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机械工程学报 2024年

作者：王凯范小宁余畅吕召国太原科技大学机械工程学院

针对基于静态代理模型的起重机金属结构可靠性优化设计双循环法的复杂性和耗时问题，提出基于多点加点策略动态Kriging代理模型的起重机金属结构可靠性解耦优化方法。该方法采用性能度量法中的改进均值法进行逆可靠性分析，通过计算偏... 详细信息

针对基于静态代理模型的起重机金属结构可靠性优化设计双循环法的复杂性和耗时问题，提出基于多点加点策略动态Kriging代理模型的起重机金属结构可靠性解耦优化方法。该方法采用性能度量法中的改进均值法进行逆可靠性分析，通过计算偏移向量完成可靠性解耦，从而将复杂的可靠性优化问题转化为简单的确定性优化问题；同时在优化迭代过程中构建了U学习函数与最优点加点的多点加点策略和约束边界与最优点加点的多点加点策略，抽取更有效的高保真样本点来动态更新Kriging代理模型，使优化建立在不断更新的Kriging代理模型上，优化结束的同时模型精度也达到了要求。最后通过实例验证表明，所提出的方法简化了可靠性优化过程，提高了优化效率，为基于代理模型的起重机金属结构可靠性优化设计提供了一个新的有效方法。

关键词：起重机金属结构偏移向量可靠性解耦动态Kriging代理模型多点加点策略

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基于动态Kriging模型的起重机金属结构可靠性优化解耦方法

基于动态Kriging模型的起重机金属结构可靠性优化解耦方法

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作者：王凯太原科技大学

学位级别：硕士

起重机金属结构作为起重机的骨架结构,需要承担工作载荷以及自身的重量,其设计的优劣关系到起重机的经济成本和安全性。在起重机金属结构的设计中,采用可靠性的优化设计(Reliability-based Design Optimization,RBDO)方法已经逐渐成为... 详细信息

起重机金属结构作为起重机的骨架结构,需要承担工作载荷以及自身的重量,其设计的优劣关系到起重机的经济成本和安全性。在起重机金属结构的设计中,采用可靠性的优化设计(Reliability-based Design Optimization,RBDO)方法已经逐渐成为一种必然要求。随着现代仿真技术的发展,起重机金属结构有限元仿真分析已得到了广泛应用,但针对大型起重机金属结构,基于仿真的可靠性优化设计成本昂贵,如何减少计算成本并高效准确的进行可靠性优化成为急需解决的问题。目前结合代理模型技术进行结构可靠性优化设计已得到相关学者的广泛关注,但在起重机金属结构可靠性优化领域还刚起步,还面临着许多需要解决的问题,如构建起重机金属结构仿真技术模型的代理模型还是一种静态模型,构建模型所需样本点数目较多,计算成本偏高;用于可靠性优化求解的双循环法,可靠性分析次数较多,计算效率低。针对上述问题,本文展开了深入研究,具体研究工作如下:(1)采用解耦法的可靠性优化策略,通过偏移向量将可靠性分析循环从优化设计循环中分离出来,减少了可靠性分析的次数,提高了起重机金属结构的可靠性优化求解效率。(2)提出了基于多点加点策略的动态Kriging代理模型构建方法,基于少量高保真样本点先建立初始Kriging代理模型,在迭代优化过程中通过本文所构建的两种多点加点策略进行加点更新代理模型,随着优化的进行,模型精度不断提高,在优化结束的同时得到满足精度要求的代理模型。(3)将动态Kriging代理模型的构建方法和可靠性优化设计的解耦法进行集成,提出了基于动态Kriging模型的起重机金属结构可靠性优化解耦方法,并应用于某桥式起重机金属结构的可靠性优化设计中,经实例验证所提出的方法在保证结构可靠度要求的条件下,可以用极少的计算成本取得了与基于有限元模型的起重机金属结构可靠性优化一致的计算结果,与基于静态代理模型的可靠性优化结果相比在取得同样计算结果的情况下,计算成本减少了大约76.52%,所提方法在保证计算精度的同时,节省了计算成本,提高了设计效率。

