復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化方法及工程應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書應(yīng)用模糊理論解決機(jī)械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。內(nèi)容包括模糊設(shè)計(jì)的基本知識、模糊結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法和算法改進(jìn)、模糊有限元應(yīng)用、協(xié)同設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化實(shí)例、模糊可靠性設(shè)計(jì)、模糊綜合評判實(shí)例、模糊理論在其他領(lǐng)域的應(yīng)用。全書無論是知識、數(shù)據(jù)、模型及實(shí)例，都緊密結(jié)合工程實(shí)際，緊緊圍繞這個中心展開，組成一個統(tǒng)一的有機(jī)整體，體現(xiàn)了基礎(chǔ)知識與科研成果及發(fā)展新動向間的密切結(jié)合。    本書可以作為從事機(jī)械工程研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用的廣大科技工作者、高等院校的教師、學(xué)生學(xué)習(xí)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)的參考書。

書籍目錄

前言第1章  緒論  1.1  結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀及分析    1.1.1  國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀    1.1.2  對現(xiàn)行國內(nèi)外研究的總結(jié)  1.2  結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的模糊信息  1.3  本書主要內(nèi)容第2章  模糊優(yōu)化理論的基本知識  2.1  模糊集合    2.1.1  模糊集合的定義    2.1.2  模糊集合的表示法    2.1.3  模糊集合的基本運(yùn)算  2.2  截集    2.2.1  截集的定義    2.2.2  截集的性質(zhì)  2.3  聚集函數(shù)    2.3.1  工程設(shè)計(jì)的聚集函數(shù)公理    2.3.2  工程設(shè)計(jì)的聚集函數(shù)  2.4  隸屬函數(shù)的形式及選擇    2.4.1  常用隸屬函數(shù)形式    2.4.2  模糊允許區(qū)間上下界的確定    2.4.3  隸屬函數(shù)選取對模糊優(yōu)化解的影響  2.5  分解定理  2.6  模糊擴(kuò)展原理  2.7  凸模糊集合和模糊數(shù)    2.7.1 凸模糊集合    2.7.2  模糊數(shù)第3章  結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化方法及算法改進(jìn)  3.1  模糊優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型    3.1.1  機(jī)械模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)的一般步驟    3.1.2  建立數(shù)學(xué)模型的基本原則    3.1.3  模糊優(yōu)化基本概念    3.1.4  模糊優(yōu)化變量的隸屬函數(shù)選取  3.2  模糊優(yōu)化的分類    3.2.1  對稱模糊優(yōu)化和非對稱模糊優(yōu)化    3.2.2  模糊遺傳算法    3.2.3  其他方法  3.3  單目標(biāo)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)    3.3.1  迭代法    3.3.2  最優(yōu)水平截集法    3.3.3  權(quán)重最大最小法  3.4  多目標(biāo)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)    3.4.1  對稱多目標(biāo)模糊優(yōu)化的求解    3.4.2  普通多目標(biāo)模糊優(yōu)-fan題的求解    3.4.3  多目標(biāo)模糊優(yōu)化的向量水平截集法    3.4.4  多目標(biāo)模糊優(yōu)化的權(quán)重最大最小法    3.4.5  多目標(biāo)模糊優(yōu)化的分層序列法  3.5  數(shù)值例子及工程應(yīng)用    3.5.1  單目標(biāo)模糊優(yōu)化    3.5.2  多目標(biāo)模糊優(yōu)化    3.5.3  模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)的工程應(yīng)用  3.6  MATLAB優(yōu)化工具箱及在模糊優(yōu)化中的應(yīng)用    3.6.1  