基于可能性理论的认知不确定性条件下多学科设计优化研究

现有的不确定性条件下的多学科设计优化（MDO）研究主要考虑产品设计及使用过程中的随机不确定性，而在产品设计的早期阶段存在着较多的认知不确定性。鉴于可能性理论处理认知不确定性的能力及其在单学科设计优化中的成功应用，本项目将可能性理论引入MDO中，开展认知不确定性条件下的MDO研究，建立MDO中认知不确定性的建模和传播计算方法；基于物理规划和人工神经网络，建立在交互式设计过程中对设计者偏好的有效表达和处理方法；基于遗传算法、模拟退火算法等计算智能技术，建立认知不确定性条件下MDO的遗传神经网络计算模型；最终形成一套能有效处理认知不确定性、能满足设计者偏好、计算复杂度适中的认知不确定性条件下MDO的新技术与新方法。本项目的研究成果将是对现有不确定性条件下MDO技术与方法的重要补充和完善，预期可应用于大型复杂产品的MDO中，改善产品性能、提高产品设计质量、缩短产品设计周期、降低成本。