区间参数压电智能桁架结构控制的多目标非概率可靠性拓扑优化.pdfVIP

Vo l. 26 No.2 振动工程学报 第 26 卷第 2 期 2013 年 4 月 Journal of Vibration Engineering Apr.2013 区间参数压电智能街架结构/控制的 多目标非概率可靠性拓扑优化 徐斌，赵普猛，黎莹 (西北工业大学力学与土木建筑学院，陕西西安 710072) 摘要:基于小区间参数范围内的一阶泰勒展开和函数的区间扩张，分析了区间参数压电智能柏架结构的开闭环特 性及其灵敏度，建立了其一体化多目标拓扑优化模型。通过对目标函数处理引人决策风险因子和偏差惩罚项以及 对不确定约束函数引人非概率可靠性约束，将区间参数优化问题转化为等效的在风险因子下的确定性优化问题。 一体化优化的优化方法选择多目标遗传算法，且结合如个体有效性检查等优化策略来保证优化的顺利实施。优化 结果表明:多目标优化得到的是一组非劣解，并且结构参数离差率、风险因子和可靠度的不同会导致优化结果不 同。 关键词:优化;结构/控制;区间参数;多目标遗传算法 中图分类号:0327 文献标识码:A 文章编号: 1004-4523(2013)02-0169-09 来处理，有时会得出矛盾或很不合理的结果t610 因而，针对区间参数压电智能结构/控制一体化 百| 多目标拓扑优化，本文提出了一种区间参数结构/控 随着科学技术的发展和工程实际问题的需求不 制多目标拓扑优化方法:对于目标函数处理引入决 断提高，为了提高受控结构系统的总体性能，引入了 策风险因子和偏差惩罚项，对于不确定性约束函数 结构/控制一体化优化设计策略。智能和架结构一 转为非概率可靠性约束，将不确定性优化问题转化 体化拓扑优化能够除去和架中不必要的节点和杆 为风险因子意义下的确定性优化目标问题;优化求 件，同时考虑了振动控制中所需作动器的数目，配置 解策略采用基于个体排序的求解有约束多目标优化 的位置和控制器参数，从而达到预期结构控制同时 问题的 Pareto 遗传算法(CMOPGA) 。将此方法应 优化的目的。目前在这方面国内外已经取得了一些 用于和架结构，算例结果表明所提方法是有效的。 研究成果:赵国忠等建立了具有压电智能椅架的结 构和振动控制的联合优化设计模型川，采用了基于 1 区间参数压电智能椅架的性能分析 灵敏度的优化求解算法;Hiramoto 等以悬臂输液管 道的外半径和传感器与作动器位置为设计变量[2] ， 1. 1 区间参数的定义 以闭环系统关键流速最大为优化目标进行结构/控 假设α=(α i)m = (α1 ， α2 ,… ,a m)T 表示有界不 制的一体化优化;在 2004 年至 2007 年的研究表 确定结构参数向量，即 明[3- 飞将结构尺寸/拓扑参数、控制器设计参数和 α 《 α 三三百 或 α i~ αz 三二瓦， 作动器配置参数(位置和数目)