论文部分内容阅读
随着科学技术的发展,工程系统越来越复杂,其设计研发涉及到多个学科领域,并且学科之间存在着较强的耦合关系。多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization, MDO)是一种复杂耦合系统设计的综合方法,其充分利用学科间的耦合作用,从系统的角度对复杂耦合系统进行优化设计,以期获得系统的整体最优解,达到提高产品性能、降低成本和缩短设计周期的目的。不确定性广泛存在于实际复杂耦合系统中,其大致可分为随机不确定性和认知不确定性两类。为获得高可靠性和高安全性的复杂耦合系统,考虑不确定性对系统的影响已成为工程系统设计的焦点之一。针对连续变量和参数含有随机不确定性的情形,基于可靠性的多学科设计优化受到了广泛关注,并取得了丰硕的研究成果。本文基于可能性理论,研究了连续变量和参数仅含认知不确定性的MDO问题、连续变量和参数同时含有随机和认知不确定性的MDO问题、单学科随机和认知不确定性下的混合离散变量设计优化问题、随机和认知不确定性下的混合离散变量MDO问题,拓展和完善了不确定性下MDO的理论体系,为不确定性下的多学科耦合系统的设计提供了有效的方法。本文的研究成果主要体现在如下几个方面：(1)基于可能性的多学科设计优化(Possibility Based MDO, PBMDO)。当连续变量和参数仅含有认知不确定性时,建立了MDO环境下的不确定性分析模型,提出了PBMDO问题的两种优化求解方法：PBMDO的顺序优化和可靠性评估法(PBMDO in framework of Sequential Optimization and Reliability Assessment, PBMDO-SORA); PBMDO的安全系数法(PBMDO in framework of Safety Factor based Approach, PBMDO-SFA)。(2)随机和认知不确定性下的多学科设计优化(Mixed Variables MDO, MVMDO)。当连续变量和参数同时含有随机和认知不确定性时,建立了MDO环境下的不确定性分析模型,提出了MVMDO问题的两种优化求解方法：MVMDO的顺序优化和可靠性评估法(MVMDO in framework of SORA, MVMDO-SORA); MVMDO的安全系数法(MVMDO in framework of SFA, MVMDO-SFA)。(3)单学科随机和认知不确定性下的混合离散变量设计优化(Random/Fuzzy Continuous Discrete Variables Design Optimization, RFCDV-DO)。单学科中,当离散、连续变量和参数同时含有随机和认知不确定性时,基于条件失效可能性,推导和提出了两种不确定性分析方法；提出了求解RFCDV-DO问题的顺序优化和可靠性分析方法(Random/Fuzzy SORA, RFSORA)。(4)随机和认知不确定性下的混合离散变量多学科设计优化(Random/Fuzzy Continuous Discrete Variables MDO, RFCDV-MDO)。当离散、连续变量和参数同时含有随机和认知不确定性时,在单学科不确定性分析方法的基础上,建立了MDO环境下两种不确定性分析模型；提出了求解RFCDV-MDO问题的顺序优化和可靠性分析方法(RFCDV-MDO in framework of SORA, RFCDV-MDO-SORA)。