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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

3 篇 学位论文

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 理学
- 1 篇 数学
1 篇 工学
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 交通运输工程
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

3 篇 基于可靠性的设计...
1 篇 自适应性采样
1 篇 矩方法
1 篇 序列采样
1 篇 序列优化与可靠性...
1 篇 支持向量机
1 篇 全回转推进器驱动...
1 篇 可靠性分析
1 篇 径向基函数
1 篇 解耦策略
1 篇 车辆轻量化
1 篇 显式空间分解
1 篇 自适应采样方法

机构

2 篇 华中科技大学
1 篇 湖南大学

作者

1 篇 李伟
1 篇 林科
1 篇 李皓

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=基于可靠性的设计优化"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于显式空间分解方法的可靠性设计优化研究

基于显式空间分解方法的可靠性设计优化研究

引用

作者：林科华中科技大学

学位级别：博士

产品的可靠性一直是产品设计中首先需要关注的问题,也是决定产品质量和成本的关键因素之一。由于设计过程中存在着大量的不确定性因素,如材料特性、载荷等,所以在设计时必须综合考虑这些不确定性因素,以提高产品的可靠性。基于概率的可... 详细信息

产品的可靠性一直是产品设计中首先需要关注的问题,也是决定产品质量和成本的关键因素之一。由于设计过程中存在着大量的不确定性因素,如材料特性、载荷等,所以在设计时必须综合考虑这些不确定性因素,以提高产品的可靠性。基于概率的可靠性理论及基于可靠性的设计优化(Reliability Based Design Optimization, RBDO)能更好地设计、确保产品的可靠性。但是对于复杂产品,往往存在着模型复杂隐式响应、高度非线性,甚至是响应不连续的问题,给可靠性理论和RBDO的研究带来了挑战。本文构建了针对隐式的、不连续的、高度非线性的的RBDO问题的研究体系：提出了基于支持向量机的显示空间解耦法,不但能够解决响应不连续问题,使隐式问题显式化(决策边界可以显式给出),还能解决多约束条件(优化领域)的问题；为了以尽可能少的函数计算次数,如有限元仿真,获得满意的优化结果,提出了自适应采样逐步精细化方法,显式空间分解方法的并行算法；针对RBDO问题的两层嵌套计算的难点,提出了显式空间分解方法序列近似优化方法,使可靠性分析与优化计算解耦并同步收敛；并结合汽车全正碰的基于可靠性的优化实例对提出的方法进行了验证,取得了很好的效果。首先,提出了本文理论方法的总体研究框架和体系。分析了可靠性、设计优化与不确定性的关系,然后对本文研究的问题进行了描述和定义,在此基础上,提出了基于显式空间分解方法的可靠性设计优化研究的总体框架。其次,提出了基于支持向量机的显式空间分解方法的可靠性分析方法。本文以支持向量机对设计配置的响应进行分类,从而显式地构建决策边界(如失效边界、约束边界等),称为显式空间分解方法。为了减少函数计算次数,如有限元仿真,提出了基于自适应采样的逐步精细化策略。将联合概率密度函数值与最大可能失效点、自适应采样点联系起来。可以通过自适应采样点逼近真正MPP点,从而可快速地计算失效概率。接着,提出了显式空间分解方法的并行算法,即将自适应采样的过程并行地分配给多个处理器,再同时计算采样点的响应,如有限元仿真。因为实际工程计算中资源的限制,基于线性相对加速比的假设以及相对效率增加的边际效益,提出了寻求基于给定边际效益的最优处理器个数的方法。然后,提出了基于显式空间分解方法的序列近似优化算法。研究了显式空间分解方法在构建优化问题约束边界的方法。基于自适应采样逐步精细的特点和序列近似优化的思路,失效边界(可靠性领域)和概率约束边界(优化问题)可以采用显式空间分解方法逐步构建。同时,结合泰勒一阶展开式(针对目标函数)逐步构造原RBDO问题的序列近似优化子模型,从而获得原问题的最优解,实现了可靠性分析和优化计算的解耦和同步收敛。随后,将本文所提出的理论和方法,应用于某汽车的全正碰进行应用验证。结果表明本文所提出的方法在汽车设计优化中能够取得期望的效果。最后,总结了本文的主要研究工作,并对今后的工作做出展望。

关键词：基于可靠性的设计优化可靠性分析显式空间分解自适应性采样支持向量机

来源：评论

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基于矩方法的可靠性设计优化及在汽车轻量化中的应用

基于矩方法的可靠性设计优化及在汽车轻量化中的应用

引用

作者：李皓湖南大学

学位级别：硕士

传统的结构优化设计由于没有考虑工程中存在的不确定性(如系统参数、结构几何尺寸、材料性能),其优化结果的性能波动和失效概率往往很大。基于可靠性的设计优化(reliability-based design optimization,RBDO)在优化过程中考虑不确定性... 详细信息

