基于可靠性的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化及其在機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的日新月異，使得工程系統(tǒng)愈發(fā)復(fù)雜化，其具體設(shè)計(jì)過(guò)程往往涉及諸多學(xué)科，且學(xué)科之間的聯(lián)系耦合緊密。為了解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法的局限性，多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化（Multidisciplinary Design Optimization, MDO）應(yīng)運(yùn)而生。MDO方法在充分考慮耦合學(xué)科之間協(xié)同效應(yīng)的同時(shí)，從工程系統(tǒng)全局的角度進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)提高系統(tǒng)綜合性能，縮短研發(fā)周期并降低生產(chǎn)成本的目的。
　　不確定性因素廣泛地存在于實(shí)際工程系統(tǒng)中

2、。特別是在復(fù)雜耦合的工程系統(tǒng)中，不確定性因素會(huì)隨著耦合信息的傳播而累積，最終對(duì)工程系統(tǒng)的綜合性能產(chǎn)生影響，給工程系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性以及安全性帶來(lái)隱患。為了在設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中有效考慮這些不確定性因素的影響，基于可靠性的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化（Reliability based Multidisciplinary Design Optimization, RBMDO）已成為現(xiàn)代工程系統(tǒng)設(shè)計(jì)的研究熱點(diǎn)之一。
　　迄今為止，對(duì)于考慮隨機(jī)不確定性的

3、RBMDO方法，在結(jié)合經(jīng)典概率論等可靠性分析方法后日趨成熟。同時(shí)，由于序列優(yōu)化與可靠性評(píng)估（Sequential Optimization and Reliability Assessment, SORA）策略的采用，使得可靠性分析過(guò)程與設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程相互解耦，整個(gè) RBMDO過(guò)程分解為一系列相互交替進(jìn)行的確定性 MDO與可靠性分析過(guò)程，運(yùn)算效率得以進(jìn)一步提升?；?SORA策略，本文分別從“RBMDO問(wèn)題中的確定性 MDO方法創(chuàng)新”和“

4、不同可靠性分析方法在RBMDO問(wèn)題中的引入與應(yīng)用”兩個(gè)方面展開(kāi)研究。具體地，利用大系統(tǒng)遞階控制理論與方法在處理復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)調(diào)問(wèn)題中的策略，針對(duì)SORA下RBMDO中的確定性MDO方法進(jìn)行創(chuàng)新研究；利用鞍點(diǎn)近似方法（Saddlepoint Approximation, SPA）對(duì)一階可靠性方法評(píng)估精度的改進(jìn)，以及利用子集模擬可靠性分析方法（Subset Simulation Reliability Analysis, SSRA）對(duì)小概率失效

5、事件的可靠性分析評(píng)估效率的改進(jìn)，分別將上述兩種新的可靠性分析方法引入并應(yīng)用到SORA下RBMDO中的可靠性分析環(huán)節(jié)。兩個(gè)方面的理論研究工作圍繞SORA策略下RBMDO整體的計(jì)算效率提高與優(yōu)化精度改進(jìn)展開(kāi)，擬拓展和完善現(xiàn)有RBMDO的理論體系。最后，在利用已有和上述理論研究成果的基礎(chǔ)上，以某型號(hào)變體飛行器的翻轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)為例，展開(kāi) RBMDO方法在機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化中的工程應(yīng)用研究。系統(tǒng)地分析該機(jī)構(gòu)的多學(xué)科耦合特性以及不確定性因素影響。完成該機(jī)構(gòu)

6、的RBMDO同時(shí)，與原始設(shè)計(jì)方案進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)優(yōu)化后的設(shè)計(jì)方案進(jìn)一步地進(jìn)行研究。
　　本文的研究成果主要體現(xiàn)在如下四個(gè)方面：
　?。?）關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)優(yōu)化（Interaction Prediction Optimization, IPO）與關(guān)聯(lián)平衡優(yōu)化（Interaction Balance Optimization, IBO）。利用大系統(tǒng)遞階控制理論中的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)控制與關(guān)聯(lián)平衡控制兩種方法，分別結(jié)合協(xié)同優(yōu)化（Collaborat

