(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210893148.7 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 中国人民解 放军32181部队 地址 710032 陕西省西安市新城区金花北 路16号 (72)发明人 吕艳梅　梁伟杰　王正军　李万领　 张连武　张东　蔡娜　赵晔　 洪东跑　王尧　马晓东　阳劲松　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 韩雪梅 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06N 20/10(2019.01) G06N 3/12(2006.01)G06F 119/02(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种轻质 化结构产品可靠性优化设计方法 及系统 (57)摘要 本发明涉及一种轻质化结构产品可靠性优 化设计方法及系统， 属于结构设计领域。 方法包 括： 基于结构产品参数化的有限元模 型确定训练 样本； 建立SVM模型； 通过训练样本对SVM模型进 行训练， 得到训练好的SVM模型； 利用训练好的 SVM模型计算结构VonMises最大应力； 根据结构 VonMises最大应力， 建立基于 可靠性的设计优 化 模型； 采用遗传算法与双循环优化方法， 求解基 于可靠性的设计优化模型， 确定最优设计结果。 本发明能够在原始有 限元模型调用次数较少的 情况下， 对含有隐式状态方程和极小失 效概率的 装备结构可靠性设计优化问题进行求解， 从而提 高了结构可靠性设计分析与优化的效率和精度。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115146543 A 2022.10.04 CN 115146543 A 1.一种轻质化结构产品可靠性优化设计方法， 其特 征在于， 包括： 基于结构产品参数化的有限元模型确定训练样本； 建立SVM模型； 通过所述训练样本对所述SVM模型进行训练， 得到训练好的SVM模型； 利用所述训练好的SVM模型计算结构Vo nMises最大应力； 根据所述结构Vo nMises最大应力， 建立基于可靠性的设计优化模型； 采用遗传算法与双循环优化方法， 求解所述基于可靠性的设计优化模型， 确定最优设 计结果。 2.根据权利要求1所述的轻质化结构产品可靠性优化设计方法， 其特征在于， 所述基于 结构产品参数化的有限元模型确定训练样本， 具体包括： 利用一次二阶矩方法确定所述有限元模型的最可能失效点； 以所述最可能失效点 为均值、 以σ 为标准差， 进行随机抽样， 得到抽样 样本点； 以所述抽样 样本点作为训练样本 。 3.根据权利要求2所述的轻质化结构产品可靠性优化设计方法， 其特征在于， 所述以所 述抽样样本点作为训练样本， 之后还 包括： 对所述训练样本进行归一 化处理， 得到归一 化的训练样本 。 4.根据权利要求3所述的轻质化结构产品可靠性优化设计方法， 其特征在于， 所述对所 述SVM模型进行训练， 得到训练好的SVM模型， 具体包括： 选取所述SVM模型的参数； 所述 参数包括多 项式核函数的阶数； 利用所述归一 化的训练样本对所述SVM模型进行训练， 得到训练后的SVM模型； 判断所述训练后的SVM模型的分析精度是否满足可靠性分析精度， 得到判断结果； 若所述判断结果为所述训练后的SVM模型的分析精度满足可靠性分析精度， 则输出训 练好的SVM模型； 若所述判断结果为所述训练后的SVM模型的分析精度不满足可靠性分析精度， 则返回 “选取所述SVM模型的参数 ”的步骤。 5.一种轻质化结构产品可靠性优化设计系统， 其特 征在于， 包括： 训练样本确定模块， 用于基于结构产品参数化的有限元模型确定训练样本； SVM模型建立模块， 用于建立SVM模型； 模型训练模块， 用于通过所述训练样本对所述SVM模型进行训练， 得到训练好的SVM模 型； 最大应力计算模块， 用于利用所述训练好的SVM模型计算结构Vo n Mises最大应力； 设计优化模型建立模块， 用于根据所述结构VonMises最大应力， 建立基于可靠性的设 计优化模型； 结果确定模块， 用于采用遗传算法与双循环优化方法， 求解所述基于可靠性的设计优 化模型， 确定最优设计结果。 6.根据权利要求5所述的轻质化结构产品可靠性优化设计系统， 其特征在于， 所述训练 样本确定模块， 包括： 最可能失效点确定单元， 用于利用一 次二阶矩方法确定所述有限元模型的最可能失效 点；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115146543 A 2抽样单元， 用于以所述最可能失效点为均值、 以σ 为标准差， 进行随机抽样， 得到抽样样 本点； 训练样本确定单 元， 用于以所述抽样 样本点作为训练样本 。 7.根据权利要求6所述的轻质化结构产品可靠性优化设计系统， 其特征在于， 所述训练 样本确定模块， 还 包括： 归一化单元， 用于对所述训练样本进行归一 化处理， 得到归一 化的训练样本 。 8.根据权利要求7所述的轻质化结构产品可靠性优化设计系统， 其特征在于， 所述模型 训练模块， 包括： 参数选取 单元， 用于选取所述SVM模型的参数； 所述 参数包括多 项式核函数的阶数； 训练单元， 用于利用所述归一化的训练样本对所述SVM模型进行训练， 得到训练后的 SVM模型； 判断单元， 用于判断所述训练后的SVM模型的分析精度是否满足可靠性分析精度， 得到 判断结果； 模型输出单元， 用于若所述判断结果为所述训练后的SVM模型的分析精度满足可靠性 分析精度， 则输出训练好的SVM模型； 返回单元， 用于若所述判断结果为所述训练后的SVM模型的分析精度不满足可靠性分 析精度， 则返回 “参数选取 单元”。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115146543 A 3