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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,工程系統(tǒng)越來越復(fù)雜,其設(shè)計研發(fā)涉及到多個學(xué)科領(lǐng)域,并且學(xué)科之間存在著較強(qiáng)的耦合關(guān)系。多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化(Multidisciplinary Design Optimization, MDO)是一種復(fù)雜耦合系統(tǒng)設(shè)計的綜合方法,其充分利用學(xué)科間的耦合作用,從系統(tǒng)的角度對復(fù)雜耦合系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,以期獲得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解,達(dá)到提高產(chǎn)品性能、降低成本和縮短設(shè)計周期的目的。
不確定性廣泛存在于實(shí)際復(fù)雜耦合系統(tǒng)中,其大致可
2、分為隨機(jī)不確定性和認(rèn)知不確定性兩類。為獲得高可靠性和高安全性的復(fù)雜耦合系統(tǒng),考慮不確定性對系統(tǒng)的影響已成為工程系統(tǒng)設(shè)計的焦點(diǎn)之一。針對連續(xù)變量和參數(shù)含有隨機(jī)不確定性的情形,基于可靠性的多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化受到了廣泛關(guān)注,并取得了豐碩的研究成果。本文基于可能性理論,研究了連續(xù)變量和參數(shù)僅含認(rèn)知不確定性的MDO問題、連續(xù)變量和參數(shù)同時含有隨機(jī)和認(rèn)知不確定性的MDO問題、單學(xué)科隨機(jī)和認(rèn)知不確定性下的混合離散變量設(shè)計優(yōu)化問題、隨機(jī)和認(rèn)知不確定性下的混
3、合離散變量MDO問題,拓展和完善了不確定性下MDO的理論體系,為不確定性下的多學(xué)科耦合系統(tǒng)的設(shè)計提供了有效的方法。
本文的研究成果主要體現(xiàn)在如下幾個方面:
?。?)基于可能性的多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化(Possibility Based MDO, PBMDO)。當(dāng)連續(xù)變量和參數(shù)僅含有認(rèn)知不確定性時,建立了MDO環(huán)境下的不確定性分析模型,提出了 PBMDO問題的兩種優(yōu)化求解方法:PBMDO的順序優(yōu)化和可靠性評估法(PBMDO in
4、 framework of Sequential Optimization and Reliability Assessment, PBMDO-SORA);PBMDO的安全系數(shù)法(PBMDO in framework of Safety Factor based Approach, PBMDO-SFA)。
?。?)隨機(jī)和認(rèn)知不確定性下的多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化(Mixed Variables MDO, MVMDO)。當(dāng)連續(xù)變量和參數(shù)同時含
5、有隨機(jī)和認(rèn)知不確定性時,建立了MDO環(huán)境下的不確定性分析模型,提出了MVMDO問題的兩種優(yōu)化求解方法:MVMDO的順序優(yōu)化和可靠性評估法(MVMDO in framework of SORA, MVMDO-SORA);MVMDO的安全系數(shù)法(MVMDO in framework of SFA, MVMDO-SFA)。
?。?)單學(xué)科隨機(jī)和認(rèn)知不確定性下的混合離散變量設(shè)計優(yōu)化(Random/Fuzzy Continuous Dis
6、crete Variables Design Optimization, RFCDV-DO)。單學(xué)科中,當(dāng)離散、連續(xù)變量和參數(shù)同時含有隨機(jī)和認(rèn)知不確定性時,基于條件失效可能性,推導(dǎo)和提出了兩種不確定性分析方法;提出了求解RFCDV-DO問題的順序優(yōu)化和可靠性分析方法(Random/Fuzzy SORA, RFSORA)。
?。?)隨機(jī)和認(rèn)知不確定性下的混合離散變量多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化(Random/Fuzzy Continuous D
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