【摘 要】
:
常规的结构优化设计中,由于未考虑设计变量等不确定性因素的影响,所得的常规优化解往往会处在可行域的边缘上,一旦设计变量发生波动变化时,这些解会发生偏离可行域从而变成非
论文部分内容阅读
常规的结构优化设计中,由于未考虑设计变量等不确定性因素的影响,所得的常规优化解往往会处在可行域的边缘上,一旦设计变量发生波动变化时,这些解会发生偏离可行域从而变成非可行解的危险。鲁棒性设计是指通过调整产品设计变量的大小,从而降低产品质量对可控因子或者不可控因子扰动的敏感性,当可控因子和不可控因子出现偏差时,产品质量依然可以满足设计要求的方法。鲁棒性设计的思想已在船舶优化设计中得到应用,但是在许多应用中,船体结构特性和载荷响应往往采用经验公式得到,船体结构由于本身构造和施加载荷的复杂性,结构特性和载荷响应也会变得非常复杂,若果采用公式的方法简单地描述两者,将会忽略船体结构之间以及载荷之间的相互影响和相互作用,致使优化结果出现较大的偏差,因而有必要采用有限元方法来进行船体结构分析,来精确分析其结构特性和结构响应,作为船舶结构优化的目标函数值或约束特性值。本文将鲁棒优化的思想与有限元分析相结合,提出了一种以有限元分析结果为基础的鲁棒性优化方法。论文的主要研究工作和内容如下:首先,阐述鲁棒性的基础理论,鲁棒性设计的原理,目标,设计原则及相应的设计流程,分类介绍了传统的鲁棒性设计方法。在以上基础上,基于Matlab软件编写了一种搜索鲁棒最优解的多目标粒子群优化算法。然后,将粒子群优化算法与有限元分析相结合,针对多用途船货仓区域三舱段模型进行分别以重量和最大应力为目标的单目标优化。再次,为提高所提鲁棒性设计方法在船舶优化中的可用性,利用支持向量机方法建立舱段的近似模型,并对支持向量机的重要参数进行优化,从而达到提高支持向量机的性能和近似模型的精度的目的,收到满意的结果。最后,将本文提出的搜索鲁棒最优解的多目标粒子群优化算法与高精度的舱段支持向量机近似模型相结合,完成该舱段的中横剖面的鲁棒性优化设计,并将鲁棒性设计结果与传统优化设计结果进行对比。通过鲁棒性优化设计的结果表明,中横剖面的鲁棒性变得更好,舱段的最大应力以及其对设计变量的敏感性均有较大程度的降低,同时支持向量机近似模型的使用大大减少了优化过程中时间的消耗,增加了所提方法的可行性。
其他文献
等离子点火技术作为一种新型的点火技术正被广泛应用于航空工业、造船工业以及发电、石油天然气输送等诸多行业中。而等离子点火器作为现代燃气轮机的一种新型点火设备,具有
热弹塑性有限元方法作为一种精度高、结构适应性强的焊接数值模拟方法,被广泛应用于焊接接头和小型结构的焊接问题研究。但是该方法计算耗时长、运算规模大,难以应用于大型复
接地是保障电力系统安全远行的有效方法,接地网络的接地电阻是否符合标准是电力系统设备能否正常工作的重要指标。本文介绍了电力系统接地电阻测量的重要意义和必要性,分析比较
本文针对系统特点设计了解耦算法、数字滤波算法、误差漂移补偿算法和积分算法。其中重点研究了解耦算法:耦合误差是系统的主要误差之一,耦合误差可以分为线性耦合误差和
阀门是航天飞行器装备的重要组成部件,阀门的质量直接影响了航天飞行器的可靠性。实现阀门零件的高精度检测是保证航天阀门密封性、可靠性以及稳定性的重要技术手段。轴类零件
触发与时间内插电路模块是随机取样数字存储示波器中的重要电路模块。触发电路是示波器的重要功能电路,为水平扫描时基电路提供时间参考零点,并能使波形在显示屏上稳定地显示。时间内插电路是随机取样数字存储示波器的关键电路,能有效提高数字存储示波器的等效采样速率和水平扫描时间分辨率。本文围绕“数字存储示波器高速触发与时间内插电路模块设计与功能验证”这一主题而展开。文章内容分为两大部分,第一篇详细阐述了触发与内
自确认传感器是一种可以在采集数据、输出测量值的同时,能够对自身的工作状态进行在线检测,进而能够实现故障自我诊断和数据自恢复的新型传感器。由于其输出结果值相比传统传感
国际海事组织IMO在STCW公约中明确规定轮机员必须经过仿真模拟器的培训,随着STCW78/95公约的实施,对轮机员进行空调系统专业技术知识的培训尤为重要,因此市场对船舶空调仿真模拟
万能工具显微镜作为传统的二维坐标测量系统,在几何测量中具有最为广泛的应用。但是在实际使用中,存在着读数过程烦琐、测量时间长、人员主观误差相对较大、自动化程度低等缺点,难以满足人们对高精度零件尺寸测量的要求。因此本文针对原有万能工具显微镜存在的缺点,提出了一种基于图像的万能工具显微镜改进方法。该方法采用CCD图像技术,可有效的解决上述问题,大大提高测量精度并降低操作人员的劳动强度。本文在综述尺寸检测
由于环境污染、能源危机、可持续发展等议题日益成为人类社会生活的中心内容,风电产业正受到全世界愈来愈多的关注。实际上,陆基风力发电的商业化运作已经取得的巨大成功,已