关键词：起重机金属结构解耦可靠性优化动态Kriging代理模型多点加点策略

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基于优化动态kriging模型的架空直立式码头结构损伤识别方法研究

基于优化动态kriging模型的架空直立式码头结构损伤识别方法研究

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作者：田喆重庆交通大学

学位级别：硕士

架空直立式码头因结构型式、结构构件受力等特点,其损伤变形的相关特征以及反复调用有限元模型计算的过程具有一定的复杂性。以往的损伤识别相关研究中,粒子群、人工鱼群优化算法等求解约束优化问题的过程性能上均具有较为优秀的表现。... 详细信息

架空直立式码头因结构型式、结构构件受力等特点,其损伤变形的相关特征以及反复调用有限元模型计算的过程具有一定的复杂性。以往的损伤识别相关研究中,粒子群、人工鱼群优化算法等求解约束优化问题的过程性能上均具有较为优秀的表现。但在此优势的基础上,本文以一种基于某物理原理的元启发式优化算法——亨利气体溶解度优化（HGSO）算法为研究基础,引入小波变换、kriging代理模型的相关理论,并利用多峰搜索思想对EI加点准则函数进行多参数输出,提出一种基于优化动态kriging代理模型的两阶段结构损伤识别方法,并以重庆市果园港二期工程为例,对其进行验证,实现了该方法在架空直立式框架码头结构的损伤识别中的应用。以下为本文中的主要研究成果:（1）相比于具有静、动态粒子群优化算法在解决高维多极值复杂函数的优化问题中,亨利气体溶解度优化算法具有收敛速度快、收敛精度高、性能稳定等明显优势。与w PSO算法优化过程相比,HGSO算法能够在相同初始参数下识别单损伤,对称位置、非对称位置双损伤工况,识别结果的相对误差低于1.7%,w PSO算法只能够识别出单损伤;同时表明“疑似”损伤单元的数量影响优化求解过程的计算效率,提出利用小波变换分析奇异点位置的降维方法。（2）简支梁结构的前四阶位移模态差的小波系数图反映,一阶位移模态差即可作为小波变换分析的信号函数;Bior小波对一阶位移模态差的奇异信号检测较为准确,损伤程度越大,模极大值越大,奇异信号也越明显。第二阶段的损伤程度识别结果的相对误差在5%范围内,从而实现了小波HGSO算法的两阶段结构损伤识别在简支梁结构设置损伤工况中的应用。（3）最优拉丁超立方分布实验设计在设计空间中具有空间均匀性和投影均匀性;对文中提出的自适应精英个体的多峰搜索算法（AE-HGSO）采用某二维测试函数验证,结果表明该多峰搜索算法的优化过程最终向峰值点处聚拢,可采用该方法对多峰并行多点加点策略进行动态加点,通过动态加点优化kriging模型的方法可行,并总结了基于多峰并行多点加点策略的kriging代理模型动态优化过程的基本实现过程。（4）研究优化动态kriging模型的两阶段损伤识别方法在架空直立式码头结构损伤识别中的应用。结果表明,该方法在桩、柱单损伤工况中的识别结果有效,达到收敛条件后的损伤程度识别结果的相对误差均低于2%,各设置工况的迭代过程中最低适应度值达1.5162e-6。对于桩损伤工况中动态加点优化后的kriging模型对其他测试样本点的拟合精度,由于10%以下损伤程度周围训练点太少,导致拟合精度较差。考虑到动态加点过程中训练点稀疏程度的影响,在允许误差范围内,经迭代后的kriging模型能够代替10%以上损伤程度测试样本点的各阶模态频率及模态置信度真实响应,识别结果的测试情况准确程度均在80%以上;对应真实损伤程度处预测的准确程度最高。

关键词： HGSO算法小波变换 kriging模型多点加点策略码头结构

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