基于遗传算法的退化试验优化设计.pdf

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1、第7期机械设计与制造2011年7月MachineryDesign&Manufacture文章编号：1001—3997(2011)07—0001—03基于遗传算法的退化试验优化设计术郭志刚方峻樊黎霞(南京理工大学机械工程学院，南京210094)OptimaldesignofthedegradationtestsbasedongeneticalgorithmGUOZhi—gang，FANGJun，FANLi-xia(SchoolofMechanicalEngineering，NanjingUniversityofScience&T

2、echnology，Nanjing210094，China)；【摘要】在基于退化试验数据的可靠性研究中，如何能在试验资源有限的条件下获得较准确的可i}靠性评估结果，是退化试验方案设计首要解决的一个问题。以某国产航空液压泵的退化试验方案设计{l为例，推导并建立了P阶分位寿命分布的方差最小的优化目标函数，以试验预算费用为限定条件，采用2}遗传算法进行了优化算法设计，并对服从线性退化模型的一批试验样品进行了算例分析。结果表明：与《l传统优化算法相比，该方法具有运算量小、求解效率高、容易得到全局最优解的特点。；；关键词：可靠性；退化试

3、验；P阶分位寿命分布；优化设计；遗传算法{；【Abstract】，凡theresearchofreliabilityanalysisbasedonthedegradationtestdata,howtoobtain5》moreaccurateevaluationresultsunderlimitedtestresourcesisthetopmostproblemtosolve．Acertainkind{}ofdomesticaviationhydraulicpumpisstudiedasanexample．eoptimalob

4、jectivefunctionwith0smallest{lvarianceunderthe100pthpercentileofthelifetimedistributionisdeducedandestablished．Then，thege一2lnecalgorm．r￡heoptm。isdesigned，hichakeshee印erealbu@ec。nstraints,andⅡilgroupoftestsamplesobeyingthelineardegradationmodelisalsoanalyzed．Theanaly

5、sisresuhshowsthat：2}comparedhhe打adialopimizati。nalgor如hms,thedisc5edmeh。dhecharacrscsofsmz{lcomputationamountandhighsolvingefficiency，andiseasytoobtaintheglobaloptimalgoa1．；；Keywords：Reliability；Degradationtests；ThelOOpthpercentileofthelifetimedistribution；Opti-{l0—

6、m1、ail—dnes—i1ghn+1—；G；e、—n1et●i1chajl、hg—oirithm舢i—1r—1j●、—⋯1～—1h■—11■1——．、—1h—wi●i¨，、■i1■—i—ii、■、中图分类号：TH12，TP312文献标识码：A1弓I言——个向量，代表第i个个体的随机影响；测量误差()随着科学技术的不断发展，产品可靠性越来越高，这对传统服从独立同分布且s(‘)～Ⅳ(0，2)。假设模型中卢服从对寿命试验和传统可靠性理论都将是一个巨大的挑战州。从某种意数正态分布，即：in()～Ⅳ(，)义上讲，性能退化最终导致了产品

7、失效(或故障)的产生。由此，式中：—1的均值；—1方差。段二种登!曼。2．2数估计。在退化试验中，有一个重要的问题是需解决的，即如何在特定⋯⋯试验费用下获得最准确的寿命估计值。目前国内外已有不少学者(1)由退化试验收集退化数据{(tj，Yi(々))}～。其中，1≤点銎阵芒显示板进行二了研究人置譬别对金属膜，1z。通过使用最小二乘法(LSE)就可得到的估计鄙，一些科研人员使用MonteCarlo法对发⋯⋯’‘。⋯’⋯⋯⋯～一⋯。光二极管进行了试验方案优化，都取的了不错的效果。Q)=∑{(‘)I一。}(2)然而，使用这些方法最大的

8、缺点是运算量大，解题效率低。通过求Q()关于的导数，并令其等于零，即可求得：为原型盟㈥，以种群为基础，不以单点搜索为基础，能够从不同点获得一——丁—多个极值，从而不易陷入局部最优。。2~j_1=ltj：二2退化模型及参数估计‘2’估计值可以通过下式得孙／7,／=五‘42．1退