基于牛顿迭代的多学科不确定性传播分析方法技术
Multidisciplinary uncertainty propagation analysis method based on Newton iteration
The invention discloses a multidisciplinary uncertainty propagation analysis method based on Newton iteration, which belongs to the field of multidisciplinary uncertainty propagation analysis. First, use the interval
【技术实现步骤摘要】
基于牛顿迭代的多学科不确定性传播分析方法
本专利技术涉及多学科不确定性分析，特别涉及基于牛顿迭代的多学科不确定性传播分析方法。
技术介绍
多学科设计优化设计在处理复杂工程问题上显示了巨大的潜力，设计师可以把握学科之间的耦合效应和协同效应从而改善设计。然而，在实际工程中由于缺乏知识，随机材料特性，设计和制造缺陷，不同加载条件等造成了各种各样的不确定性。随着现代技术的快速发展和对工程系统的鲁棒性和安全性日益提高的要求，基于不确定性的多学科优化设计快速成为了多学科优化设计的一个重要分支。多学科不确定性传播分析是不确定性优化设计的重要部分，能够被用来做出可靠的决策。多学科不确定性分析方法可以分为概率法和非概率法，由于概率方法的研究历史较长，已经拥有较为完备的数学理论基础而且在工程实际中也更为频繁地被应用。然而，概率方法需要大量的样本数据点来描述不确定性参数的概率分布，这在一定程度上限制了概率方法的应用。相比之下，非概率方法仍处于探索阶段,有待进一步的研究。在非概率方法中，区间模型是一个重要的方法，区间分析方法只需要知道不确定性参数的边界，而不需要知道不确定性参数具体的分布...
【技术保护点】
基于牛顿迭代的多学科不确定性传播分析方法，其特征在于实现步骤如下：步骤一：根据所作的现实的抽象、假设情况，知识的缺乏情况，几何尺寸和加载条件，材料特性确定输入参数的上下界，利用区间
【技术特征摘要】
1.基于牛顿迭代的多学科不确定性传播分析方法，其特征在于实现步骤如下：步骤一：根据所作的现实的抽象、假设情况，知识的缺乏情况，几何尺寸和加载条件，材料特性确定输入参数的上下界，利用区间合理表征贫信息、少数据条件下的不确定性参数，其中，x表示输入参数的下界，表示输入参数的上界；步骤二：设置合适的耦合变量的初始上下界k的初始值为1；步骤三：利用现有的优化算法得到y(k+1)的上下界，y(k+1)是第k次循环中得到的y的值，在这一步骤中，牛顿迭代方程被用来作为优化函数；步骤四：计算残余参数，将第k步迭代得到的y(k+1)的上下界与第k-1步得到的y(k)的上下界进行比较，残余参数的计算公式为：其中，是第k次迭代中yi的上界，yi(k)是第k次迭代中yi的下界；步骤五：将残余系数与设定的容差ξ相比较，判断是否收敛，如果收敛，则输出耦合状态变量的响应区间，如果不收敛，将迭代步数加一，并返回步骤二，进行下一次循环，直至收敛。2...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，熊闯，王睿星，王晓军，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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