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智能制造系列叢書(shū)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法
作者：高亮、邱浩波、肖蜜、李好
開(kāi)本：
其他
頁(yè)數(shù)：
396
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智能制造系列叢書(shū)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787302548157
- 條形碼：9787302548157 ; 978-7-302-54815-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
智能制造系列叢書(shū)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)以?xún)?yōu)化驅(qū)動(dòng)為主線(xiàn)，重點(diǎn)探討了三類(lèi)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法，包括結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)方法、多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法、基于可靠性的設(shè)計(jì)優(yōu)化方法。
智能制造系列叢書(shū)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法 目錄
第1章緒論00
1.1優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法概述00
1.2優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法研究現(xiàn)狀00
1.2.1拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀00
1.2.2多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化研究現(xiàn)狀00
1.2.3可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化研究現(xiàn)狀0
1.3本書(shū)的篇章結(jié)構(gòu)0
參考文獻(xiàn)0
第2章基于參數(shù)化水平集的拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
2.1參數(shù)化水平集方法0
2.1.1基于水平集的結(jié)構(gòu)邊界隱式表達(dá)0
2.1.2基于徑向基函數(shù)插值的水平集函數(shù)參數(shù)化0
2.1.3基于離散小波分解的插值矩陣壓縮技術(shù)0
2.2基于參數(shù)化水平集的拓?fù)鋬?yōu)化模型0
2.3形狀導(dǎo)數(shù)與靈敏度分析0
2.3.1形狀導(dǎo)數(shù)0
2.3.2靈敏度分析0
2.4數(shù)值實(shí)現(xiàn)0
2.4.1人工材料插值模型0
2.4.2過(guò)濾技術(shù)0
2.5優(yōu)化算法0
2.6數(shù)值算例0
2.6.1二維懸臂梁結(jié)構(gòu)剛度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
2.6.2三維懸臂結(jié)構(gòu)剛度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)案例0
2.7小結(jié)0
參考文獻(xiàn)0
第3章結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
3.1多工況結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
3.1.1多工況結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)的擴(kuò)展*優(yōu)性0
3.1.2多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化模型0
3.1.3目標(biāo)函數(shù)權(quán)重決策方法0
3.1.4靈敏度分析與優(yōu)化算法0
3.1.5數(shù)值實(shí)例0
3.2結(jié)構(gòu)頻率響應(yīng)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
3.2.1結(jié)構(gòu)頻率響應(yīng)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題0
3.2.2結(jié)構(gòu)頻率響應(yīng)拓?fù)鋬?yōu)化模型0
3.2.3有限元模型降階策略0
3.2.4靈敏度分析與優(yōu)化算法0
3.2.5數(shù)值實(shí)例0
3.3結(jié)構(gòu)特征值拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
3.3.1結(jié)構(gòu)特征值拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題0
3.3.2結(jié)構(gòu)特征值拓?fù)鋬?yōu)化模型0
3.3.3靈敏度分析與優(yōu)化算法0
3.3.4數(shù)值實(shí)例0
3.4多相材料結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)0
3.4.1多相材料結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題0
3.4.2多相材料參數(shù)化水平集方法0
3.4.3多相材料結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化模型0
3.4.4靈敏度分析與優(yōu)化算法0
3.4.5數(shù)值實(shí)例0
3.5小結(jié)0
參考文獻(xiàn)0
第4章材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
4.1基于數(shù)值均勻化方法的材料微結(jié)構(gòu)等效性能計(jì)算
4.2極限性能材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
4.2.1極限性能材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題
4.2.2極限性能材料拓?fù)鋬?yōu)化模型
4.2.3靈敏度分析與優(yōu)化算法
4.2.4數(shù)值實(shí)例
4.3負(fù)泊松比超材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
