基于高斯响应面的可靠性分析及结构优化方法研究

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1、中图分类号：V231.91论文编号：102870218-S095学科分类号：082502硕士学位论文基于高斯响应面的可靠性分析及结构优化方法研究研究生姓名常亚宁学科、专业航空宇航推进理论与工程研究方向结构强度与振动指导教师孙志刚教授南京航空航天大学研究生院能源与动力学院二О一七年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEnergyandPowerEngineeringResearchonReliabilityAnalysisandStructureOptimizationBasedon

2、GaussianRegressionRSAThesisinAerospacePropulsionTheoryandEngineeringbyChangYaningAdvisedbyProf.SunZhigangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2017承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教

3、育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要提高推重比是航空领域不断的追求，而减重则是提高航空发动机推重比的重要因素。新型材料和新型结构的使用是发动机减重的主要措施，同时两者又相辅相成，新型材料的研发是为了设计更优的发动机结构，同时更优的结构设计也是为了最大程度的发挥材料潜能。新型材料和新型结构的使用增加了发动机安全工作的不确定性因素，因此针对航空发动机的可靠性分析和结构优化设计方法研究

4、尤为重要。本文首先基于高斯回归理论提出了一种复杂结构可靠性分析的自适应响应面方法，并编写了分析程序。采用连续拉丁超立方抽样方法选取样本点，采用留一验证判断响应面精度，在得到高精度响应面后使用直接蒙特卡洛方法进行可靠性分析。验证后将该方法应用于2.5D陶瓷基复合材料涡轮叶片的失效分析并与直接蒙特卡洛方法对比，计算结果表明该方法适用于复杂结构的可靠性分析并具有较高精度。在某型压气机轮盘的强度分析基础之上，分析了金属基复合材料加强的双肩型叶环结构。金属基复合材料的高比强度、低密度特性，在保证轮盘结构安全性的同时有效降低了质量，对于提高发动机推重比具有重要意义。最后，将所提响应面模型作为遗传算法的优

5、化对象，提出了一种自适应响应面与遗传算法结合的优化设计方法。验证后采用该方法对新型叶环结构进行了优化分析，优化后的叶环结构相对于原始轮盘减重57.4%，质量由8.96kg减少到3.81kg，减重效果明显并具有一定的工程参考价值。关键词：可靠性，高斯回归，整体叶环，结构优化，有限元分析I基于高斯响应面的可靠性分析及结构优化方法研究ABSTRACTIncreasingthethrust-to-weightratioisacontinuouspursuitinthefieldofaviation,whileweightlossisanimportantfactorinenhancingthethr

6、ust-weightratioofanaero-engine.Theresearchanddevelopmentofnewmaterialsandthenewenginestructurearethetwomajoraspectsofengineweightlosscurrently,andthetwoarecomplementary.Theresearchanddevelopmentofnewmaterialsisaimedatimprovingthedesignofenginestructure,Atthesametime,thebeststructuraldesignisoftento

7、maximizematerialpotential.Newmaterialsandnewstructuresaremakingtheuncertaintiesthataffectthesafetyandreliabilityoftheaero-enginemoreandmore,Therefore,itisveryimportanttostudythereliabilityanalysismethodands