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產品智能優化設計技術 版權信息
- ISBN：9787111772811
- 條形碼：9787111772811 ; 978-7-111-77281-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
產品智能優化設計技術 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
產品智能優化設計技術 內容簡介
當前，我國正處于由制造大國向制造強國轉型的關鍵時期，先進的產品設計技術已成為新時代工程師知識體系中的重要組成部分。本書從產品設計技術的發展歷史切入，圍繞優化設計的核心理念，系統地構建了產品智能優化設計技術的體系框架，旨在幫助讀者建立產品優化設計所需的基本知識體系。
本書共8 章，內容安排循序漸進。第1 章概述產品設計技術的發展歷史及相關的設計理論基礎；第2 章深入探討實驗設計方法，為設計數據的有效獲取提供堅實支撐；第3 章介紹代理模型構建方法，為產品關鍵性能的預測提供實用的手段和工具；第4 章闡述優化模型的基本概念與經典算法，奠定優化設計的理論基礎；第5 章聚焦于智能優化算法，詳細解析遺傳算法、粒子群算法等仿生算法，賦予讀者全局優化求解的能力；第6 章探討多學科優化設計方法，闡述其基本框架及經典策略，拓寬讀者的優化設計視野；第7 章介紹設計方案決策方法，講解經典的多屬性決策方法，支持讀者在設計過程中進行綜合平衡選擇；第8 章簡要展示解決實際問題的應用方法，增強讀者的實踐能力。整體而言，本書以產品智能優化設計的知識體系為主線，通過豐富的案例，對基本概念、模型和算法進行生動描述，旨在幫助讀者更直觀、更深入地理解幵掌握相關知識體系。 本書可作為高等院校機械工程、智能制造工程、工業工程等專業的本科生或研究生的主干課程教材，也可作為企業管理人員、一線設計工程師、設計軟件開發工程師等專業人士的寶貴參考書。
產品智能優化設計技術產品智能優化設計技術 前言
前言
當前，我國制造業正處于由規模擴張向質量提升轉型的關鍵時期。在這一轉型過程中，“創新設計”被視為核心驅動力。作為實現創新設計的重要方法和工具，產品設計技術的應用范圍廣泛，涵蓋了設計思維、人工智能、運籌優化和工業軟件等多個領域，旨在促進產品設計方案的生成與優化。產品設計技術包含多個分支，如創新設計方法、優化設計方法、可靠性設計方法和可制造性設計方法等，它們共同構成了一個復雜而豐富的設計體系。
特別地，優化設計技術在當前的發展中占據了舉足輕重的地位，其應用范圍已廣泛擴展到航空、航天、汽車、電子等諸多領域，成為產品設計不可或缺的組成部分。隨著數據驅動和智能學習等技術的快速發展，優化設計技術正展現出更加廣闊的應用前景和潛力。
產品智能優化設計技術 目錄
前言
第1章產品優化設計概述
1.1產品設計的發展歷史
1.1.1產品設計方法的分類
1.1.2產品設計理念的變遷
1.1.3產品設計技術的變遷
1.2典型的產品設計理論
1.2.1系統設計理論
1.2.2公理設計理論
1.2.3創新設計理論
1.2.4通用設計理論
1.2.5C-K設計理論
1.3產品智能設計方法
1.3.1現代產品的典型特征
1.3.2產品設計的一般過程
1.3.3智能設計技術的特點
1.3.4智能設計技術的分類
1.4產品優化設計的框架
1.4.1優化設計的基本概念
1.4.2優化設計的總體框架
1.4.3優化設計的關鍵技術
本章小結
本章習題
第2章實驗設計方法
2.1實驗設計概述
2.1.1案例介紹