4.3.1負(fù)泊松比超材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題
4.3.2負(fù)泊松比超材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)模型
4.3.3靈敏度分析與優(yōu)化算法
4.3.4數(shù)值實(shí)例
4.4功能梯度材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
4.4.1功能梯度材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題
4.4.2功能梯度材料微結(jié)構(gòu)的連接性問(wèn)題
4.4.3功能梯度材料拓?fù)鋬?yōu)化模型
4.4.4靈敏度分析與優(yōu)化算法
4.4.5數(shù)值實(shí)例
4.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
5.1結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)概述
5.2靜力學(xué)環(huán)境下結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
5.2.1靜力學(xué)環(huán)境下結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化策略
5.2.2結(jié)構(gòu)與材料一體化的剛度*大化拓?fù)鋬?yōu)化模型
5.2.3靈敏度分析與優(yōu)化算法
5.2.4數(shù)值實(shí)例
5.3動(dòng)力學(xué)環(huán)境下結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
5.3.1動(dòng)力學(xué)環(huán)境下結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化策略
5.3.2結(jié)構(gòu)與材料一體化的頻率響應(yīng)*小化拓?fù)鋬?yōu)化模型
5.3.3靈敏度分析與優(yōu)化算法
5.3.4數(shù)值實(shí)例
5.4小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化中近似模型構(gòu)建方法
6.1多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化中常見(jiàn)的近似模型
6.1.1響應(yīng)面模型
6.1.2Kriging模型
6.1.3徑向基函數(shù)模型
6.2基于基因表達(dá)式編程的近似模型構(gòu)建方法
6.2.1基因和染色體
6.2.2基因型和表現(xiàn)型之間的轉(zhuǎn)換
6.2.3基于均方差的適應(yīng)度函數(shù)定義
6.2.4基于GEP的近似模型構(gòu)建流程
6.3近似模型性能測(cè)試方案
6.3.1測(cè)試算例
6.3.2數(shù)據(jù)采樣
6.3.3評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
6.3.4參數(shù)設(shè)置
6.4近似模型性能測(cè)試結(jié)果與比較
6.4.1測(cè)試結(jié)果
6.4.2性能比較
6.4.3特點(diǎn)總結(jié)
6.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化求解策略
7.1多學(xué)科多級(jí)求解策略
7.1.1并行子空間優(yōu)化求解策略
7.1.2兩級(jí)集成系統(tǒng)合成求解策略
7.1.3協(xié)同優(yōu)化求解策略
7.1.4分級(jí)目標(biāo)傳遞求解策略
7.2基于Kriging的廣義協(xié)同優(yōu)化求解策略
7.2.1廣義協(xié)同優(yōu)化求解策略
7.2.2基于Kriging的廣義協(xié)同優(yōu)化求解策略
7.2.3測(cè)試算例
7.3基于GEP和Nash均衡的多目標(biāo)求解策略
7.3.1博弈論與多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化
7.3.2基于Nash均衡的多目標(biāo)求解策略
7.3.3基于GEP和Nash均衡的多目標(biāo)求解策略
7.3.4測(cè)試算例
7.4基于物理規(guī)劃的分級(jí)目標(biāo)傳遞多目標(biāo)求解策略
7.4.1分級(jí)目標(biāo)傳遞求解策略的不足分析
7.4.2物理規(guī)劃簡(jiǎn)介
7.4.3基于物理規(guī)劃的分級(jí)目標(biāo)傳遞多目標(biāo)求解策略
7.4.4非協(xié)作元素間解耦及穩(wěn)定性分析
7.4.5測(cè)試算例
7.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章基于概率解析的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
8.1可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化的基本求解方法
8.1.1雙循環(huán)方法
8.1.2單循環(huán)方法
8.1.3解耦方法
8.2基于自適應(yīng)解耦的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
8.2.1更新角度策略與圓弧搜索算法
8.2.2概率約束的可行性檢查
8.2.3自適應(yīng)解耦方法的流程和步驟
8.2.4測(cè)試算例
8.3面向*優(yōu)偏移向量的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
8.3.1偏移向量的求解模型分析
8.3.2基于*優(yōu)偏移向量的可靠性分析模型
8.3.3基于*優(yōu)偏移向量的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化流程
8.3.4測(cè)試算例
8.4使用迭代控制策略的自適應(yīng)混合單循環(huán)方法
8.4.1方法概述
8.4.2迭代控制策略
8.4.3自適應(yīng)混合單循環(huán)法的流程和步驟
8.4.4測(cè)試算例
8.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章基于近似模型的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
9.1基于近似模型的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化基本原理
9.2基于局部克里金的自適應(yīng)可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
9.2.1MCS靈敏度分析與近似
9.2.2局部抽樣區(qū)域自適應(yīng)調(diào)整
