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不確定結(jié)構(gòu)的區(qū)間可靠性優(yōu)化設(shè)計

發(fā)布時間:2024-05-21 20:15
  對不確定結(jié)構(gòu)的區(qū)間可靠性進行了研究,建立了基于區(qū)間可靠性的優(yōu)化設(shè)計模型.采用結(jié)合嵌套遺傳算法和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,進行區(qū)間的直接優(yōu)化,解決了基于區(qū)間可靠性的優(yōu)化設(shè)計求解問題,避免了間接模型的復(fù)雜轉(zhuǎn)換過程.充分考慮了實際工程中設(shè)計向量存在擾動的情況,提出了該情況下目標(biāo)函數(shù)波動的約束,使目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)在擾動下依然滿足可靠性要求.通過數(shù)值算例驗證了模型的有效性和優(yōu)越性.將所提出的模型用于具有區(qū)間不確定參數(shù)的行車平板優(yōu)化,結(jié)果表明了所提方法的可行性和工程有效性.

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

圖1區(qū)間可靠性設(shè)計模型的求解流程圖

圖1區(qū)間可靠性設(shè)計模型的求解流程圖

結(jié)合嵌套的遺傳算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出基于區(qū)間的機械結(jié)構(gòu)可靠性設(shè)計模型的直接求解方法.在遺傳算法內(nèi)層,利用構(gòu)建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測每個設(shè)計向量相對應(yīng)的約束函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)的左右界.在遺傳算法外層,根據(jù)設(shè)計向量的優(yōu)劣排序規(guī)則進行排序,求出最優(yōu)設(shè)計向量.基于區(qū)間的機械結(jié)構(gòu)可靠性設(shè)計模....


圖2懸臂梁結(jié)構(gòu)圖

圖2懸臂梁結(jié)構(gòu)圖

懸臂梁結(jié)構(gòu)如圖2所示[14],在懸臂梁上分別作用2個集中載荷F1和F2.目標(biāo)函數(shù)是將懸臂梁造價最低問題轉(zhuǎn)化為體積最小問題,懸臂梁的強度和剛度作為約束函數(shù),則懸臂梁的優(yōu)化模型為


圖3目標(biāo)函數(shù)隨迭代次數(shù)的變化情況

圖3目標(biāo)函數(shù)隨迭代次數(shù)的變化情況

嵌套遺傳算法的運行參數(shù)如表1所示.所有的可靠性要求設(shè)為1,對該優(yōu)化問題進行求解,目標(biāo)函數(shù)隨迭代次數(shù)的變化情況如圖3所示.曲線表示不考慮設(shè)計向量存在擾動時,目標(biāo)函數(shù)的變化情況.另外兩條曲線表示設(shè)計向量存在擾動時,在擾動范圍內(nèi)目標(biāo)函數(shù)的最大值和最小值.將求解的設(shè)計向量與原設(shè)計向量進行....


圖4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代過程

圖4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代過程

可靠性要求設(shè)為1,目標(biāo)函數(shù)隨迭代次數(shù)的變化情況如圖6所示.將求解的設(shè)計向量與采用魯棒性優(yōu)化方法求出的設(shè)計向量進行對比,對比情況如表4所示.由表4可知,基于區(qū)間可靠性設(shè)計模型直接求解方法滿足工程設(shè)計要求,優(yōu)化結(jié)果更好,目標(biāo)函數(shù)更小.設(shè)計向量存在擾動時,使設(shè)計向量滿足約束條件及符合可....



本文編號:3979871

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