起重机是现代制造业和物流业中必不可缺的起重设备,被广泛用于制造工厂、矿山、大型港口中。桥架系统主要起着传递和承受载荷的作用,是起重机最关键的子系统,对于起重机设计而言,必须保证桥架设计的安全可靠,来确保整机在使用过程中的安全。传统起重机设计主要是基于半理论半经验公式的确定性设计方法,这种方法一方面设计冗余大,计算步骤繁琐,可移植性和可替代性不高;另一方面设计中没有考虑起重机在制造、安装和使用过程中不确定性因素的影响,没有将可靠性分析和结构设计相结合。随着计算机辅助设计方法的高速发展,研究人员和工程设计人员将有限元分析技术引入到起重机的设计中来,并充分考虑到不确定因素引起的可靠性问题,基于有限元分析对起重机的金属结构进行可靠性优化设计。但是这种方法的计算成本巨大,效率较低。因此,如何降低计算成本、提高效率的同时,兼顾计算结果的准确性,就成为了研究人员的研究重点。用Kriging代理模型代替有限元模型对起重机金属结构进行可靠性优化设计能够减少计算成本,也能兼顾计算结果的准确性。但是全区域的Kriging代理模型的起重机金属结构可靠性优化设计,为保证优化结果的正确性仍需较多高保真样本从而造成计算成本偏高、计算效率偏低的问题。针对上述问题,本文提出了基于约束边界抽样法的Kriging代理模型的起重机金属结构可靠性优化设计,根据抽样规则只在约束边界区域内抽取较多的高保真样本,提高约束边界区域Kriging代理模型的拟合精度,不追求非约束边界区域高精度代理模型构建所造成的时间消耗。通过实例验证:基于边界取样的Kriging代理模型的起重机金属结构可靠性优化与全约束域Kriging代理模型的可靠性优化设计相比,在取得同样优化结果的情况下,计算成本大约可节省78%,可见边界取样法在可靠性优化设计中可以在保持良好准确性的同时大幅提高设计效率。