机械系统整体可靠性优化设计的分解协调法

根据大系统理论的分解协调原理，提出了机械系统整体可靠性优化设计的分解协调法。该方法将机械系统整体可靠性优化设计模型的求解，转化为对其各组成零部件可靠性优化设计模型的迭代求解，从而既可解决由于机械系统整体可靠性优化设计模型的庞大而带来的“维数灾难”问题，又可充分利用机械零部件可靠性优化设计的现有成果。最后给出了简单算例以证明算法的有效性。     

串联机械系统可靠性优化设计的目标协调法

根据大系统理论的分解协调原理，提出了串联机械系统可靠性优化设计的目标协调法。该方法将串联机械系统可靠性优化设计整体模型的求解，转化为对各组成单元体可靠性优化设计模型的迭代求解，从而降低了优化模型的维数，给解决问题带来了方便。最后给出了简单算例以证明算法的有效性。     

机构运动与动力精度概率分析模型

利用矩阵理论 ,建立了机构运动精度概率模型和动力精度概率分析模型 ,该模型对机构可靠性分析与综合具有重要的指导意义。     

基于支持向量机柔性机构动态可靠性分析

针对柔性机构可靠性分析中计算效率低和精度差的问题,提出一种柔性机构动态可靠性分析的支持向量机回归极值法。该方法利用蒙特卡洛法抽取柔性机构动态响应极值的小样本;基于这些样本和支持向量机回归理论,建立柔性机构动态响应极值的代理模型;使用该代理模型进行柔性机构动态响应可靠性分析。结合曲柄摇杆柔性机构实例,利用支持向量机回归极值法、蒙特卡罗法、人工神经网络代理模型和二次响应面代理模型方法,分别对连杆的变形和摇杆的摆角进行可靠性分析,通过对四种方法计算结果的比较,证明了支持向量机回归极值法在柔性机构动态可靠性分析中高效率和高精度,验证了支持向量机回归极值法在柔性机构动态可靠性分析的可行性和适用性。     

柔顺机构的疲劳可靠性优化设计

基于伪刚体模型，以可靠度最大为目标，综合概率、疲劳和优化等学科的知识，给出了一种对柔顺机构进行优化设计的方法。建立了基于可靠性的随机变量优化问题的一般模型，分析了将概率约束条件转化为确定形式约束条件的方法；考虑柔顺元件的变形特性，计算了其随机疲劳强度、最大应力，分析了典型的约束形式；通过算例验证了该方法的正确性，结果表明，柔顺元件的可靠性对尺寸或材料特性等方面的变化比较敏感。     

考虑可靠性鲁棒的结构非概率优化设计方法研究

传统基于概率模型可靠性设计优化(Reliability-based design optimization, RBDO)通过制定结构性能的概率约束,使得设计结果符合可靠性要求。然而,在参数信息缺乏时,准确的参数概率密度函数难以获取,且在不确定性因素影响下可靠性的稳健性并未被考虑。在参数信息缺乏的情况下,本文中利用非概率凸模型去有效地度量参数的不确定性。根据非概率可靠性分析理论,将极限状态函数进行泰勒展开,利用非概率可靠性指标的灵敏度分析,建立非概率可靠性的鲁棒性指标。将非概率可靠性设计优化与非概率鲁棒性设计集成到统一的设计模型中,结合SORA(Sequential optimization and reliability assessment)方法和微型多目标遗传算法进行求解。最后,通过两个工程算例分析结果,表明所提优化模型的可行性。     

内燃机活塞点阵结构可靠性拓扑优化设计

针对内燃机活塞轻量化设计问题,提出一种基于可靠性拓扑优化的活塞点阵结构设计方法,分解为可靠性分析和确定性拓扑优化两部分分别进行求解。考虑以最小化质量为目标函数、最大应力为约束条件,建立活塞点阵结构可靠性拓扑优化数学模型。根据一次二阶矩方法将失效概率约束转变为可靠性指标约束,进而将随机变量转化为标准正态变量,根据随机变量相对于性能指标的敏度信息,进行随机变量修正并进行确定性拓扑优化设计。最后,以某型发动机活塞为例,进行确定性点阵设计与可靠性点阵设计对比研究。结果表明,相较于确定性设计,可靠性活塞点阵模型在考虑随机变量的影响下,性能更加可靠;且其质量相较于原活塞模型降低11.8%,满足活塞轻量化的设计需求。     

考虑运动副间隙的平面函数机构概率综合

运动副间隙是机构系统中最重要的一类不确定性因素,它对机构的运动精度、可靠性以及动力学性能有着重要影响,为此提出一种概率综合方法对含运动副间隙的机构进行运动学设计。首先应用截尾混合降维法对运动副间隙变量的统计相关性进行处理,以此为基础建立含运动副间隙的机构运动误差的概率模型并导出机构运动精度可靠性分析模型。然后在机构确定性综合模型中引入可靠性约束,并以机构运动失效概率最小为目标函数建立机构不确定性综合的数学模型。最后以平面四杆函数机构为例验证方法的有效性。     

双材料结构非概率可靠性拓扑优化设计

利用凸模型描述和非概率可靠性的量化定义,研究存在材料属性、几何及荷载不确定性的双材料结构拓扑优化问题。基于扩展的相对密度惩罚方法,建立优化模型为给定材料体积约束下,同时满足可靠性要求的连续型极小极大优化问题,以寻找两种不同实心材料的最优联合材料分布布局。采用序列近似规划策略,结合不确定参数直接迭代公式和移动渐近线方法来求解该极小极大优化问题。该方法可把原问题转化为一系列近似的确定性优化问题,从而极大减少了计算量。数值研究表明,存在的不确定性可能对双材料结构的最优联合布局产生较大影响,优化模型和数值算法为双材料结构拓扑设计提供了一个有效途径。     

隧道传感系统微位移机构的主从关联优化设计

隧道传感系统是基于量子隧道效应,用以测量纳米级微小测量量的传感装置。其中微位移机构的设计对传感器的整体尺寸、量程、精度等性能具有重要作用。以往关于位移机构优化设计的研究主要是针对单一优化目标或普通多目标优化问题,而实际上机构不仅有多个属性需要优化,而且这些属性还可能具有不同的变量和约束,普通单层数学规划难以准确描述和解决。基于此,对隧道传感系统微位移机构的主从关联优化进行研究。根据传感系统的性能要求,对由压电陶瓷和六连杆柔性铰链机构组成的纳米级微位移机构进行初步设计。在此基础上建立柔性铰链机构空间尺寸和静态性能两个关键属性的优化模型,并构建其公共变量的协调层,形成具有主从结构的双层规划模型。提出一种面向工程背景,基于移动区间响应曲面拟合下层最优值函数的双层规划数值方法。最后对计算结果进行分析。