目的 为有效解决使用传统代理模型进行结构时变可靠性研究中存在流程复杂、计算效率低等问题。方法 提出以改进算术优化算法（Improved Arithmetic Optimization Algorithm,IAOA）优化支持向量机模型（Support Vector Machine, SVM）进行时变可靠性研究的方法，结合IAOA-SVM模型和极值理论，以某塔式起重机回转支承为研究对象，对其进行动态确定性分析获取样本数据，建立IAOA-SVM可靠性模型，采用蒙特卡洛法求解得到其可靠度结果，并与EKM和ERSM算法对比分析其仿真精度和效率。结果 当回转支承径向变形许用值为0.278×10-3m时，采用蒙特卡洛法求解得到其可靠度为99.68%,IAOA-SVM模型相比EKM和ERSM方法仿真效率有所提升，建模精度分别提高了10.42%和9.23%。结论 IAOA-SVM方法在建模和仿真精度与效率方面具有较明显的优势，IAOA-SVM方法为求解机构时变可靠度难题提供了一种新的解决思路。

陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2023-JC-YB-313,2023-JC-YB-294)；陕西省重点研发计划基金资助项目(2024GX-YBXM-178)；陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设基金资助项目(2024QCY-KXJ-140)；

1 IAOA-SVM模型
1.1 分析流程
1.2 支持向量机
1.3 IAOA算法
1)探索阶段
2)开发阶段
1.4 基于IAOA-SVM模型的时变可靠性分析
2 算例分析
2.1 动态确定性分析
2.2 样本获取
2.3 模型构建
2.4 可靠性分析
3 IAOA-SVM模型验证
3.1 建模特性
3.2 仿真性能
4 结论

[1]郑建校,张小康,王亮亮,等.基于IAOA-SVM模型结构时变可靠性研究[J].安徽理工大学学报(自然科学版),2024,44(03):7-14.