随机与区间不确定下基于近似灵敏度的序列多学科可靠性设计优化

为解决复杂系统多学科可靠性设计优化过程中由于存在多源不确定性和多层嵌套而导致的计算效率低的问题，将近似灵敏度技术与两级集成系统综合策略（Bi—level integrated system synthesis，BLISS）和功能测度法集成，提出一种能同时处理随机和区间不确定性的序列化多学科可靠性设计优化方法。基于概率论和凸模型对混合不确定性进行量化，提出一种随机和区间不确定性下的混合可靠性评价指标，并基于功能测度法建立多学科可靠性设计优化模型。采用近似灵敏度信息替代实际灵敏度值，将近似灵敏度技术同时嵌入多级多学科设计优化策略和多学科可靠性分析方法中，避免每轮循环都进行全局灵敏度信息的分析与迭代，提高了计算效率。基于序列化思想同时将四层嵌套的多学科可靠性设计优化循环和三层嵌套的多学科可靠性分析过程进行解耦，形成一个单循环顺序执行的多学科可靠性设计优化过程，避免了每轮循环对整个可靠性分析模型进行迭代分析的过程，减少灵敏度分析和多学科分析次数。以汽车侧撞工程设计为例，验证了该法具有同时处理随机和区间不确定性的能力，并且计算效率较传统方法分别提高了10．98％和23．63％，表明该法具有一定工程实用价值。