多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)原理與方法

內(nèi)容概要

　　本書的內(nèi)容涉及多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)的建模技術(shù)、規(guī)劃、求解策略、非光滑總是的優(yōu)化算法，優(yōu)化計(jì)算過程的可控、可視、進(jìn)化算法，以及優(yōu)化設(shè)計(jì)后置處理等問題?！　”緯鴥?nèi)容新穎，有較高的學(xué)術(shù)水平，可供機(jī)械設(shè)計(jì)及理論學(xué)科博士，碩士研究生和從事工程設(shè)計(jì)的技術(shù)人員學(xué)習(xí)、參考。

書籍目錄

第1章　緒論1.1多學(xué)科綜合優(yōu)化的形成動(dòng)因1.2多學(xué)科綜合優(yōu)化的研究概況與研究對象1.2.1多學(xué)科優(yōu)化研究概況1.2.2多學(xué)科優(yōu)化主要研究對象1.3復(fù)雜產(chǎn)品優(yōu)化求解策略發(fā)展概況1.3.1層次型求解策略1.3.2非層次型求解策略1.4多學(xué)科優(yōu)化的特征及目前存在的主要問題1.4.1計(jì)算復(fù)雜性1.4.2信息交換復(fù)雜性參考文獻(xiàn)第2章　多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)體系2.1多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)定義及性質(zhì)2.2多學(xué)科綜合優(yōu)化研究內(nèi)容與理論基礎(chǔ)2.2.1多學(xué)科優(yōu)化研究內(nèi)容2.2.2多學(xué)科優(yōu)化涉及的理論基礎(chǔ)2.3多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)功能體系結(jié)構(gòu)參考文獻(xiàn)第3章　多學(xué)科產(chǎn)品建模理論、方法與技術(shù)3.1復(fù)雜產(chǎn)品優(yōu)化建模概況3.2多學(xué)科產(chǎn)品建模理論分析3.2.1多學(xué)科產(chǎn)品建模總論3.2.2多學(xué)科產(chǎn)品模型的描述方式3.2.3多學(xué)科產(chǎn)品模型的組成3.3多學(xué)科產(chǎn)品建模方法3.3.1多學(xué)科設(shè)計(jì)對象樹的生成3.3.2設(shè)計(jì)對象各元素的確定與分類參考文獻(xiàn)第4章　多學(xué)科產(chǎn)品模型處理與分解規(guī)劃技術(shù)4.1引言4.2設(shè)計(jì)對象層次化4.3層次型規(guī)劃4.3.1 FDT生成4.3.2層次型規(guī)劃模型建立4.3.3層次型規(guī)劃模型求解4.4分部件與分性能的非層次型規(guī)劃4.4.1子任務(wù)關(guān)系分析4.4.2非層次型任務(wù)規(guī)劃技術(shù)4.5優(yōu)化計(jì)算模型生成參考文獻(xiàn)第5章　智能優(yōu)化方法5.1概述5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法5.3模擬退火算法5.4遺傳算法參考文獻(xiàn)第6章　非光滑優(yōu)化方法6.1非光滑分析的基本理論6.2次梯度方法6.3捆集法6.3.1共軛次梯度法6.3.2E一次梯度捆集法6.3.3割平面捆集法參考文獻(xiàn)第7章　多學(xué)科優(yōu)化策略及相關(guān)變量的處理7.1學(xué)科描述及多學(xué)科求解流程7.2學(xué)科優(yōu)解組合為整體優(yōu)解的條件研究7.3耦合因素表現(xiàn)形式分析7.4多學(xué)科二級協(xié)調(diào)策略7.4.1層次型多學(xué)科二級求解技術(shù)7.4.2非層次型改進(jìn)二級求解技術(shù)7.5非層次型多學(xué)科協(xié)同求解策略7.5.1協(xié)同求解的基本思想7.5.2系統(tǒng)層構(gòu)浩7.5.3各學(xué)科層的改進(jìn)7.5.4協(xié)同優(yōu)化模型與原模型的一致性分析7.5.5協(xié)同優(yōu)化求解步驟7.6求解策略的算例7.7學(xué)科之間相關(guān)程度分析7.8相關(guān)變量影響性質(zhì)7.8.1相關(guān)變量的組成及分類7.8.2相關(guān)變量影響性質(zhì)分析7.8.3冗余相關(guān)變量的處理及案例參考文獻(xiàn)第8章　基于響應(yīng)面技術(shù)的多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)8.1響應(yīng)面法的基本原理8.2基于CCD響應(yīng)面技術(shù)的多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)8.3基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面技術(shù)的多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)8.3.1基本思想和算法模型8.3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面技術(shù)的MDO算法8.3.3算法實(shí)例參考文獻(xiàn)第9章　優(yōu)化計(jì)算中的可視化和可控化9.1概述9.2優(yōu)化算法的分類、選擇與開發(fā)9.3系統(tǒng)的功能分析與總體結(jié)構(gòu)9.4可控可視功能的具體實(shí)現(xiàn)參考文獻(xiàn)第1O章　一種多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)支持平臺(tái)簡介10.1多學(xué)科綜合優(yōu)化支持平臺(tái)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.2建模工具模塊10.3規(guī)劃工具模塊10.4協(xié)同尋優(yōu)模塊10.5可控可視模塊第11章　工程實(shí)例11.1叉車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的綜合優(yōu)化11.1.1叉車的基本結(jié)構(gòu)及設(shè)計(jì)要求11.1.2叉車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型建立11.1.3叉車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的分性能協(xié)同求解11.2抽油機(jī)綜合優(yōu)化11.2.1運(yùn)動(dòng)及動(dòng)力分析11.2.2抽油機(jī)模型建立11.2.3抽油機(jī)分部件規(guī)劃及協(xié)同求解11.3 RSSR空間機(jī)構(gòu)綜合問題的求解參考文獻(xiàn)

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