多領域物理系統(tǒng)的仿真優(yōu)化方法

前言
第1章  緒論
  1.1  多領域物理系統(tǒng)的仿真優(yōu)化方法概述
    1.1.1  多領域物理系統(tǒng)建模與仿真技術
    1.1.2  多領域物理系統(tǒng)的仿真優(yōu)化方法
  1.2  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化相關技術進展
    1.2.1  多領域物理系統(tǒng)仿真求解技術
    1.2.2  多學科設計優(yōu)化方法
    1.2.3  ?領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化算法
  1.3  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化方法展望
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第2章  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化建模技術
  2.1  多領域系統(tǒng)仿真優(yōu)化問題一般模型
  2.2  多領域物理系統(tǒng)仿真建模
    2.2.1  文本建模
    2.2.2  可視化建模
    2.2.3  自頂向下建模
    2.2.4  知識建模
    2.2.5  外部接口建模
  2.3  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化建模
    2.3.1  基于多領域物理系統(tǒng)仿真求解器的優(yōu)化建模
    2.3.2  多實例、多目標優(yōu)化問題的啟發(fā)式建模
    2.3.3  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化遞階混合建模
  2.4  仿真優(yōu)化模型的Modelica表達
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第3章  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化支撐技術
  3.1  多領域物理系統(tǒng)仿真求解技術
    3.1.1  方程系統(tǒng)的結構關聯(lián)矩陣
    3.1.2  結構關聯(lián)矩陣的二部圖表示與最大匹配
    3.1.3  方程系統(tǒng)的匹配方陣與有向圖表示
    3.1.4  有向圖強連通分量搜索
    3.1.5  拓撲排序
  3.2  面向仿真優(yōu)化的最小求解策略
    3.2.1  最小求解圖
    3.2.2  算例分析
  3.3  敏度分析技術與模型實驗
    3.3.1  擬梯度法
    3.3.2  復?微分法
    3.3.3  自動微分法
    3.3.4  模型實驗
  3.4  優(yōu)化過程的并行處理
    3.4.1  SQP算法的并行化
    3.4.2  并行調(diào)度算法
    3.4.3  SQP并行優(yōu)化過程
    3.4.4  實例分析
  3.5  多領域知識模型的推理求解
    3.5.1  多領域系統(tǒng)變型模板
    3.5.2  多領域系統(tǒng)中的知?約束
    3.5.3  模板模型的推理求解
    3.5.4  結構確定
    3.5.5  參數(shù)確定
    3.5.6  運行實例
  3.6  模型集成接口
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第4章  面向Modelica模型的仿真優(yōu)化求解算法
  4.1  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化流程及常用算法實現(xiàn)
    4.1.1  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化求解流程
    4.1.2  多領域物理系統(tǒng)仿真平臺的常用優(yōu)化算法實現(xiàn)
    4.1.3  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化問題的規(guī)劃求解與協(xié)同優(yōu)化
  4.2  多領域物理系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法
    4.2.1  Pareto適應度函數(shù)
    4.2.2  基于PaIeto適應度函數(shù)和序列近似模型的多目標優(yōu)化
    4.2.3  基于Pareto適應度函數(shù)的多目標粒子群優(yōu)化
  4.3  多領域物理系統(tǒng)動態(tài)響應優(yōu)化
    4.3.1  問題的提出
    4.3.2  譜元法
    4.3.3  基于譜元法的動態(tài)響應優(yōu)化
    4.3.4  算例分析
  4.4  多領域物理系統(tǒng)混合離散優(yōu)化方法
    4.4.1  混合離散變量優(yōu)化問題特點
    4.4.2  混合離散變量優(yōu)化相對敏度法
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第5章  面向多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化的響應面方法
  5.1  概述
  5.2  常用試驗設計方法
    5.2.1  經(jīng)典試驗設計方法
    5.2.2  全空間分布采樣
    5.2.3  自適應序列試驗設計法
  5.3  常用響應面模型
    5.3.1  多項式回歸模型
    5.3.2  Kriging模型
    5.3.3  徑向基函數(shù)模型
    5.3.4  支持向量回歸模型
    5.3.5  其他常規(guī)響應面模型
  5.4  樣條響應面與B樣條響應面模型
    5.4.1  MARS響應面方?
    5.4.2  Fast MARS算法
    5.4.3  BMARS響應面
    5.4.4  B樣條響應面
  5.5  增量響應面算法
  5.6  自適應細分RSM模型
  5.7  各響應面模型測試
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第6章  多領域物理系統(tǒng)全局仿真優(yōu)化算法
  6.1  概述
  6.2  啟發(fā)式直接搜索算法
    6.2.1  細分矩形算法
    6.2.2  模式追蹤采樣算法
  6.3  區(qū)域縮減方法
    6.3.1  變量篩選
    6.3.2  閾值方法
    6.3.3  粗糙集方法
    6.3.4  移動指標策略法
    6.3.5  信任域方法
    6.3.6  其他區(qū)域縮減方法
  6.4  基于單響應面的全局優(yōu)化算法
    6.4.1  基于PRS的全局優(yōu)化方法
    6.4.2  基于Kriging模型的全局優(yōu)化方法
    6.4.3  基于RBF、模型的全局優(yōu)化方法
    6.4.4  基于SVR模型的全局優(yōu)化方法
  6.5  基于混合多響應面的全局優(yōu)化方法
    6.5.1  基于MARS與PRS組合方法
    6.5.2  HAM算法
    6.5.3  MSGO算法
  6.6  全局仿真優(yōu)化實例
    6.6.1  標準全局優(yōu)化函數(shù)測試
    6.6.2  全局仿真優(yōu)化實例
  參考文獻
第7章  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化平臺及工程應用
  7.1  多領域物理系統(tǒng)仿真優(yōu)化平臺
  7.2  應用實例
  參考文獻