近日，我院2020级本研一体班学生沈跃成在复杂工程结构可靠性设计优化方法研究方面取得重要进展，相关研究成果《融合自适应Kriging代理模型的高效可靠性优化设计框架》（An adaptive Kriging-assisted reliability-based design optimization framework with reliability assurance and high efficiency）发表在国际权威期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》上。《Mechanical Systems and Signal Processing》是机械工程与信号处理领域的国际顶级期刊（SCI一区TOP），目前影响因子为8.9，在工程机械、信号处理等研究方向具有重要学术影响力。论文第一作者为我院机械工程专业硕士研究生沈跃成，通讯作者为蔡宝平教授，开云电竞投注（华东）为第一署名单位和唯一通讯单位。该研究得到工信部高技术船舶科研项目专题、国家自然科学基金、山东省杰出青年基金、中央高校基本科研经费以及中国博士后科学基金会博士后资助项目的联合资助。
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针对传统可靠性设计优化（RBDO）在高维、强非线性及黑箱工程问题中存在的计算代价高、采样冗余和可靠性难以保证等瓶颈，论文提出了一种融合Kriging代理模型、改进高级均值法（AMV）和蒙特卡洛模拟（MCS）验证机制的KAMRO可靠性优化方法。该方法构建了基于期望可行性函数（EFF）与空间填充准则融合的自适应采样机制，重点提高主动约束边界附近的局部建模精度；采用“惩罚函数全局搜索+显式约束精细优化”的两阶段优化策略，兼顾收敛速度与解的稳定性；并通过改进AMV与MCS后验验证相结合的可靠性评估机制，对优化结果进行可靠性校核与二次改进。方法在二维算例、七维齿轮减速器结构优化以及三维压力控制头结构设计等工程算例中得到验证，显著降低了计算成本，在保证目标可靠度的前提下提高了优化精度和工程实用价值。
所提可靠性优化设计算法框架
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2025.113651
