CN107748808A - 基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质 - Google Patents
基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107748808A CN107748808A CN201710829236.XA CN201710829236A CN107748808A CN 107748808 A CN107748808 A CN 107748808A CN 201710829236 A CN201710829236 A CN 201710829236A CN 107748808 A CN107748808 A CN 107748808A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reliability
- optimization
- subsystem
- index
- subsystems
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 153
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质,包括(1)将***可靠性预计指标与设计指标比较确定是否优化;(2)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;(3)确定各分***指标优化区间;(4)根据影响因素参数确定权值;(5)根据权值,进行指标优化;(6)确定优化后满足***可靠性设计指标,结束优化。本发明方法根据各***复杂程度、技术成熟度、重要程度、环境条件、任务时间等因素,更加准确地进行可靠性指标权衡优化,综合反映各***分配过程中各种影响因素对可靠性指标的影响,使得可靠性指标分配依据充分、结果更加准确,能够为型号可靠性分析设计提供支持和决策。
Description
技术领域
本发明涉及基于区间约束的***可靠性指标分配综合权衡优化方法、***及介质,属于***可靠性技术领域。
背景技术
航天型号***总体可靠性指标合理分配是总体可靠性设计与分析的一项重要内容。可靠性分配方法很多,要进行可靠性分配,必须明确要求和限制条件。有的产品以可靠性指标为限制条件,要求在满足可靠性的条件下使体积、重量、成本等尽可能低。有的产品则可能以费用为限制条件,要求做出是***可靠性指标尽可能高的分配。分配的方法虽考虑的侧重点不同而异,但最终目的都是希望以最小的代价(如费用、重量、研制周期等因素)来满足可靠性要求,实质上可靠性分配是一个综合权衡优化设计的问题。因此,在型号研制过程中,需要迭代开展***可靠性指标分配及优化工作。建立能够结合航天***可靠性设计与分析工作特点,综合***复杂程度、技术成熟度、重要程度、环境条件、任务时间等因素,进行***可靠性指标的分配优化方法及流程,是开展型号可靠性设计与分析工作的基础。
目前,航天型号***可靠性分配方法主要有等分配法、加权分配法、AGREE分配法、比例组合分配法、评分分配法以及花费最小分配法等。各种方法的适用性不同,各有侧重。当前***可靠性分配方法主要存在以下不足:
(1)等分配法、加权分配法、AGREE分配法只适用于串联***,且对各分***的任务时间和***的任务时间以及分布类型有要求;
(2)比例组合分配法只适用于新、老***结构相似,而且有老***的可靠性统计数据,或者在已有各组成单元可靠性预计数据基础上进行分配的情况;
(3)评分分配法在缺少可靠性数据的情况下,通过有经验的设计人员或专家对影响可靠性的最重要的因素进行打分,并对评分值进行综合分析而获得各分***或设备之间的可靠性相对比值,但无法进行可靠性指标优化工作;
(4)花费最小分配法建立在串联***各组成部分可靠性预计基础上,按照花费最小的原则调整组成的可靠性指标,从而得到各组成部分的可靠性分配值。虽然可以进行简单的可靠性指标再分配工作,但再分配的结果没有考虑各***之间的差异,得到的再分配值也很难支撑型号可靠性分配工作实际;
综上,可知现有的可靠性指标分配方法可以进行***的可靠性指标分配,除了花费最小分配法可以进行可靠性指标的再分配外,其他方法均无法进行可靠性分配指标的优化工作,需要提出能够充分考虑***复杂程度、技术成熟度、重要程度、环境条件、任务时间等影响因素的***可靠性分配指标优化方法。
发明内容
本发明所解决的问题是:克服现有可靠性指标分配方法的不足,提供了一种基于区间约束的***可靠性指标分配综合权衡优化方法,能够更加有效地综合***复杂程度、技术成熟度、重要程度、环境条件、任务时间等因素,更加准确的进行各分***可靠性指标的权衡优化,综合反映各分***在可靠性指标分配过程中各种影响因素对可靠性指标的影响,使得可靠性指标分配工作依据充分、分配结果更加准确,能够为型号可靠性分析设计提供支持和决策。
本发明的技术解决方案是:
基于区间约束的***可靠性指标分配综合权衡优化方法、***及介质,步骤如下:
(1)将飞行器***可靠性预计指标Rsp与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,以判断是否需要进行飞行器***可靠性指标的优化;如果则不需要进行优化,否则,需要进行优化,进入步骤(2);
(2)对飞行器***进行可靠性指标优化,即基于区间约束的指标再分配,从而完成基于区间约束的飞行器***可靠性指标分配综合权衡优化。
所述飞行器***包括结构分***、机构分***、热控分***、热防护分***、动力分***、电源分***、测控通信分***、综合电子分***、着陆分***、有效载荷分***以及GNC分***等。
