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10.7641/CTA.2016.41159

考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化算法

引用
随机变量导致工程问题具有不确定性。设计者希望设计方案不仅能满足目标性能最优,而且希望目标性能受不确定性的影响在可接受范围之内。对此,本文提出了考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化方法(multi-objective robust optimization based on sensitivity region, SR–MORO)。 SR–MORO可以用来解决设计变量存在不确定性时目标鲁棒性优化设计问题。该方法假定不确定性变量属于区间变量,并不需要知道随机变量的概率分布。 SR–MORO采用非梯度优化方法,所以,它可以解决目标函数和约束条件不连续的情况。当参数变化幅度大,超过目标函数线性变化范围,该方法也同样适用。最后,通过实例验证了本方法的适用性。

灵敏度、多目标鲁棒性、鲁棒性指数、区间变量、最坏情况

33

V421.1(火箭、航天器构造(总体))

国家自然科学基金项目51504080资助.Supported by National Natural Science Foundation of China 51504080

2016-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

205-211

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控制理论与应用

1000-8152

44-1240/TP

33

2016,33(2)

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