概率混合可靠性模型的结构优化设计

《概率混合可靠性模型的结构优化设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、万方数据第42卷第3期2010年6月南京航空航JournalofNanjingUniversity天大学学报ofAeronautics＆AstronauticsV01．42No．3Jun．2010基于概率一非概率混合可靠性模型的结构优化设计王军邱志平(北京航空航天大学固体力学研究所，北京，100191)摘要：影响结构优化设计的不确定变量可分为概率变量和非概率变量两种。针对既存在随机变量又存在区间变量的概率一非概率混合结构优化问题，本文提出了一种基于概率-非概率混合可靠性模型的结构优化设计方法。该方法以概率一非概率混合可靠性

2、模型为基础，同时考虑结构的概率和非概率两种不确定因素的影响，通过概率和区间运算给出满足一定约束条件下的最优解。最后通过两个典型算例与基于随机可靠性模型的结构优化设计进行对比。结果显示：在相同不确定信息下，两种可靠性优化设计结果完全相同，表明该方法是有效和实用的。关键词：不确定性；随机可靠性；优化设计；概率一非概率混合可靠性模型}可靠性优化中图分类号：0213．2文献标识码：A文章编号：1005-2615(2010)03-0278-05StructuralOptimizationDesignBasedonProbabilis

3、ticandNon—probabilisticReliabilityWangJun，QiuZhiping(InstituteofSolidMechanics，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing，100191，China)Abstract：TheuncertainvariablesforinfluencingoptimizationdesigncanbedescribedastWOkinds：probabilisticvariablesandnon—pr

4、obabilisticvariables．Fortheprobabilisticandnon—probabilistichybridstructuraloptimizationproblemcontainingrandomvariablesandintervalvariables，anoptimizationde—signmethodfortheuncertainstructureisproposedbasedonprobabilistieandnon—probabilistichybridreliabilitymodel

5、．Inthismethod．theimpactsofthetwokindsofunlertaininformationareconsidered．Throughprobabilisticandintervaloperations，themethodcangiveanoptimumsolutionundersomecon—straintconditions．Twoclassicalexamplesarecomparedwiththatofrandomreliabilityoptimizationde—signmethod．T

6、heresultillustratesthatthehybridreliabilityoptimizationdesignmethodiseffective．Basedonthesameuncertaininformation，tworeliabilityoptimizationdesignmethodshavethesamere—sults，thusitindicatestheproposedoptimizationdesignmethodiseffective．Keywords：uncertainties；random

7、reliability；optimizationdesign；probabilisticandnon—probabilistiehybridreliabilitymodel；reliabilityoptimization优化设计与结构的不确定参数有着紧密的联系，传统上处理这种不确定性的方法是安全因子法。但是这种方法将结构的参数、目标和约束函数均视为确定量，没有较全面和确切地考虑结构未来表现的随机性，不符合工程实际，因而优化的结构不能得到保证[u。而随机结构基于可靠性的优化设计，把结构作为一个整体，同时考虑载荷和强度的变异性

8、，还可考虑结构尺寸等的不确定因素，并全基金项目：高等学校学科创新引智计划项目(B07009)资助项目；航空科学基金(2007ZA51003)资助项目；国家自然科学基金(10872017)资助项目；国家自然科学基金重大研究计划(90816024)资助项目；国家自然科学基金联合资助基金(10876100)资