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飛行器多源不確定性多學科優化設計/飛行器總體設計與多學科優化叢書

作者：龔春林//李春娜//粟華//劉洋|責編:宋無汗//鄭小羽
出版社：科學
ISBN：9787030826237

出版日期：2025/09/01
裝幀：平裝
頁數：259

人民幣：RMB 198 元售價：元

內容大鋼

本書緊密結合不確定性理論在飛行器設計領域的應用發展前沿，從理論和實踐相結合的角度出發，系統地總結和梳理考慮多源不確定性的飛行器多學科優化設計各個環節相關的原理、方法和技術，介紹多源不確定性數學建模方法、不確定性傳播分析方法、不確定性靈敏度分析方法、代理模型技術等，並重點介紹基於不確定性多學科設計優化的航天飛行器總體優化。本書旨在為飛行器總體設計與優化提供理論研究和工程應用上的指導，給發展先進、高效飛行器總體設計軟體，把握飛行器總體設計技術的發展方向提供有價值的參考。

作者介紹

龔春林//李春娜//粟華//劉洋|責編:宋無汗//鄭小羽

前言
第1章  緒論
  1.1  不確定性多學科設計優化的提出
  1.2  不確定性多學科設計優化及其發展現狀
    1.2.1  確定性多學科設計優化
    1.2.2  不確定性量化理論
    1.2.3  不確定性多學科分析
    1.2.4  不確定性多學科設計優化
  1.3  本書主要內容
  參考文獻
第2章  多源不確定性數學建模
  2.1  不確定性來源與分類
  2.2  數值型不確定性建模理論
    2.2.1  數值型隨機不確定性建模
    2.2.2  數值型認知不確定性建模
    2.2.3  數值型混合不確定性建模
  2.3  場量型不確定性建模理論
    2.3.1  場量型隨機不確定性建模
    2.3.2  場量型認知不確定性建模
    2.3.3  場量型混合不確定性建模
  2.4  不確定性建模檢驗與校核
    2.4.1  不確定性建模檢驗方法
    2.4.2  不確定性建模校核方法
  2.5  飛行器多源不確定性
    2.5.1  飛行器系統中的多源不確定性
    2.5.2  飛行器多學科多源不確定性建模及檢驗案例
  2.6  本章小結
  參考文獻
第3章  不確定性傳播分析方法
  3.1  數值型隨機不確定性傳播分析方法分類
  3.2  試驗設計方法
  3.3  數字模擬方法
    3.3.1  蒙特卡洛模擬方法
    3.3.2  擬蒙特卡洛模擬方法
    3.3.3  基於代理模型的方法
  3.4  近似展開方法
    3.4.1  泰勒級數展開方法
    3.4.2  Neumann級數展開方法
  3.5  數值積分方法
    3.5.1  全因子數值積分方法
    3.5.2  單變元降維法
    3.5.3  基於稀疏網格的數值積分方法
  3.6  隨機展開方法
    3.6.1  非侵入式混沌多項式展開法
    3.6.2  隨機配點法
  3.7  場量型不確定性傳播分析方法
  3.8  案例
    3.8.1  數學算例
    3.8.2  正交加筋圓柱結構
    3.8.3  場量型不確定性傳播分析算例

