多物理场耦合下基于虚拟样机技术的复杂机械装备可靠性设计研究

Reliability based design of complex mechanical equipment is a multidisciplinary coupled, multi-system shared,time-dependent and nonlinear Problem. This new project proposal is based on reliability design optimization of complex mechanical equipment, and it extends existing research by considering time-dependent reliability design optimization for complex engineered systems under multi-physics coupling based on virtual prototyping technology. In this project, we will research the key scientific problems, which mainly includes research on multi-physics coupling analysis method considering multi-source mixed uncertainty,physics of failure modeling based on data fusion technology and machine learning method under the framework of virtual prototyping technology, simulation-based time-dependent reliability design optimization for engineered components, multilevel hierarchical sensitivity analysis for complex engineered systems, analytical target cascading method based on time-dependent reliability design optimization for complex engineered system. The multilevel hierarchical time-dependent reliability design optimization system and software for complex mechanical equipment are developed and will be provided to research sponsors. The project solves the key scientific problems of time-dependent reliability design optimization for complex mechanical equipment, provides an effective approach for time-dependent reliability design optimization of complex mechanical equipment with important academic contributions and practical application prospect.

复杂机械装备的可靠性设计是一个多学科耦合、多系统交互、时变、非线性的问题，本项目以复杂机械装备可靠性优化设计为工程背景，拓展出多物理场耦合下基于虚拟样机技术的复杂机械装备可靠性设计优化方向，凝练出其中的关键科学问题加以研究，主要包括：多源混合不确定性下多物理场耦合分析方法、虚拟样机技术框架下数据融合技术和基于机器学习的失效物理建模方法、研究基于仿真方法的机械零部件的时变可靠性优化设计方法、复杂机械装备的多级层次型灵敏度分析方法、 基于层解分析法的复杂机械装备的时变可靠性优化设计方法，建立复杂机械装备的多级层次型时变可靠性优化设计系统，为进行复杂机械装备的时变可靠性优化设计提供软件工具。本项目解决复杂机械装备的时变可靠性优化设计的关键问题，为进行复杂机械装备的时变可靠性优化提供有效途径，具有重要的学术意义，也有现实的应用前景。

项目针对航空发动机关键部件、海上风机叶片、工业机器人等复杂机械装备多物理场耦合下可靠性设计问题进行了研究。重点研究了多源不确定性下复杂机械装备多物理场耦合仿真分析方法、基于数据融合的失效物理建模方法、多失效模式耦合下可靠性评估方法、时变可靠性约束下多学科设计优化方法。建立了有效的方法和模型：具体包括一种疲劳可靠性约束下涡轮盘结构拓扑优化设计方法、基于自适应抽样技术和迁移学习方法的代理模型建立方法、多轴载荷和多源不确定性下涡轮叶片的疲劳蠕变寿命预测方法、基于智能优化算法和代理模型技术的压气机叶片多学科设计优化方法、基于单向流固耦合和双向流固耦合的海上风机叶片可靠性评估模型建立方法、基于直接概率积分和代理模型技术的多失效模式下可靠性评估方法、基于多源数据融合的工业机器人运动精度时变可靠性评估和高速轴承疲劳可靠性评估方法。提出的方法和模型为准确定义复杂机械装备失效机理、高效率、高精度的失效物理建模、可靠性评估与寿命预测提供了有效的方法途径，为进一步工程实际应用打下了良好基础。

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