[发明专利]一种基于负理想解贴近距离的压力机上横梁稳健优化设计方法

说明书

本发明公开了一种基于负理想解贴近距离的压力机上横梁稳健优化设计方法。包括以下步骤：考虑压力机上横梁所受载荷的随机性与其材料属性的区间不确定性，基于6σ稳健性设计原则建立包含随机‑区间混合不确定性变量的上横梁稳健优化设计模型；基于双层嵌套遗传算法对该优化模型进行直接求解；内层对每一设计向量利用Kriging预测模型进行区间稳健性分析，采用蒙特卡洛方法计算目标函数和各约束性能函数的均值和标准差；外层利用内层计算结果，基于约束性能函数总可行稳健性系数和负理想解贴近距离对所有设计向量进行分类、排序与寻优。本发明符合工程实际，且避免了主观干扰，具有很好的工程实用性。

技术领域

本发明属于复杂机械装备结构优化设计领域，涉及一种基于负理想解贴近距离的压力机上横梁稳健优化设计方法。

技术背景

上横梁性能优劣直接影响着压力机的冲压精度和配套模具的使用寿命。为保证冲压精度和配套模具的使用寿命，在确定压力机上横梁的拓扑形状后，还需对其尺寸参数进行优化设计，以保证其性能。

压力机设计制造过程中通常存在着大量的不确定性因素，这些不确定性因素会使得压力机性能偏离设计期望值，无法达到预期性能。而这些不确定因素的分布特性往往是多类型的，传统方法往往忽略这些不确定性的多样性，采用单一类型的不确定性变量来进行描述，无法真实反映上横梁设计中的不确定性，其所得最优方案在实际生产中往往并非最优，有时甚至无法满足性能要求。因此，要获得真正符合实际生产需求的最优设计方案，有必要同时考虑概率区间混合不确定性进行压力机上横梁的稳健设计。

目前，国内外已有的大部分结构稳健性优化设计研究只考虑概率型不确定性或区间型不确定性，少数考虑概率区间不确定性的结构稳健性优化研究仅讨论性能函数较简单的结构设计，且需引入权重系数进行模型转换后再求解。而权重系数的选择具有较强的主观性，对稳健性优化结果会产生较大的影响，在实际工程中存在局限性。因此，十分有必要提出一种同时考虑概率区间不确定性、避免设计人员主观推断、适用于性能函数具有强非线性的压力机上横梁的稳健优化设计方法。

发明内容

为了解决概率区间不确定因素共存情况下压力机上横梁的稳健性优化设计问题，本发明提供了一种基于负理想解贴近距离的压力机上横梁稳健优化设计方法。考虑压力机上横梁所受载荷的随机性与其材料属性的区间不确定性，将受随机与区间不确定性共同影响的上横梁最大变形作为优化目标，将给定最大允许值的上横梁性能指标作为约束性能函数，基于6σ稳健性设计原则，建立包含随机-区间混合不确定性变量的上横梁稳健优化设计模型。采用拉丁超立方采样与协同仿真技术构建目标函数与约束性能函数的Kriging预测模型，基于遗传算法和双层嵌套优化直接求解上横梁的稳健优化设计模型。提出的压力机上横梁稳健优化设计方法考虑了概率区间不确定因素的综合影响，且避免了权值的人工设定，更具工程实用性；基于遗传算法的模型求解中，利用总可行稳健性系数和负理想解贴近距离进行设计向量排序与寻优，算法高效且稳定性好。因此提出方法可高效地解决概率-区间混合不确定性因素共存情况下压力机上横梁的稳健优化设计问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：一种基于负理想解贴近距离的压力机上横梁结构稳健优化设计方法，该方法包括以下步骤：

1)考虑压力机上横梁所受载荷的随机性与其材料属性的区间不确定性，将受随机与区间不确定性共同影响的上横梁最大变形作为优化目标，将给定最大允许值的上横梁性能指标作为约束性能函数，基于6σ稳健性设计原则，建立包含随机-区间混合不确定性变量的上横梁稳健优化设计模型如下：

其中,f^C(d,X,U)＝(f^L(d,X,U)+f^R(d,X,U))/2；

f^W(d,X,U)＝(f^L(d,X,U)-f^R(d,X,U))/2；