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機械優化設計方法-(第4版) 版權信息
- ISBN：9787502464073
- 條形碼：9787502464073 ; 978-7-5024-6407-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機械優化設計方法-(第4版) 本書特色
《機械優化設計方法（第4版）》是在前3版的基礎上，根據優化設計理論與技術的發展并結合課堂教學經驗，系統地介紹了機械優化設計的基本原理與方法，較為全面地介紹各種優化設計方法及其應用，包括無約束問題和約束問題等常用優化設計方法，模擬退火算法、遺傳算法和蟻群算法等現代優化設計方法，復雜系統的多學科設計優化原理與方法以及工程應用中的多目標問題、離散問題、隨機問題、模糊問題和穩健問題等優化設計方法。 《機械優化設計方法（第4版）》可作為機械工程專業研究生教學用書，亦可作為相近工科專業的教學參考書。在使用《機械優化設計方法（第4版）》時，各校可根據安排的教學時數和學生情況選用內容，對于40左右學時的，建議選用前8章內容，后面幾章可以作為選講內容。
機械優化設計方法-(第4版) 內容簡介
本書是在前3版的基礎上，根據優化設計理論與技術的發展并結合課堂教學經驗，系統地介紹了機械優化設計的基本原理與方法，較為全面地介紹各種優化設計方法及其應用，包括無約束問題和約束問題等常用優化設計方法，模擬退火算法、遺傳算法和蟻群算法等現代優化設計方法，復雜系統的多學科設計優化原理與方法以及工程應用中的多目標問題、離散問題、隨機問題、模糊問題和穩健問題等優化設計方法。 本書可作為機械工程專業研究生教學用書，亦可作為相近工科專業的教學參考書。在使用本書時，各校可根據安排的教學時數和學生情況選用內容，對于40左右學時的，建議選用前8章內容，后面幾章可以作為選講內容。
機械優化設計方法-(第4版) 目錄
1 緒論
1.1 引言
1.2 設計過程
1.2.1 設計過程及其特點
1.2.2 概念設計與參數設計
1.2.3 設計中幾種常用的決策方法
1.2.4 *優化在設計中的作用
1.3 優化設計問題的分類及其一般實施步驟
1.3.1 分類
1.3.2 一般實施步驟
1.4 優化設計學科中的一些常見術語
1.5 機械優化設計的發展與趨勢
2 優化設計的基本術語和數學模型
2.1 引言
2.2 優化設計的基本術語
2.2.1 設計變量
2.2.2 目標函數
2.2.3 設計約束
2.3 優化設計的數學模型及其分類
2.3.1 數學模型的格式
2.3.2 數學模型的精確形式
2.3.3 數學模型的分類
2.4 優化設計模型的幾何解釋
2.5 優化計算方法概述
習題
3 優化設計的某些基本概念和理論
3.1 目標函數與約束函數的某些基本性質
3.1.1 函數的等值面（或線）
3.1.2 函數的*速下降方向
3.1.3 函數的局部近似函數和平方函數
3.1.4 函數的凸性
3.1.5 函數的單調性
3.2 約束集合及其性質
3.2.1 約束集合和可行域
3.2.2 起作用約束和松弛約束
3.2.3 冗余約束
3.2.4 可行方向
3.3 約束*優解及其*優性條件
3.3.1 約束*優解
3.3.2 局部*優點和全局*優點
3.3.3 無約束*優解的*優性條件
3.3.4 約束*優解的*優性條件
3.4 優化問題的數值計算方法及收斂條件
3.4.1 數值計算的迭代法
3.4.2 無約束優化迭代計算的終止準則
3.4.3 約束優化迭代計算的終止準則
習題
4 無約束優化計算方法
4.1 引言
4.2 單變量優化計算方法
4.2.1 搜索區間的確定
4.2.2 黃金分割法
4.2.3 二次插值法
4.3 多變量優化計算的非梯度方法
4.3.1 坐標輪換法
4.3.2 powell法
4.3.3 單純形法
4.4 多變量優化計算的梯度方法
4.4.1 梯度法
4.4.2 共軛梯度法
4.4.3 牛頓法和修正牛頓法
4.4.4 變尺度法
習題
5 約束優化計算方法
5.1 引言
5.2 隨機方向搜索法
5.2.1 基本原理
5.2.2 隨機搜索方向向量的確定
5.2.3 可行初始點的產生方法
5.2.4 算法步驟
5.3 復合形法
5.3.1 基本原理
