优化设计和鲁棒性分析方法综述

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1、工作汇报（1）优化设计和鲁棒性分析优化设计的过程就是确定优化目标、设计参数和约束条件，通过迭代算法确定最优的设计参数，得到最优的性能。查阅这方面的论文，主要有两种方法。一种是目标函数与设计参数之间有解析式关系的，比如《ApplicationofoptimalandrobustdesignmethodstoaMEMSaccelerometer》这篇论文，优化目标是加速度计的最小测量加速度、满量程加速度以及谐振频率，设计参数是梁、质量块、梳齿以及间隙的尺寸参数。文章中就给出了优化目标和设计参数的解析式：通过这些解析式，以及一些约束条件就可以构建优化设计的数学模型：最

2、后通过优化算法程序（这篇用的是遗传算法）得到最优解。第二种也是大部分文献，都没有给出优化目标和设计参数之间的解析式。比如《OptimalandRobustDesignofaMEMSGyroscopeBasedonSensitivityAnalysisandWorst-caseTolerance》，优化目标是陀螺仪的敏感性（让敏感电容C最大）。这篇文章没有目标函数的解析式。它是通过有限元仿真软件和优化软件连接在一起计算，应该是用仿真结果代替解析式计算结果，具体的我没明白。鲁棒性分析的方法主要是考虑设计参数的制造误差（一般是±0.5um），将±0.5um分别带入设计

3、参数，让优化目标最小化的同时，标准差也最小化。优化设计还看到一篇文献，《OptimizationofSensingStatorsinCapacitiveMEMSOperatingatResonance》提出了两种新颖的结构，然后比较它们和传统结构的性能，以及它们的优点。这篇论文没有参数优化。（2）动态特性分析动态特性分析方面看了两篇文献。《NonlinearDynamicStudyofaBistableMEMS:ModelandExperiment》讲了加速度双稳态开关中，切换稳定性与激励时间和激励幅值的关系。当激励时间长时，开关稳定切换，时间短时，可能切换失败

4、。以及激励幅值超过门限很多时，也会使质量块振荡返回初始状态而切换失败。文章分析了原因，确定的最短激励时长。第二篇文献《Shock-ResistibilityofMEMSBasedInertialMicroswitchunderReverseDirectionalUltra-HighgAccelerationforIoTApplications》，本文研究了在反向高g值冲击下，惯性开关的冲击稳定性。在实际应用中，惯性开关不可避免的受到高或极高的反向冲击。高g值（几百到几千）的反向加速度冲击下，支撑弹簧会发生反向大位移，然后推动质量块反弹，若质量块反弹位移量大于x1

5、时，会使触点错误接触。这篇文章动态特性曲线，研究不同的质量块质量G、整体刚度k、质量块与反向限位块的间隙x2下，最大可承受反向冲击加速度。上图显示了不同反向限位间隙x2下，使得开关错误触发的反向冲击加速度。（3）想法对于优化设计，我们现在的结构，我不知道具体要优化哪个部分。您上次说的分析冲击下的动态特性稳定性应该不属于上面的优化设计。感觉应该参考上面动态特性分析第二篇文章。