基于拓扑优化的车辆底部防护组件改进设计

为提升车辆底部防护组件的抗爆性能,降低车身底板变形对车内乘员的威胁,基于混合自动元胞机法对防护组件中的加强梁进行拓扑优化设计,得到了加强梁的最佳材料分布形式,随后根据拓扑优化结果进行了工程诠释和重新设计。为了进一步提升防护组件的抗爆性能,采用多目标优化的方法对加强梁进行优化设计,以基板的挠度峰值、基板的最大动能和防护组件质量为优化目标,防护组件的质量为约束条件,以及梁的厚度、截面尺寸为设计变量,得出加强梁各参数组合的最优方案。结果表明,相比于初始设计,该方案在不增加结构质量的情况下,防护组件的抗爆性能得到显著提升,改进后基板的挠度峰值降低了5%,基板的最大动能降低了11.58%。     

基于神经网络的车辆抗冲击防护组件优化

随着军用车辆防护要求的不断提高,抗冲击防护组件设计面临越来越多的挑战。为了提供一种高效科学的研究方法,本文中采用V型结构,并应用径向基函数神经网络近似模型和多目标遗传算法对某型车防护组件进行优化设计。以防护组件变形量与总体质量最小为设计目标,利用灵敏度分析筛选出对防护组件防护性能影响较大的设计因子。以径向基函数神经网络构建实验设计样本的近似模型,然后用多目标遗传算法进行数值优化获得防护组件最优方案。最后通过仿真与实验验证,证明优化方案满足设计要求。研究结果可为今后防护组件开发提供设计思路。

     

基于凸模型的结构非概率可靠性优化

基于不确定性的凸模型描述,研究考虑非概率可靠性指标约束的结构优化问题. 该优化 模型是一个内层优化为极小极大问题的嵌套优化模型. 为了有效地求解该模型,提出了 一种基于目标性能的优化方法,通过寻找目标性能点来判断约束的满足情况,从而避免直接 计算以极小极大(min-max)问题定义的非概率可靠性指标. 提出的数值方法可处理材 料、几何及载荷等不确定性参数,并且目标性能值的灵敏度计算公式简便,算法稳定. 数值 算例验证了所提出方法的正确性,也表明算法比文献中已有方法更为有效 。     

基于动力学响应的多组件系统布局优化方法

针对圆形安装板上多组件布局问题,以组件系统静平衡性为约束,以系统在随机振动下的动力学响应为优化目标,建立了多组件系统的动力学布局优化模型。针对所建立的优化模型,提出采用序列二次规划方法和改进遗传算法相结合的策略进行多约束条件下的组件布局优化。最后,对两个典型算例进行了动力学优化计算,结果表明,本文所建立的优化模型在多约束的情况下可提高组件系统的动力学性能,满足静力学和动力学性能要求。     

基于区间模型的结构非概率可靠性优化

采用区间变量描述不确定参数,研究了结构非概率可靠性优化问题。基于区间模型描述不确定信息这一前提,针对Elishakoff的非概率可靠性指标,给出了其几何解释和求解方法。建立了以结构重量为目标函数、以非概率可靠性指标为约束条件的非概率可靠性优化模型。算例分析表明:该非概率可靠性优化方法能够考虑不确定信息的影响,对结构重量进行合理分配。该方法为结构非概率可靠性优化提供了一种新的思路。     

基于能度可靠性的结构优化设计方法

基于可靠性的结构优化设计是不确定性结构设计的最合理途径。本文提出了基于能度可靠性的结构优化设计方法,将不确定结构的优化设计描述为：在重量或造价约束下,极小化结构的失效可能度;或对确定的容许失效可能度,极小化结构重量或造价。所提方法和传统的基于随机可靠性的结构优化设计是平行和相似的。由于结构的能度可靠性模型对已知数据的依赖性较低,计算过程较为简便。从而可使结构设计阶段获取数据的难度大大降低,并有效降低计算工作量,且可使模糊信息的处理更为合理。实例计算说明了文中方法是有效和可行的。     

基于支持向量机的序列可靠性优化方法

在工程设计中,可靠性优化设计通常计算量较大或精度不够。本文提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine）和MPP（Most Probable Point）的可靠性分析方法。用SVM 在MPP处替代原极限状态函数,并利用极限状态函数的梯度信息,使SVM模型穿过M PP并与原函数相切,再基于SVM采用重要抽样法计算失效概率。然后,将SORA（Sequential Optimization and Reliability Assessment ）与基于SVM 的可靠性分析方法相集成,将传统的双循环可靠性优化算法解耦为单循环,并通过基于SVM 的可靠性分析方法修正了SORA中由于线性近似带来的误差,保证了最优设计点处可靠性分析的精度。算例证明,该方法在处理非线性问题时具有精确度高和计算量适度的特点。     

基于多目标优化策略的结构可靠性稳健设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将结构可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了灰色粒子群算法求解可靠性稳健优化设计问题。与传统方法相比,该方法简便易行并能迅速准确地得到结构可靠性稳健优化设计信息。     

