[发明专利]一种基于逐维分析策略的结构噪声可靠性优化的方法

摘要

本发明公开了一种基于逐维分析策略的结构噪声可靠性优化的方法，首先，以区间数模型定量化结构及环境等的不确定性，建立基于区间可靠性分析模型的结构噪声优化模型，基于结构声学响应等关于区间参数的非线性程度确定响应关于区间参数的最佳平方逼近的阶数及高斯积分点。其次，以高斯积分点与区间数定量化模型对区间参数向量进行抽样，计算在区间参数样本点处响应向量值，建立最佳平方逼近以确定响应向量关于区间参数的最值点矩阵，从而计算出响应区间向量。最后利用响应区间向量及安全性要求计算区间可靠性，在优化算法驱动下完成结构优化。本发明以区间可靠性代替了经典安全因子，迎合了结构噪声优化的精细化发展趋势，有效避免了传统优化方法的保守特性，应用前景明朗。

主权项

1.一种基于逐维分析策略的结构噪声可靠性优化的方法，其特征在于包括以下步骤：第一步：确定结构噪声优化设计变量向量x所包含的具体变量，包括长度变量与厚度变量，与设计参数向量h所包含的具体参数包括环境温度与材料密度；根据设计参数向量h的试验数据以区间模型定量化为区间参数向量hI；第二步：确定封闭结构内部关键设备的固有频率ω0与空间位置；确定关键设备正常运行条件下声压级S范围SI及临界可靠性Rc；确定结构噪声可靠性优化目标函数f(x,h)，建立相应的区间可靠性优化模型，选择拟采用的优化算法；第三步：根据第一步中设计变量向量x所包含的具体变量而给定优化迭代索引K的初值及第K个迭代步的设计变量值x(K)；第四步：根据第二步中关键设备固有频率ω₀与空间位置，确定响应向量P所包含的具体响应是不同空间位置不同频率点处的声压级，评估各响应关于设计参数向量h的非线性程度，确定响应向量P关于每个设计参数最佳平方逼近的阶数N、高斯积分点个数s及高斯积分点利用第一步中区间参数向量h^I和高斯积分点对设计参数向量h抽样，将设计参数向量样本点存储于样本点分块矩阵M_h中；第五步：将第三步中给定的设计变量值x(K)与第四步中得到的样本点分块矩阵Mh逐行代入响应向量P的数值分析模型中，计算响应向量P在每个区间参数向量样本点处的响应值，并存储于响应分块矩阵Mp中；第六步：根据第五步中得到的响应分块矩阵Mp及基于勒让德多项式的最佳平方逼近理论建立响应向量P的第l个分量关于第i个区间参数的最佳平方逼近A(l,i)(z)；第七步：利用第六步中得到的最佳平方逼近A^(l,i)(z)计算响应向量P的第l个分量关于第i个区间参数的最大值点和最小值点遍历所有响应分量以获得响应向量P关于第i个区间参数的最大值点列向量和最小值点列向量遍历所有区间参数，获得响应向量P的最大值点矩阵Z_max和最小值点矩阵Z_min；第八步：将第七步得到的响应向量P的最大值点矩阵Zmax和最小值点矩阵Zmin映射至区间参数向量h空间内，并计算响应向量P的区间界限向量PI；第九步：利用第八步得到的响应向量区间界限PI与声压级要求SI计算区间可靠性R，与第二步中给定的临界可靠性Rc比较，判断目标函数的收敛条件；若不满足优化算法规则，则索引K增加1，更新设计变量并进入第四步；若满足优化算法规则，输出最优方案。