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先進設計理論與方法(機械工程創新人才培養系列教材)

  • 作者：編者:朱平|責編:段曉雅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111714705
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書著重介紹了各種現代先進設計的基本概念、原理、方法、特點、應用以及發展方向，主要內容包括：緒論、優化設計方法、基於模擬的設計、不確定性設計、多子系統層級設計、多尺度建模與設計、輕量化設計、智能設計。本書遵循「先理論、後方法、再實踐」的編排方式，內容豐富精煉，知識體系先進、完整，適應性廣，實踐性強。全書共八章，在每章后都附有複習思考題。
    本書可作為高等院校理工科設計相關專業學生的專業主幹基礎課教材，也可作為相關科研及工程技術人員的參考書。
作者介紹
編者:朱平|責編:段曉雅
    朱平，工學博士、上海交通大學長聘（終身）教授、博士生導師。現任中國機械工程學會高級會員、中國汽車工程學會汽車安全技術分會副主任委員、上海市汽車工程學會汽車可靠性專業委員會副主任、美國ASME《Journal of Mechanical Design》副主編等。     主要研究方向包括輕量化設計與製造、多學科優化與不確定性優化設計、材料-結構-工藝-性能一體化優化設計、複雜機械產品結構CAE技術等。主持完成了多項國家863、國家自然科學基金、上海市科委重點、國際合作及企業的科研項目。獲得教育部科學技術獎、上海市科技進步獎等若干獎項。近年來在國內外刊物上發表論文210余篇，取得和申請國家發明專利30余項。
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  先進設計的內涵與意義
    1.1.1  先進設計的內涵
    1.1.2  先進設計的意義
  1.2  先進設計的特點
  1.3  先進設計的原則
    1.3.1  功能滿足原則
    1.3.2  經濟合理原則
    1.3.3  社會適用原則
    1.3.4  質量保障原則
    1.3.5  工藝優良原則
  1.4  先進設計方法
    1.4.1  優化設計方法
    1.4.2  基於模擬的設計
    1.4.3  不確定性設計
    1.4.4  多子系統層級設計
    1.4.5  多尺度建模與設計
    1.4.6  輕量化設計
    1.4.7  智能設計
  複習思考題
第2章  優化設計方法
  2.1  基本概念和理論
    2.1.1  基本概念
    2.1.2  基本理論
  2.2  進化演算法
    2.2.1  遺傳演算法
    2.2.2  差分進化演算法
  2.3  群智能優化演算法
    2.3.1  蟻群演算法
    2.3.2  粒子群演算法
    2.3.3  人工魚群演算法
  2.4  其他智能優化演算法
    2.4.1  模擬退火演算法
    2.4.2  免疫演算法
  2.5  多目標優化方法
    2.5.1  線性加權組合法
    2.5.2  功效係數法
    2.5.3  主要目標法
  2.6  MATLAB在優化設計中的應用
    2.6.1  MATLAB軟體簡介
    2.6.2  應用實例
  複習思考題
第3章  基於模擬的設計
  3.1  電腦輔助設計
    3.1.1  CAD系統
    3.1.2  電腦輔助圖形處理
    3.1.3  CAD建模技術
  3.2  電腦輔助工程分析
    3.2.1  有限元基本原理

