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基于计算智能的机械零部件可靠性优化设计
引用本文:刘仁云,于繁华,张义民. 基于计算智能的机械零部件可靠性优化设计[J]. 机械设计与研究, 2010, 26(1): 65-68. DOI: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a2360
作者姓名:刘仁云  于繁华  张义民
作者单位:长春师范学院;东北大学;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50875039)
摘    要:针对多失效模式的结构系统的可靠性优化问题,提出了随机模拟-小波神经网络方法(MCS-WNN),将可靠性优化设计中的非正态随机参数的概率约束转化为等价的确定性约束,并运用粒子群算法迅速获得结构系统可靠性优化设计的初始点。并提出了一种小波神经网络的逆映射模型以优化设计参数,针对机械零部件的实验结果表明,上述方法行之有效。

关 键 词:小波神经网络  非正态随机参数  多失效模式  可靠性优化设计  随机摄动技术  Edgeworth级数  

Computational Intelligence-Based Optimal Reliability Design for Mechanical Parts and Assembilies
LIU Ren-yun,YU Fan-hua,ZhANG Yi-min. Computational Intelligence-Based Optimal Reliability Design for Mechanical Parts and Assembilies[J]. Machine Design and Research, 2010, 26(1): 65-68. DOI: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a2360
Authors:LIU Ren-yun  YU Fan-hua  ZhANG Yi-min
Affiliation:1.Changchun Nomal College/a>;Changchun130032/a>;China/a>;2.Northeastern University/a>;Shenyang10004/a>;China
Abstract:For the purpose of optimal reliability design of structural system with multi-failure modes,Monte Carlo Stochastic-Wavelet Neural Network(MCS-WNN)method is presented in this paper.The probability constraint is transferred into equivalent determinate constraint in optimal reliability design with non-normal random parameters.Thus,the initial design point in structural system for optimal reliability design can be obtained rapidly by Particle Swarm Algorithm.And then,an inverse mapping model of Wavelet Neural N...
Keywords:wavelet neural network  non-normal random parameter  multi-failure modes  reliability design optimization  probabilistic perturbation technology  Edgeworth series  
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