5.3.2 初始復合形的構成
5.3.3 復合形法的基本運算
5.3.4 算法步驟
5.4 懲罰函數法
5.4.1 基本概念
5.4.2 內點懲罰函數法
5.4.3 外點懲罰函數法
5.4.4 混合懲罰函數法
5.5 約束優化計算其他方法概述
5.5.1 可行方向法和梯度投影法
5.5.2 約束變尺度法
5.5.3 廣義簡約梯度法
習題
6 現代優化計算方法
6.1 引言
6.2 計算復雜性和啟發式算法的概念
6.2.1 計算復雜性的基本概念
6.2.2 啟發式優化算法
6.3 模擬退火優化算法
6.3.1 基本思想
6.3.2 算法的基本步驟
6.3.3 算法實現的幾個技術問題
6.3.4 模擬退火算法的改進
6.4 遺傳優化算法
6.4.1 基本思想
6.4.2 算法的基本步驟
6.4.3 算法實現的幾個技術問題
6.4.4 遺傳算法的改進
6.5 蟻群算法
6.5.1 基本原理
6.5.2 蟻群算法的構造和基本步驟
6.5.3 函數問題的蟻群算法
6.5.4 蟻群算法的改進
6.6 混合優化算法
6.6.1 引言
6.6.2 遺傳模擬退火優化算法
6.6.3 模擬退火單純形優化算法
習題
7 優化設計實踐中的某些問題
7.1 引言
7.2 優化設計的建模
7.2.1 建模的方法論和步驟
7.2.2 減少數學模型規模的措施
7.2.3 模型函數
7.2.4 建模中數表和圖線的程序化
7.3 數學模型的尺度變換
7.3.1 設計變量的標度
7.3.2 目標函數的尺度變換
7.3.3 約束函數的歸一化
7.4 優化計算方法和精度的選擇
7.4.1 優化計算方法的選擇
7.4.2 收斂精度的選擇
7.5 優化計算結果的分析
7.5.1 計算結果分析
7.5.2 計算結果的靈敏度分析
習題
8 多目標問題優化設計方法
8.1 引言
8.2 基本概念和定義
8.3 多目標問題的*優化決策方法
8.3.1 協調曲線法
8.3.2 統一目標函數法
8.3.3 加權因子的確定
8.3.4 功效系數法
8.4 多屬性問題的選擇決策方法
8.4.1 決策矩陣
8.4.2 權值的確定方法
8.4.3 決策方法
8.4.4 模糊綜合評判法
習題
9 多學科問題優化設計方法
9.1 引言
9.2 多學科設計優化的基本思想
9.2.1 總體思想
9.2.2 基本特點
9.3 多學科設計優化的基本方法
9.3.1 系統分解和分析方法
9.3.2 敏度分析
9.3.3 建模方法
9.3.4 設計優化策略與優化算法
9.3.5 集成平臺界面
9.4 多學科變量耦合優化方法
9.4.1 總體思路
9.4.2 子系統間的耦合關系
9.4.3 系統級協調策略
9.4.4 系統優化模型
9.4.5 多學科變量耦合優化方法工作流程
9.5 多學科目標兼容優化方法
9.5.1 總體思路
9.5.2 系統之間的變量
9.5.3 兼容約束與兼容目標函數
9.5.4 多學科目標兼容優化方法工作流程
習題
……
10 離散問題優化設計方法
11 隨機問題優化設計方法
12 模糊問題優化設計方法
13 穩健問題優化設計方法
參考文獻
1.1 引言
1.2 設計過程
1.2.1 設計過程及其特點
1.2.2 概念設計與參數設計
1.2.3 設計中幾種常用的決策方法
1.2.4 *優化在設計中的作用
1.3 優化設計問題的分類及其一般實施步驟
1.3.1 分類
1.3.2 一般實施步驟
1.4 優化設計學科中的一些常見術語
1.5 機械優化設計的發展與趨勢
2 優化設計的基本術語和數學模型
2.1 引言
2.2 優化設計的基本術語
2.2.1 設計變量
2.2.2 目標函數
2.2.3 設計約束
2.3 優化設計的數學模型及其分類
2.3.1 數學模型的格式
2.3.2 數學模型的精確形式
2.3.3 數學模型的分類
2.4 優化設計模型的幾何解釋
2.5 優化計算方法概述
習題
3 優化設計的某些基本概念和理論
3.1 目標函數與約束函數的某些基本性質
3.1.1 函數的等值面（或線）
3.1.2 函數的*速下降方向
3.1.3 函數的局部近似函數和平方函數
3.1.4 函數的凸性
3.1.5 函數的單調性
3.2 約束集合及其性質
3.2.1 約束集合和可行域
3.2.2 起作用約束和松弛約束
3.2.3 冗余約束
3.2.4 可行方向