飞行器***可靠性预计指标Rpi为各分***可靠性预计指标,i=1,2,...,n,n为分***数量。
所述步骤(2)对飞行器***进行可靠性指标优化,具体为:
(4.1)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;
飞行器有k个分***预计指标小于分配指标,则优化变量集即为该k个分***可靠性指标;所述优化目标即为可靠性设计指标
(4.2)对所述k个分***的可靠性预计指标Rpi和分配指标Rai进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:[min(Rpi,Rai),max(Rpi,Rai)];
(4.3)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值;
(4.4)根据步骤(4.2)确定的优化区间和步骤(4.3)确定的权值,对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,从而完成对飞行器***进行可靠性指标优化。
所述步骤(4.1)确定各分***可靠性指标优化区间具体为:
(5.1)如果Rpi<Rai,优化区间为:[Rpi,Rai];
(5.2)如果Rpi≥Rai,不做优化。
所述步骤(4.4)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值,计算公式如下:
其中,i表示***的第i分***,共n个分***;j表示赋权值所考虑的第j影响因素参数,共m个影响因素参数;ωi为第i分***的权值。考虑各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,m=5,j=1时,为复杂程度参数,j=2时,为技术成熟度参数,j=3时,为重要度参数,j=4时,为任务时间参数,j=5时,为环境条件参数。
对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,具体为:
(7.1)对k个分***的可靠性预计指标按照从小到大的顺序进行排序,得到k个分***新的排序;
(7.2)根据(7.1)排序结果,从左至右遍历k个分***,以对应分***可靠性指标优化区间左端点为该分***可靠性指标初值,根据权值对分***可靠性指标进行更改,每更改一个分***的可靠性指标后,进入步骤(7.3);
(7.3)对飞行器***可靠性指标进行计算,得到优化更新后飞行器***可靠性指标Rupdate,进入步骤(7.5);
(7.4)对本次遍历过程,k个分***中未更改过可靠性预计指标的分***,根据权值更改分***可靠性指标,进入步骤(7.3);
(7.5)将优化更新后的飞行器***可靠性指标Rupdate与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,如果且未遍历完k个分***,则进入步骤(7.4);如果且程序已遍历k个分***,则进入步骤(7.2),如果则优化结束。
基于区间约束的可靠性指标分配优化***,包括第一模块和第二模块,
第一模块,将飞行器***可靠性预计指标Rsp与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,以判断是否需要进行飞行器***可靠性指标的优化;如果 则不需要进行优化,否则,需要进行优化;
第二模块,对飞行器***进行可靠性指标优化,即基于区间约束的指标再分配,从而完成基于区间约束的飞行器***可靠性指标分配综合权衡优化。
第二模块中,对飞行器***进行可靠性指标优化,具体为:
(9.1)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;
飞行器有k个分***预计指标小于分配指标,则优化变量集即为该k个分***可靠性指标;所述优化目标即为可靠性设计指标
(9.2)对所述k个分***的可靠性预计指标Rpi和分配指标Rai进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:
确定各分***可靠性指标优化区间具体为:
(a)如果Rpi<Rai,优化区间为:[Rpi,Rai];
(b)如果Rpi≥Rai,不做优化;
(9.3)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值,计算公式如下:
其中,i表示***的第i分***,共n个分***;j表示赋权值所考虑的第j影响因素参数,共m个影响因素参数;ωi为第i分***的权值;
(9.4)根据步骤(9.2)确定的优化区间和步骤(9.3)确定的权值,对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,从而完成对飞行器***进行可靠性指标优化;
对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,具体为:
(9.4.1)对k个分***的可靠性预计指标按照从小到大的顺序进行排序,得到k个分***新的排序;
(9.4.2)根据(9.4.1)排序结果,从左至右遍历k个分***,以对应分***可靠性指标优化区间左端点为该分***可靠性指标初值,根据权值对分***可靠性指标进行更改,每更改一个分***的可靠性指标后,进入步骤(9.4.3);
(9.4.3)对飞行器***可靠性指标进行计算,得到优化更新后飞行器***可靠性指标Rupdate,进入步骤(9.4.5);
(9.4.4)对本次遍历过程,k个分***中未更改过可靠性预计指标的分***,根据权值更改分***可靠性指标,进入步骤(9.4.3);
