桥式起重机使用越来越频繁,而且朝着大型化发展,金属结构被认为是起重机的骨架,其质量约占整台起重机质量的60%~80%,需要实现轻量化设计;另外,金属结构的故障出现也较为频繁,且稍有不慎极容易酿成重大事故,需要考虑可靠性要求。然而,现阶段桥机金属结构的优化设计为追求轻量化往往把强度、刚度和稳定性等性能的许用值用到极限,这样做不能确保结构是否安全。桥机金属结构在设计阶段就需要同时考虑经济性与安全性能要求,可靠性优化实现了优化设计与可靠性分析的结合,能够统筹兼顾可靠性与经济性要求。本文以概率模型来描述影响结构可靠性的不确定因素,并将概率可靠性优化应用在桥机金属结构设计中,主要研究内容有以下几个方面:(1)基于改进的粒子群算法进行桥机金属结构优化设计,实现容易,精度高,收敛快,同时极大地提高了设计的效率。基于蒙特卡洛法对传统手工设计和优化设计的设计方案进行可靠性分析,发现传统的手工试凑法获得的设计方案一般具有较高的可靠度,而常规优化设计虽然提高了设计效率也实现了结构的轻量化,但得到的设计方案达不到令人满意的可靠性水平。(2)引入了应力水平来定量的衡量桥机的设计裕度,用可靠度来衡量结构是否安全,分别采用不同的应力水平进行桥架的优化设计,通过蒙特卡洛法计算最优解可靠度水平,发现桥机金属结构的重量随着应力水平的降低近似线性递增,而结构的可靠度随着应力水平的降低不断提高,但提高的幅度越来越小,最后近似一条无限趋向于1的水平直线,即提高设计裕度换取较高可靠度的回报率越来越低。(3)基于人工神经网络良好的非线性映射能力和回归拟合技术,训练拟合随机设计变量与结构可靠度显式函数关系式。以此关系式预测结构的可靠度,建立桥机金属结构概率可靠性优化设计数学模型,获得了兼顾经济性和可靠度要求的最优解。(4)以VC++6.0为软件开发工具,编制桥机金属结构设计软件,实现可视化设计、优化设计、可靠性分析、人工神经网络预测结构可靠度、概率可靠性优化等功能。本文的创新之处在于:引入惩罚函数法改进了标准粒子群算法,使其可有效处理约束优化设计模型;引入应力水平来衡量设计裕度,得出了应力水平对优化设计及结构可靠性的影响规律;基于人工神经网络回归技术,训练拟合随机设计变量与结构可靠度的显式映射关系,提高了概率可靠性优化的效率。