考虑混合不确定性的TBM多学科可靠性优化

作     者：张伟越 

作者单位：大连理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王林涛;王欣

授予年度：2020年

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：全断面硬岩隧道掘进机 多学科可靠性优化 混合不确定性 失效概率 

摘      要：全断面硬岩隧道掘进机（TBM）是一种大型复杂工程机械,现已广泛应用于地铁、公路、铁路、市政、水利工程等多种工程建设中。TBM所承担的隧道挖掘工程具有施工周期长、施工成本高、消耗能量大且发生事故危害严重等特点。如果能够在保证TBM可靠性的情况下提高TBM的性能（掘进速率、能量消耗等）,则对于促进经济发展、便利人民生活意义重大。本文针对以上目标,研究混合不确定性条件下,TBM的可靠性优化问题。在对TBM进行可靠性优化的过程中存在以下问题和难点。首先,TBM结构复杂、参数众多。复杂的结构和运行方式以及众多的参数给计算和优化问题带来了极大的负担,从而降低了优化效率。同时,在TBM复杂的结构以及工作环境中,存在很多的不确定性参数。这些不确定性参数若不加考虑,会影响TBM的稳定性,甚至造成严重后果。而这些不确定性参数对系统的影响不同,有的影响很小不需要加以考虑。因此不确定性参数的选取需要一个评判的依据。针对以上问题和难点,本文建立了TBM的参数化模型,运用试验设计（DOE）分析筛选主因素,选取了设计变量。对TBM的不确定性参数进行分析和选取,通过计算相关约束失效概率验证不确定性参数研究的必要性。最后在考虑混合不确定性的影响下对TBM进行可靠性优化。本文主要研究工作如下:（1）TBM参数化建模。根据TBM的结构特点和运行方式,将TBM进行解耦,并对其载荷、性能函数和约束进行建模。（2）TBM的DOE分析及主因素筛选。利用拉丁超立方设计对TBM系统进行DOE分析,在参数中筛选主因素作为设计变量,降低运算负担。同时通过对DOE结果的分析证明了多学科优化设计的重要性。（3）TBM不确定性参数的分析及选取。通过对TBM结构及工况的分析,选取要研究的不确定性参数。利用二阶鞍点趋近法计算包含不确定性参数的约束的失效概率,验证了所选不确定性参数研究的必要性。（4）TBM的可靠性优化。为了提高优化效率,首先对TBM进行确定性优化,优化结果有效却不可靠,可以作为可靠性优化结果的参考。然后再考虑不确定性的情况下进行TBM可靠性优化。结果证明可靠性优化结果虽然弱于确定性优化,但是有效且能保持较高的可靠性。证明可靠性优化设计方法有效。