Synthesis of reliable design solutions using statistical and expert information in conceptual AIRCRAFT design

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The conceptual phase of aircraft design is characterized by a significant degree of uncertainty in the initial data. This is largely due to the presence of random processes and incomplete information, requiring the use of non-deterministic parameters that cannot be defined by a precise number. These non-deterministic parameters are linked to parametric uncertainty, which is a key factor contributing to the increased risk of design errors. To address this challenge, this paper presents optimization models that formalize the tasks of parametric synthesis in aircraft conceptual design, with a focus on ensuring the reliability of design decisions. Probability theory and uncertainty theory are employed to represent non-deterministic parameters. The theory of uncertainty provides decision-makers with a powerful tool for constructing optimization models that encapsulate the formalized requirements of the designed system.

作者简介

G. Veresnikov

ICS RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: veresnikov@mail.ru
俄罗斯联邦, Moscow

V. Goncharenko

ICS RAS

Email: vladimirgonch@mail.ru
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Анисимов К.С., Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Сыпало К.И., Топоров Н.Б. Оптимизация процесса совершенствования авиационных комплексов на базе концепции функционального проектирования // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 1. С. 105–123.
  2. Анисимов К.С., Евдокименков В.Н, Красильщиков М.Н., Сыпало К.И., Топоров Н.Б. Управление процессом формирования научно-технического задела в авиастроении на основе оценки дефицита функциональных свойств перспективного летательного аппарата // Изв. РАН. ТиСУ. 2023. № 6. С. 142–152.
  3. Dawei Z., Jinyu Z., Chunqiu L., Zhiling W. A Short Review of Reliability-based Design Optimization // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. V. 1043. P. 032041.
  4. Ling C., Kuo W., Xie M. An Overview of Adaptive-Surrogate-Model-Assisted Methods for Reliability-Based Design Optimization // IEEE Transactions on Reliability. 2022. V. 72. № 3. P. 1243–1264.
  5. Jerez D.J., Jensen H.A., Beer M. Reliability-based Design Optimization of Structural Systems under Stochastic Excitation: An Overview // Mechanical Systems and Signal Processing. 2022. V. 166. P. 108397.
  6. Anirban C., Boris K., Karen E.W. Information Reuse for Importance Sampling in Reliability-Based Design Optimization // Reliability Engineering & System Safety. 2020. V. 201. P. 106853.
  7. Ma Y.-Z., Li H.-S., Yao W.-X. Reliability-based Design Optimization Using a Generalized Subset Simulation Method and Posterior Approximation // Engineering Optimization. 2017. V. 50. P. 1–16.
  8. Zhao W., Chen Y., Liu J. An Effective First Order Reliability Method Based on Barzilai-Borwein Step // Applied Mathematical Modelling. 2019. V. 77.
  9. Hu Z., Mansour R., Olsson M. et al. Second-order Reliability Methods: a Review and Comparative Study // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2021. V. 64. P. 3233–3263.
  10. Lee S. Reliability Based Design Optimization Using Response Surface Augmented Moment Method // J. Mech. Sci. Technol. 2019. V. 33. P. 1751–1759.
  11. Dourado A.D., Lobato F.S., Cavalini A.A. et al. Fuzzy Reliability-Based Optimization for Engineering System Design // Intern. J. Fuzzy Systems. 2019. V. 21. P. 1418–1429.
  12. Zhang C.-Y., Wang Z., Fei C.-W., Yuan Z.-S., Wei J.-S., Tang W.-Z. Fuzzy Multi-SVR Learning Model for Reliability-Based Design Optimization of Turbine Blades // Materials. 2019. V. 12. P. 2341.
  13. Dey S., Zaman K. Dimension Reduction Method-Based RBDO for Dependent Interval Variables // Intern. J. Computational Methods. 2020. V. 17. № 3.
  14. Zaeimi M., Ghoddosian A. System RBDO of Truss Structures Considering Interval Distribution Parameters // Structural Engineering and Mechanics. 2019. V. 70. № 1. P. 81–96.
  15. Zhang Z., Jiang C. Evidence-theory-based Structural Reliability Analysis with Epistemic Uncertainty: A Review // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2021. V. 63. № 1. P. 2935–2953.
  16. Wang C., Matthies H.G. Evidence Theory-based Reliability Optimization Design Using Polynomial Chaos Expansion // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2018. V. 341. P. 640–657.
  17. Mourelatos Z.P., Zhou J., Kloess A. A Design Optimization Method Using Possibility Theory // SAE Transactions. 2005. V. 114. P. 257–266.
  18. Вересников Г.С., Башкиров И.Г., Горчаков С.Е. Determining SST Aerodynamic Configuration and Power Plant Parameters under Epistemic Uncertainty // Advances in Systems Science and Applications. 2023. V. 23. № 2. P. 152–163.
  19. Celorrio L., Patelli E. Reliability-Based Design Optimization under Mixed Aleatory/Epistemic Uncertainties: Theory and Applications // ASCE ASME J. Risk Uncertain. Eng. Syst. A Civ. 2021. V. 7. № 3.
  20. Zeng M., Changquan L., Peng H. Unified Reliability-based Design Optimization with Probabilistic, Uncertain-but-bounded and Fuzzy Variables // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2023. V. 407. P. 115925.
  21. Liu B. Theory and Practice of Uncertain Programming. 3-rd ed. Berlin: Springer-Verlag, 2009. 201 p.
  22. Zhu Y. Functions of Uncertain Variables and Uncertain Programming // J. Uncertain Systems. 2012. V. 6. № 4. P. 278–288.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».