大连理工大学胡敏民、马建伟团队在《机械科学》发表的研究提出一种数据驱动框架，将千次实验参数识别与基于可靠性的鲁棒优化相结合。该方案使高速电主轴峰值振动降低近17%，响应离散度减少约30%，并将灾难性振动过载概率从55.44%骤降至0.35%。
高速电主轴在精密制造中面临严峻的不确定性挑战。实际工况中的制造公差、装配误差、热膨胀失配及离心力会使轴承刚度与阻尼偏离厂商目录值约5%至12%。传统确定性设计在现实参数波动时易出现性能剧变或失效。研究团队摒弃理论假设，搭建覆盖1000至24000转/分钟（分50个转速点）的测试台架，采用涡流传感器以10千赫兹采样率采集稳态热条件下的振动数据。每个转速点重复20次识别程序，累计生成1000组参数向量。
为从实测频响中提取轴承参数，团队引入多创新随机梯度（MISG）算法。合成验证表明，该算法将收敛迭代次数从606次降至75次，提速8.1倍，较标准随机梯度法计算时间缩短28%，最终归一化均方根误差降低15%。敏感性分析证实算法识别误差对总输出方差的贡献不足3%，参数分散性真实反映物理变异。统计检验显示刚度参数符合多元正态分布（决定系数超0.99），阻尼通过锤击模态试验校准后与刚度成比例耦合，实测刚度值仅偏离数值基线1.5%至3.0%。
优化阶段将主轴设计转化为双目标问题：在确保振动超过195微米临界阈值的概率低于设定目标的前提下，最小化工件端峰值振动的均值与标准差。该阈值依据精密铣削的表面粗糙度要求标定。研究未采用易产生20%至30%误差的线性可靠性方法，而是通过蒙特卡洛模拟（每候选设计1000个样本）结合NSGA-II算法求解帕累托前沿。针对1%、5%和10%的目标失效概率进行三次优化，结果显示安全边际存在显著收益递减现象。将约束从10%收紧至5%时，可靠性提升效益比达0.55微米/百分点；进一步收紧至1%则需将轴承预紧力提高7.0%至3000牛顿的物理极限，仅获微弱鲁棒性增益，且会加速滚子磨损并引发摩擦热问题。综合ISO 20816-3振动标准，5%配置被确定为最优工程平衡点。
优化后的主轴前端轴承预紧力设定为约2804牛顿，支撑跨距由约750毫米缩短至537毫米。这一几何调整提升了第一阶固有频率，将第三阶临界转速从约22000转/分钟推升至25800转/分钟，安全越过24000转/分钟的最高运行速度。对比纯鲁棒设计（失效概率21.07%）与纯可靠性设计（标准差高达11.80微米），集成框架成功将失效概率控制在0.35%，同时保持标准差9.69微米、均值振幅16.44微米。
物理验证环节在额定转速24000转/分钟下进行了20次独立复现，配对t检验确认所有改进均具统计学意义。峰值振动均值从19.77微米降至16.44微米（降幅16.84%），响应标准差从13.80微米降至9.69微米（降幅29.78%）。在全转速谱范围内，优化主轴消除了基线设计在第三临界转速附近的严重共振放大效应，实验测得方差缩减率达50.70%，显著优于仿真鲁棒优化通常报告的22%左右水平。该研究标志着旋转机械研发从依赖目录假设转向基于实测数据的概率建模，为工程师量化评估不同应用场景的安全裕度提供了定量工具。作者指出当前模型基于赫兹弹性范围内的线性轴承行为，未来将拓展至幅值依赖识别与非概率区间方法，以应对重载或多轴系统。