基于知識(shí)工程的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化

定　價(jià)：￥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(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

購(gòu)買這本書可以去

ISBN：	9787118120202	出版時(shí)間：	2020-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	353	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《基于知識(shí)工程的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化》的主要目標(biāo)是通過(guò)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(guò)3章內(nèi)容來(lái)介紹MDO的核心知識(shí)：第7章闡述了解決假設(shè)問(wèn)題的靈敏度分析方法；第8章介紹了當(dāng)下先進(jìn)的MDO框架范例；第11章提供了減少計(jì)算量的方法和途徑。由于成功的設(shè)計(jì)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(kāi)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(duì)該內(nèi)容進(jìn)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(jì)過(guò)程中將KBE和其他分析工具融合使用，并借助MDO設(shè)計(jì)方法找到設(shè)計(jì)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(guò)KBE將更寬泛的設(shè)計(jì)因素納入計(jì)算設(shè)計(jì)過(guò)程，讀者可藉此形成一種擴(kuò)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(jì)過(guò)程中管理主要設(shè)計(jì)工作。

作者簡(jiǎn)介

　　趙良玉，男，畢業(yè)于北京理工大學(xué)飛行器設(shè)計(jì)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(zhǎng)期從事飛行器總體設(shè)計(jì)、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(guó)家自然科學(xué)基金、航空科學(xué)基金及企業(yè)協(xié)作等項(xiàng)目10余項(xiàng)，獲國(guó)防科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，授權(quán)發(fā)明專利10項(xiàng)，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(shí)
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(jì)與優(yōu)化
1．4．2
第3章：約束設(shè)計(jì)空間搜索
1．4．3
第4章：?jiǎn)文繕?biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題的直接搜索法
1．4．4
第5章：?jiǎn)l(fā)式隨機(jī)搜索和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
1．4．5
第6章：多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)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(jì)優(yōu)化架構(gòu)
1．4．8
第9章：知識(shí)工程
1．4．9
第10章：不確定性多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化
1．4．10 第ll章：控制和降低優(yōu)化計(jì)算成本和計(jì)算時(shí)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(jì)與優(yōu)化
2．1 引言
2．2 現(xiàn)代設(shè)計(jì)的本質(zhì)
2．3 現(xiàn)代設(shè)計(jì)與優(yōu)化
2．3．1 設(shè)計(jì)流程概述
2．3．2 設(shè)計(jì)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(jì)：MD0的作用
2．4．1 工程系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題示例
2．4．2 關(guān)于機(jī)翼示例的一般性結(jié)論
2．5 MD0對(duì)軟件工具的需求關(guān)系
2．5．1 知識(shí)工程
參考文獻(xiàn)
第3章約束設(shè)計(jì)空間搜索
3．1 引言
3．2 優(yōu)化問(wèn)題定義
3．3 最優(yōu)解特性
3．3．1 曲率約束問(wèn)題
3．3．2 頂點(diǎn)約束問(wèn)題
3．3．3 曲率和頂點(diǎn)約束問(wèn)題
3．3．4 庫(kù)恩一塔克條件
3．4 拉格朗日函數(shù)和對(duì)偶性
3．4．1 拉格朗日函數(shù)
3．4．2 對(duì)偶問(wèn)題
附錄3
參考文獻(xiàn)
第4章單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)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(xiàng)式搜索
4．3．3 離散線搜索
4．3．4 主動(dòng)集策略和約束滿足
4．4 無(wú)約束搜索算法
4．4．1 無(wú)約束一階算法或最速下降法
4．4．2 應(yīng)用牛頓步長(zhǎng)的無(wú)約束二次搜索方法
4．4．3 變尺度搜索方法
4．5 序貫無(wú)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(jiǎn)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(jī)搜索和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
第6章多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題
第7章靈敏度分析
第8章多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化架構(gòu)
第9章知識(shí)工程
第10章不確定性多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化
第11章控制和降低優(yōu)化計(jì)算成本和計(jì)算時(shí)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