Resumen

En este documento, se presenta un enfoque de diseño robusto inteligente combinado con diferentes técnicas como la expansión del caos polinómico (PCE), la red neuronal de función de base radial (RBF) y algoritmos evolutivos, centrándose en la optimización de la respuesta dinámica de un sistema de rotor considerando la incertidumbre en la rigidez de soporte. En el método propuesto, se aplica el método PCE en lugar del análisis tradicional de incertidumbre de Monte Carlo para analizar la propagación incierta del rendimiento del sistema. La red RBF se introduce para establecer modelos aproximados de las funciones objetivo y de restricción. Tomando como ejemplo el rotor de baja presión de una turbina de gas con incertidumbre en la rigidez de soporte, se establece un modelo de optimización con la media y la varianza de la respuesta desequilibrada del sistema de rotor a diferentes velocidades de operación como función objetivo, y la máxima respuesta desequilibrada es menor que el límite superior como función de restricción. La expansión

• Materias:Análisis estructural Ingeniería subterránea Capacidad de tráfico Descomposición del modo variacional Fallas para rodamientos
• Subjects:Structural analysis Underground engineering Traffic capacity Variational mode decomposition Failures for bearings
• Palabras claves:Inteligente; Diseño robusto; Expansión del caos polinómico; Red neuronal de función de base radial; Algoritmos evolutivos; Incertidumbre de rigidez de soporte
• Keywords:Intelligent; Robust design; Polynomial chaos expansion; Radial basis function neural network; Evolutionary algorithms; Support stiffness uncertainty