基于混合可靠性模型与神经网络响应面的PMA可靠性优化方法

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摘要

本发明公开了一种基于混合可靠性模型与神经网络响应面的PMA可靠性优化方法，属于可靠性优化设计技术领域。首先，建立产品可靠性优化设计的数学模型；其次，确定数学模型中的截尾概率变量与超椭球凸集合非概率变量；然后，采用神经网络响应面法拟合目标函数与功能函数；接着，基于PMA的序列优化算法框架，将可靠性优化数学模型分成确定性优化与可靠性逆分析两部分；最后，采用混沌‑Powell算法对确定性优化与可靠性逆分析先后进行优化搜索得到最优值。数值算例表明，本发明极大的减少了可靠性优化搜索的计算量，为部分不确定参数数据样本缺乏、目标函数与功能函数是复杂非线性隐函数条件下的产品可靠性优化设计提供了一种新思路。

基本信息

专利标题：

基于混合可靠性模型与神经网络响应面的PMA可靠性优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112307654A

申请号：

CN202011078193.4

公开（公告）日：

2021-02-02

申请日：

2020-10-10

授权号：

CN112307654B

授权日：

2022-05-10

发明人：

周凌贺晓书

申请人：

南昌航空大学

申请人地址：

江西省南昌市丰和南大道696号

代理机构：

深圳市智旭鼎浩知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

周超

优先权：

CN202011078193.4

主分类号：

G06F30/23

IPC分类号：

G06F30/23 G06F30/27 G06F119/02 G06F111/04 G06F111/10 G06F119/14

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/23

使用有限元方法或有限差方法

法律状态

2022-05-10 ：

授权

2021-02-23 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/23
申请日 : 20201010

2021-02-02 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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