论文部分内容阅读
为了提高多构件、多失效模式结构整体可靠性分析及其优化设计的计算精度与计算效率,综合考虑失效判据、边界载荷条件的模糊性与随机性,将模糊可靠性理论、支持向量机理论和响应面理论进行结合,分别提出了多失效模式可靠性分析的模糊智能多重响应面法(Fuzzy Intelligent MultiResponse Surface Method,FIMRSM)、模糊智能多重极值响应面法(Fuzzy Intelligent Multi-Extremum Response Surface Method,FIMERSM);在模糊可靠性分析的基础上,将多目标智能优化算法、分解协调理论进行结合,分别提出了多失效模式可靠性优化设计的多目标-遗传模糊智能多重响应面法(Multi-Object Genetic Algorithm-Fuzzy Intelligent Multi-Response Surface Method,MOGA-FIMRSM)、模糊智能分解协调极值响应面法(Fuzzy Intelligent Distributed Collaborative Extremum Response Surface Method,FIDCERSM);以航空发动机转子系统构件为研究对象,验证本文所提方法的有效性。(1)针对多物理场结构可靠性分析问题,在多重响应面法(MRSM)和模糊V-线性规划支持向量回归机(FV-LPSVR)的基础上,提出了模糊智能多重响应面法(FIMRSM),对航空发动机叶盘进行了模糊可靠性分析。首先,通过流-热-固耦合数值仿真,获得叶盘的最大变形、最大应力和最大应变的分布特性。然后,以进口流速、转速、温度和材料密度作为输入随机变量,运用拉丁超立方抽样技术,计算叶盘变形、应力、应变失效模式下的输出响应,运用FV-LPSVR构建模糊智能多重响应面函数(FIMRSF)。最后,应用蒙特卡罗法(MCM)对FIMRSF进行大批量联动抽样,并求解模糊可靠性概率模型,得到叶盘的综合可靠度为99.29%。(2)针对复杂机械结构动态可靠性分析问题,将模糊支持向量回归机(FSVR)与多重极值响应面法(MERSM)进行结合,提出了模糊智能多重极值响应面法(FIMERSM),对航空发动机叶片进行了模糊动态可靠性分析。首先,通过热-结构耦合确定性分析找到叶片的最大应力点、最大应变点和最低寿命点。然后,对每组输入随机变量求解有限元基本方程,得到叶片应力、应变、低循环疲劳寿命在分析时域内的极值输出响应,构造模糊智能多重极值响应面函数(FIMERSF)。最后,运用MCM对FIMERSF进行大批量联动抽样并求解广义模糊随机可靠性概率模型,得到叶片的动态可靠度为99.46%。(3)针对单构件整体可靠性优化设计问题,将多重响应面法(MRSM)和多目标遗传算法(MOGA)进行结合,提出了多目标遗传-模糊智能多重响应面法(MOGA-FIMRSM),对航空发动机叶片进行了模糊可靠性优化设计(FRBDO)。首先,运用模糊最小二乘支持向量回归机(FLSSVR)模型构建模糊智能多重响应面函数(FIMRSF),完成叶片的可靠性灵敏度分析。其次,以叶片高灵敏度指标为设计变量,建立FRBDO模型,运用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法求解FRBDO模型,完成叶片的可靠性优化设计。最后,通过与MCM进行方法对比表明:MOGA-FIMRSM将叶片的可靠性指标提升了3.45%,且计算精度与MCM基本保持一致。(4)针对多构件整体可靠性优化设计问题,在模糊V-支持向量回归机(FV-SVR)与分解协调极值响应面法(DCERSM)的基础上,提出了模糊智能分解协调极值响应面法(FIDCERSM),对航空发动机叶片-轮盘进行了模糊分解协调可靠性优化设计(FDCRBDO)。首先,运用FV-SVR模型构建模糊智能分解协调极值响应面函数(FIDCERSF)。然后,运用MCM对FIDCERSF进行动态可靠性分析,获得输入随机变量的灵敏度指标。最后,以高灵敏度指标为设计变量,以可靠度和GH4133B高温合金疲劳-蠕变损伤为约束函数,用FIDCERSF代替叶片-轮盘的极限状态函数,建立FDCRBDO模型,通过对各级规划之间的解耦协调迭代求解,完成叶片-轮盘疲劳-蠕变交互作用可靠性优化设计。