2.1.2實驗設計的基本概念
2.1.3實驗設計的基本原則
2.1.4實驗設計的一般步驟
2.1.5實驗設計的案例
2.2隨機實驗設計
2.2.1案例介紹
2.2.2完全隨機設計
2.2.3隨機區組設計
2.2.4平衡不完全區組設計
2.2.5裂區設計
2.3拉丁方實驗設計
2.3.1案例介紹
2.3.2拉丁方實驗設計的原理
2.3.3標準拉丁方表格及變形
2.3.4拉丁方設計的基本步驟
2.3.5拉丁方設計案例的求解
2.4正交實驗設計
2.4.1案例介紹
2.4.2正交表及正交設計
2.4.3箱體優化的正交設計
2.4.4有交互作用的正交設計
2.4.5水平不等的正交設計
本章小結
本章習題
第3章代理模型構建方法
3.1認識代理模型
3.1.1代理模型的基本概念
3.1.2代理模型的構建步驟
3.2線性回歸模型
3.2.1案例介紹
3.2.2線性回歸模型的原理
3.2.3結果分析
3.3多項式響應面代理模型
3.3.1案例介紹
3.3.2多項式模型原理
3.3.3代碼實現
3.3.4結果分析
3.4神經網絡代理模型
3.4.1案例介紹
3.4.2神經網絡原理
3.4.3結果分析
3.5高斯過程代理模型
3.5.1案例介紹
3.5.2高斯過程原理
3.5.3結果分析
3.6混合代理模型
3.6.1案例介紹
3.6.2混合代理模型原理
3.6.3結果分析
3.7多保真度代理模型
3.7.1案例介紹
3.7.2多保真度代理模型原理
3.7.3結果分析
3.8融合知識代理模型
3.8.1案例介紹
3.8.2知識的表征
3.8.3知識與數據融合
3.8.4結果分析
本章小結
本章習題
第4章典型的優化算法
4.1認識算法
4.1.1優化算法的基本原理
4.1.2優化算法的分類
4.1.3經典極值問題
4.2線性規劃的單純形法
4.2.1問題描述
4.2.2單純形法原理
4.2.3算法步驟
4.2.4結果分析
4.3線性目標規劃算法
4.3.1問題描述
4.3.2線性目標規劃原理
4.3.3算法步驟
4.3.4結果分析
4.4*速下降法
4.4.1案例描述
4.4.2*速下降法原理
4.4.3算法步驟
4.4.4結果分析
4.5牛頓法
4.5.1案例描述
4.5.2牛頓法原理
4.5.3算法步驟
4.5.4結果分析
4.6變尺度法
4.6.1問題描述
4.6.2變尺度法原理
4.6.3算法步驟
4.6.4結果分析
本章小結
本章習題
第5章智能優化算法
5.1認識智能優化算法
5.2禁忌搜索算法
5.2.1案例描述
5.2.2基本原理
5.2.3算法步驟
5.2.4參數設置
5.2.5結果分析
5.3模擬退火算法
5.3.1案例描述
5.3.2基本原理
5.3.3算法步驟
5.3.4參數設置
5.3.5結果分析
5.4遺傳算法
5.4.1案例描述
5.4.2基本原理
5.4.3算法步驟
5.4.4參數設置
5.4.5結果分析
5.5蟻群算法
5.5.1案例描述
5.5.2基本原理
5.5.3算法步驟
5.5.4參數設置
5.5.5結果分析
5.6粒子群算法
5.6.1案例描述
5.6.2基本原理
5.6.3算法步驟
5.6.4參數設置
5.6.5結果分析
本章小結
本章習題
第6章多學科優化設計方法
6.1認識多學科優化設計
6.1.1MDO的基本思想
6.1.2MDO的關鍵技術
6.1.3多學科設計優化（MDO）系統的變革
6.2MDO策略分類
6.2.1MDO的一般性模型
6.2.2典型的MDO策略
6.3同時分析與優化算法
6.3.1模型原理
6.3.2案例分析
6.4并行子空間優化算法
6.4.1模型原理
6.4.2案例分析
6.5協同優化算法