(9.4.5)将优化更新后的飞行器***可靠性指标Rupdate与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,如果且未遍历完k个分***,则进入步骤(9.4.4);如果且程序已遍历k个分***,则进入步骤(9.4.2),如果则优化结束。
一种存储了指令的计算机可读介质,当所述指令被执行时,被配置为使得一个处理器执行综合权衡优化程序,该程序按照权利要求1-7中任一项所述方法运行
本发明与现有技术相比的有益效果是:
基于区间约束的***可靠性指标分配综合权衡优化方法是针对复杂航天型号可靠性分配指标的一种有效方法,能够满足导弹武器、飞行器以及卫星等型号不同产品层次的可靠性分配指标优化的需求,具备良好的推广应用前景。
(1)本发明方法综合***复杂程度、技术成熟度、重要程度、环境条件、任务时间等因素,作为开展***可靠性指标更加准确的进行各***可靠性指标的权衡优化,能够综合反映各***在可靠性指标分配过程中各种影响因素对可靠性指标的影响。
(2)本发明解决了传统可靠性指标分配方法无法进行优化工作的问题,在获得各影响因素分值的基础上,得到优化权值,使得可靠性指标优化更具有针对性和科学性,使得可靠性指标分配工作依据充分、分配结果更加准确,能够为型号可靠性分析设计提供支持和决策。
(3)本发明方法通过综合分析影响可靠性指标分配的各种因素,克服了传统可靠性指标分配方法对各分***的任务时间和***的任务时间以及分布类型有要求,为***可靠性分配指标优化工作提供了有效的解决方案。
附图说明
图1为本发明基于区间约束的***可靠性指标分配综合权衡优化方法示意图;
图2为本发明飞行器可靠性分配指标优化流程;
具体实施方式
本发明提出的一种基于区间约束的***可靠性指标分配综合权衡优化方法,如图1、2所示,步骤如下:
(1)将飞行器***可靠性预计指标Rsp与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,以判断是否需要进行飞行器***可靠性指标的优化;如果则不需要进行优化,否则,需要进行优化,进入步骤(2);飞行器***可靠性预计指标Rpi为各分***可靠性预计指标,i=1,2,...,n,n为分***数量。
(2)对飞行器***进行可靠性指标优化,即基于区间约束的指标再分配,从而完成基于区间约束的飞行器***可靠性指标分配综合权衡优化。具体为:
(2.1)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;
飞行器有k个分***预计指标小于分配指标,则优化变量集即为该k个分***可靠性指标;所述优化目标即为可靠性设计指标
(2.2)对所述k个分***的可靠性预计指标Rpi和分配指标Rai进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:[min(Rpi,Rai),max(Rpi,Rai)];
确定各分***可靠性指标优化区间具体为:
(2.2.1)如果Rpi<Rai,优化区间为:
(2.2.2)如果Rpi≥Rai,不做优化。
(2.3)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值;
(2.4)根据步骤(2.2)确定的优化区间和步骤(2.3)确定的权值,对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,从而完成对飞行器***进行可靠性指标优化。计算公式如下:
其中,i表示***的第i分***,共n个分***;j表示赋权值所考虑的第j影响因素参数,共m个影响因素参数;ωi为第i分***的权值。考虑各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,m=5,j=1时,为复杂程度参数,j=2时,为技术成熟度参数,j=3时,为重要度参数,j=4时,为任务时间参数,j=5时,为环境条件参数。
对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,具体为:
(a.1)对k个分***的可靠性预计指标按照从小到大的顺序进行排序,得到k个分***新的排序;
(a.2)根据(a.1)排序结果,从左至右遍历k个分***,以对应分***可靠性指标优化区间左端点为该分***可靠性指标初值,根据权值对分***可靠性指标进行更改,每更改一个分***的可靠性指标后,进入步骤(a.3);
(a.3)对飞行器***可靠性指标进行计算,得到优化更新后飞行器***可靠性指标Rupdate,进入步骤(a.5);
(a.4)对本次遍历过程,k个分***中未更改过可靠性预计指标的分***,根据权值更改分***可靠性指标,进入步骤(a.3);
(a.5)将优化更新后的飞行器***可靠性指标Rupdate与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,如果且未遍历完k个分***,则进入步骤(a.4);如果且程序已遍历k个分***,则进入步骤(a.2),如果 则优化结束。
本发明还提出了一种基于区间约束的可靠性指标分配优化***,包括第一模块和第二模块,
第一模块,将飞行器***可靠性预计指标Rsp与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,以判断是否需要进行飞行器***可靠性指标的优化;如果 则不需要进行优化,否则,需要进行优化;
第二模块,对飞行器***进行可靠性指标优化,即基于区间约束的指标再分配,从而完成基于区间约束的飞行器***可靠性指标分配综合权衡优化。
