金属有机框架材料又爆新突破！诺奖级发文思路你不学吗？！

目录

主要内容

第一部分

AI与MOF计算基础及环境搭建

1. 关键理论：

1.1. AI 在计算化学中的范式革新：从计算化学到深度学习

1.2. MOF结构-功能关系解析：从金属节点、有机配体的化学特性到宏观吸附、分离性能

1.3. 科学计算与AI工作流整合：数据获取(DB)→结构清洗(Code)→特征计算(Tool)→模型训练(AI)的标准流程

1.4. 量子化学基础：DFT在MOF结构优化、电子结构与吸附位点分析中的应用

案例实践1：

◇ Case 1：使用MOSAEC算法处理CoRE-MOF、QMOF数据库，进行结构合理性校验与数据清洗，确保所有结构满足化学合理性

◇ Case 2：使用Zeo++计算 MOF 孔结构特征（比表面积、孔隙率等）

◇ Case 3：拓扑分析与化学描述符（开放金属位点、有机配体结构式）批量提取

◇ Case 4：使用CP2K完成MOF的晶体结构优化，并计算CH4的结合能，为机器学习筛选出来的潜在候选物进行机理解释。

第二部分

分子模拟和高通量计算在MOFs中的应用

1.  关键理论：

1.1. 分子模拟核心：力场与电荷分配的物理意义与选择策略

1.2. 分子模拟在揭示MOF吸附与分离机制（吸附位点、扩散路径）中的作用

1.3. 高通量计算：作为AI模型“数据工厂” 的搭建流程与MOF 设计中的应用

案例实践2：

◇ Case 1：使用 RASPA2 计算气体吸附/分离性质

◇ Case 2：使用 RASPA2计算等温吸附曲线和气体吸附概率密度图

◇ Case 3： 使用GPU加速的gRASPA实现高通量GCMC模拟，体验“计算产生数据”的规模与效率，并构建后续所需数据集

◇ Case4：高通量GCMC计算结果的分析与可视化，提取结构-性能对应关系。

文献复现：复现经典文献的高通量筛选流程，讨论如何将结果作为AI模型的输入Large-scale screening of hypothetical metal–organic frameworks. Nature   Chem 2012, 4, 83–89

DOI: 10.1038/nchem.1192

第三部分

传统机器学习与可解释AI在MOF中的应用

1. 理论部分

1.1. 机器学习在MOF中的QSAR/QSPR模型：结构-性质定量关系

1.2. 特征工程核心：化学描述符（比表面积、孔径等）的物理意义

1.3. 算法深度解析：随机森林（RF）、XGBoost、SVM在吸附预测中的优劣

1.4. 可解释AI前沿：SHAP、SISSO 在挖掘物理机制与发现设计规则中的应用

案例实践3：

◇ Case 1：Python实现XGBoost、SVM、RF模型预测MOF气体吸附分离性质

◇ Case 2：使用贝叶斯优化算法进行参数调优与特征选择

◇ Case 3：基于独立筛选和稀疏算子 (SISSO) 算法从高维特征空间中学习简洁且可解释的物理公式

◇ Case 4：可视化结果：AUC曲线、误差散点图、蜜蜂群图

◇ Case 5：预测未知MOF的吸附性质，验证模型泛化能力

文献复现：Robust Machine Learning Models for Predicting High CO2 Working   Capacity and CO2/H2 Selectivity of Gas Adsorption in   Metal Organic Frameworks for Precombustion Carbon Capture J. Phys.   Chem. C 2019, 123, 7, 4133–4139

DOI: 10.1021/acs.jpcc.8b10644

第四部分

图神经网络（GNN）与MOF结构-性能建模

1. 理论部分

1.1. GNN基础：如何将晶体结构表示为图—节点、边与全局状态的化学信息编码

1.2. 主流GNN模型：CGCNN、MEGNet消息传递机制及在MOF建模中的优势

1.3. 节点/边特征构建：化学键、配位环境、拓扑连通性的编码策略

1.4. GNN的可解释性：如何理解GNN“看到”的化学信息

案例实践4：

◇ Case 1：使用Pymatgen将MOF晶体结构转换为图神经网络所需的张量数据

◇ Case 2：训练CGCNN或MEGNet模型，预测MOF的吸附性能，并与传统ML对比

◇ Case 3：GNN可视化：使用t-SNE或主成分分析模型学习到的结构表征

◇ Case 4：利用训练好的GNN模型，对虚拟MOF数据库（如hMOF）进行快速性能筛选与候选材料推荐

文献复现：Hydrogen storage metal-organic framework classification models based on   crystal graph convolutional neural networks, Chemical Engineering   Science 2022, 259, 117813.

