一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法和装置制造方法及图纸

本公开的实施例提供了一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法和装置

【技术实现步骤摘要】
一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法和装置


[0001]本公开涉及航空航天领域，进一步涉及可靠性工程领域，尤其是涉及一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法和装置
。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，航空航天等领域的许多产品都具备长寿命高可靠的特点，对其进行准确有效的可靠性评估是确保产品稳定可靠运行的必要前提
。
而一方面，长期服役的特点使得在有限的研制周期内对产品的寿命和可靠性评估尤为困难，传统的寿命试验甚至加速寿命试验都很难得到失效数据
。
另一方面，航空航天领域长期服役的产品通常生产批量小
、
价格昂贵，投入试验的试样数十分有限
。
因此，对产品进行加速性能退化试验优化设计对在有限的试验资源的前提下获取尽可能多的产品可靠性信息具有十分重要的现实意义
。
[0003]加速退化试验设计变量通常包括应力水平
、
样本数量
、
测试次数以及测试间隔等，而目前的优化设计方法一般只考虑部分设计变量，优化结果具有一定的局限性
。
同时现有方法一般采用枚举法或曲面拟合方法来确定最优试验方案，忽略了部分试验设计变量可以连续变化的特点，从而不能进行全局寻优；此外在进行多试验设计变量优化时，优化效率低
。
因此综合来看，目前的基于全局代理优化的加速退化试验优化设计方法无法高效地实现多试验设计变量的全局寻优
。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法和装置
。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法
。
该方法包括：基于产品性能退化历史数据建立产品的加速性能退化模型；确定试验设计变量，结合产品的加速性能退化建模及可靠性分析，构建优化目标函数和约束条件，从而建立优化模型；基于径向基神经网络构建代理模型，结合遗传算法对优化模型中的试验设计变量进行全局寻优得到优化设计结果
。
[0006]进一步的，所述基于产品性能退化历史数据建立产品的加速性能退化模型包括：根据产品性能退化历史数据的统计特性，建立产品的加速性能退化模型
。
[0007]进一步的，所述加速性能退化模型的表达式如下：；其中，代表
t
时刻的性能退化量；代表漂移系数，表征退化速率；为扩散系数，表征分散性；代表标准布朗运动；
、
代表时间转换尺度函数，代表
S
加速应力水平下的退化速率，
S
代表加速应力水平
。
[0008]进一步的，所述目标函数的表达式如下：；其中，代表
90%
可靠寿命估计的渐进方差，
H
代表失效寿命分布对各模型参数求偏导组成的向量，
I
代表费雪信息矩阵，是似然函数对模型参数求二阶偏导组成的矩阵，代表寿命的概率密度函数在处的值
。
[0009]进一步的，所述优化模型包括：优化目标和约束条件；优化目标是指
90%
可靠寿命估计的渐进方差最小；约束条件包括试验总费用
、
测试次数
、
时间间隔
、
样本量以及加速应力水平
。
[0010]进一步的，所述基于径向基神经网络构建代理模型包括：根据所述优化模型中的各试验设计变量的取值范围，得到训练数据集；利用所述训练数据集对所述径向基神经网络进行训练；当预测精度指标达到预设阈值时，停止训练得到代理模型
。
[0011]进一步的，所述基于径向基神经网络构建代理模型，结合遗传算法对优化模型中的试验设计变量进行全局寻优得到优化设计结果包括：根据所述代理模型确定所述优化模型中的各试验方案与目标函数值的映射关系
。
[0012]根据本公开的第二方面，提供了一种基于全局代理优化的加速退化试验设计装置
。
该装置包括：加速性能退化模型确定模块，用于基于产品性能退化历史数据建立产品的加速性能退化模型；优化模型构建模块，用于确定试验设计变量，结合产品的加速性能退化建模及可靠性分析，构建优化目标函数和约束条件，从而建立优化模型；优化设计结果确定模块，用于基于径向基神经网络构建代理模型，结合遗传算法对优化模型中的试验设计变量进行全局寻优得到优化设计结果
。
[0013]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备
。
该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法
。
[0014]根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法
。
[0015]本公开同时考虑多种试验设计变量，并借助神经网络构建代理模型，结合遗传算法完成多设计变量全局寻优的目标，避免在寻优过程中重复计算目标函数从而极大地提高了优化效率
。
本公开通过上述优化设计方法可以在一定的试验资源约束下得到最优试验方案，从而可以提高产品寿命评估效率，实现产品寿命的最准确评估
。
[0016]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围
。
本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解
。
附图说明
[0017]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征
、
优点及方面
将变得更加明显
。
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：图1示出了根据本公开的实施例的一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法的流程图；图2示出了根据本公开的实施例的一种基于全局代理优化的加速退化试验设计装置的框图；图3示出了能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的方框图
。
具体实施方式
[0018]为使本公开实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围
。
[0019]另外，本文中术语“和
/
或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于全局代理优化的加速退化试验设计方法，其特征在于，所述方法包括：基于产品性能退化历史数据建立产品的加速性能退化模型；确定试验设计变量，结合产品的加速性能退化建模及可靠性分析，构建优化目标函数和约束条件，从而建立优化模型；基于径向基神经网络构建代理模型，结合遗传算法对优化模型中的试验设计变量进行全局寻优得到优化设计结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于产品性能退化历史数据建立产品的加速性能退化模型包括：根据产品性能退化历史数据的统计特性，建立产品的加速性能退化模型
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加速性能退化模型的表达式如下：；其中，代表
t
时刻的性能退化量；代表漂移系数，表征退化速率；为扩散系数，表征分散性；代表标准布朗运动；
、
代表时间转换尺度函数，代表
S
加速应力水平下的退化速率，
S
代表加速应力水平
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数的表达式如下：；其中，代表
90%
可靠寿命估计的渐进方差，
H
代表失效寿命分布对各模型参数求偏导组成的向量，
I
代表费雪信息矩阵，是似然函数对模型参数求二阶偏导组成的矩阵，代表寿命的概率密度函数在处的值
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化模型包括：优化目标和约束条件；优化目标是指
90%
可靠寿命估计的渐进方差最小；约束条件包括试验总费用
、
测试...

【专利技术属性】
技术研发人员：王治华，李璐，吴琼，刘根，王波，史晓帆，冯俊皓，张靖雅，曾鹏骏，
申请(专利权)人：北京空间飞行器总体设计部，
类型：发明
国别省市：