基于知識工程的多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化

定　價：￥158.00

作　者：	[美] Jaroslaw Sobieszczanski-Sobieski，[英] Alan Morris，[荷] Michel ... 著，趙良玉，林蔚，任珊珊，荊家瑋譯
出版社：	國防工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118120202	出版時間：	2020-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	353	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《基于知識工程的多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化》的主要目標(biāo)是通過基本概念的全面介紹，使讀者深刻理解構(gòu)成MDO技術(shù)基礎(chǔ)的優(yōu)化方法。第2～6章涵蓋了這部分內(nèi)容，熟悉優(yōu)化方法和優(yōu)化理論的讀者可略讀或有選擇地閱讀這些章節(jié)。該書通過3章內(nèi)容來介紹MDO的核心知識：第7章闡述了解決假設(shè)問題的靈敏度分析方法；第8章介紹了當(dāng)下先進的MDO框架范例；第11章提供了減少計算量的方法和途徑。由于成功的設(shè)計案例均考慮了變量的不確定性，所以第10章介紹了一些典型的致力于控制不確定性的適用工具。以上章節(jié)構(gòu)成了該書的主體，鑒于KBE已開始在MDO方法的應(yīng)用中起到重要作用，該書在第9章和附錄A中對該內(nèi)容進行了介紹。在這部分內(nèi)容中，讀者可以了解到如何在設(shè)計過程中將KBE和其他分析工具融合使用，并借助MDO設(shè)計方法找到設(shè)計結(jié)果。此外，該書還突破了傳統(tǒng)KBE及MDO的局限性，介紹了如何通過KBE將更寬泛的設(shè)計因素納入計算設(shè)計過程，讀者可藉此形成一種擴展KBE應(yīng)用范疇的理念，即KBE可在MDO起關(guān)鍵作用的復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計過程中管理主要設(shè)計工作。

作者簡介

　　趙良玉，男，畢業(yè)于北京理工大學(xué)飛行器設(shè)計專業(yè)，工學(xué)博士?，F(xiàn)任北京理工大學(xué)宇航學(xué)院副教授，《航空兵器》編委，AIAA Senior Member。長期從事飛行器總體設(shè)計、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、系統(tǒng)集成與仿真等領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。主持國家自然科學(xué)基金、航空科學(xué)基金及企業(yè)協(xié)作等項目10余項，獲國防科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎1項。發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，授權(quán)發(fā)明專利10項，出版專著1部、譯著3部。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 背景知識
1．2 本書宗旨
1．3 工程師的職責(zé)
1．4 本書內(nèi)容
1．4．1
第2章：現(xiàn)代設(shè)計與優(yōu)化
1．4．2
第3章：約束設(shè)計空間搜索
1．4．3
第4章：單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題的直接搜索法
1．4．4
第5章：啟發(fā)式隨機搜索和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
1．4．5
第6章：多目標(biāo)優(yōu)化問題
1．4．6
第7章：靈敏度分析
1．4．7
第8章：多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化架構(gòu)
1．4．8
第9章：知識工程
1．4．9
第10章：不確定性多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化
1．4．10 第ll章：控制和降低優(yōu)化計算成本和計算時間的方法
1．4．11 附錄A：KBE在MD0系統(tǒng)中的應(yīng)用
1．4．12 附錄B：MD0應(yīng)用指南
第2章現(xiàn)代設(shè)計與優(yōu)化
2．1 引言
2．2 現(xiàn)代設(shè)計的本質(zhì)
2．3 現(xiàn)代設(shè)計與優(yōu)化
2．3．1 設(shè)計流程概述
2．3．2 設(shè)計任務(wù)的數(shù)學(xué)建模
2．3．3 單一優(yōu)化
2．4 從優(yōu)化到現(xiàn)代設(shè)計：MD0的作用
2．4．1 工程系統(tǒng)優(yōu)化問題示例
2．4．2 關(guān)于機翼示例的一般性結(jié)論
2．5 MD0對軟件工具的需求關(guān)系
2．5．1 知識工程
參考文獻
第3章約束設(shè)計空間搜索
3．1 引言
3．2 優(yōu)化問題定義
3．3 最優(yōu)解特性
3．3．1 曲率約束問題
3．3．2 頂點約束問題
3．3．3 曲率和頂點約束問題
3．3．4 庫恩一塔克條件
3．4 拉格朗日函數(shù)和對偶性
3．4．1 拉格朗日函數(shù)
3．4．2 對偶問題
附錄3
參考文獻
第4章單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題的直接搜索法
4．1 引言
4．2 基本算法
4．3 初步?jīng)Q策
4．3．1 線搜索
4．3．2 多項式搜索
4．3．3 離散線搜索
4．3．4 主動集策略和約束滿足
4．4 無約束搜索算法
4．4．1 無約束一階算法或最速下降法
4．4．2 應(yīng)用牛頓步長的無約束二次搜索方法
4．4．3 變尺度搜索方法
4．5 序貫無約束極小化方法
4．5．1 罰函數(shù)法
4．5．2 增廣拉格朗日函數(shù)法
4．5．3 SUMT的簡單比較
4．5．4 算例
4．6 約束優(yōu)化算法
4．6．1 約束最速下降法
……
第5章啟發(fā)式隨機搜索和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
第6章多目標(biāo)優(yōu)化問題
第7章靈敏度分析
第8章多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化架構(gòu)
第9章知識工程
第10章不確定性多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化
第11章控制和降低優(yōu)化計算成本和計算時間的方法
附錄A KBE在MDO系統(tǒng)中的應(yīng)用
附錄B MDO應(yīng)用指南