摘要： 在转子系统结构优化设计中，对轴系临界转速的控制至关重要。针对临界转速预测模型构建常面临的实验数据较少和仿真精度不高的问题，提出基于输入增维的多可信度数据融合建模方法。该方法将仿真结果作为新的设计变量加入预测模型构建中，通过降低初始设计变量的影响权重，抑制初始实验样本中噪声误差的干扰。相较于协同克里金法，该方法适用于高可信度样本不太少但存在初始误差，同时低可信度样本精度不高的情况。通过比较不同模型的预测精度，证明该方法在提高模型预测稳定性和全局精度方面的有效性，可为解决工程实践中的设计优化问题提供新的模型优化思路。

关键词: 振动与波, 临界转速, 多可信度分析, 输入增维法, 代理模型