DOI: 10.1016/j.ces.2022.117813

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主要内容

第一部分

Python与材料科学数据分析基础

1. 理论内容：

1.1. 数据驱动材料设计的范式革命与核心流程

1.2. Python材料数据科学生态系统

1.3. 材料数据库与数据标准化概述

2. 实践内容：从环境搭建到数据分析

◇ Case 1：Python科学计算环境搭建与核心库（NumPy, Pandas等）

◇ Case 2：准备或数据库下载特定材料数据

 □ 高温合金体系，获取其原子结构、成分、相溶解温度等基本信息

 □ 钛合金体系，重点关注蠕变性能和拉伸力学性能

 □ 下载/准备钛合金或高温合金的数据，并将结果保存为DataFrame

◇ Case 3：数据清洗、探索与可视化分析

第二部分

描述符工程与特征优化

1. 理论内容：

1.1. 材料描述符的核心概念：如何数字化表征材料

1.2. 成分描述符、工艺描述符、晶体结构描述符与电子结构描述符详解

1.3. 特征选择、降维与特征重要性分析方法及原理

2. 实践内容：从生成描述符到优化特征空间

◇ Case 1：使用Matminer批量生成多元化描述符

 □ 为钛合金体系生成描述符

 □ 为高温合金体系生成描述符

 □ 获得包含原始材料信息和数十至上百个描述符列的DataFrame

◇ Case 2：无监督学习与数据可视化

□ 数据预处理： 对生成的大量描述符进行标准化，确保处于同一量纲

□ 主成分分析：对钛合金/高温合金体系描述符数据进行PCA分析

 □ t-SNE可视化：使用t-SNE对钛合金体系/高温合金体系进行可视化

◇ Case 3：特征选择与优化

 □ 过滤法：计算描述符与目标性能的相关系数

 □ 随机森林或其他回归模型进行训练。 以“预测钛合金的蠕变断裂寿命或其他性能”为例，分析模型哪些描述符最为重要。

 □ 递归特征消除：使用RFECV工具，自动确定最佳特征数量。

第三部分

经典与集成机器学习算法

1. 理论内容：

1.1. 监督学习的基本框架与材料数据的建模流程

1.2. 经典机器学习算法的核心思想与比较

1.3. 集成学习方法及其在复杂材料体系中的优势

1.4. 模型评估、误差分析与模型选择策略

2. 实践内容——从基础建模到集成算法应用

◇ Case 1：基于经典算法的材料性能预测入门实践

 □ 使用给定合金属性数据集（如晶体结构/力学性能 - 元素特征数据）建立初始化线性回归、支持向量机回归、决策树回归/分类器等模型

 □ 完成训练–测试流程，可视化预测误差

◇ Case 2：超参数调优实战：使用交叉验证和自动化搜索工具来寻找模型的最佳超参数组合

◇ Case 3：集成模型在复杂材料任务中的应用与解释

 □ 针对合金力学性能等，分别训练基于随机森林、GBDT等性能预测模型，调整主要超参数，比较不同集成模型的预测精度与训练效率

 □ 模型解释性：使用SHAP库，对合金力学性能预测模型进行分析

第四部分

主动学习与多目标优化

1. 理论内容：

1.1. 材料研发的瓶颈与主动学习的核心

1.2. 主动学习优化框架：建模与决策

1.3. 单目标优化与多目标优化介绍

2. 实践内容：

◇ Case 1：在一个简单一维函数上实现主动学习循环，理解其工作原理

◇ Case 2：综合案例—钛合金增材制造工艺参数优化

 □ 问题定义

 □ 构建初始代理模型

 □ 设计主动学习循环

 □ 执行循环，绘制每一轮中发现的最佳性能的进化图

 □ 循环结束后，分析最终推荐出的增材制造工艺参数

论文实例复现与解读：

1.Active learning framework to optimize process   parameters for additive-manufactured Ti-6Al-4V with high    strength and ductility. Nature   Communication, 2025: 16: 931.

