11月5日，学院邀请机械工程2024级硕士生沈跃成担任“智萃沙龙”第37期分享会的主讲人，以“融合自适应代理模型的结构高效可靠性优化设计算法”为主题在古镇口校区国工楼B211进行了汇报交流。此次分享会由学院研究生辅导员董建党主持，三十余名2026级研究生参与。
陈铸 摄影
复杂工程结构在服役中受制造偏差、载荷等多源不确定性因素影响，传统的可靠性优化设计（RBDO）往往需要大量高保真仿真，计算代价极高。针对现有代理模型在有限仿真预算下难以兼顾失效边界拟合精度与可靠性保障的问题，沈跃成提出了一套自适应Kriging辅助的RBDO框架（KAMRO）。该方法综合采用改进AMV可靠度评估、自适应采样以及两阶段优化与MCS引导后优化，实现了高效可靠的工程设计流程。案例验证表明，在压力控制头关键结构优化算例中，该方法仅需40次高保真仿真调用，在满足目标可靠性指标的前提下，实现了结构13.55%的减重，为海洋油气装备的轻量化与安全设计提供了一种可工程实施的优化方法。
在交流环节，沈跃成结合自身的科研历程与访学经验，重点分享了在科研学习、校园生活及个人发展中的心得与感悟。针对研究生阶段普遍面临的科研压力与心态波动，他结合自身参与国家重点研发项目及获得研究生国家奖学金的经历，分享了如何有效推进课题、平衡科研与生活的方法。同时，他鼓励大家主动拓宽学术视野，积极参与国内外交流访学，在跨学科与跨文化的学术环境中激发创新思维，为后续的学术深造与综合能力提升打好基础。
沈跃成：机械工程2024级硕士研究生，导师为蔡宝平教授。主要从事海洋油气装备设计制造、动力学与流固耦合分析、可靠性分析与参数优化等研究。目前以第一作者在中科院一区Top期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》发表论文1篇；申请发明专利1项；骨干参与工信部高技术船舶科研专项。曾获研究生国家奖学金、安东奖学金、英科精英班集体奖学金、中国研究生能源装备创新设计大赛三等奖、山东省研究生问海学术创新论坛一等奖等荣誉。曾赴俄罗斯国立石油与天然气大学、香港理工大学交流访学。
