关于举办“基于 AI 智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术”

专题培训会议的通知 一、培训背景 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。 调研显示，73%的装备企业认为现有团队在不确定性量化、智能优化等环节存在技术断层， 需通过系统化培训打通从理论到工程落地的最后一公里。为了满足学业界亟需兼具仿真功底与 AI 算法能力的复合型人才，特举办此次研修课程。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院， 承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科纬来智能科技有限公司。 二、培训对象： 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。 北京软研国际信息技术研究院 互动派（北京）教育科技有限公司 二零二五年十月二十七日 二零二五年十月二十七日三、培训大纲： 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 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： 1.1. 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、P f 、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，P f ≈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 P f <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部分案例图示（如下）： 图 1 （ANSYS）复杂结构参数化优化方法仿真案例 图 2 基于典型机器学习模型的输入与输出参数代理建模方法（SVM、ANN、Kriging） 图 3 汽车传动系统不确定输入参数概率建模与分析图 4 基于智能优化算法的最优可靠性代理建模案例 图 5 不同可靠性模型的多目标寻优过程适应度函数曲线对比 图 6 不同优化算法-可靠性代理模型失效边界拟合（LSF）与精度评估图 8 基于多种不同主动抽样方法的高效可靠性分析案例分析 图 9 航空发动机涡轮叶片疲劳寿命可靠性评估案例分析 四、讲师介绍： 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。 五、培训特色： 1. 全链条技术贯通：严格遵循"高保真仿真→智能代理建模→不确定性量化→可靠性优化" 的工业研发逻辑，例如通过 ANSYS 参数化优化案例演示从仿真到优化的闭环。 2. 可靠性主线聚焦：以概率预测与风险评估为核心，覆盖从零部件到系统级可靠性分析。 如通过疲劳寿命评估案例展示工程风险识别。 3. 前沿算法实战：深入讲解向量代理模型、自适应克里金等算法，并基于典型机器学习模 型（如 SVM、ANN）实现代理建模。 4. 工业场景强关联：案例均源自航空发动机叶片、传动系统等真实场景，如涡轮叶片寿命 可靠性评估的完整流程。 5. 闭环能力培养：通过主动抽样策略优化、可靠性优化对比等实践，使学员掌握从算法理 论到工业系统部署的端到端能力。 六、时间地点： 2025 年 12 月 20 日-12 月 21 日 在线直播（授课两天） 2025 年 12 月 27 日-12 月 28 日 在线直播（授课两天） 七、报名费用： 每人￥4600 元（含报名费、培训费、资料费） 2025 年 11 月 14 日前报名缴费可享受 300 元早鸟价优惠 老学员或两人（含）以上团报可享受每人额外 200 元优惠 费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科纬来智能科技有限公司作为 本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函； 八、增值服务： 1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件； 2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频； 3、凡参加本次专题课程学员后期可免费再参加一次本专题课程； 3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发 的《结构可靠性分析与优化设计工程师》专业技能结业证书；九、联系方式： 官方联系人:互动派科宇老师 电话、企业微信：13520456594 官方座机：010-56245524 官方网址：www.hdpaii.com 【注】1、开课前一周会务组统一通知；开课前一天将直播链接及上机账号发至您邮箱或微信。