基于参数和代理模型不确定性的冲压稳健性设计优化

在传统的基于代理模型的冲压稳健性设计中,由于代理模型与真实模型间存在着误差,必然会导致优化结果存在一定的误差。将实验设计、Kriging模型相结合,综合考虑参数不确定性和代理模型不确定性的影响,提出了一种新的冲压稳健性优化设计方法。通过因素敏感性分析筛选出相应的设计变量和噪声因素,基于Kriging模型构建设计参数和质量指标的代理模型,采用蒙特卡罗分析方法以及遗传算法获得最优工艺解。实例分析结果表明,综合两种不确定因素的稳健设计方法能有效地降低拉裂、起皱约束失效概率,提高冲压件成形质量和工艺稳健性。     

一种基于证据理论的稳健设计方法

提出了基于证据理论同时处理随机不确定性与认知不确定性的稳健设计方法。通过对随机不确定性参数的概率密度进行证据结构化,建立了随机与认知不确定性参数的统一量化和传播框架,构建了基于证据结构响应均值与变差的稳健设计准则。实例研究表明所提方法可行有效。     

基于贝叶斯推断的复合材料层间内聚力模型参数反演

复合材料因为比强度大、比刚度高、可设计性强等优点,在航空航天等领域被广泛应用,其主要的损伤模式为分层损伤。内聚力模型可以很好地模拟复合材料的分层损伤,被广泛应用于复合材料结构设计和分析,因此准确确定内聚力模型参数对计算结果的可靠性具有重要作用。通过复合材料双悬臂梁试验获取载荷-位移数据信息,结合对应的有限元模型,分别采用双线性和指数型内聚力模型,基于贝叶斯推断方法反演确定层间内聚力参数的概率分布。数值仿真和试验结果表明,两种内聚力模型对断裂韧性的识别结果影响较小,而对界面强度的识别结果影响较大;贝叶斯推断能够考虑模型误差和测量噪声等不确定性因素,反演得到的参数信息比确定性方法更丰富,可以对结果进行不确定性分析。     

基于贝叶斯方法的智能诊断系统中的故障树排序

主要解决了在以故障树为基础的数控机床智能诊断系统中,面对多棵故障树如何确定各故障树的诊断顺序的问题。在故障树诊断方法中融合贝叶斯算法定位已发生故障所在的故障树,利用已有的机床异常状态信号来计算各故障树被触发的后验概率,概率高的故障树优先被诊断,其后对优先级高的故障树采用最小割集的方法进行诊断。这种方法提高了诊断速度,同时避免了贝叶斯网络进行故障诊断时故障诊断系统可靠性低这一弊端。     

基于Taguchi方法的车门结构稳健性优化

以某桥车左前门为研究对象,将稳健设计方法应用于车门结构优化设计,运用Taguchi方法中的参数设计法进行稳健设计。将车门板件厚度作为控制因素,材料特性以及载荷作为误差因素,通过正交试验、SN比试验以及方差分析,找出对车门下垂刚度和一阶固有频率最敏感的控制因素,获得控制因素的最佳组合。算例结果表明,采用稳健设计方法,不仅可提高车门结构性能的稳健性,而且可减轻车 门的重量,具有较强的工程实用性。     

基于全息建模的补偿器类产品参数化设计方法

在补偿器类产品设计中引入了全息建模的设计思路,研究了基于全息建模的产品参数化设计方法,在CAD平台上完成了系统的开发,并结合实际应用对系统进行了具体的验证。系统已在企业中得到深入应用,使得补偿器类产品的设计质量和效率大幅度提高,满足市场对新产品的需求。     

基于6σ 稳健性的运输工装轻量化设计

为了在减轻地铁车辆拖车轮对运输工装重量的同时,提高优化设计的可靠性与稳健性,在轻量化设计中充分考虑尺寸参数的不确定性信息,通过引入6稳健设计理念,将响应面法、轻量化设计、6质量管理、可靠性设计、稳健设计、蒙特卡罗模拟技术相结合,构造了基于6稳健性的地铁车辆拖车轮对运输工装轻量化设计新方法。结果表明,优化后的工装强度和刚度满足设计要求,重量减少了112.3kg,减重率达49.3%,轻量化效果显著;且与传统的确定性轻量化设计相比,该方法不仅增强了工装的强度和刚度,而且提高了优化设计的可靠性、强度与刚度的稳健性以及重量的一致性,验证了该方法的有效性。     

基于贝叶斯统计的驱动桥壳可靠性设计

描述了基于贝叶斯统计的汽车驱动桥壳可靠性设计，回顾并分析了驱动桥壳的受力及传统可靠性设计。在传统方法的基础上，为了实现给定可靠度求出驱动桥壳内径，对贝叶斯统计后验期望方法进行了简化整理，运用符号换元积分和Newton—Raphson迭代法得出了数值解(收敛速度极快)，并通过例子予以验证。本方法克服了传统方法的保守性，使设计更合理。本方法特别适于经典统计方法不适应的个性化和特殊化设计，对设计方案的频繁变更及贫乏的实验和现场数据都能得出比传统方法更精确的解。     

