실용적인 응용을 위한 신뢰성 기반 구조 설계 최적화

이 논문에서는 결정론적 설계 최적화에 비해 계산 비용의 modest 증가만을 요구하는 신뢰성 기반 최적화의 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 기존 방법과 비교하기 위해 구현되었으며, 임의로 선택된 초기 설계 지점에서 기존 방법에 의해 결정된 해로의 수렴 측면에서 강력한 것으로 보입니다. 디자인 변수와 제약이 많은 구조에 적용하기 위한 상용 소프트웨어에서의 구현이 검토되었으며, 실행 가능하다고 간주됩니다. 방법을 설명하기 위한 수치 예제가 포함되어 있습니다. 서론 신뢰성 기반 구조 설계 최적화에 대한 기존 방법은 디자인 변수와 제약이 많은 문제에 대해 일반적으로 적용하기에 비실용적이라고 생각됩니다. 결정론적 설계 최적화와 비교했을 때, 이러한 방법은 계산 노력을 수배 증가시킬 수 있습니다. 이 논문에서 제시된 방법은 중첩 최적화 루프를 요구하지 않거나 디자인 변수 수의 증가를 요구하지 않기 때문에 결정론적 방법의 계산 노력을 두 배 미만으로 요구하는 보수적인 추정치를 제공합니다. 이 논문은 표준 기준 테스트 사례(복잡성 날개)와 간단한 박스-빔 구조를 기반으로 한 수치 예제를 제시합니다. 세 가지 방법이 비교됩니다: Hasselman 외의 저자들이 설명한 확률 안전 여유(PSM) 또는 제약 패딩 방법, Luo와 Grandhi가 설명한 신뢰성 기반 최적화(RBO) 방법, 그리고 참고 문헌 1에 설명된 새로운 RBO 방법입니다. PSM 방법은 본래 계산 효율적인 확률적 설계 최적화를 위한 근사 방법으로 고안되었습니다. 이 방법은 ASTROS에 구현되어 Figure 1에 나타난 중간 복잡성 날개(ICW)에 대한 Luo와 Grandhi 2의 발표된 결과와 비교되었습니다. Figure 2에 나타난 비교는 PSM 방법이 적당한 정도의 불확실성과 적당한 수준의 설계 신뢰성에 대해 좋은 근사치가 될 수 있지만, 큰 불확실성과 높은 신뢰성에 대해 부정확하다는 것을 보여줍니다. Luo와 Grandhi의 RBO 방법과 다른 발표된 RBO 방법에 대한 신중한 평가는 기존 RBO 방법이 실용적인 응용에 비해 비용이 너무 많이 든다는 것을 밝혀냈습니다. 이러한 인식은 여기서 설명된 새로운 방법으로 이어졌습니다. 일반 문제 진술 결정론적 설계 최적화 문제의 일반적인 진술은 다음과 같이 주어집니다: 최소화: f(x) 주어지다: gj (x) < 0; j = 1, m 및: X < x < x' (la)