模块

授课内容与技术方法

第一部分

基础理论与仿真建模

核心要点：

1. 结构疲劳可靠性理论基础
2. 结构参数化仿真与优化建模方法
3. 基于机器学习的智能代理建模理论基础

1. 关键理论：
   1. 结构可靠性分析基础（FORM，SORM，蒙特卡洛模拟等）
   2. 疲劳寿命预测理论与概率寿命模型（S-N曲线等）
   3. 优化理论基础（结构参数优化：单目标、多目标问题）
   4. 机器学习基础（智能代理建模：Kriging、SVM等）

实践1：仿真环境搭建与自动化流程

1. Case 1：（ANSYS）参数优化方法仿真案例
2. Case 2：基于Python或MATLAB的优化问题建模与求解
3. Case 3：机器学习领域的经典代理模型构建与预测分析
4. Case 4：结构可靠性的小规模DOPs抽样与代理模型建模

第二部分

高精度代理模型与不确定性量化

核心要点：

1. 联合代理建模技术（两种及以上模型混合建模方法）
2. 不确定性量化与结构可靠性评估

1. 智能代理模型优化与不确定性分析
   1. 高级代理模型构建技术（向量代理模型、集成模型）
   2. 基于智能优化算法的代理建模理论（GA、PSO算法等）
   3. 参数不确定性量化与灵敏性分析（Gamma、t分布模型等）
   4. 基于代理模型的概率预测与可靠性评估（R、Pf、灵敏性等）

实践2：高精度代理模型构建与寿命预测

1. Case 1：ANSYS- Python的多输出响应的联合代理建模方法
2. Case 2：基于智能优化算法的性能函数代理建模方法（理论边界LHS）
3. Case 3：结构可靠性问题中不确定参数概率建模与灵敏性分析（传动系统不确定参数概率建模与分析）
4. Case 4：一种航空高压涡轮叶片的径向间隙可靠性评估案例分析

第三部分

智能优化与可靠性设计工程应用

核心要点：

1. 疲劳可靠性评估与P-S-N曲线概率建模
2. 基于失效贡献分析的维修决策与检查间隔优化
3. 可靠性约束下的结构优化设计与多目标权衡

1. 智能优化算法与可靠性设计工程应用
   1. 疲劳可靠性分析：P-S-N曲线概率模型（对数正态分布、威布尔分布）
   2. 失效模式识别与贡献度分析（FMEA，失效概率占比计算）
   3. 基于可靠性的检查/维修间隔优化（Risk-based Inspection, RBI）
   4. 可靠性约束下的结构轻量化设计（RBDO框架：解耦法等）
   5. 多目标权衡优化：性能-可靠性-成本的Pareto前沿（NSGA-II算法）

实践3：智能优化算法实现与可靠性设计工程应用案例

1. Case 1：疲劳可靠性评估与P-S-N曲线拟合（高周疲劳试验数据处理，概率寿命预测）
2. Case 2：失效模式贡献度分析（多失效模式结构的系统可靠性）
3. Case 3：基于可靠性的零部件检查间隔制定（航空结构的维修策略）
4. Case 4：多目标优化可靠性约束下的航空结构优化设计案例分析

第四部分

可靠性主动抽样方法拓展应用

核心要点：

1. 主动学习与自适应抽样策略（减少仿真调用次数）
2. 小失效概率高效计算方法（重要性抽样、子集模拟）

1. 主动抽样与高效可靠性分析
   1. 主动学习准则设计（U函数、EFF函数等Learning Function）
   2. 自适应克里金法（AK-MCS）：主动学习+蒙特卡洛模拟
   3. 重要性抽样（Importance Sampling）：最优抽样密度函数设计
   4. 子集模拟（Subset Simulation）：稀有事件与极小失效概率计算
   5. 先进主动抽样可靠性评估方法分享（扩展内容）

实践4：主动抽样算法开发与可靠性分析

1. Case 1：AK-MCS算法完整实现（高维小失效概率问题，Pf≈10-4，样本量减少90%）
2. Case 2：重要性抽样与子集模拟方法实现（小概率Pf<10-5问题）
3. Case 3：基于主动抽样方法的航空发动机叶片高周疲劳可靠性分析