本书围绕航空航天等领域装备结构可靠性一体化设计工程背景，在系统研究诸如数值模拟、近似解析和代理模型的基础上，引入智能优化、多重建模、分布式协同、同步建模等理念方法，着重介绍装备结构可靠性智能分析方法，并探究其在诸如航空发动机涡轮转子、飞机襟翼与起落架等装备结构可靠性中的应用。其主要内容包括：结构可靠性分析中的基本概念、各种先进的结构可靠性分析方法、结构可靠性分析的直接方法和间接方法及其案例，并将这些方法应用到航空发动机、飞机起落架等复杂装备结构的可靠性分析中。最后，展望并探讨了结构可靠性分析的未来趋势。

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2010.09-2011.09：美国马里兰大学 机械工程专业 联合培养博士 2006.09-2011.12：电子科技大学 机械电子工程 博士（硕博连读） 2002.09-2006.06：电子科技大学 机械设计制造及其自动化 学士2018.08-至今：电子科技大学 机械与电气工程学院，教授、博士生导师 2016.04-2018.04：意大利米兰理工大学 机械工程系 特聘PIF研究员 2013.08-2018.07：电子科技大学 机械与电气工程学院，副教授（破格）、博士生导师 2012.01-2013.07：电子科技大学 机械电子工程学院 讲师工程力学、飞行器设计作为通讯作者、第一作者发表论文100余篇，其中中科院一区论文77篇，代表性论文如下： [1] S.P. Zhu (朱顺鹏), Y.J. Yang, H.Z. Huang, Z. Lv, H.K. Wang. A unified criterion for fatigue-creep life prediction of high temperature components. Proc Inst Mech Eng G J Aerosp Eng, 2017, 231(4): 677-688. (入选2017年中国百篇最具影响国际学术论文，ESI热点论文) [2] S.P. Zhu (朱顺鹏), Q. Liu, W. Peng, X.C. Zhang. Computational-experimental approaches for fatigue reliability assessment of turbine bladed disks. IJ Mech Sci, 2018, 142-143: 502-517. (1区, IF=7.1; ESI高被引论文) 等等国家级青年人才，国际结构完整性期刊IJSI（Q1）和Transport（ICE）共同主编，国际杂志IJ Fatigue、FFEMS、Eng Fail Anal等期刊编委

目录
第1章 绪论
1.1 重大装备/工程中的结构可靠性问题 1
1.2 结构可靠性分析的研究现状 2
1.2.1 结构可靠性理论的历史 2
1.2.2 代理模型的应用和发展 4
1.3 结构可靠性理论 7
1.3.1 结构可靠性分析步骤 7
1.3.2 结构可靠性分析方法 8
1.3.3 失效概率与可靠度指标 11
1.4 本书章节安排 11
参考文献 13
第2章结构可靠性基本概念
2.1 随机变量 16
2.1.1 样本空间和随机变量 16
2.1.2 随机变量的分布 17
2.1.3 随机变量的数字特征 24
2.2 性能函数 26
2.2.1 装备结构的功能 26
2.2.2 性能函数与极限状态 28
2.2.3 极限状态的分类 28
2.3 可靠度的概念 30
2.3.1 可靠度与失效概率 30
2.3.2 可靠度与可靠度指标 31
2.3.3 结构体系的可靠度 32
2.4 装备的不确定性 35
2.4.1 随机不确定性 36
2.4.2 认知不确定性 37
2.5 本章小结 38
参考文献 38
第3章基于数值模拟的结构可靠性分析
3.1 蒙特卡罗模拟 40
3.1.1 蒙特卡罗模拟基本思想 40
3.1.2 蒙特卡罗模拟结构可靠性分析原理 41
3.2 重要性抽样 41
3.2.1 重要性抽样基本思想 41
3.2.2 重要性抽样结构可靠性分析原理 42
3.3 线抽样 42
3.3.1 线抽样基本思想 42
3.3.2 线抽样结构可靠性分析原理 43
3.4 方向抽样 44
3.4.1 方向抽样基本思想 44
3.4.2 方向抽样结构可靠性分析原理 44
3.5 子集模拟 45
3.5.1 子集模拟基本思想 45
3.5.2 子集模拟结构可靠性分析原理 46
3.6 方差缩减方法 46
