工程系统的设计常常面临多学科的严峻挑战,复杂产品的开发涉及多个学科领域,因此,在传统优化的基础上,针对复杂工程系统的多学科设计优化(MDO: Multidisciplinary Design Optimization)应运而生,它可以缩短开发时间、降低产品成本、提高产品质量。大多数工程问题都包含随机因素,对于一个多学科系统,各个学科的不确定性可能会通过相互间的耦合关系进行传递,导致系统最终的不确定性是各学科不确定性的累积,如果不能很好的处理这些不确定性,设计结果将得不到保证,影响产品的最终质量,所以,典型的多学科设计优化既要寻求总体系统优化与子系统优化最佳协同效果,又要考虑不确定性对设计过程和设计结果的影响。 传统方法通过采用安全系数来处理随机因素,因此常常导致超余量设计,并且无法深入了解各种随机因素的影响,以及实际的安全余量。近年来,质量工程方法的长足发展使设计人员可以通过随机模型和概率分析处理不确定性和随机性。当这些技术在优化设计的框架下进行运用时,可以搜寻不仅理论上可行,而且实际上也可行的设计方案。 本论文致力于研究不确定性下的多学科设计优化问题,通过分析不确定性的来源、建模和分析方法,寻求管理MDO中不确定性的方法,侧重于研究基于可靠性的多学科设计优化方法。通过iSIGHT软件对实例分别进行常规优化和基于可靠性的优化,分析了不确定性对设计的影响;并针对基于可靠性的多学科设计优化的高效适用的要求,提出了多学科结构下的协同可靠性分析方法和一种新的基于可靠性的多学科设计优化方法(RBMDO-SORA: Reliability Based Multidisciplinary Design Optimization-Sequential Optimization and Reliability Assessment)。前者继承了协同优化方法的优势,而且由于系统级优化器采用模拟退火算法和响应面近似学科优化,使其计算准确、有效;后者采用分解策略将可靠性分析模块和MDO模块解耦,使之成为单循环的计算形式,避免了以往的嵌套模式带来的计算复杂性的问题,并且通过改变约束在设计空间的位置,使优化迅速向着可行方向求解,达到提高计算效率的目的。