Time-Dependent Failure Possibility-Based Design Optimization by Using Kriging Model and Fuzzy Simulation

克里金 数学优化 替代模型 计算机科学 模糊逻辑 约束(计算机辅助设计) 内环 最优化问题 控制理论(社会学) 数学 人工智能 控制器(灌溉) 机器学习 生物 控制(管理) 农学 几何学
作者
Xia Jiang,Zhenzhou Lü
出处
期刊:AIAA Journal [American Institute of Aeronautics and Astronautics]
卷期号:60 (12): 6814-6824 被引量:3
标识
DOI:10.2514/1.j061489
摘要

Time-dependent failure possibility-based design optimization (T-PBDO) can minimize the general cost while meeting the failure possibility requirement of aircraft structure in the service life. The accuracy of the T-PBDO solution obtained by existing efficient methods may be problematic in the case of nonlinear performance functions or multiple minimum performance target points. To overcome this limitation, this paper proposes a new double-loop method based on the adaptive kriging (AK) model and fuzzy simulation (FS), referred to as DL-AK-FS, is used to efficiently solve T-PBDO. In DL-AK-FS, to replace the real constraint performance function for dealing with the time-dependent failure possibility (TDFP) constraint, the inner loop is to adaptively construct a single-loop kriging model of the constraint performance function in the FS candidate sample pool. The outer loop is to search the optimal design parameters by optimization algorithm. The kriging model is first built in an augmented space that is spanned by design parameters and fuzzy inputs, and then it is adaptively and timely updated during the optimization iteration. Moreover, the strategy of reducing the size of the FS candidate sample pool is adopted to further improve the efficiency of analyzing the inner TDFP while ensuring the accuracy of the optimization solution. The strategy of combining FS with the AK model can extend the engineering applicability of the DL-AK-FS in estimating the inner TDFP, which is not limited by the complexity of the time-dependent performance function. The optimization results show that the proposed DL-AK-FS method in this paper is efficient and accurate for solving T-PBDO.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
唐唐发布了新的文献求助10
1秒前
十三完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
小蘑菇的应助被科研通管家采纳,获得10
3秒前
3秒前
星辰大海的应助被科研通管家采纳,获得10
3秒前
领导范儿的应助被科研通管家采纳,获得10
3秒前
3秒前
完美世界的应助被科研通管家采纳,获得10
4秒前
ding的应助被科研通管家采纳,获得10
4秒前
科研通AI6.2的应助被joshuji采纳,获得10
4秒前
英姑的应助被科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
星辰大海的应助被科研通管家采纳,获得10
4秒前
科研小白一枚完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
毕业毕业完成签到,获得积分10
8秒前
细腻的雅山完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
10秒前
戴维少尉发布了新的文献求助10
10秒前
kyf1993完成签到,获得积分10
11秒前
科研通AI6.2的应助被蕊蕊采纳,获得10
12秒前
长情如南发布了新的文献求助10
13秒前
Ava的应助被跳跃静蕾采纳,获得10
13秒前
14秒前
15秒前
15秒前
安小安完成签到,获得积分10
15秒前
WTT完成签到 ,获得积分10
16秒前
Jasper的应助被Gasoline.采纳,获得10
16秒前
浮云发布了新的文献求助20
16秒前
充电宝的应助被wu采纳,获得10
16秒前
xun完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
加油完成签到,获得积分10
19秒前
Joseph_LIN完成签到,获得积分10
19秒前
malistm发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8143613
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9542991
关于积分的说明 21655250
捐赠科研通 7729061
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3422108
关于科研通互助平台的介绍 2547421
邀请新用户注册赠送积分活动 2464908