第二模块中,对飞行器***进行可靠性指标优化,具体为:
(9.1)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;
飞行器有k个分***预计指标小于分配指标,则优化变量集即为该k个分***可靠性指标;所述优化目标即为可靠性设计指标
(9.2)对所述k个分***的可靠性预计指标Rpi和分配指标Rai进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:[min(Rpi,Rai),max(Rpi,Rai)];
确定各分***可靠性指标优化区间具体为:
(a)如果Rpi<Rai,优化区间为:
(b)如果Rpi≥Rai,不做优化;
(9.3)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值,计算公式如下:
其中,i表示***的第i分***,共n个分***;j表示赋权值所考虑的第j影响因素参数,共m个影响因素参数;ωi为第i分***的权值;
(9.4)根据步骤(9.2)确定的优化区间和步骤(9.3)确定的权值,对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,从而完成对飞行器***进行可靠性指标优化;
对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,具体为:
(9.4.1)对k个分***的可靠性预计指标按照从小到大的顺序进行排序,得到k个分***新的排序;
(9.4.2)根据(9.4.1)排序结果,从左至右遍历k个分***,以对应分***可靠性指标优化区间左端点为该分***可靠性指标初值,根据权值对分***可靠性指标进行更改,每更改一个分***的可靠性指标后,进入步骤(9.4.3);
(9.4.3)对飞行器***可靠性指标进行计算,得到优化更新后飞行器***可靠性指标Rupdate,进入步骤(9.4.5);
(9.4.4)对本次遍历过程,k个分***中未更改过可靠性预计指标的分***,根据权值更改分***可靠性指标,进入步骤(9.4.3);
(9.4.5)将优化更新后的飞行器***可靠性指标Rupdate与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,如果且未遍历完k个分***,则进入步骤(9.4.4);如果且程序已遍历k个分***,则进入步骤(9.4.2),如果则优化结束。
本发明还可以提出一种存储了指令的计算机可读介质,当所述指令被执行时,被配置为使得一个处理器执行综合权衡优化程序,该程序按照基于区间约束的可靠性指标分配优化方法运行。
实施例:
下面结合附图,以飞行器为例给出本发明实施例。
步骤(一)、进行飞行器各***可靠性分配指标和预计指标的比较,确定需要进行可靠性分配指标优化的分***
飞行器***包括结构分***、机构分***、热控分***、热防护分***、动力分***、电源分***、测控通信分***、综合电子分***、着陆分***、有效载荷分***以及GNC分***。
假定飞行器任务可靠性指标为(假设为0.9),任务时间t为1年。各分***可靠性分配指标为Rai(i=1,2,^,n),各分***可靠性预计指标为Rpi(i=1,2,^,n),则飞行器任务可靠性分配指标为:
飞行器任务可靠性预计指标为
若飞行器***可靠性预计指标达到可靠性设计指标要求,则无需进行可靠性指标的优化;若飞行器***可靠性预计指标达不到可靠性设计指标要求,即
则,需对飞行器***可靠性指标进行优化。
从表1可以看出需进行飞行器***可靠性指标优化。
表1飞行器分***任务可靠性指标分配/预计结果对照表
***组成 | 全程可靠度分配值 | 全程可靠度预计值 |
结构分*** | 0.9962 | 0.9562 |
机构分*** | 0.995 | 0.995 |
热防护分*** | 0.9805 | 0.9705 |
热控分*** | 0.99 | 0.99 |
动力分*** | 0.993 | 0.993 |
GNC分*** | 0.9944 | 0.9444 |
电源分*** | 0.989 | 0.989 |
测控通信分*** | 0.9992 | 0.9392 |
综合电子分*** | 0.997 | 0.997 |
着陆分*** | 0.989 | 0.929 |
有效载荷分*** | 0.9879 | 0.9679 |
总计 | 0.9146 | 0.7138 |
根据结果对照表可知:结构分***、热防护分***、GNC分***、测控通信分***、着陆分***以及有效载荷分***可靠性预计指标小于可靠性分配指标。
通过以上步骤,可知,可靠性指标分配优化变量集包含6个分***可靠性指标,优化目标为飞行器***可靠性设计指标(0.9)。
步骤(二)、根据需要进行可靠性分配指标优化的分***,确定各分***可靠性指标优化区间约束
对各分***可靠性预计指标和分配指标进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:
a)如果Rpi<Rai,优化区间为:
b)如果Rpi≥Rai,不做优化。
根据上述方法确定优化区间如下表2所示:
表2优化变量对应的优化区间
***名称 | 优化区间左端点 | 优化区间右端点 |
结构分*** | 0.9562 | 0.9962 |
热防护分*** | 0.9705 | 0.9805 |
GNC分*** | 0.9444 | 0.9944 |
测控通信分*** | 0.9392 | 0.9992 |
着陆分*** | 0.929 | 0.989 |
有效载荷分*** | 0.9679 | 0.9879 |