7、ive Optimization, CO）方法的子學(xué)科分布式并行優(yōu)化和協(xié)調(diào)策略，提出兩種新的MDO方法用于 SORA策略下RBMDO中的確定性優(yōu)化，避免了CO方法中的相容性約束給原RBMDO問(wèn)題增加非線性程度的缺陷。所提出方法與CO方法相比，學(xué)科間的協(xié)調(diào)策略更加簡(jiǎn)單，對(duì)于優(yōu)化問(wèn)題的求解具有更高的運(yùn)算效率和精度。通過(guò)算例驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
　?。?）基于一階鞍點(diǎn)近似方法的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化（First Order Saddlep

8、oint Approximation based MDO, FOSPA-MDO）。當(dāng)優(yōu)化問(wèn)題中存在隨機(jī)不確定性時(shí)，采用一階鞍點(diǎn)近似（First Order Saddlepoint Approximation, FOSPA）方法對(duì)SORA策略下RBMDO中的確定性 MDO優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行可靠性分析與評(píng)估，不需要將隨機(jī)變量轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)空間中的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)變量，避免了由于采用傳統(tǒng)一階或二階可靠性方法所帶來(lái)的增加原優(yōu)化問(wèn)題非線性程度的缺陷。在

9、搜索獲得似然設(shè)計(jì)驗(yàn)算點(diǎn)（Most Likelihood Point, MLP）后，利用隨機(jī)變量與參數(shù)的移動(dòng)向量建立新一輪運(yùn)算中的確定性優(yōu)化模型。所提出方法與基于一階可靠性方法（First Order Reliability Method, FORM）的RBMDO相比，在保證計(jì)算效率的同時(shí)，擁有更加準(zhǔn)確的可靠性評(píng)估精度。通過(guò)算例驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
　?。?）基于子集模擬可靠性分析方法的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化（Subset Simul

10、ation Reliability Analysis based MDO, SSRA-MDO）。當(dāng)優(yōu)化設(shè)計(jì)對(duì)象系統(tǒng)擁有極高的可靠性，需要對(duì)其發(fā)生小概率失效事件進(jìn)行可靠性評(píng)估時(shí)，為了能準(zhǔn)確且高效地完成 RBMDO，采用基于子集模擬可靠性分析方法（Subset Simulation Reliability Analysis, SSRA）對(duì)SORA策略下RBMDO中的確定性MDO優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行可靠性分析與評(píng)估。該方法將原失效概率計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)橐?/p>

11、系列發(fā)生概率較高的條件失效概率計(jì)算問(wèn)題，通過(guò)馬爾可夫鏈蒙特卡羅仿真（Markov Chain Monte Carlo Simulation）方法分別計(jì)算各個(gè)中間條件失效概率。在搜索獲得模擬設(shè)計(jì)驗(yàn)算點(diǎn)（Simulation Most Probable Point, SMPP）后，利用隨機(jī)變量與參數(shù)的移動(dòng)向量建立新一輪運(yùn)算中的確定性優(yōu)化模型。所提出方法與基于傳統(tǒng)蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation, MCS）的RBMD

12、O相比，在保證計(jì)算精度的同時(shí)，使用更少數(shù)量的仿真樣本點(diǎn)，擁有更加高效的計(jì)算效率。通過(guò)算例驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
　?。?）某翻轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的考慮隨機(jī)不確定性的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化。根據(jù)某翻轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的組成與運(yùn)動(dòng)原理，將該機(jī)構(gòu)劃分為動(dòng)力輸入學(xué)科與動(dòng)力傳遞學(xué)科。在分別對(duì)各個(gè)構(gòu)件以及機(jī)構(gòu)整體進(jìn)行有限元分析與動(dòng)力學(xué)分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)造相應(yīng)的性能函數(shù)響應(yīng)面。分析實(shí)際工程中的不確定性來(lái)源，建立該翻轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的RBMDO模型并利用本文所提出的SSRA