基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

系统冗余优化设计的启发式算法

可靠性设计是系统设计的重要环节,系统冗余设计是可靠性设计的重要方法,也是提高系统可靠性的有效手段。在Sharma算法思路的基础上,考虑了新的试探方式,试图给“最有可靠度效益的级”增加冗余,并采用级替换因子判断给系统中的哪一级增加冗余对系统最有效益。在替换因子的考虑上,提出两种算法,并举例说明算法如何在部件可靠度确定的情况下,考虑系统设计代价(费用,重量,体积等),优化配置部件的冗余数。     

n/k(G)表决冗余多阶段任务系统可靠性优化模型

提出采用多阶段任务系统（phased mission systems, PMS）冗余故障树模型和PMS冗余二元决策图（binary decision diagram, BDD）模型来描述冗余多阶段任务系统;通过递归法实现PMS冗余故障树模型到PMS冗余BDD模型的转换,从而得到整个PMS的最小割集;在分析n/k(G)表决冗余模块在PMS中可靠度计算模型的基础上得到整个PMS的可靠性计算模型。以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例通过一个三个阶段n/k(G)表决系统来阐述该方法的应用,并验证了模型的合理性及算法的有效性。     

带冗余串联系统可靠性设计的一种高效优化技术

本文对带冗余串联系统的可靠性设计提出了一种新的优化技术。通过控制系统可靠度的取值变化来获得串联系统各阶段的冗余单元数,而系统可靠度的最优值则采用区间对分法来寻求。实例说明,这种方法计算简便,快速和有效。     

基于Copula函数的系统可靠性冗余优化

针对系统可靠性冗余优化设计中冗余部件间可靠性的相关性经常被忽略而导致优化结果与工程实际有差距的问题，利用Copula连接函数中的Gumbel Copula函数来描述这些相关性，并根据相关性对冗余优化模型进行了改进. 针对模型的求解方法，选用GAG1启发式算法，并根据Gumbel Copula函数对其中的敏感因子进行了修正. 算例结果表明了改进方法的全面性、可行性.     

基于育种系统管理全局优化算法及其性能

针对遗传类算法收敛精度差和收敛速度慢等问题,本文将育种系统的管理运作思想引入遗传算法,构造了一种新的全局优化算法—育种算法。通过对搜索和进化操作过程进行分析,指出了算法收敛到全局最优的途径和方法,提出了利用简单的随机采样实现全局搜索和采用基因置换技术实现交叉进化的思想策略,建立了算法模型并确定了相应的控制参数和终止准则。实验表明,该算法能够实现精确搜索并实现计算精度和成本之间的平衡,可以避免遗传算法的早熟收敛问题和大量的冗余运算,提高了优化计算的速度和可靠性。     

面向复杂系统可靠性仿真的Agent设计与验证

针对复杂系统可靠性仿真问题,采用多Agent仿真方法,设计了用于可靠性仿真的任务单元Agent模型,对其结构、状态、事务处理流程、通信机制、数据收集机制等进行了描述,并给出了基于任务单元Agent构造复杂系统可靠性模型的方法和仿真模型的工作流程。实例对比验证表明,该方法能够有效解决复杂系统可靠性的预计等问题,大大降低了复杂系统可靠性预计的难度。     

非马尔科夫可修表决系统可靠性数字仿真

本文设计了求解任意非马尔科夫可修表决系统可靠性指标的仿真算法,通过仿真计算可以获得系统任意瞬态可靠性指标。文中给出了几种不同情况的仿真实例。文末对本文算法进行了检验。     

基于发生函数的模糊多状态复杂系统可靠性通用评估方法

复杂系统结构组成、运行过程、使用环境复杂,可靠性要求高,评估难度大,且不易获取有效观测数据。发展复杂系统可靠性评估理论,对于控制采购成本、优化维修策略、满足使用需求,具有重要意义。以模糊多状态船用汽轮发电系统为对象,综合模糊状态理论和发生函数算法,实现复杂装备系统模糊多状态可靠性建模,并给出可用度解算、评估、分析方法。研究表明,建模方法对于模糊多状态复杂系统具有普适性,能真实反映系统可靠性特征;克服观测数据不确定性的模糊解算理论,以及回避大自由度微分运算的发生函数解算方法,通用性强、适用范围广、解算效果好,可为复杂系统可靠性建模、评估及其工程决算,提供理论支撑和技术借鉴。     

