[发明专利]一种基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化方法

权利要求书

1.一种基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、针对复杂风电齿轮箱工程结构构建考虑不确定性的多学科可靠性设计优化模型；

S2、为解决不同学科之间的耦合关系，每个学科的设计，分析和优化不能独立进行，引入协同优化；

S3、对风电齿轮箱进行不确定分析并引入序列优化，使用基于子集仿真的可靠性分析方法进行可靠性分析；

S4、构建基于协同优化与序列优化的多学科可靠性设计优化模型并将其工程应用于风电齿轮箱，构建基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化模型，实现对风电齿轮箱进行多学科可靠性设计优化。

2.如权利要求1所述的一种基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，所述步骤S1针对复杂风电齿轮箱工程结构构建多学科可靠性设计优化模型，具体为：考虑各种不确定性因素，并将各种不确定因素视为随机变量，建立伴随随机变量的多学科可靠性优化设计模型，表示为：

s.t.g_i(d_s,d_i,Y_·i)≤0,

h_i(d_s,d_i,Y_·i)＝0,

DV＝{d_s,d},i＝1,2,...

其中，其中DV是输入设计变量的集合；f(·)是目标函数。d_s是共享输入变量的向量。d是学科输入变量的向量；Y是耦合变量的矢量，下标·i表示输入学科i的耦合变量；g(·)表示不等式约束，而h(·)表示等式约束；n是多学科系统中的学科数。

3.如权利要求2所述的一种基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，所述步骤S2为解决不同学科之间的耦合关系，每个学科的设计，分析和优化不能独立进行，引入协同优化，具体为：协同优化是一种两级多学科设计优化策略，它将原始问题分解为两级优化问题，即系统级和子系统级。协同优化中的系统级优化数学模型表示为：

其中上标^表示设计变量的目标值。

协同优化中的子系统级优化数学模型表示为：

s.t.g_i(d_s,d_i,Y_·i)≤0,

h_i(d_s,d_i,Y_·i)＝0,

DV＝{d_s,d_i,Y_·i},i＝1,2,...

4.如权利要求3所述的一种基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，所述步骤S3对风电齿轮箱进行不确定分析并引入序列优化，使用基于子集仿真的可靠性分析方法进行可靠性分析，具体包括以下分步骤：

S31、综合运用概率论、可能性理论、证据理论对风电齿轮箱工程结构风电齿轮箱进行不确定性因素分析。

S32、引入序列优化策略。

S33、在序列优化策略下采用基于子集仿真的可靠性分析方法进行可靠性分析。子集模拟方法将原始的故障概率计算问题转换为一系列具有较高发生概率的条件故障概率计算问题，如下所示：

其中F表示原始故障事件；P表示失败的概率；m表示与原始故障事件相关的一系列故障事件；

5.如权利要求4所述的一种基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化方法，其特征在于，所述步骤S4构建基于协同优化与序列优化的多学科可靠性设计优化模型并将其工程应用于风电齿轮箱，构建基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化模型，实现对风电齿轮箱进行多学科可靠性设计优化，具体包括以下分步骤：

S41、结合步骤S1、S2、S3构建基于协同优化与序列优化的多学科可靠性设计优化模型；

S42、将S41中多学科可靠性设计优化模型工程应用于风电齿轮箱，构建基于序列协同优化的风电齿轮箱多学科可靠性设计优化模型；

S43、用确定性约束解决步骤S3中的系统和子学科优化问题。

S44、基于马尔可夫链进行子集仿真，从步骤S43中获得设计方案的可靠性。

S44、获得最可能的点(MPP)。

S45、为下一个周期的系统和子学科优化构建确定性设计模型。

系统级优化模型为:

子系统级优化模型为:

其中：

S46、一旦目标值稳定并且满足所有不确定性约束，就可以得到设计解决方案。否则，转到步骤S43。