稳健优化设计中代理模型不确定性的研究

代理模型的应用解决了稳健设计中计算量大的难题,但由于代理模型与真实模型间存在误差(代理模型的不确定性),而传统的稳健设计忽视了这种不确定性,必然会带来一定的设计误差。因此,针对稳健设计提出了一种基于蒙特卡洛抽样的代理模型不确定性的量化方法,在传统仅考虑参数不确定性的基础上,额外计入代理模型的不确定性对设计的影响。将提出的方法应用于一个数学算例和一个火箭弹卷弧翼气动稳健优化设计,所得优化结果较传统的未考虑代理模型不确定的稳健设计更为精确、合理,证实了提出方法的有效性。     

基于设计稳健性的补偿滑轮组变幅机构的优化设计

结合容差模型和正交实验法的各自特点，提出了一种较为实用的稳健优化方法，该方法可以处理设计函数为隐函数或高度非线性函数。设计变量的容差可容许大些。在滑轮组补偿变幅机构稳健优化设计中加以运用，结果表明该方法是有效的和可行的。     

基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法

复杂环境下的量测粗差和时变噪声严重影响了状态估计的精度和可靠性,对此提出了一种基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段更新将变分贝叶斯推断引入因子图优化框架中,以估计时变量测噪声协方差;其次,利用相邻帧间的平均新息构造量测协方差预测值,作为粗差判据来实现稳健估计。基于INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验评估表明,所提方法能在粗差干扰的情况下有效估计时变量测噪声,相比M估计和滑动窗口自适应因子图优化算法的水平定位误差分别减小了26.7%和39.8%,兼顾了估计精度和抗差性能,具有较好的复杂环境适应性。     

基于分位数数学模型的参数设计新方法

参数设计是产品健壮设计中的重要阶段.为了减少产品的质量波动,提高产品质量的抗干扰能力,在同时考虑设计目标健壮性和设计约束健壮性的基础上,提出了新的基于分位数的参数设计优化模型,并采用理想点法和基于最大可能点的分位数求解算法,构成了该模型的求解框架,保证了该模型求解的效率和灵活性.通过汽车离合器膜片弹簧的参数设计实例,验证了该方法的有效性和实用性.     

基于实验设计的再制造物流网络的健壮性设计

回收产品到达时间、数量和质量的不确定性,可降低再制造物流网络的稳定性和柔性。对此提出了健壮性设计,以提高系统的稳定性;建立了再制造物流网络数学健壮性模型,该模型通过分布函数反映不确定性因素;采用实验设计与数学仿真相结合的方法对系统进行了敏感性分析;研究每个因素和水平对系统的影响,并找出了主因素和最优的组合,同时也探讨了因素个数、各因素的水平数及实验的设计过程;最后,通过实例说明了健壮性设计过程。     

Robust design optimization method for centrifugal impellers under surface roughness uncertainties due to blade fouling

Blade fouling has been proved to be a great threat to compressor performance in operating stage. The current researches on fouling-induced performance degradations of centrifugal compressors are based mainly on simplified roughness models without taking into account the realistic factors such as spatial non-uniformity and randomness of the fouling-induced surface roughness. Moreover, little attention has been paid to the robust design optimization of centrifugal compressor impellers with considerations of blade fouling. In this paper, a multi-objective robust design optimization method is developed for centrifugal impellers under surface roughness uncertainties due to blade fouling. A three-dimensional surface roughness map is proposed to describe the nonuniformity and randomness of realistic fouling accumulations on blades. To lower computational cost in robust design optimization, the support vector regression (SVR) metamodel is combined with the Monte Carlo simulation (MCS) method to conduct the uncertainty analysis of fouled impeller performance. The analyzed results show that the critical fouled region associated with impeller performance degradations lies at the leading edge of blade tip. The SVR metamodel has been proved to be an efficient and accurate means in the detection of impeller performance variations caused by roughness uncertainties. After design optimization, the robust optimal design is found to be more efficient and less sensitive to fouling uncertainties while maintaining good impeller performance in the clean condition. This research proposes a systematic design optimization method for centrifugal compressors with considerations of blade fouling, providing a practical guidance to the design of advanced centrifugal compressors.     

基于6σ的平面四连杆机构稳健优化设计

运用6σ的稳健优化设计理论,以连杆机构的几何参数为设计变量,以满足曲槽摇杆机构及传动角条件为约束,以再现轨迹精度最佳为目标函数,同时考虑连杆件制造精度对轨迹精度的影响,采用具有正态分布参数的蒙特卡罗法采样和多目标模拟退火算法对机构进行稳健优化设计。计算结果显示,与传统优化设计相比,该方法更符合实际情况,且当设计变量发生变异时,能有效保证机构的运动轨迹精度。     

基于设计活动分析的机械产品设计缺陷形成及评估建模

为了从设计缺陷形成机理的角度系统地研究设计缺陷的产生,及其随设计活动的发展过程,以机械产品设计过程的设计活动分析为基础,通过分析产品设计活动类型和设计活动时序关联模型,研究了设计缺陷的形成和发展,并构建了以设计活动为贝叶斯网络节点的设计缺陷评估模型。案例研究表明:通过该方法可以定量估算设计活动产生产品设计缺陷的可能性,识别设计缺陷发生概率高的关键设计活动,从而为产品设计缺陷的预防控制提供依据。     

基于模糊理论的混凝土泵车臂架系统稳健设计

将稳健设计中的损失模型法和模糊数学中的综合评判方法应用于混凝土泵车臂架系统设计中,以臂架系统质量和所占空间体积为性能指标,同时考虑强度、局部稳定性等约束条件,对臂架系统进行了稳健设计,通过实例验证了该方法的正确性.