步骤(三)、按照各***相对重要度,对各分***分别赋权值
综合考虑分***复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数、环境条件参数等可靠性指标分配影响因素,获取各种因素分值。
表3飞行器分***可靠性指标分配影响因素结果对照表
***名称 | 复杂程度 | 技术成熟度 | 重要程度 | 环境条件 | 任务时间 | 权值 |
结构分*** | 10 | 9 | 1 | 9 | 10 | 0.051804 |
机构分*** | 10 | 9 | 1 | 9 | 10 | 0.051804 |
热防护分*** | 10 | 9 | 1 | 9 | 10 | 0.051804 |
热控分*** | 9 | 8 | 2 | 9 | 10 | 0.082886 |
动力分*** | 10 | 9 | 1 | 9 | 10 | 0.051804 |
GNC分*** | 10 | 9 | 1 | 8 | 10 | 0.046048 |
电源分*** | 10 | 9 | 1 | 8 | 10 | 0.046048 |
测控通信分*** | 9 | 9 | 2 | 8 | 10 | 0.082886 |
综合电子分*** | 9 | 9 | 2 | 7 | 10 | 0.072525 |
着陆分*** | 10 | 9 | 1 | 8 | 10 | 0.046048 |
有效载荷分*** | 9 | 9 | 2 | 7 | 10 | 0.072525 |
根据飞行器分***可靠性指标分配影响因素结果对照表,结算归一化后,对n个分***分别赋权ω1,ω2,^,ωn,其中0<ωi<1,i=1,2,^,n,且具体权值见表3。
步骤(四)、根据权值,按照“规定步长*权值”对各分***可靠性指标进行综合权衡优化
根据各分***权值,对6个预计指标小于分配指标的分***的可靠性指标,按照***权值,从可靠性预计指标最小值开始,以优化区间左端点为各分***可靠性指标初值,根据权值,按照“规定步长*权值”(+Δriωi)对各分***可靠性指标进行更改。
对于指数分布而言,设整个***的故障率为任务时间t为1年,已知。
由如下公式,可以反求
即:
则对于分***而言,其分配的故障率为则各分***的可靠度为:
当按规定步长进行可靠性指标优化时,可知:
ωi+Δωi=ωi+Δr*ωi
则,可得第i个分***更新后的的可靠度为:
即:
由于6个***可靠性指标均小于分配值,我们将Δr赋值为“-0.1”,相应的Δωi随之改变。
对k个分***,从可靠性预计指标最小值开始,按照“规定步长*权值”(+Δri)修改可靠性指标,每修改一个分***,计算更新后飞行器***可靠性指标Rupdate:
当继续进行优化
当优化结束。
根据计算结果,可知当此时结束优化计算。
步骤(五)、确定优化后可靠性指标满足***可靠性指标要求,得到飞行器各分***可靠性指标再分配的结果R'ai,结束可靠性指标优化工作
根据优化结果,调整后的各分***可靠性分配指标能够保证飞行器***可靠性指标要求,在获得更新各分***可靠性指标R'ai后(具体结果见表4“基于区间约束的指标综合权衡优化结果”列),结束可靠性指标分配优化工作。根据表4“基于区间约束的指标综合权衡优化结果”,可知,与传统的最小花费分配法相比,基于区间约束的指标综合权衡优化结果更加科学合理。
表4飞行器分***可靠性指标优化结果对照表
本发明未详细描述内容为本领域技术人员公知技术。
Claims (10)
1.基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于步骤如下:
(1)将飞行器***可靠性预计指标Rsp与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,以判断是否需要进行飞行器***可靠性指标的优化;如果则不需要进行优化,否则,需要进行优化,进入步骤(2);
(2)对飞行器***进行可靠性指标优化,即基于区间约束的指标再分配,从而完成基于区间约束的飞行器***可靠性指标分配综合权衡优化。
2.根据权利要求1所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于:所述飞行器***包括结构分***、机构分***、热控分***、热防护分***、动力分***、电源分***、测控通信分***、综合电子分***、着陆分***、有效载荷分***以及GNC分***。
3.根据权利要求1所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于:飞行器***可靠性预计指标Rpi为各分***可靠性预计指标,i=1,2,...,n,n为分***数量。
4.根据权利要求1所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于:所述步骤(2)对飞行器***进行可靠性指标优化,具体为:
(4.1)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;
飞行器有k个分***预计指标小于分配指标,则优化变量集即为该k个分***可靠性指标;所述优化目标即为可靠性设计指标
(4.2)对所述k个分***的可靠性预计指标Rpi和分配指标Rai进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:[min(Rpi,Rai),max(Rpi,Rai)];
(4.3)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值;
