高端装备正向轻量化、长寿命、高可靠方向快速发展，传统基于安全系数的确定性设计方法难以应对多场耦合、小失效概率等复杂场景。工程实践中面临三大挑战：高保真仿真成本高昂、复杂系统可靠性量化精度不足、设计周期长且迭代效率低。
国际趋势方面，欧美发达国家已系统推进基于AI的可靠性工程体系，如NASA《可靠性2025白皮书》明确将智能代理模型与数字孪生列为关键技术。工业4.0框架下，德国“工业可靠性中心”通过主动抽样与自适应克里金方法，将航空发动机叶片寿命预测效率提升80%，彰显数据驱动方法的全球竞争力。
国家需求层面，我国《“十四五”智能制造发展规划》提出了“大力发展智能制造装备重要任务，主要包括基础零部件和装置、通用智能制造装备、专用智能制造装备以及融合了数字孪生、人工智能等新技术的新型智能制造装备”。
学科发展维度，可靠性工程已从传统概率统计向“仿真+机器学习”多学科融合跃迁。近年来，JAMA、Reliability Engineering & System Safety等顶刊持续关注向量代理模型、集成学习等算法在不确定性传播与高维优化中的突破，推动可靠性学科从经验依赖向智能计算范式转型。
二、
从事结构设计、可靠性分析、仿真优化的工程技术人员、机械工程、航空宇航、可靠性工程、优化算法等研究领域的高校研究生、从事高端装备系统设计与可靠性评估的科研人员、负责产品研发流程、可靠性保障与多学科协同优化的管理人员等。
基于AI智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术
——数据驱动与仿真融合的智能设计方法
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：
1.1.结构可靠性分析基础（FORM，SORM，蒙特卡洛模拟等）
1.2.疲劳寿命预测理论与概率寿命模型（S-N曲线等）
1.3.优化理论基础（结构参数优化：单目标、多目标问题）
1.4.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
Case 1：（ANSYS）参数优化方法仿真案例
Case 2：基于Python或MATLAB的优化问题建模与求解
Case 3：机器学习领域的经典代理模型构建与预测分析
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
2.智能代理模型优化与不确定性分析
2.1.高级代理模型构建技术（向量代理模型、集成模型）
2.2.基于智能优化算法的代理建模理论（GA、PSO算法等）
2.3.参数不确定性量化与灵敏性分析（Gamma、t分布模型等）
2.4.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
Case 1：ANSYS- Python的多输出响应的联合代理建模方法
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）
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）
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
3.智能优化算法与可靠性设计工程应用
3.1.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）
3.2.失效模式识别与贡献度分析（FMEA，失效概率占比计算）
3.3.基于可靠性的检查/维修间隔优化（Risk-based Inspection, RBI）
3.4.可靠性约束下的结构轻量化设计（RBDO框架：解耦法等）
3.5.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
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）
Case 2：失效模式贡献度分析（多失效模式结构的系统可靠性）
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）
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）
4.主动抽样与高效可靠性分析
4.1.主动学习准则设计（U函数、EFF函数等Learning Function）
4.2.自适应克里金法（AK-MCS）：主动学习+蒙特卡洛模拟
4.3.重要性抽样（Importance Sampling）：最优抽样密度函数设计
4.4.子集模拟（Subset Simulation）：稀有事件与极小失效概率计算
4.5.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
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%）
Case 2：重要性抽样与子集模拟方法实现（小概率Pf<10-5问题）
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

讲师来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，课程由研究员/博导带领研究小组讲授。该小组长期致力于飞行器可靠性与先进结构智能设计相关研究，迄今发表高质量 SCI 论文 130 余篇（含 ESI 高被引论文 15 篇），担任 Power and Propulsion Research、Journal of Reliability Science and Engineering、航空动力学报等国内外重要期刊编委。主持国家自然科学基金 3 项、工信部"两机"重大专项子课题等科研项目 20 余项。擅长领域：航空发动机健康管理（PHM）与智能运维、空天结构智能可靠性设计、先进结构开发与增材制造、信息融合故障诊断等。
2025年12月06日-12月07日
2025年12月13日-12月14日