可靠度方法理论与应用课件.pptVIP

可靠度方法-理论与应用顾镭博士徐有忠博士奇瑞汽车公司奇瑞乘用车工程研究院

内容?动力与目的?随机工程设计与制造ü基于可靠度的优化设计(RBDO)ü基于可靠度的鲁棒性优化设计，6-Sigma设计(RDO)ü基于概率的优化设计(PBDO)ü基于决策的优化设,分级RBDO?发展近况和今后的研究方向

动力和目标?动力ü激烈的市场竞争ü在微薄的利润空间中提升产品质量ü计算机技术、CAD,CAE,CAM技术的发展üCAD,CAE,CAM与现实世界的差距（不能完全反映现实世界）?目标ü建立产品和工艺设计的随机性工程设计综合n高质量可靠n耐久随机性设计综合nn高性价比n多功能n…CAD,CAE,CAM技术基于不确定的设计方法试验验证

随机工程设计–基于可靠度的设计优化(RBDO)–基于可靠度的鲁棒性设计优化(RDO)–基于概率的设计优化(PBDO)–基于决策的设计优化,分级RBDO

基于可靠度的设计优化(RBDO)l由于激烈的市争，确定性化算法将推向束的极限界上，未能留有足的空加工制造程的不确定性，致了制造用高，妨碍了品的可售性。不可行区域G(X)0i模型不确定性确定性优化–50%的可靠性！Finiteelement,Mathematicalmodeling,确定性Etc.失效面G(X)=0输出不1RBDO优化设计：理想的可靠度输入物理不确定性XG(X)物理系统失效面G(X)=0JointPDFfX(x)Contour22G”(X)+C(X)G’(X)+K(X)G(X)=F(X)初始设计可行区域G(X)≤0输入随机不确定性X1i0lRBDO不仅提供了优化设计还提供了置信区间?6-sigma品工

RBDO:数学模型定义设计变量b??(X)=[?(X),…,?(X)],这里X是正态或非正态分T11nn布的随机变量传统确定性设计优化基于可靠度的设计优化(RBDO)MinimizeCost(b)MinimizeCost(b)SubjecttoP(G(X)?0)?P,i=1~Subjecttogi(b)?0,i=1~ncisincbL?b?bUbL?b?bUith约束的安全概率P=?(?):ith设定安全概率siti?ti:ith约束的目标可靠度因子?(?):标准正态分布累积积分函数

RBDO:可靠度因子法(RIA)与性能度量法(PMA)ProbabilisticConstraint?(?)?F(0)?0“?=6?6-Sigma设计”tiGiti??1(?)FGi?1(?)?ti???1(F(0))=????0?1F(?(?))=G?0GiGitisitipi?si:ReliabilityIndexG:ProbabilisticPerformanceMeasurepiReliabilityIndexApproach(RIA)PerformanceMeasureApproach(PMA)MinimizeCost(b)MinimizeCost(b)设计层Subjectto????0SubjecttoG?0tisipiMinimize||U||MaximizeG(U)分析层iSubjectto||U||=?tiSubjecttoG(U)=0i:最大可能失效点(MPP)?=?ti:最大可能失效点(MPP)G=0i

RBDO:PMA的可靠度分析方法?高等均值法(AMV)(Wu,1990)ü由于没有利用迭代过程信息，对于凹形曲面算法效率低、不稳定。?共轭均值法(CMV)(Younetal.,2001)凹函数U2n(2)n(1)u(2)u*G=G(u)*n(1)ü适合于凹面，但对凸面算法效率低。u(1)n(0)U1?混合均值法(HMV)(Younetal.,2001)G=G(0)?tü对于任何形式的状态方程都有较高的效率和算法鲁棒性.ü对高度非线性状态方程算法效率低、不稳定。

RBDO:PMA的可靠度分析方法(续)?改进的混合均值法(HMV+)(YounandChoi,2004)用HMV法用函数来插值性能函数，t为弧长参数这里:最小MethodHMVHMV+MFDg(x*)NFA/NSA不收敛0.24400.24396/655/5SLP不收敛不收敛SQPHMVHMV+MFDSLP?0.07559/599/9?0.075?0.075?0.075?0.07563/75