(4.4)根据步骤(4.2)确定的优化区间和步骤(4.3)确定的权值,对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,从而完成对飞行器***进行可靠性指标优化。
5.根据权利要求4所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于:所述步骤(4.2)确定各分***可靠性指标优化区间具体为:
(5.1)如果Rpi<Rai,优化区间为:[Rpi,Rai];
(5.2)如果Rpi≥Rai,不做优化。
6.根据权利要求4所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于:所述步骤(4.4)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值,计算公式如下:
<mrow>
<msub>
<mi>&omega;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Pi;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>F</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Pi;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>F</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>m</mi>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中,i表示***的第i分***,共n个分***;j表示赋权值所考虑的第j影响因素参数,共m个影响因素参数;ωi为第i分***的权值。
7.根据权利要求4所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化方法,其特征在于:对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,具体为:
(7.1)对k个分***的可靠性预计指标按照从小到大的顺序进行排序,得到k个分***新的排序;
(7.2)根据(7.1)排序结果,从左至右遍历k个分***,以对应分***可靠性指标优化区间左端点为该分***可靠性指标初值,根据权值对分***可靠性指标进行更改,每更改一个分***的可靠性指标后,进入步骤(7.3);
(7.3)对飞行器***可靠性指标进行计算,得到优化更新后飞行器***可靠性指标Rupdate,进入步骤(7.5);
(7.4)对本次遍历过程,k个分***中未更改过可靠性预计指标的分***,根据权值更改分***可靠性指标,进入步骤(7.3);
(7.5)将优化更新后的飞行器***可靠性指标Rupdate与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,如果且未遍历完k个分***,则进入步骤(7.4);如果且程序已遍历k个分***,则进入步骤(7.2),如果则优化结束。
8.基于区间约束的可靠性指标分配优化***,其特征在于:包括第一模块和第二模块,
第一模块,将飞行器***可靠性预计指标Rsp与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,以判断是否需要进行飞行器***可靠性指标的优化;如果Rsp≥则不需要进行优化,否则,需要进行优化;
第二模块,对飞行器***进行可靠性指标优化,即基于区间约束的指标再分配,从而完成基于区间约束的飞行器***可靠性指标分配综合权衡优化。
9.根据权利要求8所述的基于区间约束的可靠性指标分配优化***,其特征在于:
第二模块中,对飞行器***进行可靠性指标优化,具体为:
(9.1)确定可靠性指标分配优化变量集及优化目标;
飞行器有k个分***预计指标小于分配指标,则优化变量集即为该k个分***可靠性指标;所述优化目标即为可靠性设计指标
(9.2)对所述k个分***的可靠性预计指标Rpi和分配指标Rai进行比较,确定各分***可靠性指标优化区间:[min(Rpi,Rai),max(Rpi,Rai)];
确定各分***可靠性指标优化区间具体为:
(a)如果Rpi<Rai,优化区间为:
(b)如果Rpi≥Rai,不做优化;
(9.3)根据各分***的复杂程度参数、技术成熟度参数、重要度参数、任务时间参数和环境条件参数,对各分***进行赋权值,计算公式如下:
<mrow>
<msub>
<mi>&omega;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Pi;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>F</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Pi;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>F</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>m</mi>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中,i表示***的第i分***,共n个分***;j表示赋权值所考虑的第j影响因素参数,共m个影响因素参数;ωi为第i分***的权值;
