Эффективность оптимизации проектирования на основе надёжности системы применительно к составным нитям

Введение. Интеграция концепций надежности и оптимизации направлена на разработку структур, которые должны быть экономичными и надежными. Эта модель называется Оптимизация проектирования на основе надежности (RBDO). Фактически связь между механическим моделированием, анализом надежности и методами оптимизации приводит к очень высоким вычислительным затратам и слабой стабильности конвергенции.

Материалы и методы. Для преодоления этих трудностей было разработано несколько методов. Методы под названием «Индекс показателя надежности» (RIA) и «Метод оценки эффективности» (PMA) - это два альтернативных метода. RIA описывает вероятностное ограничение как индекс надежности, в то время как PMA был предложен как путь преобразования вероятностной меры эффективности. Предложен метод оптимального коэффициента безопасности (OSF) для расчета коэффициентов безопасности, удовлетворяющих требуемому уровню надежности, без дополнительных вычислительных затрат для оценки надежности. Уравнения OSF сформулированы с учетом RIA и PMA и расширены до случая с несколькими отказами.

Результаты исследования. Несколько линейных и нелинейных законов распределения применяются к исследованиям композиционных нитей, а затем распространяются на множественные режимы отказа. Было показано, что идея метода OSF заключается в том, чтобы избежать оценки ограничения надежности с помощью конкретного процесса оптимизации.

Обсуждение и выводы. Упрощенная структура реализации стратегии OSF заключается в разделении анализа оптимизации и надежности. Она предоставляет проектировщикам эффективные решения, которые должны экономически удовлетворять требуемый уровень надежности. Показано, что RBDO в сравнении с OSF имеет ряд преимуществ: небольшое число переменных оптимизации, хорошая стабильность сходимости, малое время вычислений, удовлетворение требуемым уровням надежности.

1. Youn, B.D. and Choi, K.K. Selecting Probabilistic Approaches for Reliability-Based Design Optimization, AIAA Journal, January 2004, vol. 42, no. 1.

2. Kharmanda, G., Sharabaty, S., Ibrahim, H., Makhloufi, A.H., El Hami, A. Reliability-based design optimization using semi-numerical methods for different engineering application. International Journal of CAD/CAM, 2009, vol. 9, pp. 1-16.

3. Lopez, R.H., Beck A.T. Reliability-Based Design Optimization Strategies Based on FORM: A Review. J. of the Braz. Soc. of Mech. Sci. & Eng., 2012, vol. 34 (4), pp. 506-514.

4. Steenackers, G., Versluys, R., Runacres, M., Guillaume, P. Reliability-based design optimization of computation-intensive models making use of response surface models. Quality and Reliability Engineering International, 2011, vol. 27 (4), pp. 555–568.

5. Kharmanda, G., Antypas, I. Integration of Reliability Concept into Soil Tillage Machine Design. Vestnik of DSTU, 2015, vol. 15, no. 2 (81), pp. 22-31. DOI: 10.12737/11610. ISSN 1992-5980.

6. Kharmanda, G., Antypas, I. Integration of reliability and optimization concepts into composite yarns. Current Status and Prospects of Agricultural Engineering, Interagromash-2017: Proc. 10-th Int. Sci.-Pract. Conf. (Borisova, L., et al., eds.), DSTU Publ. Centre, Rostov-on-Don, Russia, 1-3 March, 2017, pp. 174-176.

7. Yang, R.J., Chuang, C., Gu, L., Li, G. Experience with approximate reliability-based optimization methods II: an exhaust system problem. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2005, vol. 29, pp. 488-497.

8. Hasofer, A.M., Lind, N.C. An exact and invariant first order reliability format. J. Eng. Mech, ASCE, EM1, 1974, vol. 100, pp. 111-121.

9. Kharmanda, G., Antypas, I. Reliability-Based Design Optimization Strategy for Soil Tillage Equipment Considering Soil Parameter Uncertainty. Vestnik of DSTU, 2016, vol. 16, no. 2 (85), pp. 136-147. ISSN 1992-5980.

10. Du, X., Chen, W. Sequential Optimization and Reliability Assessment method for Efficient Probabilistic Design. ASME J. Mech. Des., 2004, vol. 126(2), pp. 225-233.

11. Kharmanda, G., Antypas, I. System reliability-based design optimization using optimum safety factor with application to multi failure fatigue analysis. Current Status and Prospects of Agricultural Engineering, Interagromash-2017: Proc. 10-th Int. Sci.-Pract. Conf. (Borisova, L., et al., eds.), DSTU Publ. Centre, Rostov-on-Don, Russia, 1-3 March, 2017, pp. 174-176.

12. Souza de Cursi E. Stress unilateral analysis of mooring cables. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 1992, vol. 34, pp. 279-302.