6.5.1模型原理
6.5.2案例分析
6.6兩層綜合集成算法
6.6.1模型原理
6.6.2案例分析
6.7目標級聯法（ATC）
6.7.1模型原理
6.7.2案例分析
本章小結
本章習題
第7章設計方案決策方法
7.1認識設計方案決策
7.1.1案例介紹
7.1.2模型構建
7.1.3求解步驟
7.1.4結果分析
7.2網絡分析法
7.2.1案例介紹
7.2.2模型構建
7.2.3求解步驟
7.2.4結果分析
7.3逼近理想解排序法
7.3.1案例介紹
7.3.2模型構建
7.3.3求解步驟
7.3.4結果分析
7.4灰色關聯分析法
7.4.1案例介紹
7.4.2模型構建
7.4.3求解步驟
7.4.4結果分析
7.5模糊決策方法
7.5.1案例介紹
7.5.2模型構建
7.5.3求解步驟
7.5.4結果分析
7.6擇優排序方法
7.6.1案例介紹
7.6.2模型構建
7.6.3求解步驟
7.6.4結果分析
7.7證據理論
7.7.1案例介紹
7.7.2模型構建
7.7.3求解步驟
7.7.4結果分析
本章小結
本章習題
第8章綜合應用案例
8.1風力發電機葉片優化設計案例
8.1.1問題描述
8.1.2實現步驟
8.1.3結果分析
8.2隧道掘進機刀盤優化設計案例
8.2.1問題描述
8.2.2實現步驟
8.2.3結果分析
本章小結
參考文獻
第1章產品優化設計概述
1.1產品設計的發展歷史
1.1.1產品設計方法的分類
1.1.2產品設計理念的變遷
1.1.3產品設計技術的變遷
1.2典型的產品設計理論
1.2.1系統設計理論
1.2.2公理設計理論
1.2.3創新設計理論
1.2.4通用設計理論
1.2.5C-K設計理論
1.3產品智能設計方法
1.3.1現代產品的典型特征
1.3.2產品設計的一般過程
1.3.3智能設計技術的特點
1.3.4智能設計技術的分類
1.4產品優化設計的框架
1.4.1優化設計的基本概念
1.4.2優化設計的總體框架
1.4.3優化設計的關鍵技術
本章小結
本章習題
第2章實驗設計方法
2.1實驗設計概述
2.1.1案例介紹
2.1.2實驗設計的基本概念
2.1.3實驗設計的基本原則
2.1.4實驗設計的一般步驟
2.1.5實驗設計的案例
2.2隨機實驗設計
2.2.1案例介紹
2.2.2完全隨機設計
2.2.3隨機區組設計
2.2.4平衡不完全區組設計
2.2.5裂區設計
2.3拉丁方實驗設計
2.3.1案例介紹
2.3.2拉丁方實驗設計的原理
2.3.3標準拉丁方表格及變形
2.3.4拉丁方設計的基本步驟
2.3.5拉丁方設計案例的求解
2.4正交實驗設計
2.4.1案例介紹
2.4.2正交表及正交設計
2.4.3箱體優化的正交設計
2.4.4有交互作用的正交設計
2.4.5水平不等的正交設計
本章小結
本章習題
第3章代理模型構建方法
3.1認識代理模型
3.1.1代理模型的基本概念
3.1.2代理模型的構建步驟
3.2線性回歸模型
3.2.1案例介紹
3.2.2線性回歸模型的原理
3.2.3結果分析
3.3多項式響應面代理模型
3.3.1案例介紹
3.3.2多項式模型原理
3.3.3代碼實現
3.3.4結果分析
3.4神經網絡代理模型
3.4.1案例介紹
3.4.2神經網絡原理
3.4.3結果分析
3.5高斯過程代理模型
3.5.1案例介紹
3.5.2高斯過程原理
3.5.3結果分析
3.6混合代理模型
3.6.1案例介紹
3.6.2混合代理模型原理
3.6.3結果分析
3.7多保真度代理模型
3.7.1案例介紹
3.7.2多保真度代理模型原理
3.7.3結果分析
3.8融合知識代理模型
