[发明专利]一种叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法

权利要求书

1.一种叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法，其特征在于，包括以下步骤：

a.综合考虑叶片材料的非线性材料属性、机械载荷的共同作用，通过静力学分析找到叶片的最大输出响应点;

b.选取输入随机变量，运用拉丁超立方抽样技术（LHS）抽取输入随机变量样本，并对每个样本求解有限元基本方程，得到对应的输出响应；

c.构建模糊智能多重响应面函数（FIMRSF），完成叶片结构的可靠性灵敏度分析；

d.以高灵敏度参数为设计变量，建立模糊可靠性优化设计模型（FRBDO）；

e.以FIMRSF代替叶片结构极限状态函数进行模糊可靠性优化设计，通过多目标遗传算法求解FRBDO模型。

2.根据权利要求1所述的叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法，其特征在于，步骤a中，以叶片的密度、转速、温度、气动压力、重力作为输入变量，考虑叶片温度载荷，机械载荷的耦合作用，求解叶片有限元基本方程，进行确定性分析，找到叶片的最大应力点、最大变形点和最大疲劳裂纹扩展点。

3.根据权利要求1所述的叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法，其特征在于，步骤b中, 考虑数据的随机性和模糊性，将上述输入变量作为输入随机变量，运用拉丁超立方抽样技术抽取输入随机变量样本，对每个样本求解有限元基本方程，得到对应的应力、变形、裂纹应力强度因子（KI）在分析时域内的输出响应。

4.根据权利要求1所述的叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法，其特征在于，步骤c中, 将数据进行归一化处理作为模糊最小二乘支持向量回归机（FLSSVR）模型的训练样本，运用人工蜂群算法（ABC）对FLSSVR模型进行参数寻优，构造模糊智能多重响应面函数（FIMRSF），并确定FIMRSF的系数,用FIMRSF模型代替叶片结构极限状态函数，进行可靠性灵敏度分析。

5.根据权利要求1所述的叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法，其特征在于，步骤d中, 以叶片的应力、变形、KI为目标函数，以转速、温度、气动压力为设计变量，以可靠性指标为约束函数，建立模糊可靠性优化设计模型（FRBDO）。

6.根据权利要求1所述的叶片可靠性优化设计的模糊智能多重响应面法，其特征在于，步骤e中, 以模糊智能多重响应面函数(FIMRSF)代替叶片结构极限状态函数，设定多目标遗传算法相关参数，求解模糊可靠性优化设计模型（FRBDO）模型，完成叶片结构可靠性优化设计。