作为一种能有效提高产品质量的工程设计理论,稳健优化设计具有强烈的需求背景,日益受到学术界的关注。稳健优化设计的基本思想是在不消除不确定性因素的前提下,确保所设计产品的性能对于设计中不确定性因素不敏感。传统稳健优化设计方法在优化迭代过程中仅仅考虑设计变量的随机不确定性,没有计及设计分析过程中的认知不确定性,对性能波动的估计不全面,用于优化迭代的依据不准确,直接影响优化结论。因此,探索能同时处理随机与认知不确定性的稳健优化设计方法具有重要的理论意义和工程价值。本文对传统的稳健优化设计概念进行扩展,提出一种能够同时计及随机与认知不确定性的稳健优化设计理论及相应的技术途径,可以更加全面地处理设计中的不确定性,使稳健优化设计结果更贴近工程实际。本文的主要研究内容如下1.对传统的稳健优化设计理论进行扩展,探索建立了一个面向随机与认知不确定性的稳健优化设计框架,简称为Augmented Robust Design Optimization (ARDO):’‘优化建模→模型近似→优化迭代(两类不确定性综合量化→稳健性综合评价→修改设计参数→迭代终止判断)→优化结果”,提出了相应的优化设计模型、实现流程及关键技术。2.针对ARDO中多类不确定性的综合量化问题,在现有随机不确定性量化与传播的基础上,考虑认知不确定性的特点,应用证据理论对两类不确定性进行综合表征,应用抽样方法、区间运算方法或极值方法对两类不确定性源进行传播处理,获得优化问题在响应空间内的证据结构。3.针对ARDO中的稳健性评价问题,根据优化问题在响应空间内的证据结构,分别基于性能响应结集区间的中值和离差、性能响应落在设计合格域内信任函数Bel(Q)(?)口似然函数Pl(Q),提出了两类同时计及随机与认知不确定性的稳健性评价准则。4.以一个典型的“承力支架+隔振器+功能组件”结构系统作为实例,全面演示了ARDO方法的实现过程。