3.8.1案例介紹
3.8.2知識的表征
3.8.3知識與數據融合
3.8.4結果分析
本章小結
本章習題
第4章典型的優化算法
4.1認識算法
4.1.1優化算法的基本原理
4.1.2優化算法的分類
4.1.3經典極值問題
4.2線性規劃的單純形法
4.2.1問題描述
4.2.2單純形法原理
4.2.3算法步驟
4.2.4結果分析
4.3線性目標規劃算法
4.3.1問題描述
4.3.2線性目標規劃原理
4.3.3算法步驟
4.3.4結果分析
4.4*速下降法
4.4.1案例描述
4.4.2*速下降法原理
4.4.3算法步驟
4.4.4結果分析
4.5牛頓法
4.5.1案例描述
4.5.2牛頓法原理
4.5.3算法步驟
4.5.4結果分析
4.6變尺度法
4.6.1問題描述
4.6.2變尺度法原理
4.6.3算法步驟
4.6.4結果分析
本章小結
本章習題
第5章智能優化算法
5.1認識智能優化算法
5.2禁忌搜索算法
5.2.1案例描述
5.2.2基本原理
5.2.3算法步驟
5.2.4參數設置
5.2.5結果分析
5.3模擬退火算法
5.3.1案例描述
5.3.2基本原理
5.3.3算法步驟
5.3.4參數設置
5.3.5結果分析
5.4遺傳算法
5.4.1案例描述
5.4.2基本原理
5.4.3算法步驟
5.4.4參數設置
5.4.5結果分析
5.5蟻群算法
5.5.1案例描述
5.5.2基本原理
5.5.3算法步驟
5.5.4參數設置
5.5.5結果分析
5.6粒子群算法
5.6.1案例描述
5.6.2基本原理
5.6.3算法步驟
5.6.4參數設置
5.6.5結果分析
本章小結
本章習題
第6章多學科優化設計方法
6.1認識多學科優化設計
6.1.1MDO的基本思想
6.1.2MDO的關鍵技術
6.1.3多學科設計優化（MDO）系統的變革
6.2MDO策略分類
6.2.1MDO的一般性模型
6.2.2典型的MDO策略
6.3同時分析與優化算法
6.3.1模型原理
6.3.2案例分析
6.4并行子空間優化算法
6.4.1模型原理
6.4.2案例分析
6.5協同優化算法
6.5.1模型原理
6.5.2案例分析
6.6兩層綜合集成算法
6.6.1模型原理
6.6.2案例分析
6.7目標級聯法（ATC）
6.7.1模型原理
6.7.2案例分析
本章小結
本章習題
第7章設計方案決策方法
7.1認識設計方案決策
7.1.1案例介紹
7.1.2模型構建
7.1.3求解步驟
7.1.4結果分析
7.2網絡分析法
7.2.1案例介紹
7.2.2模型構建
7.2.3求解步驟
7.2.4結果分析
7.3逼近理想解排序法
7.3.1案例介紹
7.3.2模型構建
7.3.3求解步驟
7.3.4結果分析
7.4灰色關聯分析法
7.4.1案例介紹
7.4.2模型構建
7.4.3求解步驟
7.4.4結果分析
7.5模糊決策方法
7.5.1案例介紹
7.5.2模型構建
7.5.3求解步驟
7.5.4結果分析
7.6擇優排序方法
7.6.1案例介紹
7.6.2模型構建
7.6.3求解步驟
7.6.4結果分析
7.7證據理論
7.7.1案例介紹
7.7.2模型構建
7.7.3求解步驟
7.7.4結果分析
本章小結
本章習題
第8章綜合應用案例
8.1風力發電機葉片優化設計案例
8.1.1問題描述
8.1.2實現步驟
8.1.3結果分析
8.2隧道掘進機刀盤優化設計案例
8.2.1問題描述
8.2.2實現步驟
8.2.3結果分析
本章小結
參考文獻
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