基于证据理论的结构非概率可靠性拓扑优化设计

摘要：

考虑数据信息较少以及认知水平有限情况下的不确定性对于结构拓扑优化具有重要意义.本文引入证据理论处理不精确的数据信息,采用证据理论的不确定测度克服精确概率约束模型建立的困难,并结合拓扑优化策略,形成了基于证据理论的可靠性拓扑优化设计模型.为了提高不确定测度的计算效率,提出了仿生智能优化算法和不精确极值思想相结合的改进优化算法来降低焦元数目和极限状态函数极值求解所导致的计算量.通过两个桁架算例对所提方法进行验证,结果表明,确定性优化结果可能是不确定情况下的失效解,虽然基于证据理论的最优设计在重量和拓扑形式上相对于确定性优化结果偏保守,但具备抵抗不确定波动的能力.

关键词：证据理论、拓扑优化、微分演化、不确定分析

所属期刊栏目：49

资助基金：科技部国家重点实验室基金项目SLDRCE14-B-03;湖北省自然科学基金青年项目2018CFB287

在线出版日期：2019-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：320-330