發(fā)布時(shí)間：2023-04-07 03:22

　　可靠性?xún)?yōu)化(RBO)設(shè)計(jì)是以普通優(yōu)化設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的。它一般是將系統(tǒng)可靠性要求作為約束條件或者目標(biāo)函數(shù),再有機(jī)的結(jié)合最優(yōu)化算法的數(shù)值計(jì)算方法,最后得到的是在概率意義下的最優(yōu)設(shè)計(jì)。在可靠性?xún)?yōu)化問(wèn)題的研究中,可靠性與優(yōu)化的耦合求解是比較難的問(wèn)題,通俗來(lái)講就是如果以可靠性水平作為約束,且因?yàn)榭煽啃约s束是設(shè)計(jì)變量的概率函數(shù),對(duì)可靠性約束的處理是RBO設(shè)計(jì)中不容易解決的問(wèn)題。本文從優(yōu)化設(shè)計(jì)與可靠性分析的基本原理出發(fā),致力于研究出高效的可靠性?xún)?yōu)化問(wèn)題的分析求解流程并應(yīng)用到實(shí)際工程中。在分析了基本粒子群算法與序列二次規(guī)劃算法基本原理后,結(jié)合混沌搜索和自適應(yīng)慣性權(quán)重的思想,提出了基于SQP和自適應(yīng)搜索的混沌粒子群優(yōu)化算法,經(jīng)典函數(shù)算例和展開(kāi)機(jī)構(gòu)連桿優(yōu)化實(shí)例表明算法具有較高的求解精度和求解穩(wěn)定性。結(jié)合拉丁超立方抽樣、回歸分析方法和多項(xiàng)式混沌擴(kuò)展理論,提出了基于多項(xiàng)式混沌擴(kuò)展的可靠性隨機(jī)分析程序,并結(jié)合本文提出的優(yōu)化算法,得出RBO問(wèn)題的一般分析流程。展開(kāi)機(jī)構(gòu)連桿可靠性?xún)?yōu)化實(shí)例表明該分析流程求解結(jié)果與直接Monte Carlo方法相比非常接近,比一階二次矩法更加實(shí)用。最后將所提出的可靠性?xún)?yōu)化分析流程應(yīng)...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 優(yōu)化理論發(fā)展概況
    1.3 基于可靠性的優(yōu)化理論研究現(xiàn)狀
    1.4 折疊翼展開(kāi)機(jī)構(gòu)研究現(xiàn)狀
    1.5 論文主要研究?jī)?nèi)容
2 可靠性?xún)?yōu)化基本原理及方法
    2.1 概述
    2.2 機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)基本理論
        2.2.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型
        2.2.2 優(yōu)化設(shè)計(jì)算法結(jié)構(gòu)
    2.3 機(jī)械可靠性設(shè)計(jì)分析基本理論
        2.3.1 可靠性分析基本概念
        2.3.2 一般可靠性分析方法
    2.4 機(jī)械可靠性?xún)?yōu)化基本理論
        2.4.1 機(jī)械可靠性?xún)?yōu)化數(shù)學(xué)模型
        2.4.2 機(jī)械可靠性?xún)?yōu)化一般分析計(jì)算流程
    2.5 本章小結(jié)
3 基于SQP和自適應(yīng)搜索的混沌粒子群算法
    3.1 概述
    3.2 混沌自適應(yīng)粒子群-序列二次規(guī)劃算法(CAPSO-SQP)
        3.2.1 基本PSO算法
        3.2.2 SQP局部搜索策略
        3.2.3 Logistic混沌搜索
        3.2.4 CAPSO-SQP重要參數(shù)分析
        3.2.5 CAPSO-SQP算法實(shí)現(xiàn)
    3.3 實(shí)驗(yàn)分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 折疊翼展開(kāi)機(jī)構(gòu)連桿優(yōu)化設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于多項(xiàng)式混沌擴(kuò)展和CAPSO-SQP的可靠性?xún)?yōu)化方法
    4.1 概述
    4.2 擬合回歸模型
        4.2.1 多項(xiàng)式擬合線(xiàn)性回歸模型
        4.2.2 回歸模型方差及殘差圖分析
    4.3 多項(xiàng)式混沌擴(kuò)展(PCE)
        4.3.1 多項(xiàng)式混沌擴(kuò)展理論基礎(chǔ)
        4.3.2 應(yīng)用正交多項(xiàng)式的隨機(jī)變量隨機(jī)近似
        4.3.3 厄米特(Hermite)多項(xiàng)式
    4.4 可靠性?xún)?yōu)化隨機(jī)分析程序
        4.4.1 拉丁超立方抽樣(LHS)
        4.4.2 隨機(jī)分析程序
        4.4.3 基于PCE和CAPSO-SQP的可靠性?xún)?yōu)化算法
    4.5 折疊翼展開(kāi)機(jī)構(gòu)連桿可靠性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)
    4.6 本章小結(jié)
5 基于可靠性?xún)?yōu)化的聲陣列折疊翼展開(kāi)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.1 概述
    5.2 聲陣列展開(kāi)機(jī)構(gòu)工作原理
    5.3 折疊翼展開(kāi)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
    5.4 折疊翼展開(kāi)機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)模型
        5.4.1 展開(kāi)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)動(dòng)能
        5.4.2 展開(kāi)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)廣義力
        5.4.3 展開(kāi)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)微分方程
    5.5 展開(kāi)機(jī)構(gòu)參數(shù)化建模
    5.6 聲陣列展開(kāi)機(jī)構(gòu)可靠性?xún)?yōu)化模型的建立
        5.6.1 展開(kāi)機(jī)構(gòu)可靠性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)變量及隨機(jī)變量
        5.6.2 展開(kāi)機(jī)構(gòu)可靠性?xún)?yōu)化目標(biāo)函數(shù)
        5.6.3 展開(kāi)機(jī)構(gòu)可靠性?xún)?yōu)化約束條件
        5.6.4 展開(kāi)機(jī)構(gòu)可靠性?xún)?yōu)化模型
    5.7 聲陣列展開(kāi)機(jī)構(gòu)可靠性?xún)?yōu)化模型的求解
        5.7.1 展開(kāi)時(shí)間及沖擊力PCE模型隨機(jī)分析
        5.7.2 聲陣列展開(kāi)機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型求解
    5.8 可靠性?xún)?yōu)化結(jié)果模型仿真驗(yàn)證
    5.9 本章小結(jié)
6 結(jié)束語(yǔ)
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3784987