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第 26卷第 1期机械设计与研究 Vol. 26 No. 1
Φ
2010年 2月 Machine Design and Research Feb. , 2010
文章编号: 1006 2343 (2010) 01 065 04
基于计算智能的机械零部件可靠性优化设计
刘仁云 1 , 于繁华 1 , 张义民 2
(1. 长春师范学院,长春 130032, E mail: ******@yahoo. com. cn; 2. 东北大学,沈阳 110004)
摘要: 针对多失效模式的结构系统的可靠性优化问题,提出了随机模拟- 小波神经网络方法(MCS -
WNN) ,将可靠性优化设计中的非正态随机参数的概率约束转化为等价的确定性约束,并运用粒子群算法迅速
获得结构系统可靠性优化设计的初始点。并提出了一种小波神经网络的逆映射模型以优化设计参数,针对机
械零部件的实验结果表明,上述方法行之有效。
关键词: 小波神经网络;非正态随机参数;多失效模式;可靠性优化设计; 随机摄动技术; Edgeworth级数
中图分类号: TU318 文献标识码: A
Com puta tiona l In telligence Ba sed O ptima l Reliab ility
D esign for M echan ica l Parts and A ssem b ilies
L IU Ren yun 1 , YU Fan hua 1 , ZhANG Yi m in2
(1. Changchun Nomal College, Changchun 130032, China;
2. Northeastern University, Shenyang 10004, China)
Abstract: For the purpose of op timal reliability design of structural system with multi failure modes, Monte Carlo
Stochastic W avelet work (MCS WNN) method is p resented in this paper. The p robability constraint is trans
ferred into equivalent determ inate constraint in op timal reliability design with non normal random parameters. Thus, the
initial design point in structural system for op timal reliability design can be obtained rap idly by Particle Swarm A lgo
rithm. And then, an inverse mapp ing model ofW work is p resented to op timpze design