    3.2.2  建模與模擬分析
  3.3  試驗設計
    3.3.1  均勻設計
    3.3.2  正交設計
    3.3.3  拉丁超立方設計
  3.4  代理模型技術
    3.4.1  多項式響應面
    3.4.2  徑向基函數
    3.4.3  Kriging
    3.4.4  混沌多項式展開
    3.4.5  多保真度代理模型
  3.5  敏感性分析
    3.5.1  局部敏感性分析
    3.5.2  全局敏感性分析
  3.6  自適應序列採樣
  3.7  應用案例
    3.7.1  翼子板結構優化設計
    3.7.2  翼子板鋪層優化設計方法
    3.7.3  以安裝點剛度為目標的Kriging模型構建
    3.7.4  翼子板鋪層優化設計研究
  複習思考題
第4章  不確定性設計
  4.1  基本概念和理論
    4.1.1  基本概念
    4.1.2  基本理論
  4.2  不確定性量化
    4.2.1  參數不確定性
    4.2.2  代理模型不確定性
  4.3  不確定性傳遞
    4.3.1  基於數字模擬的方法
    4.3.2  基於局部展開的方法
    4.3.3  基於數值積分的方法
    4.3.4  基於函數展開的方法
  4.4  不確定性變換
    4.4.1  正交變換
    4.4.2  Rosenblatt變換
    4.4.3  Nataf變換
    4.4.4  Copula及Vine Copula理論
  4.5  隨機過程與隨機場
    4.5.1  隨機過程
    4.5.2  隨機場
    4.5.3  隨機離散理論
  4.6  多源不確定性分析
    4.6.1  不確定性源
    4.6.2  耦合量化與分析
  4.7  不確定性優化設計
    4.7.1  穩健性設計
    4.7.2  可靠性設計
    4.7.3  可靠性穩健設計
  4.8  應用案例

  複習思考題
第5章  多子系統層級設計
  5.1  基本概念和理論
    5.1.1  基本概念
    5.1.2  基本理論
  5.2  多子系統分解策略
    5.2.1  目標級聯分析
    5.2.2  協同優化法
    5.2.3  兩級集成系統綜合法
    5.2.4  並行子空間優化法
  5.3  系統不確定性分析
    5.3.1  相關性建模
    5.3.2  λ-PDF擬合技術
    5.3.3  子系統不確定性分析
    5.3.4  系統分析框架
  5.4  層級敏感性分析
    5.4.1  相關變數敏感性分析
    5.4.2  集成策略
  5.5  系統代理模型構建
    5.5.1  子系統代理模型構造
    5.5.2  子系統保真度提高
  5.6  基於系統分解的設計方法
    5.6.1  前饋耦合系統
    5.6.2  后饋耦合系統
  5.7  應用案例
  複習思考題
第6章  多尺度建模與設計
  6.1  基本概念和理論
    6.1.1  基本概念
    6.1.2  基本理論
  6.2  細觀尺度建模
    6.2.1  細觀尺度隨機性表徵
    6.2.2  細觀尺度隨機性重構
    6.2.3  細觀尺度隨機性建模
  6.3  介觀尺度建模
    6.3.1  介觀尺度隨機性表徵
    6.3.2  介觀尺度隨機性重構
    6.3.3  介觀尺度隨機性建模
  6.4  多尺度本構建模
    6.4.1  唯象本構
    6.4.2  細觀尺度隨機性本構
    6.4.3  介觀尺度隨機性本構
    6.4.4  宏觀尺度隨機性預測
  6.5  多尺度優化設計及應用案例
    6.5.1  多尺度優化設計流程
    6.5.2  應用案例
  複習思考題
第7章  輕量化設計
  7.1  輕量化設計流程
    7.1.1  設計問題定義

    7.1.2  設計流程
  7.2  材料輕量化設計
    7.2.1  車身材料強度理論
    7.2.2  車身材料選擇原則
  7.3  結構輕量化設計
    7.3.1  形狀優化
    7.3.2  拓撲優化
  7.4  面向多學科性能的輕量化設計
    7.4.1  汽車結構剛度設計
    7.4.2  汽車結構強度設計
    7.4.3  面向汽車NVH性能的輕量化設計
    7.4.4  面向汽車碰撞安全性的輕量化設計
    7.4.5  應用案例
  複習思考題
第8章  智能設計
  8.1  概述
  8.2  特徵工程
    8.2.1  特徵理解
    8.2.2  特徵增強
    8.2.3  特徵轉換
  8.3  數據挖掘
    8.3.1  分類方法
    8.3.2  聚類方法
    8.3.3  降維分析
  8.4  基於機器學習的設計
    8.4.1  神經網路
    8.4.2  深度生成模型
  8.5  基於數字孿生的設計
    8.5.1  物理實體
    8.5.2  虛擬實體
    8.5.3  服務
    8.5.4  孿生數據
    8.5.5  連接
  8.6  數據驅動的智能設計
    8.6.1  數據驅動的力學超材料設計
    8.6.2  大數據專家系統
  複習思考題
參考文獻

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