面向复杂装备精密产品质量特性的Kriging-RBDO可靠性优化设计
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作者:
作者单位:

(1. 南京航空航天大学经济与管理学院,南京211106;2. 南京林业大学经济与管理学院,南京210037)

作者简介:

通讯作者:

E-mail: wanliangqi@nuaa.edu.cn.

中图分类号:

TH112

基金项目:

国家自然科学基金项目(7181101006, 71702072, 71573115, 71701098);教育部人文社科规划基金项目(18YJA630008);江苏省自然科学基金项目(BK20170810, BK20160940);中央高校基本科研业务费专项基金项目(NJ2018023).


Precision product of complex equipment quality characteristic reliability-based design optimization using Kriging model
Author:
Affiliation:

(1. College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211106,China;2. College of Economics and Management,Nanjing Forestry University,Nanjing210037,China)

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    摘要:

    不确定设计参数情形下的复杂装备柔顺机构精密产品质量特性波动与可靠性疲劳退化是精密微机电系统领域的基础性工程难题.针对这一基础性工程难题,提出一种面向复杂装备柔顺机构精密产品可靠性优化设计模型.利用拉丁超立方试验设计(Latin hypercube design,LHD)构建试验设计组合方案,通过有限元数值模拟获取各试验设计组合方案的质量特性值.据此,采用Kriging代理模型建立质量特性与不确定设计参数之间复杂非线性函数关系模型.在此基础上,引入基于可靠性优化设计(Reliability-based design optimization,RBDO)策略,构建面向复杂装备柔顺机构精密产品Kriging-RBDO可靠性优化设计模型.算例表明,所提出的方法在不确定设计参数情形下的复杂装备柔顺机构精密产品早期质量设计方面具有良好的抗疲劳退化特性.

    Abstract:

    Quality characteristic variation and reliability degradation in complex product of compliant mechanism caused by aleatory uncertainty is a basic engineering problem in micro electro mechanical systems (MEMS). In order to conquer this, we propose a novel reliability-based design optimization approach for the complex product of the compliant mechanism. The Latin hypercube design is adopted to experiment design. After collecting experimental data based on the finite element analysis, the Kriging surrogate model is introduced to establish the functional relationship between design variables and a response. Then, the reliability-based design optimization (RBDO) optimization strategy is employed to build the complex product of the compliant mechanism Kriging-RBDO hybrid reliability optimization model. The numerical results illustrate the excellent anti-jamming capability of the proposed approach.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈洪转,万良琪,欧阳林寒,等.面向复杂装备精密产品质量特性的Kriging-RBDO可靠性优化设计[J].控制与决策,2019,34(9):1929-1936

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  • 在线发布日期: 2019-09-06
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