基于6 Sigma理论的稳健优化策略研究

摘要

随着工程实际问题的日益复杂化，对产品可靠性的标准及抗干扰能力的要求也不断提高。在分析国内外可靠性研究现状与容差模型的基础上，针对机械常规优化模型与可靠性概率优化模型难以找到理想的稳健解的问题，引入6 Sigma设计思想，结合智能技术对6 Sigma稳健理论运用到机械零部件优化领域进行研究。本文针对单目标稳健策略与符合多目标特征的稳健策略进行了系统的研究，主要内容如下：
　　(1)针对机械产品在实际生产制造中可能会出现波动的问题，在分析确定性优化、可靠性概率优化模型的基础上，提出了一种考虑不确定因素影响的6 Sigma可靠性稳健设计方法，通过把波动因素对质量特性的影响进行数学量化，相应建立了基于智能算法并用以解决单目标与多目标问题的稳健优化模型及具体的实施流程。
　　(2)针对机械零部件的单目标稳健优化问题，分别选取圆柱型弹簧与斜齿轮传动系统作为试验算例。
　　①优化圆柱型弹簧的算例旨在改良参数，首先对常规优化所得到的设计变量施加相应的变差进行可靠性分析，针对分析结果判断是否进行稳健设计。鉴于常规优化解存在约束条件边界化的特征，以常规优化模型为基础添加6 Sigma稳健约束条件，利用ISIGHT仿真平台建立6 Sigma稳健模型进行求解。通过对比稳健设计前后的目标值与可靠度来验证此方法的可行性。②斜齿轮算例目的在于设计参数，以体积最小为优化目标，首先建立斜齿轮传动系统的参数化常规优化模型，添加6 Sigma稳健约束条件，利用ISIGHT仿真平台实例化模型进行求解。
　　(3)针对机械零部件的多目标稳健优化问题，以斜齿轮系统体积的单目标算例为基础增加传动性能作为第二优化目标。基于Pareto解集的思想利用MOPSO算法与NSGA-Ⅱ算法对多目标问题进行全局搜索，并运用ISIGHT仿真软件中EDM后处理模块，得到Pareto稳健最优解。通过对不同算法所得结果的横向对比与单目标与多目标的纵向对比，来验证模型的可行性。
　　本文将所建立的基于6 Sigma理论的稳健模型运用到机械零部件的单目标与多目标问题中，设计结果显示6 Sigma稳健设计大幅度提高了弹簧的可靠性、解决了斜齿轮的轻量化与稳定传动的问题，模型的建立为稳健设计的实施提供了一定的方法依据，为优化的理论解应用于实践提供了一定的理论依据。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的研究背景

1．2 相关领域的研究进展

1．2．1 可靠性优化设计发展现状

1．2．2 稳健性设计的研究现状

1．2．3 群智能优化算法的研究现状

1．3 本文主要研究内容

第2章 可靠性稳健理论与智能技术

2．1 可靠性的基本理论

2．1．1 可靠性的定义及指标

2．1．2 可靠度的计算方法

2．1．3 可靠性优化模型

2．2 稳健性的基本理论

2．2．1 稳健设计的基本原理

2．2．2 稳健设计的研究方法

2．3 智能算法技术

2．3．1 标准遗传算法(GA)

2．3．2 标准粒子群算法(PSO)

2．4 基础理论与智钱技术的结合

第3章 6 Sigma稳健优化策略研究

3．1 6 Sigma稳健设计理论

3．1．1 6 Sigma优化的概率基础

3．1．2 6 Sigma设计的评价指标

3．2 基于6 Sigma的单目标优化策略

3．2．1 6 Sigma设计的基本模型

3．2．2 6 Sigma设计流程图

3．3 基于6 Sigma的多目标优化策略

3．3．1 多目标优化问题的相关理论

3．3．2 6 Sigma多目标优化模型

3．3．3 6 Sigma设计流程图

3．4 小结

第4章 6 Sigma单目标稳健优化的设计应用

4．1 ISIGHT软件简介

4．2 弹簧的单目标稳健优化

4．2．1 建立常规模型

4．2．2 选择优化算法(MIGA)

4．2．3 模型求解

4．2．4 常规优化结果可靠性分析

4．2．5 6 Sigma稳健优化设计

4．3 齿轮的单目标稳健优化

4．3．1 建立参数化模型

4．3．2 6 Sigma稳健优化设计

4．4 本章小结

第5章 基于Pareto解的多目标稳健优化

5．1 多目标优化算法

5．1．1 MOPSO算法原理

5．1．2 NSGA-Ⅱ算法原理

5．2 斜齿轮传动优化的参数化建模

5．3 斜齿轮传动稳健优化

5．3．1 多目标问题的软件描述

5．3．2 模型求解及Pareto解的后处理

5．3．3 处理结果分析

5．4 本章小结

第6章 结论及展望

6．1 结论

6．2 创新点

6．3 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的论著及获奖情况