3.3 約束*優解及其*優性條件
3.3.1 約束*優解
3.3.2 局部*優點和全局*優點
3.3.3 無約束*優解的*優性條件
3.3.4 約束*優解的*優性條件
3.4 優化問題的數值計算方法及收斂條件
3.4.1 數值計算的迭代法
3.4.2 無約束優化迭代計算的終止準則
3.4.3 約束優化迭代計算的終止準則
習題
4 無約束優化計算方法
4.1 引言
4.2 單變量優化計算方法
4.2.1 搜索區間的確定
4.2.2 黃金分割法
4.2.3 二次插值法
4.3 多變量優化計算的非梯度方法
4.3.1 坐標輪換法
4.3.2 powell法
4.3.3 單純形法
4.4 多變量優化計算的梯度方法
4.4.1 梯度法
4.4.2 共軛梯度法
4.4.3 牛頓法和修正牛頓法
4.4.4 變尺度法
習題
5 約束優化計算方法
5.1 引言
5.2 隨機方向搜索法
5.2.1 基本原理
5.2.2 隨機搜索方向向量的確定
5.2.3 可行初始點的產生方法
5.2.4 算法步驟
5.3 復合形法
5.3.1 基本原理
5.3.2 初始復合形的構成
5.3.3 復合形法的基本運算
5.3.4 算法步驟
5.4 懲罰函數法
5.4.1 基本概念
5.4.2 內點懲罰函數法
5.4.3 外點懲罰函數法
5.4.4 混合懲罰函數法
5.5 約束優化計算其他方法概述
5.5.1 可行方向法和梯度投影法
5.5.2 約束變尺度法
5.5.3 廣義簡約梯度法
習題
6 現代優化計算方法
6.1 引言
6.2 計算復雜性和啟發式算法的概念
6.2.1 計算復雜性的基本概念
6.2.2 啟發式優化算法
6.3 模擬退火優化算法
6.3.1 基本思想
6.3.2 算法的基本步驟
6.3.3 算法實現的幾個技術問題
6.3.4 模擬退火算法的改進
6.4 遺傳優化算法
6.4.1 基本思想
6.4.2 算法的基本步驟
6.4.3 算法實現的幾個技術問題
6.4.4 遺傳算法的改進
6.5 蟻群算法
6.5.1 基本原理
6.5.2 蟻群算法的構造和基本步驟
6.5.3 函數問題的蟻群算法
6.5.4 蟻群算法的改進
6.6 混合優化算法
6.6.1 引言
6.6.2 遺傳模擬退火優化算法
6.6.3 模擬退火單純形優化算法
習題
7 優化設計實踐中的某些問題
7.1 引言
7.2 優化設計的建模
7.2.1 建模的方法論和步驟
7.2.2 減少數學模型規模的措施
7.2.3 模型函數
7.2.4 建模中數表和圖線的程序化
7.3 數學模型的尺度變換
7.3.1 設計變量的標度
7.3.2 目標函數的尺度變換
7.3.3 約束函數的歸一化
7.4 優化計算方法和精度的選擇
7.4.1 優化計算方法的選擇
7.4.2 收斂精度的選擇
7.5 優化計算結果的分析
7.5.1 計算結果分析
7.5.2 計算結果的靈敏度分析
習題
8 多目標問題優化設計方法
8.1 引言
8.2 基本概念和定義
8.3 多目標問題的*優化決策方法
8.3.1 協調曲線法
8.3.2 統一目標函數法
8.3.3 加權因子的確定
8.3.4 功效系數法
8.4 多屬性問題的選擇決策方法
8.4.1 決策矩陣
8.4.2 權值的確定方法
8.4.3 決策方法
8.4.4 模糊綜合評判法
習題
9 多學科問題優化設計方法
9.1 引言
9.2 多學科設計優化的基本思想
9.2.1 總體思想
9.2.2 基本特點
9.3 多學科設計優化的基本方法
9.3.1 系統分解和分析方法
9.3.2 敏度分析
9.3.3 建模方法
9.3.4 設計優化策略與優化算法
9.3.5 集成平臺界面
9.4 多學科變量耦合優化方法
9.4.1 總體思路
9.4.2 子系統間的耦合關系
9.4.3 系統級協調策略
9.4.4 系統優化模型
9.4.5 多學科變量耦合優化方法工作流程
9.5 多學科目標兼容優化方法
9.5.1 總體思路
9.5.2 系統之間的變量
9.5.3 兼容約束與兼容目標函數
9.5.4 多學科目標兼容優化方法工作流程
習題
……
10 離散問題優化設計方法
11 隨機問題優化設計方法
12 模糊問題優化設計方法
13 穩健問題優化設計方法
參考文獻
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