Adaptive reliability optimization design based on the IABC⁃Kriging model

LIU Hanru; ZHI Pengpeng; HE Ruiheng; ZHANG Junfu; ZHAO Yadong

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.001

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Adaptive reliability optimization design based on the IABC⁃Kriging model

·Optimization·Reliability· | 更新时间：2026-03-16

- Adaptive reliability optimization design based on the IABC⁃Kriging model
- Journal of Mechanical Strength Vol. 48, Issue 3, Pages: 1-9(2026)
- 作者机构：
  
  1.电子科技大学长三角研究院（湖州），湖州 313001］
  2.西华大学机械工程学院，成都 610039
  3.安阳工学院机械与航空制造工程学院，安阳 455000
  4.电子科技大学机械与电气工程学院，成都 611731
- 作者简介：
  
  ZHI Pengpeng, E-mail: zhipeng17@yeah.net
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52405255);Aviation Science Foundation of China(2024Z005183001);Science and Technology Program of Huzhou(2023GZ05);Henan Provincial Department of Science and Technology Research Project(252102220051)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.001
  CLC： TH111
- Received：02 January 2025，
  
  Published：15 March 2026
- 稿件说明：
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刘瀚儒，智鹏鹏，何瑞恒，等. 基于IABC-Kriging模型的自适应可靠性优化设计［J］. 机械强度，2026，48（3）：1-9.

LIU Hanru，ZHI Pengpeng，HE Ruiheng，et al. Adaptive reliability optimization design based on the IABC-Kriging model［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：1-9.
刘瀚儒，智鹏鹏，何瑞恒，等. 基于IABC-Kriging模型的自适应可靠性优化设计［J］. 机械强度，2026，48（3）：1-9. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.001.

LIU Hanru，ZHI Pengpeng，HE Ruiheng，et al. Adaptive reliability optimization design based on the IABC-Kriging model［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：1-9. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.001.

摘要

目的

针对复杂机械结构可靠性优化设计中性能函数表征困难、计算效率低的问题，建立一种基于改进人工蜂群（Improved Artificial Bee Colony

IABC）算法与并行加点Kriging模型的自适应优化设计框架。

方法

首先，利用Kriging模型构建了设计变量与性能函数的映射关系；其次，提出一种结合自适应学习函数

与函数

的并行加点策略，通过动态更新样本库提升了代理模型的拟合精度；然后，改进了人工蜂群算法的步长调整与蜜源追踪机制，提高了全局搜索的效率与精度；最后，将改进算法与国际结构安全性联合委员会组合法（Joint Committee on Structural Safety Combined Method

JC）结合进行了可靠度约束下的综合优化求解。

结果

算例分析表明，所提方法在保证优化精度的前提下，显著减少了性能函数的调用次数，提高了可靠性优化设计的效率，为复杂结构的稳健设计提供了有效的计算手段。

Abstract

Objective

Aiming at the problems of difficult characterization of performance functions and low efficiency in reliability optimization design of complex mechanical structures

an adaptive reliability optimization design method based on the improved artificial bee colony (IABC) algorithm and parallel infilling Kriging model was proposed.

Methods

Firstly

a parametric structural performance function model was established

and the relation between design variables and performance functions was characterized by the Kriging model. Secondly

a parallel infilling strategy combining adaptive learning functions

and

was proposed to improve the fitting accuracy. Then

the IABC algorithm was developed by improving the adaptive step size adjustment

global opti

mal nectar source tracking

and roulette mechanism to enhance efficiency. Finally

the Joint Committee on Structural Safety combined method (JC)

and IABC algorithm were integrated to obtain the optimal solution under reliability constraints.

Results

Numerical examples demonstrate that the proposed method balances the accuracy and efficiency of structural reliability optimization. Compared with traditional methods

the number of performance function calls is significantly reduced

the effective calculation methods for the robust design of complex structures are provided.

关键词

Keywords

references

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