考虑车辆高速和低速耐撞性的多目标优化设计

<正>面高速耐撞性设计,需确保车内乘员的人身安全,使车内乘员的人身伤害降到最低;正面低速耐撞性设计,要求尽量减少车辆在碰撞中的损伤,使车辆具有良好的碰撞损伤修复经济性。本文根据上述特点,将车辆的正面高速耐撞性与正面低速耐撞性相结合,并且考虑车身部件的轻量化,提出了一种优化设计方法。该方法将保险杠、吸能盒内外板以及前纵梁内外板五个部件厚度作为优化设计变量,在正面低速碰撞中,以前纵梁吸收的碰撞总能量作为其是否发生较大变形的依据,利用代理模型和遗传算法进行了优化计算。最后,将该方法应用在某一车型的耐撞性设计中。     

框架结构的可靠性优化

以框架结构系统的可靠性分析为基础,给出离散变量框架结构可靠性优化的相对差商方法及迭代格式,并用算例证明了该法的有效性及实用性。     

基于非概率模型的结构可靠性优化设计

结构设计受控于诸多因素的不确定性。基于可靠性方法的优化设计是结构设计的合理途径。不确定结构的可靠性优化设计，通常是用概率模型求解。但概率模型的应用是以有足够的数据信息为基础的。且结构的概率可靠性优化设计通常计算量很大，设计效率低。本文基于不确定性的凸集模型描述，提出了一种不同的基于非概率可靠性的结构优化设计模型。它只需知道不定参量的界限，而不要求其分布型式。可显著降低可靠性优化的计算工作量。且由于对初始数据的要求低，具有较强的适用性。实例计算表明文中方法是实用和有效的。     

基于迭代更新近似模型的车内噪声优化

基于声固耦合分析与迭代更新近似模型对车身板件进行了优化。首先通过板件声学贡献量分析,确定影响车内噪声的关键板件,将其厚度作为设计变量,在减少计算量的同时去除了无关变量的干扰。然后建立不同激励下驾驶员右耳处最大声压与关键板件厚度之间的组合近似模型,对其进行多目标优化并采用序列二次规划和K均值聚类算法对近似模型进行更新,使得采样样本逐渐靠近Pareto前沿,从而提高近似模型在Pareto前沿上的精度。优化结果表明,迭代更新近似模型能够有效优化车身结构,在保证轻量化的同时,降低了车内噪声。     

基于通用生成函数的惯导部件可靠性建模

惯性导航系统是飞机、导弹等复杂装备的重要部件。准确评估其可靠性是装备使用、保障和遂行作战任务的基础。在分析基于通用生成函数方法构建多状态可靠性模型研究的基础上,设计了一种基于通用生成函数方法的性能相依多状态系统可靠性建模的仿真算法,以某型飞机的惯性导航计算部件为研究对象对模型的正确性进行了验证,并且和基于贝叶斯网络可靠性建模方法进行了比较,结果表明:①设计方法可行与贝叶斯方法可靠性结果一致且计算速度快,其中贝叶斯算法过程约需3.72e-02 s,而基于UGF的算法需要1.8810e-03 s左右;②所建模型可以获得多状态系统性能状态的分布特性。     

常幅载荷下结构元件断裂可靠度估算的应力强度因子模型

给出了一个估算结构元件疲劳可靠度的应力强度因子模型,系统阐述了元件在常幅载荷下疲劳可靠性的分析方法。该模型研究了常幅载荷作用下材料瞬时裂纹长度和应力强度因子的分布形式,建立了应力强度因子与断裂韧性之间的干涉关系。对7075-T7351铝合金中心裂纹试件试验数据分析的结果表明：裂纹的瞬时扩展长度和可靠度的预测结果均与试验结果符合很好,本文给出的基于应力强度因子的可靠性分析模型是合理的。     

基于可靠性映射函数的结构优化Structural optimization based on reliability mapping functions

基于可靠性分析理论,构建可靠性映射函数,将基于可靠性的结构优化由双层优化转化为单层优化,提高优化效率,解决基于可靠性结构优化的计算量大、不利用于工程应用的问题。可靠性映射函数具有明确理论依据,能够确保将其应用到基于可靠性的结构优化是可行的。为提高失效概率求解精度,以设计点为基础,提出一种改进响应面方法,并将其用于可靠性映射函数的求解。算例表明,该方法具有较好计算精度,功能函数评估次数明显少于其他方法,计算效率高,能够获得满意的优化结果。     

基于Kriging模型的非概率可靠度计算

Kriging模型可以适应各种极限状态函数,HL-RF修正算法可以有效地计算非线性问题。对于难以获得极限状态函数的结构,提出了用Kriging模型进行回归拟合极限状态方程,同时使用HL-RF修正算法计算结构的非概率可靠度指标的计算方法。数值算例以及球形压力容器可靠性分析表明,本文提出的计算方法具有求解精度好、适应能力强的特点。     

一种基于位相型近似的退化可靠性分析方法

提出了一种用于产品性能退化数据的统计模型和分析方法。研究了由于可观测环境过程影响引起退化的单一单元系统可靠性。仅用单元当前的工作环境观测量估计失效时间分布,单元的当前工作环境被表征为有限状态半马尔可夫过程(SMP)。为了利用马尔可夫特性,通过状态保留时间的观测量和转移率将环境状态逗留时间近似为位相型(PH)随机变量。PH分布的使用使得现有解析结论容易应用于遭受连续时间马尔可夫链形式变化环境过程的单元可靠性评估。利用陀螺仪性能退化分析作为实例阐明了提出方法的有效性,并与通过Monte Carlo仿真获得的结果进行了比较。