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飛行器不確定性多學科設計優化理論與應用

  • 作者：陳小前//姚雯//歐陽琦|責編:陳婕
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030384362
  • 出版日期：2013/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：292
人民幣：RMB 150 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統闡述了不確定性多學科設計優化（UMDO）理論及其在飛行器總體設計中的應用。在UMDO理論方面，介紹了UMDO研究背景與進展、UMDO基礎知識、不確定性建模方法、靈敏度分析方法、近似方法、不確定性分析方法、不確定性優化方法、確定性MO優化過程和UMDO優化過程；在UMDO應用方面，介紹了兩個多學科設計優化標準測試算例和三個飛行器總體設計實例，包括基於UMD的小衛星總體設計在軌服務系統總體設計以及新概念分離模塊航天器系統總體設計。本書內容豐富翔實，深入淺出，具有較強的前沿性和實用性。
    本書可供從事飛行器或其他工業設計的研究人員和工程設計人員參考，也可作為高等院校飛行器設計及相關專業研究生和本科高年級學生的教材。
作者介紹
陳小前//姚雯//歐陽琦|責編:陳婕
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  UMDO方法的提出
  1.2  UMDO關鍵技術分析
  1.3  UMDO研究進展
    1.3.1  UMDO理論研究進展
    1.3.2  UMDO應用研究進展
  1.4  UMDO面臨的機遇與挑戰
  1.5  本書主要內容
  參考文獻
第2章  UMDO基礎知識
  2.1  基本概念
    2.1.1  不確定性設計優化基本概念
    2.1.2  多學科設計優化基本概念
  2.2  不確定性數學基礎
    2.2.1  測度
    2.2.2  可測函數
    2.2.3  可測函數積分
  2.3  多學科設計優化理論基礎
    2.3.1  系統
    2.3.2  系統優化與學科優化的關係
    2.3.3  複雜系統的分解-協調法
  參考文獻
第3章  不確定性建模
  3.1  不確定性來源與分類
  3.2  概率建模方法
    3.2.1  概率空間與隨機變數
    3.2.2  分佈函數建模與參數估計
    3.2.3  假設檢驗
  3.3  非概率建模方法
    3.3.1  區間與凸模型理論
    3.3.2  模糊集合與可能性理論
    3.3.3  證據理論
  參考文獻
第4章  靈敏度分析方法
  4.1  單學科靈敏度分析方法
    4.1.1  手工求導方法與符號微分方法
    4.1.2  解析法
    4.1.3  有限差分方法
    4.1.4  復變數方法
    4.1.5  自動微分方法
    4.1.6  基於正交試驗設計的方法
  4.2  多學科靈敏度分析方法
  4.3  不確定性靈敏度分析方法
  參考文獻
第5章  近似方法
  5.1  試驗設計方法
  5.2  近似模型與建模方法
    5.2.1  多項式模型
    5.2.2  Kriging 模型

    5.2.3  支持向量機
    5.2.4  徑向基神經網路
  5.3  近似模型的評價
    5.3.1  誤差分析方法
    5.3.2  近似能力評價方法
  5.4  序貫近似建模
    5.4.1  面向全局近似的序貫建模
    5.4.2  面向全局優化的序貫建模
    5.4.3  面向隱式函數近似的序貫建模
  參考文獻
第6章  不確定性分析方法
  6.1  隨機不確定性傳遞方法
    6.1.1  蒙特卡羅法
    6.1.2  泰勒展開法
    6.1.3  隨機展開法
  6.2  可靠性分析方法
    6.2.1  期望一階二次矩法
    6.2.2  —次可靠度法
    6.2.3  二次可靠度法
  6.3  非概率不確定性分析方法
    6.3.1  區間分析
    6.3.2  可能性理論
    6.3.3  證據理論
  6.4  混合不確定性分析方法
    6.4.1  基於概率和證據理論的混合不確定性分析方法
    6.4.2  算例分析
  6.5  基於分解協調的多學科不確定性分析
    6.5.1  並行子空間不確定性分析方法
    6.5.2  聯合可靠性分析方法
  參考文獻
第7章  不確定性優化方法
  7.1  基於可靠性的優化
    7.1.1  傳統雙層嵌套方法
    7.1.2  單層序貫優化法
    7.1.3  單層融合優化法
  7.2  穩健設計優化
    7.2.1  概率分佈矩配比法
    7.2.2  最壞可能分析法
    7.2.3  角空間分析法
    7.2.4  方差模型分析法
    7.2.5  6-Sigma方法
  7.3  混合不確定性條件下的優化演算法
    7.3.1  混合不確定性優化問題
    7.3.2  基於序貫優化和混合不確定性分析的混合不確定性優化方法
    7.3.3  基於蒙特卡羅模擬的SOMUA實現方法
    7.3.4  算例分析
  參考文獻
第8章  確定性MDO過程
  8.1  MDO過程基礎知識
  8.2  單級優化過程

