[发明专利]时变不确定条件下机械臂多学科可靠性设计优化方法

权利要求书

1.一种时变不确定条件下机械臂多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用多学科优化方法构建机器人机械臂的多学科设计优化模型；

S2、考虑时变不确定因素对机器人机械臂的影响，构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型；

S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的多学科设计优化模型对机器人机械臂进行多学科设计优化，得到机器人机械臂的多学科设计优化优化解；

S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的多学科设计优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该多学科设计优化优化解下的可靠度，实现对机器人机械臂的多学科可靠性设计优化，具体包括以下分步骤：

S41、将步骤S3中得到的机器人机械臂的多学科设计优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该多学科设计优化优化解下的可靠度；

S42、判断步骤S41中得到可靠度是否满足预先设定的时变可靠性要求；若可靠度满足预先设定的时变可靠性要求，则完成对机器人机械臂的多学科可靠性设计优化；若可靠度不满足预先设定的时变可靠性要求，则返回步骤S3。

2.如权利要求1所述的时变不确定条件下机械臂多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，所述步骤S1以机器人机械臂作为优化目标，利用多学科优化方法构建机器人机械臂的多学科设计优化模型，具体包括以下分步骤：

S11、以机器人机械臂作为优化目标，将机器人机械臂设计分解为n个子学科；

S12、将机器人机械臂的系统级优化目标函数的数学模型表示为：

min F(z)

其中，F(z)为系统级优化目标函数，为系统级一致性等式约束，z为系统级优化设计变量，z_j表示第j个系统级设计变量，s_i为学科i的设计变量数，x_ij^*表示学科i的第j个设计变量的优化结果，n表示子学科数；

S13、将机器人机械臂的学科级优化目标函数的数学模型表示为：

s.t.c_i(x_i)≤0

其中，J_i为第i个学科的一致性约束，x_i为子学科i的设计变量，x_ij表示子学科i的第j个设计变量，z_j^*表示系统级分配给子学科i的第j个设计变量期望值，c_i(x_i)为学科级约束。

3.如权利要求2所述的时变不确定条件下机械臂多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，所述步骤S2考虑时变不确定因素对机器人机械臂的影响，构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，具体包括以下分步骤：

S21、设定具有m个时变变量，则随机变量表示为X(t)＝[x₁(t),x₂(t),…,x_m(t)]^T，设定(Ω,F,P)为一个概率空间，F是Ω上的σ代数，P为Ω上的概率测度，由随机伊藤方程可得随机变量X(t)满足的随机微分方程，表示为：

其中，u(t)为漂移率，v(t)为波动率，W(t)为标准维纳过程，t为时间变量，t₀为初始时刻，X₀为初始时刻值，漂移率表示为：

其中，X_i为第i个观测时间点的值，i＝1,2,…,n；

波动率表示为：

其中，X_j为第j个观测时间点的值，j＝1,2,…,n；

利用Milstein数值方法求解随机变量X(t)满足的随机微分方程，得到时变不确定量化模型；

S22、选择机器人机械臂的性能函数，根据步骤S21中的时变不确定量化模型得到变量在任意时刻的取值，再利用一次一阶矩或一次二阶矩求解性能函数的状态方程在任意时刻的可靠度，构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型。