MATLAB優(yōu)化工具箱簡介    3.6.2  閉式標(biāo)準(zhǔn)斜齒圓柱齒輪模糊優(yōu)化算例    3.6.3  普通圓柱蝸桿傳動多目標(biāo)模糊優(yōu)化算例第4章  基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化  4.1  遺傳算法的特點(diǎn)  4.2  遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方式    4.2.1  編碼方式    4.2.2  選擇算子    4.2.3  交叉與變異算子  4.3  遺傳算法的基本流程  4.4  多目標(biāo)遺傳算法    4.4.1  隨機(jī)權(quán)重方法(random-一weight approach)    4.4.2  SPEA      4.4.3  非支配排序遺傳算法NSGA    4.4.4  帶精英策略的非支配排序的遺傳算法NSGA-Ⅱ  4.5  基于改進(jìn)的NSGA-Ⅱ多目標(biāo)遺傳算法模糊優(yōu)化    4.5.1  模糊約束函數(shù)清晰化    4.5.2  交叉算子的設(shè)計(jì)    4.5.3  改進(jìn)的NSGA-Ⅱ模糊計(jì)算過程  4.6  改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算例分析  4.7  改進(jìn)的NSGA-Ⅱ在模糊機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用第5章  復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)模糊有限元優(yōu)化及軟件開發(fā)  5.1  模糊有限元法基本理論    5.1.1  引言    5.1.2  有限元分析的基本原理    5.1.3  模糊有限元平衡方程      5.1.4  模糊有限元分析方法  5.2  ANSYS有限元分析軟件簡介    5.2.1  ANSYS簡介    5.2.2  APDL語言     5.2.3  ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本過程    5.2.4  ANSYS優(yōu)化原理    5.2.5  ANSYS優(yōu)化典型例題  5.3  安全閥閥體模糊有限元優(yōu)化及集成軟件開發(fā)    5.3.1  基于ANSYS的模糊有限元建模    5.3.2  VC.NET與閥體結(jié)構(gòu)分析APDL程序?qū)崿F(xiàn)    5.3.3  VC.NET與ANSYS實(shí)時生成圖片與動畫技術(shù)    5.3.4  軟件功能    5.3.5  模糊優(yōu)化結(jié)果及分析  5.4  五自由度對接試驗(yàn)臺關(guān)鍵部件結(jié)構(gòu)模糊有限元優(yōu)化設(shè)計(jì)    5.4.1  五自由度對接試驗(yàn)臺簡介    5.4.2  基于模糊約束的關(guān)鍵部件建模    5.4.3  關(guān)鍵部件優(yōu)化結(jié)果及分析    5.4.4  結(jié)果分析  5.5  三軸仿真轉(zhuǎn)臺框架結(jié)構(gòu)的模糊有限元優(yōu)化    5.5.1  框架有限元模型的建立    5.5.2  模糊優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立    5.5.3  算例  5.6  機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)、仿真、優(yōu)化集成應(yīng)用實(shí)例    5.6.1  引言    5.6.2  彎管模CAD模塊開發(fā)    5.6.3  彎管模CAE模塊開發(fā)    5.6.4  彎管模OPT模塊的開發(fā)    5.6.5  彎管模CAPP模塊開發(fā)    5.6.6  集成環(huán)境下的編程技術(shù)第6章  機(jī)械多目標(biāo)模糊可靠性優(yōu)化  6.1  機(jī)械模糊可靠性概述    6.1.1  引言    6.1.2  零件的模糊可靠性原理    6.1.3  機(jī)械模糊可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)  6.2  多目標(biāo)模糊可靠性優(yōu)化的算例分析    6.2.1  設(shè)計(jì)變量    6.2.2  目標(biāo)函數(shù)    6.2.3  約束條件    6.2.4  模糊約束的非模糊處理    6.2.5  基于NSGA-Ⅱ多目標(biāo)模糊可靠性的優(yōu)化過程及結(jié)果分析    6.2.6  基于ANSYS可靠性設(shè)計(jì)的算例驗(yàn)證及分析  6.3  機(jī)械系統(tǒng)技術(shù)狀態(tài)模糊評估模型    6.3.1  熱控百葉窗部件技術(shù)狀態(tài)評估    6.3.2  系統(tǒng)技術(shù)狀態(tài)分析    6.3.3  模糊技術(shù)狀態(tài)函數(shù)    6.3.4  技術(shù)狀態(tài)評價綜合模型第7章  模糊綜合評判實(shí)例  7.1  模糊綜合評判簡介    7.1.1  基本步驟    7.1.2  模糊綜合評判的方法    7.1.3  評判指標(biāo)的處理  7.2  銑刀片模糊綜合評判系統(tǒng)實(shí)例    7.2.1  銑刀片模糊綜合評判模型的建立    7.2.2  模糊綜合評判模型的建立    7.2.3  銑刀片模糊綜合評判應(yīng)用實(shí)例    7.2.4  基于visual C++的模糊綜合評判系統(tǒng)的構(gòu)建第8章  模糊理論在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用  8.1  模糊理論在圖像處理中的應(yīng)用    8.1.1  引言    8.1.