考虑冲击的核动力装置温贮备系统可靠性模型

针对核动力装置中存在由于冲击导致系统故障的情况, 以温贮备系统为研究对象, 假设工作部件会受到退化与冲击的影响, 而贮备部件仅会受到冲击的影响, 基于Phase-type分布描述寿命、维修时间等随机变量, 建立了考虑冲击的核动力装置温贮备系统可靠性模型, 并推导出相关可靠性指标的解析表达式。以核动力装置冗余泵组为对象开展算例验证, 分析了贮备部件数量对系统可靠性指标的影响。结果表明，在可靠性设计中，可优化确定贮备部件数量，以最低的成本获得所需的可靠性指标要求。     

基于技术成熟度的确信可靠性分配方法

可靠性分配是在产品设计阶段完成, 以保证系统指标满足要求的一项重要工程活动。现有基于概率测度的可靠性分配方法分配至单元的指标无法在小样本条件下进行验证。为此, 提出一种以不确定随机系统为对象、以确信可靠度为核心的可靠性分配方法。该方法以技术成熟度为工具, 实现系统的单元的类别的划分和可靠性机会成本函数的构造, 进而提出系统确信可靠度优化分配模型及其求解算法, 实现了最小成本下系统可靠性指标的合理分配。以船舶双燃料供气系统为例, 开展了确信可靠性分配工作, 验证了方法的有效性。     

大型复杂系统多态可靠性快速评估算法

开展装备系统可靠性评估工作, 对于发挥装备固有性能、提升装备使用效能、降低装备管控风险, 具有重要工程应用价值。针对大型装备复杂系统, 通过构建面向不同耦合结构的极限序列核和极限可靠度逼近函数, 探索了一类计算资源要求低, 计算便捷, 且逼近精度满足工程需要的多状态可靠性建模、分析与快速评估方法。案例研究表明: 算法突破了装备复杂系统大维度可靠性解算技术瓶颈, 提升了可靠性评估效率, 且评估与风险预报效果好; 算法丰富了装备复杂系统多状态可靠性建模、分析与评估体系, 可为可靠性工程的设计、使用与管理人员, 提供前沿理论储备和工程技术借鉴。     

基于NSTPNT的风电系统可靠性对风电预测误差灵敏度

研究电力系统可靠性对风电预测误差的灵敏度,量化风电预测误差对可靠性的影响,可为风电并网系统的优化调度与备用规划提供参考依据.实际风电预测误差的分布未知,给灵敏度计算带来困难.本文首次提出非标准三阶多项式正态变换方法,推导非标准正态假设下多项式系数的解析表达式,实现将风电预测误差转换为同期望,标准差正态随机变量的多项式形式.将转换后的风电预测误差,代入含备用最优负荷削减模型,评估风电系统可靠性.提出可靠性指标对风电预测误差期望,标准差的灵敏度解析算法.算例验证了非标准三阶多项式正态变换方法与预测误差分布参数可靠性灵敏度算法的准确性.分析备用容量与标准差变化对预测误差可靠性灵敏度的影响.     

半马尔可夫跃迁历程下装备复杂系统多状态可靠性分析与评估

开展多态装备复杂系统可靠性建模、分析与评估研究,对于降低装备研制风险、优化保障系统建设、提升装备使用效能,具有重要作用。常规多态系统可靠性分析与评估体系,局限于马尔可夫指数分布状态跃迁历程假设,建模精度与解算可信度受限。突破指数分布技术瓶颈问题,构建半马尔可夫跃迁历程下多态系统可靠性建模、分析与评估体系,并针对船用机电耦合多态发电系统,实现新体系下可靠性建模、分析与评估的典型案例研究。研究表明,新体系可改善机、电类元器件强耦合复杂系统结构的多态可靠性刻画精度,有效规避系统的设计风险和使用风险;有助于实现装备配套保障系统建设的优化决策目标;对于装备系统设计人员与使用人员,具有重要的理论分析价值与工程应用价值。     

