复杂系统的可靠性分配和优化.pdf

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复杂系统的可靠性分配和优化作者简介：鹿祥宾(1977一)，男，山东泰安人，硕士生，lll：∞曲㈣@siM．cⅧ鹿祥宾李晓钢林峰ReIiabi¨tyoptimization要：在考虑成本的基础上，通过建立一种实用的成本．可靠度函数和非线性规划模型，将对组件的可靠性最优分配的问题转化为对非线性规划问题的求解，从而为复杂系统可靠性的最优化问题提出了一种新的方法．对于非线性规划问题，为获得具有实际意义的数值解，提出了一种具有自适应的改进型遗传算法，对非线性规划问题求解，解决了更复杂结构系统可靠性分配的优化问题．键词：可靠性；复杂系统；遗传算法；成本；最优；分配中图分类号：TH文献标识码：A文章编号：1001．5965(2004)06．0565—04a¨ocationandforcomplexsystemsAgtm哪tic8，Be封ingdist曲ution蚰d叩tilIlizationw鹊presented．nealg蕊thm不少文章研究了可靠性分配和最优问题．大多数研究焦点集中在冗余分配问题上，本文提出的分配问题有着重要的现实意义．为了达到系统所需最小可靠度，可靠性工程人员经常面临着做出是否对某个或某些组件进行改进的决定．例如，有一个由三个串联在一块的组件组成的系统．每一个组件的可靠度分别是O．7，0．8，0．9．假定组件相互独立，则系统的可靠度是0．504．如果系统可靠度要求0．8，现有的设计明显不满足要求．现在问题是怎样达到这个目标．仅提高一个组件的可靠度不能达到目的．我们或许建议提高两个组件的可靠度．然后又有了问题，“提高哪两个组件?”是不是三个组件可靠度都提高?提高一个组件的可靠度容易吗?为了回答这些问题，应该考虑到另一个因素：成本．把成本作为一个可靠度函数模型是一个挑战．可以根据实际成本数据得到成本函数．然而在很多情况下，没有数据资料，也就很难获取实际的成本函数．工程人员并非一直有现成的标准成本函数可用．文献[1]通过对所需成本函数的一般数学公式的介绍已经提出了这个问题．这些数学公式必须由工程人员提供的具体参数来确定．但是，由于许多参数通常与可靠性没有密切的关系，在很多情况下，量化这些参数并不是一件容易的事．本文对这个问题采用了另一种处理方法，根据一般成本函数的特点，提出了一种成本函数，里面含有工程人员容易量化的参数，并且使用简便．为了在最小成本条件下达到可靠性目标，不是集中在冗余分配上，而是将对一个系统的As咖nautics摘关Xi蛐gbindistributi仰and叩tiIIlization—ad印tatione饪bctively锄d2004年6月北京航空航天大学学报J∞e第30卷第6期BeijingUllive璃毋ofAeronautics％d(北京航空航天大学工程系统工程系，北京100083)123；TBU“nAbStract：Amethodofreliabilityproblemdistributionreli8bilitycoInplexwhichconstmctedlevelreducedthepmgraImllingbybuildingpracticalcost—reliabilityfunctionarIdpmgmmIIlingrnodelw童lichconsidelledtlleeffectmereliability．Inorderfe鹊iblenumericalsolutionnonline甜programminghadw鹅pmposed．Bymethod，distributionbe80lvedemciently．KeywOrds：reliability；conlplexalgoritllm；cost；optimization；allocation2004JounlalV01．30No．6114．3LuxiaogaIlgFeng(Dept．0fEngimeri“gEI酒n∞ring1khnology，Be巧ingAer∞autics100083，China)systeIllsoptilllizationsystenlscomponentwasnonlinearingainproblem，animprovedgeneticselfusingthisoptirniz砒ioncom-plexsystemsystem8；genetic收稿日期：2003．01．15S”tem0fUIliversityaIldnewweretocostnloreoncaIl
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(1一z)exp{等等)后；=尚偿齑七；。丽／刍丽j1现有可靠度．成本函数模型三参数指数和非线性规划模型每一个组件的最小所需可靠度做出估计．因此，工程人员通过对组件避免缺陷的质量控制和增加冗余的手段，就可以确定其最小所需可靠度．