摘要：蒙特卡洛方法常被用來獲得隨機(jī)失諧對葉盤振動響應(yīng)的影響,但該方法計算負(fù)荷大。本文應(yīng)用多項式響應(yīng)面和Kriging模型預(yù)測失諧葉盤的幅值放大因子。為進(jìn)一步提高預(yù)測精度,這里采用期望提高的Kriging方法來處理隨機(jī)失諧與幅值放大因子之間復(fù)雜的非線性關(guān)系。采用失諧葉盤集中參數(shù)模型來驗證文中模型的有效性。計算結(jié)果表明,期望提高的Kriging模型的失諧響應(yīng)預(yù)測精度要遠(yuǎn)高于多項式響應(yīng)面。