  3.9  本章小結
  參考文獻
第4章  動力學系統不確定性傳播分析方法
  4.1  動力學系統及其不確定性傳播分析問題定義
  4.2  蒙特卡洛模擬方法
  4.3  線性展開方法
    4.3.1  局部線性化方法
    4.3.2  統計線性化方法
  4.4  非線性方法
    4.4.1  混沌多項式展開
    4.4.2  狀態轉移張量
    4.4.3  高斯混合模型
    4.4.4  無跡變換方法
    4.4.5  求解Fokker-Planck方程
  4.5  案例
    4.5.1  Duffing振子系統不確定性分析
    4.5.2  運載火箭軌跡不確定性分析
  4.6  本章小結
  參考文獻
第5章  不確定性靈敏度分析方法
  5.1  不確定性靈敏度分析方法分類
  5.2  局部靈敏度分析方法
    5.2.1  有限差分法
    5.2.2  OAT法
    5.2.3  σ正則化的基於導數的靈敏度分析法
  5.3  全局靈敏度分析方法
    5.3.1  相關係數法
    5.3.2  回歸係數法
    5.3.3  基本效應測試
    5.3.4  基於方差的靈敏度分析法
  5.4  區域靈敏度分析方法
  5.5  案例
    5.5.1  σ正則化的基於導數的靈敏度分析
    5.5.2  基於方差的靈敏度分析
    5.5.3  基於樣本均值方差貢獻圖的靈敏度分析
    5.5.4  案例小結
  5.6  本章小結
  參考文獻
第6章  代理模型技術
  6.1  代理模型分類
  6.2  淺層代理模型
    6.2.1  響應面方法
    6.2.2  徑向基函數
    6.2.3  Kriging模型
    6.2.4  支持向量回歸
    6.2.5  淺層代理模型應用案例
  6.3  降階模型
    6.3.1  POD模型
    6.3.2  DMD模型
    6.3.3  降階模型應用案例

  6.4  淺層神經網路
    6.4.1  反向傳播神經網路
    6.4.2  淺層神經網路應用案例
  6.5  深度神經網路
    6.5.1  卷積神經網路的建模理論
    6.5.2  深度神經網路應用案例
  6.6  多精度代理模型
    6.6.1  基於標度函數的修正方法
    6.6.2  CK方法和HK方法
    6.6.3  多可信度神經網路方法
    6.6.4  多精度代理模型的應用案例
  6.7  模型評估方法
    6.7.1  模型精度評估
    6.7.2  模型效率和魯棒性評估
  6.8  本章小結
  參考文獻
第7章  不確定性多學科設計優化技術
  7.1  多學科設計優化理論
    7.1.1  多學科設計優化問題基本定義
    7.1.2  單級多學科優化架構
    7.1.3  多級多學科優化架構
    7.1.4  混合多學科優化架構
  7.2  不確定性多學科設計優化理論
    7.2.1  不確定性多學科優化問題構建
    7.2.2  常見不確定性多學科設計優化架構
  7.3  基於代理模型的高效不確定性多學科優化設計架構
    7.3.1  UMDO問題的不確定性變數的參數化量化方法
    7.3.2  UMDO問題中代理模型的構建方法
    7.3.3  基於代理模型的UMDO架構
  7.4  本章小結
  參考文獻
第8章  微型導彈不確定性多學科設計優化案例
  8.1  問題描述和定義
    8.1.1  傳統串列設計優化框架
    8.1.2  主體-制導控制一體化設計優化框架
  8.2  學科分析模型
    8.2.1  動力學科
    8.2.2  氣動學科
    8.2.3  布局學科
    8.2.4  控制學科
    8.2.5  彈道和制導學科
  8.3  多學科傳播關係
  8.4  問題求解和分析
    8.4.1  OPT 1：集成多目標設計優化問題
    8.4.2  OPT 2：串列單目標設計優化問題
    8.4.3  多目標設計優化問題結果分析
    8.4.4  與傳統串列設計優化結果對比
  8.5  本章小結
  參考文獻
第9章  固體運載火箭不確定性設計優化案例

  9.1  問題描述和定義
  9.2  不確定性傳播關係
  9.3  學科分析模型
    9.3.1  動力學科
    9.3.2  氣動學科
    9.3.3  結構學科
    9.3.4  彈道學科
  9.4  問題求解和分析
  9.5  本章小結
  參考文獻
第10章  固體運載火箭不確定性分配案例
  10.1  問題描述和定義
  10.2  不確定性傳播關係
  10.3  學科分析模型
    10.3.1  氣動學科
    10.3.2  動力學科
    10.3.3  結構學科
    10.3.4  彈道和制導學科
  10.4  問題求解和分析
  10.5  本章小結
  參考文獻

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