传统的结构优化设计由于没有考虑工程中存在的不确定性(如系统参数、结构几何尺寸、材料性能),其优化结果的性能波动和失效概率往往很大。基于可靠性的设计优化(reliability-based design optimization,RBDO)在优化过程中考虑不确定性对于功能函数的影响,可以明显降低优化结果的失效概率,对于保证实际工程中产品的可靠性具有重要意义。然而由于常规RBDO的嵌套结构、仿真模型的计算成本等问题使得RBDO的计算效率低下,限制了其在实际工程中的应用。为此,本文基于矩方法针对RBDO的效率问题展开研究,力求在解耦算法、对于代理模型的采样策略及车辆轻量化设计的应用方面做出一些探索。基于此思路,本文开展并完成了如下研究工作:(1)对比分析了不同概率分布拟合方法对功能函数的累积分布函数的拟合能力。根据单变量降维积分获得功能函数前四阶矩,对于鞍点近似法、Edgeworth技术展开法和最大熵原理对于功能函数概率密度函数、累积分布函数和可靠度计算精度进行了对比分析。通过三个数值算例验证了最大熵原理在进行不确定性传播分析和计算给定条件下的尾部失效概率精度最高。(2)针对可靠性设计优化的效率问题,在顺序优化和可靠性评估(sequential optimization and reliability assessment,SORA)解耦框架的基础上,发展了一种基于矩方法的顺序优化(sequential optimization and moment based method,SOM)解耦方法。以矩方法代替一次二阶矩法进行可靠性分析,并发展出了对应的解耦策略。包括优化迭代过程的数学模型、概率约束转换标量和基于MPP的转换标量局部修正因子的计算方法。根据约束函数统计矩对其有效性进行粗略判断以进一步提升优化效率。通过三个数值算例和基于车辆耐撞性的前端结构轻量化设计验证了方法的有效性。(3)针对工程中对隐式函数采样效率低下的问题,结合约束边界采样(constraint boundary sampling,CBS),发展了一种基于SOM的局部序列采样(local sequential sampling based on SOM,LSOM)RBDO方法。使用克里金模型对隐式函数进行近似,应用SOM策略进行可靠性设计优化。在以最优点为采样中心的超球体内对概率约束的极限状态面进行采样,发展了对应的采样准则和采样半径计算方法。以考虑距离因素的均方根为采样准则对最优解的高斯积分点进行辅助采样以提高代理模型对于矩方法的计算精度。通过一个数值算例和基于铝合金车架基础性能的车架轻量化设计验证了方法的有效性。

关键词：矩方法解耦策略序列采样基于可靠性的设计优化车辆轻量化

来源：评论

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基于改进RBF建模和自适应采样的RBDO方法研究

基于改进RBF建模和自适应采样的RBDO方法研究

引用

作者：李伟华中科技大学

学位级别：硕士

在对可靠性要求越来越高的当今社会,为充分考虑产品设计的不确定性,基于可靠性的设计优化(RBDO)方法已成为研究热点。在基于可靠性设计优化的工程问题中,概率约束大多数情况下为隐式的,给定设计变量值后需通过计算机仿真才能得到相应的... 详细信息

在对可靠性要求越来越高的当今社会,为充分考虑产品设计的不确定性,基于可靠性的设计优化(RBDO)方法已成为研究热点。在基于可靠性设计优化的工程问题中,概率约束大多数情况下为隐式的,给定设计变量值后需通过计算机仿真才能得到相应的输出响应,优化求解成本较高。为了节约计算成本,提高求解效率,越来越多的研究人员将近似模型替代隐式概率约束的策略引入到RBDO问题求解中。本文对基于径向基函数(RBF)近似模型技术和自适应采样方法的RBDO问题进行研究:针对现有由单一核函数构建的RBF模型鲁棒性较差的不足,提出了一种自适应组合各核函数,充分利用各核函数优点的MK-RBF模型;针对工程实际中,仿真耗时较长,样本获取困难问题,提出了一种基于改进最小距离最大化采样准则的自适应采样(IMMDAS)方法,并与MK-RBF近似模型技术、序列优化与可靠性评估(SORA)方法相结合用于求解RBDO问题,以提高其求解的精度与效率;最后将本文提出的方法用于求解全回转推进器驱动轴的可靠性设计优化问题,取得了良好的应用效果。首先,针对现有RBF模型根据不同的问题需选用不同核函数才能取得较好效果的特点,本文在研究各核函数应用效果的基础上,提出了一种结合各核函数优点的MK-RBF模型。该技术采用启发式权重求解策略聚集了RBF模型中各常用核函数的优势,在一定程度上改善了RBF模型的鲁棒性、适应性且提高了对函数的拟合精度。其次,针对工程实际问题中,计算机仿真耗时较长,样本获取困难的问题,提出了一种IMMDAS方法,并将该方法与MK-RBF近似模型技术、SORA方法相结合用于求解RBDO问题。该方法结合了当前设计点附近概率约束函数的局部拟合精度对RBDO问题求解精度影响较大的特点,能以较少样本点拟合出较高精度的当前设计点附近概率约束边界局部模型,充分利用了样本点,极大地提高了RBDO问题求解的精度和效率。最后,详细阐述了某全回转推进器驱动轴的刚度和疲劳寿命有限元分析过程,并建立了该驱动轴可靠性设计优化的数学模型,利用本文提出的方法求解该可靠性设计优化模型。结果显示,与同类方法相比,该策略极大地减少了该驱动轴可靠性设计优化的仿真调用次数,验证了本文所提方法的有效性。

关键词：基于可靠性的设计优化径向基函数自适应采样方法序列优化与可靠性评估全回转推进器驱动轴

来源：评论

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