(9.4)根据步骤(9.2)确定的优化区间和步骤(9.3)确定的权值,对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,从而完成对飞行器***进行可靠性指标优化;
对各分***可靠性指标进行综合权衡优化,具体为:
(9.4.1)对k个分***的可靠性预计指标按照从小到大的顺序进行排序,得到k个分***新的排序;
(9.4.2)根据(9.4.1)排序结果,从左至右遍历k个分***,以对应分***可靠性指标优化区间左端点为该分***可靠性指标初值,根据权值对分***可靠性指标进行更改,每更改一个分***的可靠性指标后,进入步骤(9.4.3);
(9.4.3)对飞行器***可靠性指标进行计算,得到优化更新后飞行器***可靠性指标Rupdate,进入步骤(9.4.5);
(9.4.4)对本次遍历过程,k个分***中未更改过可靠性预计指标的分***,根据权值更改分***可靠性指标,进入步骤(9.4.3);
(9.4.5)将优化更新后的飞行器***可靠性指标Rupdate与飞行器***的可靠性设计指标进行比较,如果且未遍历完k个分***,则进入步骤(9.4.4);如果且程序已遍历k个分***,则进入步骤(9.4.2),如果则优化结束。
10.一种存储了指令的计算机可读介质,其特征在于:当所述指令被执行时,被配置为使得一个处理器执行综合权衡优化程序,该程序按照权利要求1-7中任一项所述方法运行。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710829236.XA CN107748808B (zh) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | 基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710829236.XA CN107748808B (zh) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | 基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107748808A true CN107748808A (zh) | 2018-03-02 |
CN107748808B CN107748808B (zh) | 2021-10-22 |
Family
ID=61255037
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710829236.XA Expired - Fee Related CN107748808B (zh) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | 基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107748808B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110955974A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-03 | 清华大学 | 一种火箭回收仿真平台及实现方法 |
CN110991894A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-10 | 中国直升机设计研究所 | 一种基于多种分配模型的基本可靠性指标综合分配方法 |
CN112149288A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-29 | 中车长春轨道客车股份有限公司 | 一种列车网络控制***的可靠性预计方法 |
CN113032259A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 中国兵器工业信息中心 | 一种基于模糊的网络化软件***可靠性指标分配方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104951588A (zh) * | 2015-03-16 | 2015-09-30 | 中国矿业大学 | 一种矿井通风***辅助设计方法 |
US20150379456A1 (en) * | 2014-06-30 | 2015-12-31 | Utopia Global, Inc. | Systems and techniques for ensuring the integrity of enterprise asset management data |
-
2017
- 2017-09-14 CN CN201710829236.XA patent/CN107748808B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150379456A1 (en) * | 2014-06-30 | 2015-12-31 | Utopia Global, Inc. | Systems and techniques for ensuring the integrity of enterprise asset management data |
CN104951588A (zh) * | 2015-03-16 | 2015-09-30 | 中国矿业大学 | 一种矿井通风***辅助设计方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
吴明 等: "再生料用气泡膜机的可靠性分配方法研究", 《机械设计与制造》 * |