网格环境下复杂过程系统优化计算服务及任务调度策略

针对目前优化计算服务缺乏对一般用户的优化计算支持和灵活的资源共享方式,提出利用网格环境、支持网络计算资源以并行的、协同的方式提供面向服务的优化功能的计算服务系统,并设计了对系统性能具有重要影响的动态任务调度算法,从而使系统能够适应复杂过程系统优化计算以及网格环境的典型特征.相应地,系统采用多任务队列的任务管理方式和计算节点组的资源管理方式,为该调度策略提供实现基础.测试结果体现了基于该调度算法的优化计算服务系统的良好性能,并为设计在该系统下高效运行的并行算法提供了参考依据.     

考虑不确定因素影响的保障任务调度算法

针对装备保障任务的优化调度问题,首先进行静态建模,提出了一个新的数学规划模型,能够有效描述保障单元的力量配置及与保障对象的指派关系等复杂约束条件;随后实施动态建模,利用混合Petri网把数学模型转换为流程模型,不仅构建了变迁激发规则以表达静态数学模型的约束条件,而且设计了新的子网结构模拟突发事件及协同保障的动态过程。为了求解该规划模型,提出了一个基于退火进化的优化调度算法,该算法首先计算保障单元的分配问题,随后搜索资源分配的优先级列表生成保障任务的工作顺序,算法中利用Petri网过程模型计算不确定条件下的目标函数值。仿真实验表明算法能在较快的收敛速度下提高保障单元的利用率。     

装备体系多阶段任务可靠性高效解析算法

体系作战任务可靠性的实时评估是未来作战的必然要求。为了实时计算装备体系多阶段任务可靠性,基于k/n(G)表决模型,设计了一种考虑冗余的可靠度高效解析算法。在体系结构分析及任务概述基础上,建立了冗余故障树以及由冗余故障树转化的二元决策图(binary decision diagram,BDD)模型。针对传统可靠性解析计算算法复杂度高的问题,本文利用递归算法改进了k/n(G)表决模型的计算过程,提高了计算效率。以航空装备体系远程目标打击任务为例,数值计算表明,本文的改进解析算法有效得出了体系多阶段任务可靠度计算结果,且相比传统算法运算效率得到显著提高,有利于应用到体系作战任务可靠度实时计算评估,指导任务统筹和规划。     

混合装配流水线上最小makespan的协同优化

混合装配流水线是实现快速响应的一种多品种小批量的生产组织方式,流水线平衡和产品排序是紧密相关而且对目标值存在交互影响作用的两个NP-hard问题.文章分析了流水线平衡与产品排序对流水线的makespan目标的交互影响,建立了优化模型;基于两个问题的交互影响,采用协同进化算法,并行协同地优化混合装配流水线上的makespan.通过对经典流水线问题的计算实验,并与串行独立优化方法对比,结果表明:并行协同优化是一种全局优化方法,能够克服后者的局限性,改善优化的结果,进一步地,文中对混合装配流水线上makespan的协同优化方法可以推广到Flowshop的优化中去.     

基于HLA的一体化协同设计、仿真、优化平台

复杂产品的机理、功能、结构、开发过程复杂,协同设计、协同仿真、协同优化分别已经成为复杂产品开发的强有力的支撑技术.从复杂产品开发的需要出发,提出并研究了协同设计、仿真与优化的集成.介绍了基于HLA的一体化协同设计、仿真、优化平台的体系结构以及相关实现技术.最后介绍了基于该平台实现高速列车开发的实际应用.     

复杂任务下的多智能体协同进化算法

针对多智能体系统在处理复杂任务时存在的低效率、高冗积、多智能体系统内协同模型算法存在交互冲突、资源损耗过高等问题, 提出一种基于复杂任务的多智能体系统优化算法。在差分进化算法与局部优化算法的基础上对二者进行优化, 结合强化学习的训练框架, 构建训练网络, 通过对学习步长进行修订, 改变种群迭代优化准则, 使得种群在计算力充足的情况下可以实现全局收益最大化, 有效解决了指挥控制系统过程中的协同优化问题。