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念    8.1.3  圖像處理中的模糊理論    8.1.4  模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合    8.1.5  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器的設(shè)計(jì)    8.1.6  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)    8.1.7  試驗(yàn)及結(jié)果  8.2  模糊理論在纖維張力控制系統(tǒng)中的應(yīng)用    8.2.1  引言    8.2.2 張力控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)    8.2.3  張力控制系統(tǒng)模糊控制器的設(shè)計(jì)    8.2.4  模糊控制的結(jié)果參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章　緒論　　1.1 結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀及分析　　1.1.1 國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀　　模糊數(shù)學(xué)誕生于1965年，美國加利福尼亞大學(xué)控制論專家Zadeh發(fā)表了著名論文“Fuzzy Sets”（模糊集合），提出模糊集合的思想，給出模糊現(xiàn)象的模型、模糊問題的定量表示方法及數(shù)學(xué)處理方法。他指出，刻畫一個模型集合時，不必指明哪些元素屬于它，哪些元素不屬于它，只需對給定范圍內(nèi)的各元素確定一個0～1的實(shí)數(shù)，用它表明這個元素以多大程度屬于這個集合，這個數(shù)就稱作該元素對這個集合的隸屬度[1]?！　∧：碚撌窃谀：龜?shù)學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門新學(xué)科，經(jīng)過近些年來的發(fā)展，已經(jīng)形成為一門新的應(yīng)用技術(shù)學(xué)科，到20世紀(jì)90年代，已經(jīng)形成了具有完整體系和鮮明特點(diǎn)的模糊拓?fù)鋵W(xué)、框架日趨成熟的模糊隨機(jī)數(shù)學(xué)、模糊分析學(xué)以及模糊邏輯理論，并滲透到各個學(xué)科領(lǐng)域，如人工智能、管理信息、機(jī)械設(shè)計(jì)、自動化控制等，應(yīng)用相當(dāng)廣泛。國外有學(xué)者預(yù)言21世紀(jì)將是模糊理論發(fā)展和應(yīng)用的時代。發(fā)達(dá)國家非常重視模糊理論及其應(yīng)用研究。美國在1988年就開始研討模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的問題，法國也相應(yīng)成立神經(jīng)模糊研究所，德國也把模糊理論作為一個重要的研究課題之一，日本在1989年成立了國際模糊工程研究所，并就模糊理論的研究開發(fā)制訂了長遠(yuǎn)的規(guī)劃?！　∧：齼?yōu)化設(shè)計(jì)是近年來設(shè)計(jì)領(lǐng)域新發(fā)展起來的一個分支，是指在優(yōu)化設(shè)計(jì)中考慮種種模糊因素，在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的優(yōu)化理論和方法。機(jī)械產(chǎn)品的模糊優(yōu)化問題是一個融合了模糊數(shù)學(xué)、優(yōu)化技術(shù)、有限元分析和計(jì)算機(jī)技術(shù)的綜合性現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法[2]。　　眾多國內(nèi)外學(xué)者在機(jī)械模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)方面，提出了最優(yōu)水平截集法、工程設(shè)計(jì)參數(shù)的多級模糊綜合評判法等多種模糊分析方法，使設(shè)計(jì)者能從量上比較準(zhǔn)確地處理影響設(shè)計(jì)過程的多種模糊因素?！?/pre>








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