王学: "载人飞船回收着陆***可靠性研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
陈兴球 等: "一种可靠性再分配改进算法在某型航空自导深弹中的应用", 《水雷战与舰船防护》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110955974A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-03 | 清华大学 | 一种火箭回收仿真平台及实现方法 |
CN110991894A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-10 | 中国直升机设计研究所 | 一种基于多种分配模型的基本可靠性指标综合分配方法 |
CN112149288A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-29 | 中车长春轨道客车股份有限公司 | 一种列车网络控制***的可靠性预计方法 |
CN113032259A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 中国兵器工业信息中心 | 一种基于模糊的网络化软件***可靠性指标分配方法 |
CN113032259B (zh) * | 2021-03-22 | 2023-08-11 | 中国兵器工业信息中心 | 一种基于模糊的网络化软件***可靠性指标分配方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107748808B (zh) | 2021-10-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107748808B (zh) | 基于区间约束的可靠性指标分配优化方法、***及介质 | |
CN103473424B (zh) | 基于序列径向基函数代理模型的飞行器***优化设计方法 | |
CN104820771B (zh) | 一种航天工程制造成熟度等级确定方法 | |
CN103970965A (zh) | 燃气涡轮发动机加速寿命试验试车方法 | |
CN111143981B (zh) | 虚拟试验模型验证***及方法 | |
CN113625697B (zh) | 考虑任务能力变化的无人机集群可靠性评估方法和*** | |
CN112001067B (zh) | 基于不确定性度量的复杂装备仿真***可信度评估方法 | |
CN105005878A (zh) | 一种坚强智能电网的综合评估方法 | |
Zhao et al. | Setting adaptive inspection intervals in helicopter components, based on a Digital Twin | |
CN109242318A (zh) | 飞机损伤抢修效能评估方法 | |
Xie et al. | Estimating a civil aircraft’s development cost with a GM (1, N) model and an MLP neural network | |
CN116109212B (zh) | 一种机场运行效率评价指标设计及监测方法 | |
CN117252493A (zh) | 一种航班链延误动态预测模型构建方法和预测方法 | |
CN105447228B (zh) | 一种地球扰动引力赋值模型适用性能评估方法 | |
CN117057190A (zh) | 一种轨道车辆制动盘温升预测方法 | |
CN111985119A (zh) | 基于HarmonySE和CBAM的架构权衡分析方法 | |
Wang et al. | Estimation of effect of uncertainty factors on safety of air traffic flows in terminal control areas | |
CN115618743A (zh) | 一种瞄准镜***的状态评估方法及状态评估*** | |
Zhang et al. | Multi-target threat assessment in air combat based on AHP and FVIKOR | |
CN113793017A (zh) | 一种配电房老化评价方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN112116213A (zh) | 基于fahp的数控机床直线进给***可靠性分配方法 | |
Yang et al. | Robust optimization models for flight rerouting | |
CN104899348B (zh) | 一种教练机飞行性能指标确定的方法 | |
Haosong et al. | Dispatch reliability oriented MMEL formulation technology research | |
Wu et al. | Improvement and Application of Grey Wave Prediction Model Based on PHM of Civil Aircraft System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20211022 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |