基于混合可靠性模型与神经网络响应面的PMA可靠性优化方法

摘要

本发明公开了一种基于混合可靠性模型与神经网络响应面的PMA可靠性优化方法，属于可靠性优化设计技术领域。首先，建立产品可靠性优化设计的数学模型；其次，确定数学模型中的截尾概率变量与超椭球凸集合非概率变量；然后，采用神经网络响应面法拟合目标函数与功能函数；接着，基于PMA的序列优化算法框架，将可靠性优化数学模型分成确定性优化与可靠性逆分析两部分；最后，采用混沌‑Powell算法对确定性优化与可靠性逆分析先后进行优化搜索得到最优值。数值算例表明，本发明极大的减少了可靠性优化搜索的计算量，为部分不确定参数数据样本缺乏、目标函数与功能函数是复杂非线性隐函数条件下的产品可靠性优化设计提供了一种新思路。