3.6.1 分层抽样 46
3.6.2 拉丁超立方抽样 47
3.6.3 控制变量法 49
3.6.4 对立变量法 50
3.6.5 条件期望法 50
3.7 马尔可夫链蒙特卡罗模拟 51
3.7.1 马尔可夫链蒙特卡罗基本思想 51
3.7.2 Gibbs采样 52
3.7.3 MH采样 52
3.8 强化蒙特卡罗模拟 52
3.8.1 强化蒙特卡罗模拟方法 52
3.8.2 基于支持向量回归的强化蒙特卡罗模拟方法 54
3.8.3 基于主动Kriging和支持向量回归的强化蒙特卡罗模拟
方法 57
3.9 案例分析 58
3.9.1 数值案例 58
3.9.2 工程案例 65
3.10 本章小结 67
参考文献 68
第4章基于近似解析的结构可靠性分析
4.1 一阶可靠性方法 70
4.1.1 一阶可靠性方法基本思想 70
4.1.2 均值一阶可靠性方法 73
4.1.3 改进一阶可靠性方法 74
4.2 二阶可靠性方法 77
4.2.1 多面体包络法 77
4.2.2 基于抛物线的二阶可靠性方法 78
4.2.3 通用二阶可靠性方法 84
4.3 高阶可靠性分析方法 89
4.3.1 二阶矩法 89
4.3.2 三阶矩法 90
4.3.3 四阶矩法 90
4.4 基于机器学习的共轭一阶可靠性方法 92
4.4.1 共轭一阶可靠性方法 92
4.4.2 基于支持向量回归的共轭一阶可靠性方法 94
4.4.3 基于主动Kriging的共轭一阶可靠性方法 95
4.5 案例分析 97
4.5.1 数值案例 97
4.5.2 工程案例 99
4.6 本章小结 102
参考文献 102
第5章基于响应面法的结构可靠性分析
5.1 响应面法 105
5.1.1 响应面法基本思想 105
5.1.2 响应面法数学模型 106
5.1.3 响应面法可靠性分析原理 107
5.2 加权响应面法 107
5.2.1 加权响应面法基本思想 108
5.2.2 加权响应面法数学模型 108
5.2.3 加权响应面法可靠性分析原理 109
5.3 改进加权响应面法 109
5.3.1 改进加权响应面法基本思想 110
5.3.2 改进加权响应面法数学模型 111
5.3.3 改进加权响应面法可靠性分析原理 111
5.4 移动响应面法 111
5.4.1 移动响应面法基本思想 111
5.4.2 移动响应面法数学模型 113
5.4.3 移动响应面法可靠性分析原理 114
5.5 智能移动响应面法 114
5.5.1 智能移动响应面法基本思想 114
5.5.2 智能移动响应面法数学模型 115
5.5.3 智能移动响应面法可靠性分析原理 116
5.6 案例分析 116
5.6.1 数值案例 117
5.6.2 工程案例 119
5.7 本章小结 123
参考文献 123
第6章基于Kriging模型的结构可靠性分析
6.1 Kriging模型 125
6.1.1 Kriging模型基本思想 125
6.1.2 Kriging数学建模 126
6.1.3 Kriging模型可靠性分析原理 128
6.2 智能Kriging模型 128
6.2.1 智能Kriging模型基本思想 128
6.2.2 智能Kriging数学建模 130
6.2.3 智能Kriging模型可靠性分析原理 130
6.3 移动Kriging模型 130
6.3.1 移动Kriging模型基本思想 130
6.3.2 移动Kriging数学建模 131
6.3.3 移动Kriging模型可靠性分析原理 132
6.4 智能移动Kriging模型 132
6.4.1 智能移动Kriging模型基本思想 133
6.4.2 智能移动Kriging数学建模 134
6.4.3 智能移动Kriging模型可靠性分析原理 135
6.5 案例分析 135
6.5.1 数值案例 135
6.5.2 工程案例 137
6.6 本章小结 142
参考文献 142
第7章基于人工神经网络的结构可靠性分析
7.1 人工神经网络模型 144
7.1.1 人工神经网络模型基本思想 144
7.1.2 人工神经网络模型数学建模 145
7.1.3 人工神经网络模型可靠性分析原理 147
7.2 改进人工神经网络模型 147
7.2.1 改进人工神经网络模型基本思想 147
7.2.2 改进人工神经网络模型数学建模 148
7.2.3 改进人工神经网络模型可靠性分析原理 149
7.3 移动人工神经网络模型 149
7.3.1 移动人工神经网络模型基本思想 149