    8.2.1  多學科可行方法
    8.2.2  單學科可行方法
    8.2.3  同時優化方法
  8.3  多級優化過程
    8.3.1  並行子空間優化過程
    8.3.2  協同優化過程
    8.3.3  目標級聯分析法
  8.4  聯合優化過程
    8.4.1  基本思想
    8.4.2  求解演算法
  參考文獻
第9章  UMDO過程
  9.1  基於概率論的UMDO過程
    9.1.1  基於可靠性的單層優化過程
    9.1.2  概率目標級聯分析法
    9.1.3  概率聯合優化過程
  9.2  非概率UMDO過程
    9.2.1  基於區間的目標級聯分析法
    9.2.2  基於區間的協同優化過程
  9.3  混合不確定性UMDO過程
  參考文獻
第10章  UMDO算例測試
  10.1  減速器算例
    10.1.1  MDF-CSSO 優化結果
    10.1.2  PMDF-CSSO 優化結果
    10.1.3  MUMDF-CSSO 優化結果
  10.2  平面鋼架結構優化
    10.2.1  ATC 優化結果
    10.2.2  SPATC 優化結果
  參考文獻
第11章  基於UMDO的小衛星總體設計
  11.1  小衛星總體設計學科模型
    11.1.1  軌道模型
    11.1.2  分系統模型
    11.1.3  學科關係分析
  11.2  小衛星總體設計不確定性建模
    11.2.1  結構分系統不確定性
    11.2.2  軌道與有效載荷分系統不確定性
    11.2.3  其他分系統質量與功率估算不確定性
  11.3  小衛星總體的UMDO實現與結果分析
    11.3.1  單獨隨機不確定性條件下的UMDO
    11.3.2  混合不確定性條件下的UMDO
  參考文獻
第12章  基於UMDO的在軌服務系統總體設計
  12.1  在軌服務技術簡介
  12.2  基於不確定性全壽命周期模擬的在軌服務系統效用評價方法
    12.2.1  在軌服務系統體系結構
    12.2.2  效用評價準則與方法
    12.2.3  效用指標數學模型
    12.2.4  在軌服務系統不確定性建模

    12.2.5  運營商應對不確定性的在軌服務決策動態規劃方法
    12.2.6  在軌服務系統全壽命周期模擬流程
    12.2.7  基於全壽命周期蒙特卡羅模擬的效用評價方法
  12.3  在軌服務系統效用評價方法驗證
    12.3.1  問題描述
    12.3.2  結果分析與討論
    12.3.3  靈敏度分析
  12.4  在軌服務系統的UMDO實現與結果分析
    12.4.1  優化問題描述
    12.4.2  MUMDF-CSSO組織求解與結果討論
  參考文獻
第13章  基於UMDO的分離模塊航天器系統總體設計
  13.1  分離模塊航天器系統簡介
  13.2  基於不確定性全壽命周期模擬的分離模塊航天器系統效用評價方法
    13.2.1  分離模塊航天器系統體系結構
    13.2.2  效用評價準則與方法
    13.2.3  效用指標數學模型2H
    13.2.4  分離模塊航天器系統不確定性建模
    13.2.5  基於全壽命周期蒙特卡羅模擬的效用評價方法
  13.3  分離模塊航天器系統效用評價方法驗證
    13.3.1  問題描述
    13.3.2  結果分析與討論
  13.4  分離模塊航天器系統的UMDO實現與結果分析
    13.4.1  單獨隨機不確定性條件下的UMDO
    13.4.2  混合不確定性條件下的UMDO
  參考文獻

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