第五部分

“灰箱”模型与可解释AI

1. 理论内容：

1.1. “灰箱”模型的核心思想与优势

1.2. 物理信息神经网络核心原理与应用

1.3. 符号回归

1.4. 模型可解释性技术（全局与局部解释、SHAP 理论）

2. 实践内容——构建与解读下一代AI模型（结合相关论文）

◇ Case 1：物理约束神经网络实战

◇ Case 2：符号回归发现新材料规律

 □ 输入系统或材料相关的多维数据，运行符号回归寻找关键描述符

 □ 对发现的公式进行合理性评估，判断其是否具有实际解释意义

 □ 运用SHAP工具解读一个高性能集成学习模型，获得材料设计指南

□ 全局解释：计算并绘制SHAP特征重要性条形图，识别出影响合金性能的最关键描述符，绘制SHAP摘要图，观察每个描述符与目标性能的单调性或非线性关系

 □ 局部解释：选择一个模型预测为超高力学性能的特定合金成分，生成该样本的SHAP力力图，直观展示描述符（特征）

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主要内容

1.  疲劳经典理论及其瓶颈

1.1.疲劳失效的微观与宏观机理： 裂纹萌生、扩展与断裂的物理过程。

1.2.传统方法的回顾与评析。

1.3.引出核心问题：是否存在一个更具物理意义、能统一描述疲劳全过程（萌生与扩展）且试验量更少的参量？

2.  能量法理论体系—从物理原理到数学模型

2.1.疲劳过程中的能量观、核心物理量-塑性滞后环与能量耗散。

2.2.能量型寿命预测模型建立：Miner线性累积损伤理论、经典能量模型讲解、模型参数（如 Wc, Ec）的物理意义及其试验确定方法。

3.  能量法的数值实现通路

3.1.通路一：试验法直接获取。

3.2.通路二：有限元法仿真获取。（本课程重点）

3.2.1. 关键技术：使用有限元软件进行准静态循环塑性分析。

3.2.2. 材料模型选择：线性随动强化模型、非线性随动强化模型、Chaboche模型及其适用场景。

3.2.3. 分析步设置：如何设置加载、卸载循环，以稳定地模拟出滞后环。

3.2.4. 结果后处理：在FEA软件中如何提取特定单元或节点的应力-应变数据，并导出用于计算ΔWp。

案例实践1：基于ABAQUS的后桥壳疲劳寿命能量分析方法

案例实践2：对含有应力集中的焊接接头进行精细有限元建模及寿命预测

4.  红外热像技术基础与疲劳监测原理

4.1.红外物理学基础及红外热像系统核心。

4.2.疲劳过程中的热力学响应。

4.2.1.  两大热源机理：热弹性效应、塑性耗散。

4.2.2.  从“测温”到“读力”与“读伤”：阐释如何从采集到的温度信号中分离出上述两种效应，从而反推应力信息或损伤信息。

5.  从温度数据到能量耗散的实战数据处理流程

5.1.数据预处理。

5.2.关键算法与分离技术。（本课程重点）

5.3.可视化分析：生成耗散能图，直观显示试件表面的损伤热点与分布。

案例实践3：MATLAB红外热像数据处理

①　环境搭建：使用MATLAB，导入提供的示例红外数据。

②　数据读取与查看：读取数据，查看平均温度历程曲线。

③　图像预处理：编写代码进行空域滤波和时域滤波，对比滤波效果。

④　耗散能计算，将计算结果可视化为全场耗散能图，定位疲劳热点。

6.  深度学习入门：当CNN和RNN遇见工程数据

6.1.卷积神经网络（CNN）核心概念：

6.1.1.卷积层、池化层、激活函数如何自动提取图像的空间层级特征。

6.1.2.经典网络结构（如ResNet, U-Net）。

6.2循环神经网络（RNN/LSTM）核心概念：为何需要处理序列数据？LSTM的门控机制如何捕捉温度序列中的时序依赖关系。

6.3.模型架构设计：讲解如何为疲劳热像序列设计一个“CNN特征提取器+   LSTM时序理解器+全连接层回归/分类”的混合模型。

案例实践4：基于热耗散机制构建裂纹长度和扩展路径智能预测模型

①　环境与数据：使用本地MATLAB环境。提供已标注的数据集（热像图序列 + 对应的裂纹长度标签）。

②　数据加载与预处理：进行图像缩放、归一化、序列分割等操作。

③　模型搭建：使用MATLAB搭建CNN-LSTM模型，并输出对最终裂纹长度的预测。

④　模型训练与评估：

1)   定义损失函数（如MSELoss）和优化器（如Adam）。

2)   运行训练循环，观察训练损失和验证损失的变化。

3)   使用训练好的模型对测试集进行预测，计算平均绝对误差（MAE），评估模型性能。

7.  从局部到全局——结构系统疲劳寿命评估框架

7.1.问题引出：如何将一个“点”（FEA危险点、热像热点）的损伤预测，推广到预测一个复杂焊接接头或整个铆接结构的寿命？

7.2.基于能量的系统级疲劳分析流程。（本课程重点）

①　全局-局部建模。

②　局部响应分析。

③　寿命外推与合成。

7.3.多源信息融合：探讨如何利用红外热像实测的耗散能分布来验证、修正或替代FEA模型的计算结果，提高预测置信度。

案例实践5：考虑应力集中系数基于耗散能的铆接结构疲劳寿命预测

案例实践6：非公路电动轮自卸车车架焊缝寿命预测

①　全局模型：建立整车多体动力学模型，提取车架安装点处的载荷谱。

②　局部模型：建立包含详细焊缝的车架精细有限元模型，导入载荷谱进行有限元分析。

③　能量计算：定位焊缝热点，提取其应力-应变响应，计算ΔWp。

④　寿命预测：预测该焊缝在给定载荷谱下的寿命。

8.  不确定性、可靠性分析与设计优化导论

8.1.为何需要可靠性分析、可靠性分析核心方法概念。

8.2.基于可靠性的设计优化 (RBDO) 框架。

案例实践7：非公路电动轮自卸车A型架模糊疲劳可靠性分析

案例实践8：磁流体密封系统冷却结构多学科优化设计

①　数字化建模：密封壳体网格划分及数值建模。

②　实验设计 (DOE)：使用最优拉丁超立方采样生成设计点。

③　仿真流程：利用多物理场仿真软件（如COMSOL），计算每个设计点的性能（密封压差、最大应力、温度）。

④　代理模型构建：使用克里金（Kriging）或神经网络，用仿真数据拟合出设计变量与系统响应之间的近似数学关系，极大加速优化循环。

⑤　优化求解：使用遗传算法等算法进行RBDO求解，找到全局最优设计。

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主要内容

关键理论与软件

二次开发使用方法

1.   基础理论：

1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述

1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件）

1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation）

