的多目標(biāo)粒子群算法尋優(yōu)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通的多目標(biāo)粒子群算法。若給定可靠度指標(biāo)值，這里取 β =3.88，利用該方法可以很方便的求得滿足(4.2)式的設(shè)計變量 d=41.48mm。圖 4-3a 普通多目標(biāo)粒子群算法 Pareto 曲線 圖 4-3b 基于模糊的多目標(biāo)粒子群算法 Pareto 曲線Fig.4-3a Pareto curve of general MOPSO Fig.4-3b Pareto curve of Fuzzy MOPSO

粒子距離關(guān)系求得更新每個粒子時所需要的兩個極值 gBest 和 pBest。最后，根據(jù)式(2. 88)和式(3.25)進(jìn)行循環(huán)迭代 100 次。圖4-3a和圖4-3b分別為利用一般的多目標(biāo)粒子群算法和基于模糊多目標(biāo)粒子群算法所繪制的 Pareto 曲線，決策者可根據(jù)實際情況，很方便的從 Pareto解集中找到滿足給定條件的設(shè)計變量。其中圖 4-3a 為利用普通多目標(biāo)粒子群算法求得 100 個粒子中有 21 個滿足條件的解；圖 4-3b 為利用基于模糊的多目標(biāo)粒子群算法求得 100 個粒子中有 98 個滿足條件的解。從中容易看出基于模糊的多目標(biāo)粒子群算法尋優(yōu)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通的多目標(biāo)粒子群算法。若給定可靠度指標(biāo)值，這里取 β =3.88，利用該方法可以很方便的求得滿足(4.2)式的設(shè)計變量 d=41.48mm。圖 4-3a 普通多目標(biāo)粒子群算法 Pareto 曲線 圖 4-3b 基于模糊的多目標(biāo)粒子群算法 Pareto 曲線Fig.4-3a Pareto curve of general MOPSO Fig.4-3b Pareto curve of Fuzzy MOPSO

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本文編號：2722270