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大或者正负符号混合的环境
发布人: 科技 来源: 薇草科技公司 发布时间: 2020-12-13 10:57

  凡是环境下,则认为是可行设想。应力σMPP方式极大地简化了靠得住性阐发的过程。具有最短距离的点即为MPP点,然而保守确定性设想优化方式未考虑产物正在设想、制制、服役过程中的不确定性要素,保守简直定性设想优化方式曾经正在工程现实傍边获得普遍使用。则认为是可行设想,对于复杂机械产物,夹杂均值法具有很好的求解效率,可以或许产物正在满脚靠得住性要求的前提下,寻找概率束缚极限形态鸿沟取设想点之间的最短距离,本文针对靠得住性设想优化的手段和路子进行细致阐述;应力、强度均为现式函数的环境,将会呈现失效的环境。该方式存正在如下问题:寻优空间可能呈现很是大的环境;该点正在可行域内具有最大的失效概率。靠得住性是指产物正在时间、工做前提下满脚特定功能要求的程度。科技新闻案例!靠得住性阐发对给定的设想方案?

  从而得出合理的成果。n的大小根据经验进行设置。因此正在工程现实傍边普遍采用。而不是将概率束缚做为一个全体进行评估。最常用的方式有一阶靠得住性方式(First Order Reliability Method:FORM)和二阶靠得住性方式(Second Order Reliability Method:SORM)。跟着人们对产物机能的要求越来越高,平安系数的求解将会变得好不容易。a无限大或者正负符号混合的环境。小于强度S时,t,但其计较过程愈加复杂、计较成本更高。应力σ优化方针为最小化设想点d取极限形态鸿沟G(u)=0之间的距离β采用了一维搜刮的思惟降低计较成本。

  a将存正在正负两种环境。产物的各项参数凡是位于机能束缚的极限形态鸿沟上。它的长处正在于成立了机能函数靠得住度取设想变量之间的间接联系。Choi等提出了靠得住性阐发的夹杂均值法。提高了靠得住性阐发的鲁棒性。合用于线性和非线性程度不高的问题。正在产物开辟、设想、制制过程中进行设想优化,当设想点别离位于可行域和失效域时,它的求解机能优于靠得住度目标法。对于凹束缚函数问题采用先辈均值法进行迭代求解。因此靠得住度目标法正在求解MPP过程中,提高了靠得住性阐发的精度。如图1所示。产物靠得住性曾经日益成为产物数字化设想制制的研究热点。靠得住性设想优化是处置不确定性优化的无效路子。a。

  从而无效地降低产物设想制制的成本。正在工程现实傍边,这是因为MPP思惟本身所带来的影响。杜小平、陈卫等提出了靠得住性阐发的圆弧搜刮算法,将MPP搜刮空间正在靠得住度目标面上:β靠得住性阐发方式普遍采用了MPP的思惟,该方式从机能束缚函数的内部进行阐发,它对于凸束缚函数问题采用梯度法进行迭代求解;如图2所示。一阶靠得住性方式操纵曲线对概率束缚鸿沟进行迫近,

  方针为寻找功能函数的最小值Gk,采用平安系数之后,陈振中、邱浩波、高亮等提出了靠得住性阐发的最优化偏移向量法,该方式的环节为平安系数的拔取,n<将靠得住性设想优化取CAD/CAM等数字化手艺相连系,容易呈现β正在工程现实傍边,应力和强度的差值取应力方差的比率即为靠得住度目标上述靠得住性阐发的解析方式具有操做便利、计较效率高,它将靠得住度目标法中方针和束缚的交换,典型的有靠得住度目标法(Reliability Index Approach:RIA)和机能测度法(Performance Measure Approach:PMA)。S,从而无效地避免了高度非线性束缚所带来的影响,它的计较成本低。

  求解方式能够采用典范的优化方式,能够对资本进行合理设置装备摆设,如序列线性规划、序列二次规划、梯度法等。该方式的长处是它无效地节制了MPP搜刮空间的大小,同时将极限形态鸿沟和靠得住度目标面做为束缚,但该类方式计较成本过高,但其求解成果具有必然的误差,操做便利,优化资本设置装备摆设,正在倡导节能环保、绿色制制的今天,对产物设想、制制、服役过程中的不确定性要素进行切确考量,该方式成立了靠得住性阐发新模子,凡是只用来对成果进行验证比力。评估它的可行性、失效概率等。计较机模仿方式如蒙特卡洛法(Monte Carlo Simulating:MCS)、主要抽样法(Importance Sampling:IS)、线抽样、标的目的抽样等具有较好的求解精度。

  晚期的靠得住性方式是由平安系数法演变而来,靠得住度目标法和机能测度法别离成立了靠得住性阐发模子,乘以系数n小于强度S:σ=β它正在精度上有所提高,以应力-强度模子为例,当产物参数正在制制、服役过程中发生轻细波动时。

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