本文關(guān)鍵詞：基于智能響應(yīng)面法的機(jī)械可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高可靠性分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)的精度和效率,本文在深入研究復(fù)雜機(jī)械運(yùn)行中的動(dòng)力學(xué)特性及其極限狀態(tài)函數(shù)的高度非線性特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群算法等智能算法的高度非線性映射能力與響應(yīng)面法的簡(jiǎn)化計(jì)算能力結(jié)合起來(lái),提出了機(jī)械可靠性分析的智能響應(yīng)面法。該方法首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與粒子群算法建立極值或多重響應(yīng)面模型;然后利用蒙特卡洛法對(duì)該響應(yīng)面模型進(jìn)行聯(lián)動(dòng)抽樣,完成機(jī)械可靠度的計(jì)算。在可靠性分析的基礎(chǔ)上,將粒子群算法與智能響應(yīng)面法相結(jié)合,提出機(jī)械可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)的粒子群-智能響應(yīng)面法。該方法首先計(jì)算各隨機(jī)變量的靈敏度,然后以高靈敏度的隨機(jī)變量為設(shè)計(jì)變量,可靠度及其他約束為約束條件,建立可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型。最后利用智能響應(yīng)面法計(jì)算機(jī)械可靠度,粒子群算法求解可靠性優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,完成機(jī)械可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)。并進(jìn)行了工程實(shí)例的仿真計(jì)算:針對(duì)柔性機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的時(shí)變特性,利用考慮時(shí)間變化的智能極值響應(yīng)面方法完成動(dòng)態(tài)可靠性分析。在可靠性分析的基礎(chǔ)上,利用智能極值響應(yīng)面計(jì)算柔性機(jī)械臂的可靠度,粒子群算法搜尋最優(yōu)尺寸以減小截面面積,在滿足機(jī)械系統(tǒng)可靠度的同時(shí),減少了使用材料,提高經(jīng)濟(jì)效益。針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉盤結(jié)構(gòu)工作環(huán)境的多場(chǎng)耦合等特性,利用能夠輸出多個(gè)響應(yīng)量的智能多重響應(yīng)面法完成多失效模式結(jié)構(gòu)可靠性分析。在可靠性分析的基礎(chǔ)上,利用多重響應(yīng)面法計(jì)算各失效模式下的可靠度,多目標(biāo)粒子群算法搜尋最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)集以減小葉盤最大徑向變形及最大應(yīng)力,在滿足結(jié)構(gòu)可靠度的同時(shí),降低了葉盤所受載荷的大小,提高了結(jié)構(gòu)的安全性能。
【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 智能響應(yīng)面 可靠性分析 可靠性優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH122;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景和意義11-12
• 1.2 相關(guān)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 機(jī)械可靠性分析研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 機(jī)械可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀13
• 1.2.3 智能算法研究現(xiàn)狀及其在機(jī)械可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用13-15
• 1.2.4 響應(yīng)面理論研究現(xiàn)狀及其在機(jī)械可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用15-16
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容16-19
• 第2章 基于智能極值響應(yīng)面法的動(dòng)態(tài)可靠性分析19-33
• 2.1 引言19
• 2.2 智能極值響應(yīng)面法19-23
• 2.2.1 極值響應(yīng)面法19-20
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20-22
• 2.2.3 粒子群算法搜尋網(wǎng)絡(luò)初始最優(yōu)權(quán)值、閥值22-23
• 2.2.4 智能極值響應(yīng)面法的基本思想23
• 2.3 基于IERSM動(dòng)態(tài)可靠性分析的基本思想23-25
• 2.3.1 機(jī)械動(dòng)態(tài)可靠性的基本理論23-24
• 2.3.2 基于IERSM的動(dòng)態(tài)可靠性分析流程24-25
• 2.4 算例分析25-32
• 2.4.1 問(wèn)題描述25-27
• 2.4.2 選擇隨機(jī)變量27
• 2.4.3 建立IERSM數(shù)學(xué)模型27-29
• 2.4.4 可靠性分析29-31
• 2.4.5 方法驗(yàn)證31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于粒子群-智能極值響應(yīng)面法的機(jī)械系統(tǒng)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)33-42
• 3.1 引言33
• 3.2 機(jī)械系統(tǒng)可靠性優(yōu)化模型33-35
• 3.2.1 計(jì)算靈敏度34
• 3.2.2 動(dòng)態(tài)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)模型34-35
• 3.3 粒子群-智能極值響應(yīng)面法求解模型35-37
• 3.3.1 PSO-IERSM基本思想35-36
• 3.3.2 基于PSO-IERSM的可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)流程36-37
• 3.4 算例分析37-41
• 3.4.1 建立智能極值響應(yīng)面模型37-38
• 3.4.2 計(jì)算靈敏度38-39
• 3.4.3 建立可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)模型39
• 3.4.4 求解模型39-40
• 3.4.5 方法驗(yàn)證40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于智能多重響應(yīng)面法的多失效模式結(jié)構(gòu)可靠性分析42-58
• 4.1 引言42-43
• 4.2 智能多重響應(yīng)面法43-45
• 4.2.1 多重響應(yīng)面法43
• 4.2.2 IMRSM模型43-44
• 4.2.3 提高IMRSM精度的措施44-45
• 4.3 基于IMRSM的多失效模式可靠性基本思想45-47
• 4.3.1 多失效模式可靠性分析45-46
• 4.3.2 基于IMRSM的多失效模式結(jié)構(gòu)可靠性分析46-47
• 4.4 算例分析47-56
• 4.4.1 問(wèn)題描述47-48
• 4.4.2 流-熱-固耦合分析48-50
• 4.4.3 可靠性分析50-55
• 4.4.4 有效性驗(yàn)證55-56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 第5章 基于多目標(biāo)粒子群-智能多重響應(yīng)面法的結(jié)構(gòu)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)58-69
• 5.1 引言58
• 5.2 多失效模式結(jié)構(gòu)可靠性優(yōu)化模型58-60
• 5.2.1 計(jì)算靈敏度59-60
• 5.2.2 多目標(biāo)可靠性優(yōu)化模型60
• 5.3 MOPSO-IMRSM求解模型60-63
• 5.3.1 MOPSO-IMRSM基本思想60-61
• 5.3.2 基于MOPSO-IMRSM的可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)流程61-63
• 5.4 算例分析63-68
• 5.4.1 建立智能多重響應(yīng)面模型63-64
• 5.4.2 計(jì)算靈敏度64-65
• 5.4.3 建立多目標(biāo)可靠性優(yōu)化模型65
• 5.4.4 模型求解65-67
• 5.4.5 方法驗(yàn)證67-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文77-78
• 致謝78

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：468877