1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则）

实践1：软件环境配置与二次开发方法实践

☆ ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例）

☆ ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模

☆ 输出应力-应变场数据的文件格式标准化

☆ ABAQUS二次开发框架搭建

☆ 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践

☆ TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法

☆ 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法

多尺度建模与数据生成方法

1.   复合材料多尺度建模与仿真分析方法

1.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型）

1.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现）

1.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响

1.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法）

1.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法）

实践2：大批量仿真分析与数据处理方法

☆ 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立

☆ 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核）

☆ 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题

☆ 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE）

☆ 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型

☆ 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等）

☆ ABAQUS实现Direct   FE2方法仿真分析（复合材料）

深度学习模型构建与训练

1.   深度学习模型设计：

1.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络

1.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet）

1.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性）

1.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法

1.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中

1.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调

实践3：代码实现与训练

☆ 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建

☆ 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络

☆ 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化

☆ 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测

☆ 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络）

☆ 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型

迁移学习与跨领域应用

1.   迁移学习理论深化

1.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用

1.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用

1.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用

1.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移

实践4：基于预训练模型的迁移学习

☆ 迁移学习神经网络模型的搭建

☆ 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调

☆ 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性

☆ 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比

实践5：端到端复合材料性能预测系统开发

☆ 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现

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主要内容

1.  AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述

2.  传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述

3.  AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性能预测、结构设计等）

4.  聚合物研究的 AI 方法论框架

4.1 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识）

4.2 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计  

1.  学术数据资源与获取

1.1 常见数据库：Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等

1.2 聚合物公开benchmark和Kaggle数据集

2.  数据预处理与质量优化

2.1 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践)