7.3.2 移动人工神经网络模型数学建模 150
7.3.3 移动人工神经网络模型可靠性分析原理 151
7.4 智能移动人工神经网络模型 151
7.4.1 智能移动人工神经网络模型基本思想 151
7.4.2 智能移动人工神经网络模型数学建模 152
7.4.3 智能移动人工神经网络模型可靠性分析原理 153
7.5 案例分析 153
7.5.1 数值案例 153
7.5.2 工程案例 156
7.6 本章小结 160
参考文献 160
第8章基于支持向量机回归的结构可靠性分析
8.1 支持向量机回归模型 162
8.1.1 支持向量机回归模型基本思想 162
8.1.2 支持向量机回归模型数学建模 163
8.1.3 支持向量机回归模型可靠性分析原理 164
8.2 最小二乘支持向量机回归模型 164
8.2.1 最小二乘支持向量机回归模型基本思想 165
8.2.2 最小二乘支持向量机回归模型数学建模 165
8.2.3 最小二乘支持向量机回归模型可靠性分析原理 166
8.3 超参数优化支持向量机回归模型 166
8.3.1 超参数优化支持向量机回归模型基本思想 167
8.3.2 超参数优化支持向量机回归模型数学建模 168
8.3.3 超参数优化支持向量机回归模型可靠性分析原理 169
8.4 案例分析 170
8.4.1 数值案例 170
8.4.2 工程案例 172
8.5 本章小结 175
参考文献 176
第9章基于多重代理建模的结构综合可靠性分析
9.1 多重代理建模理念 177
9.2 多重代理模型 178
9.2.1 多重代理模型基本思想 178
9.2.2 多重代理模型数学建模 180
9.2.3 多重代理模型可靠性分析原理 183
9.3 多重混合代理模型 184
9.3.1 多重混合代理模型基本思想 184
9.3.2 多重混合代理模型数学建模 185
9.3.3 多重混合代理模型可靠性分析原理 186
9.4 案例分析 186
9.4.1 数值案例 186
9.4.2 工程案例 192
9.5 本章小结 196
参考文献 197
第10章基于分布式协同代理建模的结构综合可靠性分析
10.1 分布式协同代理建模理念 198
10.2 分布式协同代理模型 199
10.2.1 分布式协同代理模型基本思想 200
10.2.2 分布式协同代理模型数学建模 201
10.2.3 分布式协同代理模型可靠性分析原理 203
10.3 分布式多模型协同代理模型 203
10.3.1 分布式多模型协同代理模型基本思想 203
10.3.2 分布式多模型协同代理模型数学建模 205
10.3.3 分布式多模型协同代理模型可靠性分析原理 205
10.4 案例分析 205
10.4.1 数值案例 205
10.4.2 工程案例 211
10.5 本章小结 216
参考文献 216
第11章基于同步代理建模的结构综合可靠性分析
11.1 同步代理建模理念 218
11.2 同步代理模型 220
11.2.1 同步代理模型基本思想 220
11.2.2 同步代理模型数学建模 222
11.2.3 同步代理模型可靠性分析原理 225
11.3 自适应同步代理模型 226
11.3.1 自适应同步代理模型基本思想 226
11.3.2 自适应同步代理模型数学建模 228
11.3.3 自适应同步代理模型可靠性分析原理 228
11.4 案例分析 228
11.4.1 数值案例 228
11.4.2 工程案例 233
11.5 本章小结 238
参考文献 238
第12章复杂装备/ 工程结构可靠性分析
12.1 航空发动机结构可靠性分析 240
12.1.1 涡轮叶盘故障模式概述 241
12.1.2 涡轮叶盘变形可靠性分析 244
12.1.3 涡轮叶盘应力应变可靠性分析 248
12.1.4 涡轮叶盘低周疲劳可靠性分析 251
12.1.5 涡轮叶片热固耦合可靠性分析 255
12.1.6 航空发动机结构可靠性分析总结 260
12.2 飞机结构可靠性分析 261
12.2.1 飞机液压系统可靠性分析 262
12.2.2 飞机起落架制动系统可靠性分析 267
12.2.3 飞机襟翼系统可靠性分析 272
12.2.4 飞机加强翼肋结构可靠性分析 277
12.3 本章小结 283
参考文献 283
第13章结构可靠性分析展望
13.1 主动代理建模 285
13.2 物理信息神经网络 286
13.3 生成对抗网络 287
13.4 传统结构可靠性分析方法的未来发展 288
参考文献 289