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证据理论和区间分析相结合的可靠性优化设计方法
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:0
  • 页码:35-41
  • 语言:中文
  • 分类:TB114.3[理学—概率论与数理统计;理学—数学;理学—应用数学;一般工业技术]
  • 作者机构:[1]长沙大学机电工程系,长沙410003, [2]湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,湘潭411201
  • 相关基金:国家自然科学基金(50575072)和长沙大学科研基金(SF070201)资助项目.
  • 相关项目:产品跌落冲击耐撞性能不确定性传递和稳健设计研究
中文摘要:

提出一种基于证据理论和区间分析方法的可靠性优化设计方法。对于给定的失效概率许用值f0,通过证据理论求出可靠性约束条件的似真度P1(F),以P1(F)≤而作为可靠性约束条件的替代模型,进而提出基于证据理论的广义可靠性优化设计建模方法。当仅考虑随机不确定性时,所建立的模型退化为传统的随机可靠性优化设计模型。给出似真度PI(F)的数值计算方法,并引入区间分析理论计算约束函数的值域,提高似真度的计算效率和可靠性优化的求解速度。开发基于证据理论和区间分析的可靠性优化设计遗传算法程序。给出了内压容器的可靠性优化设计实例。设计实例表明,所提出的方法正确、有效。

英文摘要:

An evidence theory and interval analysis-based method of reliability design optimization is proposed. For the preconcerted failure probability f0, the plausibility measure of reliability constraint, PI(F), is calculated by using evidence theory. With PI(F)≤f0 used as a surrogate model of reliability constraint, an evidence theory-based model of generalized reliability design optimization is formulated. If there is only random uncertainty in the formulated model, this model degenerates to a conventional model of reliability design optimization. A numerical method for calculating PI(F) is presented. The theory of interval analysis is used for approximately calculating the value range of constraint function, then the computational efficiency of PI(F) is significantly improved and the computational cost for solving the reliability optimization model is reduced. A genetic algorithm program for the evidence theory and interval analysis-based reliability design optimization is developed. The proposed method is demonstrated with a pressure vessel example. The example shows that the proposed method is effective and practical.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603