基于自构隶属函数的机械结构模糊疲劳可靠度优化方法

    公开(公告)号:CN110083916A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910323019.2

    申请日:2019-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于自构隶属函数的机械结构模糊疲劳可靠度优化方法,属于疲劳可靠度优化领域。目的是为了解决在少量样本数据下进行模糊疲劳可靠度优化设计的问题。其原理是基于自构隶属函数表征机械结构疲劳损伤模糊性,通过试验数据验证其准确性,推导失效概率和可靠度解析表达式;定义随机变量和模糊变量与模糊疲劳可靠性功能函数,验证功能函数准确性,建立优化目标函数;确定设计变量约束条件,基于盲数理论确定优化目标区间,通过遗传算法进行全局寻优,获取最优结果。本发明充分考虑机械结构尺寸、材料参数和载荷的不确定性因素,通过自构隶属函数表征机械结构疲劳损伤模糊性,基于盲数理论定义优化目标区间,计算准确可靠,且效率高。

    基于自构隶属函数的机械结构模糊疲劳可靠度优化方法

    公开(公告)号:CN110083916B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN201910323019.2

    申请日:2019-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于自构隶属函数的机械结构模糊疲劳可靠度优化方法,属于疲劳可靠度优化领域。目的是为了解决在少量样本数据下进行模糊疲劳可靠度优化设计的问题。其原理是基于自构隶属函数表征机械结构疲劳损伤模糊性,通过试验数据验证其准确性,推导失效概率和可靠度解析表达式;定义随机变量和模糊变量与模糊疲劳可靠性功能函数,验证功能函数准确性,建立优化目标函数;确定设计变量约束条件,基于盲数理论确定优化目标区间,通过遗传算法进行全局寻优,获取最优结果。本发明充分考虑机械结构尺寸、材料参数和载荷的不确定性因素,通过自构隶属函数表征机械结构疲劳损伤模糊性,基于盲数理论定义优化目标区间,计算准确可靠,且效率高。

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