9.2.3局部抽樣策略自適應(yīng)選擇
9.2.4實(shí)施過(guò)程及測(cè)試算例
9.3可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化中的重要邊界抽樣方法
9.3.1約束邊界抽樣準(zhǔn)則
9.3.2確定性?xún)?yōu)化的重要邊界抽樣準(zhǔn)則
9.3.3可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化的重要抽樣準(zhǔn)則
9.3.4測(cè)試算例
9.4基于變可信度近似的可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
9.4.1VFRBDO中的常用方法
9.4.2*小二乘混合標(biāo)度的VFSLP框架
9.4.3測(cè)試算例
9.5小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法應(yīng)用案例
10.1結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用案例
10.1.1衛(wèi)星推進(jìn)艙主承力結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.1.2多工況支撐件拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.1.3兩端固支梁的結(jié)構(gòu)頻率響應(yīng)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.1.4兩端固支梁的結(jié)構(gòu)特征頻率拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.2材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用案例
10.2.1具有極限性能的三維材料微結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.2.2復(fù)雜工況作用下的功能梯度材料拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.3結(jié)構(gòu)與材料一體化的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用案例
10.3.1靜力學(xué)環(huán)境下三維懸臂梁結(jié)構(gòu)的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.3.2動(dòng)力學(xué)環(huán)境下三維支撐結(jié)構(gòu)的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)
10.4多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化應(yīng)用案例
10.4.1小水線(xiàn)面雙體船船型參數(shù)概念設(shè)計(jì)
10.4.250000DWT散貨船船型參數(shù)概念設(shè)計(jì)
10.5可靠性設(shè)計(jì)優(yōu)化應(yīng)用案例
10.5.1蜂窩狀結(jié)構(gòu)材料設(shè)計(jì)
10.5.2箱型梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
10.5.3彎曲梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
10.6小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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智能制造系列叢書(shū)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法 作者簡(jiǎn)介
高亮，男，1974年生，華中科技大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，科學(xué)與技術(shù)發(fā)展院副院長(zhǎng)，“數(shù)字制造裝備與技術(shù)”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，教育部“數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造”創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)成員，基金委“高性能數(shù)字制造裝備的基礎(chǔ)研究”創(chuàng)新研究群體成員。主要從事現(xiàn)代優(yōu)化方法及其在設(shè)計(jì)制造中的應(yīng)用等研究，近年來(lái)主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和國(guó)家863項(xiàng)目，作為主要研究人員參與多項(xiàng)973課題和國(guó)家863重點(diǎn)項(xiàng)目的研究。共出版專(zhuān)著3部，主編國(guó)際會(huì)議論文集3本；發(fā)表SCI論文140余篇，其中ESI高被引論文3篇，被Web of Science引用1900余次。獲得國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)2項(xiàng)（1項(xiàng)排名第2）、教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)（排名第1）及其他省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)2項(xiàng)。 邱浩波，?男，1974年生，華中科技大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。主要從事復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和工藝優(yōu)化設(shè)計(jì)方面的研究和應(yīng)用工作，通過(guò)力學(xué)和數(shù)學(xué)手段進(jìn)行產(chǎn)品性能的仿真和優(yōu)化，發(fā)表SCI論文30余篇，主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家863項(xiàng)目、總裝預(yù)研項(xiàng)目和企業(yè)橫向合作項(xiàng)目。 肖蜜，男，1987年生，華中科技大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院講師、碩士生導(dǎo)師，湖北省優(yōu)秀博士學(xué)位論文獲
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