工程优化与可靠性设计的分布式协同代理模型方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51605016
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0504.机械结构强度学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Around the engineering background of the multi-discipline optimization and reliability design of complex structure comprising many components, this project deeply investigates distributed collaborative surrogate model methodology for multi-layer multi-model collaborative optimization and reliability design from the perspectives of function approximation and engineering design, to address the problem of computational accuracy and efficiency resulting from many design variables, high nonlinearity and multilayer nested loop iterations, and carry out the multi-component multi-discipline collaborative optimization and reliability design of complex structures. The main contents include the studies on the distributed collaborative surrogate model of multi-layer compound function approximation, multi-layer multi-model collaborative optimization approach based on distributed collaborative surrogate model and multi-layer multi-model collaborative reliability design approach based on distributed collaborative surrogate model. The developed methodologies are validated by compound function probabilistic statistical analysis, turbine blisk multidiscipline optimization and turbine blade-tip clearance reliability design. This study offers a technological mean for the type of multi-layer multi-model collaborative optimization and reliability design. The efforts of this project hold vital academic significances in enriching and developing the theory and method of probability and mathematical statistics, which has the real application prospect in complex structure(system) design in the engineering fields of aviation, aerospace, machine and so forth.
围绕由多构件组成的复杂结构多学科优化与可靠性设计工程背景,本项目从函数逼近和工程设计角度,深入研究多层次、多模型协同优化与可靠性设计的分布式协同代理模型方法,解决处理设计变量多、非线性程度高和多层循环嵌套迭代所带来的计算精度和效率问题,实现复杂结构多构件、多学科协同优化与可靠性设计。主要内容包括:多层复合函数逼近的分布式协同代理模型研究、基于分布式协同代理模型的多层次多模型协同优化方法研究和基于分布式协同代理模型的多层次多模型协同可靠性设计方法研究,并以复合函数概率统计分析、涡轮叶盘多学科优化和涡轮叶尖间隙可靠性设计为例,加以验证。本项目为解决多层次、多模型协同优化与可靠性设计这一类问题提供技术手段。研究成果对概率数理统计理论和机械可靠性设计方法的丰富和发展具有重要的学术价值,在航空、航天、机械各工程领域的复杂结构(系统)设计中有现实的应用前景。

结项摘要

围绕由多构件组成的复杂结构多学科优化与可靠性设计工程背景,本项目从函数逼近和工程设计角度,深入研究了多层次、多模型协同优化与可靠性设计的分布式协同代理模型方法,已经解决处理了设计变量多、非线性程度高和多层循环嵌套迭代所带来的计算精度和效率问题,实现了复杂结构(航空发动机结构)多构件、多学科协同优化与可靠性设计。主要完成内容包括:多层复合函数逼近的分布式协同代理模型研究和复合函数逼近中的应用、基于分布式协同代理模型的多层次多模型协同优化方法研究和工程应用、基于分布式协同代理模型的多层次多模型协同可靠性设计方法研究和工程应用,以及所研究方法与模型在其他相关领域的应用。工程应用包括航空发动机典型部件(如涡轮盘、叶片、叶盘,叶尖间隙等)的多构件失效概率分析、多失效模式概率分析、多学科概率分析、寿命评估、可靠性优化设计等。本项目为解决多层次、多模型协同优化与可靠性设计这一类问题提供技术手段。研究成果对概率数理统计理论和机械可靠性设计方法的丰富和发展具有重要的学术价值,在航空、航天、机械各工程领域的复杂结构(系统)设计中有现实的应用前景。研究结果表明本项目提出的方法在多层次、多模型协同优化与可靠性设计中具有良好的效果,高的建模精度和效率,高的仿真精度和效率,能够解决很多相关的优化与可靠性设计问题。发表文章近24篇(SCI收录23篇,EI收录1篇(不含SCI收录文章)),1部学术专著和1个学术专著章节,较好地完成本课题所要求的内容和目标。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Distributed collaborative probabilistic design of multi-failure structure with fluid-structure interaction using fuzzy neural network of regression
使用回归模糊神经网络进行流固耦合多失效结构的分布式协同概率设计
  • DOI:
    10.1016/j.ymssp.2017.09.039
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Mechanical Systems and Signal Processing
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    L.K. Song;J. Wen
  • 通讯作者:
    J. Wen
Weighted Regression-Based Extremum Response Surface Method for Structural Dynamic Fuzzy Reliability Analysis
基于加权回归的极值响应面法进行结构动态模糊可靠性分析
  • DOI:
    10.3390/en12091588
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Energies
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Cheng Lu;Yun-Wen Feng;Cheng-Wei Fei
  • 通讯作者:
    Cheng-Wei Fei
Dynamic probabilistic design technique for multi-component system with multi-failure modes
多失效模式多部件系统动态概率设计技术
  • DOI:
    10.1007/s11771-018-3946-x
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Journal of Central South University
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhang Chun-yi;Lu Cheng;Fei Cheng-wei;Jing Hui-zhe;Li Cheng-wei
  • 通讯作者:
    Li Cheng-wei
Probabilistic LCF life assessment for turbine discs with DC strategy-based wavelet neural network regression
基于直流策略的小波神经网络回归对涡轮盘进行概率 LCF 寿命评估
  • DOI:
    10.1016/j.ijfatigue.2018.10.005
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF FATIGUE
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Song, Lu-Kai;Bai, Guang-Chen;Fei, Cheng-Wei
  • 通讯作者:
    Fei, Cheng-Wei
Numerical Investigation on Static and Rotor-Dynamic Characteristics of Convergent-Tapered and Divergent-Tapered Hole-Pattern Gas Damper Seals
渐缩锥形和渐扩锥形孔型气体阻尼密封静态和转子动态特性的数值研究
  • DOI:
    10.3390/ma12142324
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Materials
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Sun Dan;Li Sheng Yuan;Zhao Huan;Fei Cheng Wei
  • 通讯作者:
    Fei Cheng Wei

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其他文献

航空发动机涡轮叶片径向变形的概率分析
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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改进的混合界面子结构模态综合法在失谐叶盘结构动态特性分析中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    童晓晨
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    路成;费成巍;宋鲁凯;魏文龙
  • 通讯作者:
    魏文龙
改进的混合界面子结构模态综合法在失谐叶盘结构模态分析中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白广忱;费成巍;赵合阳;童晓晨
  • 通讯作者:
    童晓晨
基于DCRSM的HPT叶尖径向运行间隙可靠性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    费成巍;白广忱
  • 通讯作者:
    白广忱

其他文献

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费成巍的其他基金

梯度材料整体叶盘结构优化设计与可靠性评估方法
  • 批准号:
    52375237
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    面上项目
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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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