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| 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 、P f、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，P f≈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P f<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 |
部分案例图示（如下）：
