本书探索机构可靠性优化设计的新途径、解决机构(特别是柔性机构)可靠性优化设计无法实现的问题，提出了基于基本杆组的机构动态可靠性分析方法、柔性机构动态可靠性分析的极值响应面法、柔性机构动态可靠性分析的两步极值响应面法、基于基本杆组法的机构动态可靠性分优化设计方法、基于极值响应面的柔性机构动态可靠性优化设计方法和基于两步极值响应面的柔性机构动态可靠性优化设计方法。另外，为解决考虑构件间共因失效相关性和同一构件不同失效模式间耦合失效相关性的复杂结构可靠性分析理论和方法还不完善、考虑上述失效相关性的高精度、高效率的整体结构可靠性优化设计理论和方法还处于空白的现状。本书意在解决在多构件多失效模式复杂机械结构一体化可靠性设计中，可靠性分析失效相关性的处理、整体优化设计的计算效率及计算精度等方面的科学问题。

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完成国家自然科学基金1项，国家863项目1项，北京市自然科学基金1项。获省优秀教学成果奖3项、发明专利10项、软件著作权1项、黑龙江省自然科学技术成果著作2项；多次指导学生参加全国大学生机械创新大赛、TRIZ理论大赛等重大赛事并荣获国家奖励，并被评为优秀指导教师。

目录
前言
1 基于基本杆组法的机构动态可靠性分析 1
1.1 基于基本杆组法的机构分析基本理论与方法 1
1.1.1 基于基本杆组法的机构运动分析 1
1.1.2 基于基本杆组法的机构动力分析 9
1.2 基于基本杆组法的机构动态可靠性分析模型的建立与求解 14
1.2.1 构件动态应力分析模型 14
1.2.2 机构动态强度可靠性分析模型的建立 16
1.2.3 机构动态强度可靠性分析模型的求解 17
1.3 算例 21
1.3.1 已知条件 21
1.3.2 求解 21
2 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计 35
2.1 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计模型 35
2.1.1 均值可靠性优化设计模型 36
2.1.2 概率可靠性优化设计模型 37
2.1.3 方差可靠性优化设计模型 37
2.1.4 混合可靠性优化设计模型 38
2.2 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计模型的建立与求解 39
2.2.1 机构构件动态强度可靠性优化设计模型 39
2.2.2 机构整体动态强度可靠性优化设计模型 40
2.2.3 机构动态强度可靠性优化设计模型的求解 41
2.3 算例 44
2.3.1 已知条件 44
2.3.2 求解 44
3 机械系统可靠性分析的极值响应面法 47
3.1 蒙特卡罗法 47
3.2 响应面法 49
3.3 一次二阶矩法 52
3.4 极值响应面法 53
3.4.1 极值响应面法的基本原理 54
3.4.2 极值响应面法的数学模型 55
3.5 两步极值响应面法 56
4 基于极值响应面法的柔性机构动态可靠性分析 58
4.1 柔性机构动力学方程 58
4.1.1 柔性体的描述 58
4.1.2 柔性体的运动 61
4.1.3 柔性机构动力学方程 63
4.2 柔性机构动态可靠性分析模型的建立与求解 66
4.2.1 柔性机构动态刚度可靠性分析模型 66
4.2.2 柔性机构动态刚度可靠性分析模型的求解 67
4.2.3 柔性机构动态强度可靠性分析模型 69
4.2.4 柔性机构动态强度可靠性分析模型的求解 71
4.3 算例 75
4.3.1 已知条件 75
4.3.2 求解 76
5 基于极值响应面法的柔性机构可靠性优化设计 94
5.1 柔性机构动态可靠性优化设计的基本思想 95
5.2 柔性机构动态可靠性优化设计模型的建立及求解 96
5.2.1 柔性机构动态变形及应力数学模型 97
5.2.2 柔性机构动态刚度可靠性优化设计模型及求解 98
5.2.3 柔性机构动态强度可靠性优化设计模型及求解 101
5.3 算例 104
5.3.1 已知条件 104
5.3.2 求解 104
6 可靠性分析的多重极值响应面法 107
6.1 多重响应面法 107
6.2 基于多重极值响应面法的可靠性分析思想 109
6.3 算例 109
6.3.1 轮盘-叶片概述 109
6.3.2 轮盘-叶片的可靠性计算及分析 112
7 耦合失效机械系统可靠性分析的遗传克里金-多重极值响应面法 123
7.1 疲劳-蠕变耦合基本理论 123
7.2 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法 125
7.2.1 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法基本思想 125
7.2.2 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法数学模型 126
7.2.3 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法的可靠性分析 127
7.3 算例 128
7.3.1 叶片-轮盘结构随机输入变量的选取 129
7.3.2 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构确定性分析 129
7.3.3 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构数学模型 131
