买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国人民解放军32181部队

摘要：本发明涉及一种轻质化结构产品可靠性优化设计方法及系统，属于结构设计领域。方法包括：基于结构产品参数化的有限元模型确定训练样本；建立SVM模型；通过训练样本对SVM模型进行训练，得到训练好的SVM模型；利用训练好的SVM模型计算结构VonMises最大应力；根据结构VonMises最大应力，建立基于可靠性的设计优化模型；采用遗传算法与双循环优化方法，求解基于可靠性的设计优化模型，确定最优设计结果。本发明能够在原始有限元模型调用次数较少的情况下，对含有隐式状态方程和极小失效概率的装备结构可靠性设计优化问题进行求解，从而提高了结构可靠性设计分析与优化的效率和精度。

主权项：1.一种轻质化结构产品可靠性优化设计方法，其特征在于，包括：基于结构产品参数化的有限元模型确定训练样本，具体包括：建立结构产品参数化的有限元模型，以结构强度S为失效判据，设定强度失效阈值，随机变量服从正态分布；随机变量包括产品几何尺寸和材料属性；利用一次二阶矩方法确定所述有限元模型的最可能失效点，以所述最可能失效点为均值、以σ为标准差，进行MonteCarlo随机抽样，得到抽样样本点，以所述抽样样本点作为训练样本；建立SVM模型；SVM模型用公式表示，其中，m表示结构随机变量的向量；q表示结构状态参数的向量；y表示结构的VonMises应力最大值；表示训练得到的SVM模型；在建立SVM模型的过程中选取SVM模型的多项式核函数，多项式核函数的形式为： ；式中，xi为第i个训练样本；x为训练样本集合；b为多项式核函数的阶数，b=2；通过所述训练样本对所述SVM模型进行训练，得到训练好的SVM模型，具体包括：选取所述SVM模型的参数；所述参数包括多项式核函数的阶数；利用归一化的训练样本对所述SVM模型进行训练，得到训练后的SVM模型；判断所述训练后的SVM模型的分析精度是否满足可靠性分析精度，若是，则输出训练好的SVM模型；若否，则返回“选取所述SVM模型的参数”的步骤；利用所述训练好的SVM模型替代结构产品参数化的有限元模型，计算结构VonMises最大应力；根据所述结构VonMises最大应力，建立基于可靠性的设计优化模型；基于可靠性的设计优化模型的优化目标是最小化结构质量，优化约束是满足强度可靠度要求；建立的基于可靠性的设计优化模型如下： ；其中，d为结构设计变量向量；为利用训练好的SVM模型计算出的结构VonMises最大应力；为规定的结构可靠度要求；dL表示结构设计变量取值下限所组成的向量；dU表示结构设计变量取值上限所组成的向量；Mf表示结构产品的总质量；采用遗传算法与双循环优化方法，求解所述基于可靠性的设计优化模型，确定最优设计结果；内层循环利用MonteCarlo方法计算当前设计点的结构可靠度，外层利用遗传算法寻找满足可靠度约束的最优设计点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军32181部队 一种轻质化结构产品可靠性优化设计方法及系统