2.2 使用清洗后的数据进行可视化：小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP等 (实践)

2.3 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践)

3.  特征工程

3.1 结构表示与编码（如分子指纹、链结构特征、3D结构特征、神经网络指纹）

3.2 特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）(实践)

3.3物理机理指导的特征选取（聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述符等）

3.4均聚物性能研究（如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性等）(实践)

3.5数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践)

1.  传统机器学习模型及应用

1.1 基础模型：SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、AdaBoost等，模型评估策略：MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1等

1.2 应用场景：复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）(实践)

2.  深度学习模型

2.1 深度学习模型训练与部署：Tensorflow/PyTorch、Gradio等 (实践)

2.2 深度神经网络（DNN）与参数更新、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）在聚合物中的应用 (实践)

3.  （聚合物）材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门（MatterSim、DeepMD、RadonPy、SMiPoly等)

4.  生成式 AI 与大语言模型

4.1 大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace等(实践)

4.2 （聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion等 (实践)

4.3 大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek等架构与应用 (实践)

1.  正向性能预测

1.1 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线(实践)

1.2 机器学习预测PI复材力学性能 (实践)

1.3 可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践)

2.  逆向设计与智能筛选

2.1 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践)

2.2 高通量筛选工作流：从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选(实践)

1.  聚合物表示学习性能探索（描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、SELFIES等）(实践)

2.  聚合物领域知识出发的对比学习，主动学习和强化学习框架实现   (实践)

3.  聚合物生成式模型与大语言模型实践（如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能）(实践)

目录

主要内容

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

1. 智能代理模型优化与不确定性分析

1.1. 高级代理模型构建技术（向量代理模型、集成模型）

1.2. 基于智能优化算法的代理建模理论（GA、PSO算法等）

1.3. 参数不确定性量化与灵敏性分析（Gamma、t分布模型等）

1.4. 基于代理模型的概率预测与可靠性评估（R、Pf、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

1. 智能优化算法与可靠性设计工程应用

1.1. 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）

1.2. 失效模式识别与贡献度分析（FMEA，失效概率占比计算）

1.3. 基于可靠性的检查/维修间隔优化（Risk-based   Inspection, RBI）

1.4. 可靠性约束下的结构轻量化设计（RBDO框架：解耦法等）

1.5. 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）

1. 主动抽样与高效可靠性分析

1.1. 主动学习准则设计（U函数、EFF函数等Learning Function）

1.2. 自适应克里金法（AK-MCS）：主动学习+蒙特卡洛模拟

1.3. 重要性抽样（Importance Sampling）：最优抽样密度函数设计

1.4. 子集模拟（Subset Simulation）：稀有事件与极小失效概率计算

1.5. 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，Pf≈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Pf<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

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主要内容

通过精讲高被引论文《Deep transfer learning strategy in intelligent fault diagnosis of   rotating machinery》，帮助学员掌握科研逻辑与论文结构，重点拆解该论文的研究问题、创新点与实验设计，并基于此开展论文核心思想（深度迁移诊断模型）的复现实践，让学员在理论学习与动手验证中深化对旋转机械智能故障诊断技术的理解；并进一步围绕   “跨域、可解释与物理融合诊断前沿” 展开未来趋势讨论，既总结当前旋转机械故障诊断领域的核心研究方向，为学员后续的论文选题提供贴合领域发展的启发，形成 “理论学习 - 实践验证 - 方向探索” 的完整教学链条