7.3.4 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构可靠性分析 133
7.3.5 方法验证 135
8 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析 137
8.1 智能极值响应面法 137
8.1.1 智能极值响应面法的基本思想 137
8.1.2 BP神经网络模型 138
8.1.3 粒子群优化算法搜寻网络初始最优权值和阀值 139
8.2 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析 140
8.2.1 机械动态可靠性的基本理论 140
8.2.2 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析流程 140
8.3 算例 141
8.3.1 问题描述 141
8.3.2 已知参数及随机变量信息 142
8.3.3 建立IERSM模型 142
8.3.4 可靠性分析 144
8.3.5 方法验证 146
9 机械系统可靠性优化设计的粒子群-智能极值响应面法 147
9.1 机械系统可靠性优化模型 147
9.1.1 计算灵敏度 147
9.1.2 动态可靠性优化设计模型 148
9.2 粒子群-智能极值响应面法求解模型 149
9.2.1 PSO-IERSM基本思想 149
9.2.2 基于PSO-IERSM的可靠性优化设计流程 149
9.3 算例 151
9.3.1 智能极值响应面模型建立 151
9.3.2 计算灵敏度 152
9.3.3 可靠性优化设计模型建立 152
9.3.4 求解模型 153
9.3.5 方法验证 154
10 基于智能多重响应面法的多失效模式结构可靠性分析 155
10.1 智能多重响应面法 155
10.1.1 IMRSM模型 155
10.1.2 提高IMRSM模型精度的措施 156
10.2 基于IMRSM模型的多失效模式可靠性分析方法 157
10.2.1 多失效模式可靠性分析 157
10.2.2 基于IMRSM模型的多失效模式结构可靠性分析 157
10.3 算例 159
10.3.1 问题描述 159
10.3.2 流-热-固耦合分析 159
10.3.3 可靠性分析 161
10.3.4 方法验证 167
11 基于多目标粒子群-智能多重响应面法的结构可靠性优化设计 169
11.1 多失效模式结构可靠性优化模型 169
11.1.1 计算灵敏度 170
11.1.2 多目标可靠性优化模型 170
11.2 MOPSO-IMRSM模型 171
11.2.1 MOPSO-IMRSM基本思想 171
11.2.2 基于MOPSO-IMRSM模型的可靠性优化设计流程 172
11.3 算例 173
11.3.1 建立智能多重响应面模型 173
11.3.2 计算灵敏度 174
11.3.3 建立多目标可靠性优化模型 176
11.3.4 模型求解 176
11.3.5 方法验证 177
12 可靠性分析的广义回归极值响应面法 179
12.1 基本思想 179
12.2 基本理论 180
12.2.1 低循环疲劳寿命数学模型 180
12.2.2 广义回归极值神经网络数学模型 182
12.3 基于广义回归极值神经网络可靠性分析数学模型 184
12.4 算例 186
12.4.1 随机变量的选取 186
12.4.2 叶盘低循环疲劳寿命确定性分析 186
12.4.3 基于GRNNERSM叶盘低循环疲劳寿命模型的建立 188
12.4.4 基于广义回极值响应面法的叶盘低循环疲劳寿命可靠性分析 189
12.4.5 基于GRNNERSM的叶盘低循环疲劳灵敏度分析 190
12.4.6 方法验证 191
13 疲劳 -蠕变耦合损伤可靠性分析的分布协同广义回归响应面法 193
13.1 基本思想 193
13.2 基本理论 195
13.2.1 分布协同响应面法的数学理论 195
13.2.2 分布协同广义回归响应面数学模型 196
13.3 算例 197
13.3.1 输入随机变量的选取 197
13.3.2 确定性分析 198
13.3.3 基于DCGRRSM模型建立 200
13.3.4 DCGRRSM的疲劳-蠕变耦合损伤可靠性分析 203
13.3.5 方法验证 204
14 基于分布协同广义回归极值响应面法的可靠性分析方法 206
14.1 基本思想 206
14.2 基本理论 208
14.2.1 高温蠕变理论 208
14.2.2 DCGRERSM的数学理论 208
14.2.3 DCGRERSM可靠性分析数学理论 210
14.3 算例 211
14.3.1 有限元模型 211
14.3.2 随机变量的选取 212
14.3.3 各对象确定分析 213
14.3.4 基于 DCGRERSM模型建立 215
14.3.5 DCGRERSM的叶尖径向运行间隙可靠性分析 217
14.3.6 方法验证 218
15 多目标协同可靠性优化设计 220
15.1 基本思想 220
15.2 基本理论 221
15.2.1 灵敏度分析 224
15.2.2 叶尖径向运行间隙可靠性优化设计数学模型 225
15.3 算例 225
15.3.1 建立分布协同广义回归极值响应面模型 225
15.3.2 用分布式协同广义回归神经网络极值响应面法对叶尖径向运行间隙的灵敏度分析 226
15.3.3 叶尖径向运行间隙的多目标协同可靠性优化设计计算 229
参考文献 233