基于知識工程的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化
定 價(jià):158 元
- 作者:[美] Jaroslaw,Sobieszczanski-Sobieski,[英] Alan,Morris,[荷] Michel ... 著,趙良玉,林蔚,任珊珊,荊家瑋 譯
- 出版時(shí)間:2020/10/1
- ISBN:9787118120202
- 出 版 社:國防工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP182
- 頁碼:353
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
《基于知識工程的多學(xué)科設(shè)計(jì)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(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(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KBE將更寬泛的設(shè)計(jì)因素納入計(jì)算設(shè)計(jì)過程,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)過程中管理主要設(shè)計(jì)工作。
15世紀(jì)時(shí),菲利波·布魯涅列斯齊( Fillippo Brunelleschi)單憑一己之力就完成了佛羅倫薩圣母百花大教堂宏偉穹頂?shù)脑O(shè)計(jì)工作。19世紀(jì)時(shí),即使像伊桑巴德·金德姆·布魯內(nèi)爾( Isambard Kingdom Brunel)這樣偉大的工程師,也已經(jīng)需要在工作中借助小型助理團(tuán)隊(duì)的力量。到了設(shè)計(jì)波音747飛機(jī)的時(shí)候,喬·薩特(Joe Sutter)的工程師團(tuán)隊(duì)則由開始的幾百人發(fā)展到最終的4500人。事實(shí)上,如果將那些致力于為飛機(jī)提供動力的發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)也包含在內(nèi)的話,波音747設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的規(guī)模遠(yuǎn)不止這個數(shù)字。隨著所設(shè)計(jì)產(chǎn)品及設(shè)計(jì)過程的日益復(fù)雜,涉及的人力資源需求也在不斷增長。正如格言“一切影響一切”所述,一個現(xiàn)代產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程錯綜復(fù)雜,產(chǎn)品系統(tǒng)的各個部分之間以及它們隱含的抽象數(shù)學(xué)模型之間均存在著非常復(fù)雜的交互耦合。時(shí)至今日,任何一個大型產(chǎn)品的設(shè)計(jì),如空客A380和倫敦碎片大廈(London Shard)那樣的建筑物,都是由分布在全球各地的團(tuán)隊(duì)共同完成的,而這種分布式的設(shè)計(jì)模式又進(jìn)一步增加了產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程的復(fù)雜度。
在認(rèn)識到有必要發(fā)展一些工具來輔助完成設(shè)計(jì)任務(wù)和設(shè)計(jì)過程之后,工程界為此付出了巨大努力。這也直接引領(lǐng)了產(chǎn)品設(shè)計(jì)相關(guān)學(xué)科的蓬勃發(fā)展,如結(jié)構(gòu)分析、空氣動力學(xué)分析和熱分析等一系列的計(jì)算分析方法。一個全新設(shè)計(jì)理應(yīng)提升既往產(chǎn)品的性能,這就要求每個設(shè)計(jì)工程師或設(shè)計(jì)工程師團(tuán)隊(duì)有能力將上述計(jì)算分析方法及其他輔助設(shè)計(jì)工具通過優(yōu)化策略聯(lián)系起來,并形成一個探尋產(chǎn)品更優(yōu)設(shè)計(jì)方案的有效手段。此外,技術(shù)的快速變革削弱了歷史數(shù)據(jù)的參考價(jià)值,進(jìn)一步增大了設(shè)計(jì)任務(wù)的難度,為了充分考慮各種物理現(xiàn)象和工程學(xué)科之間的交互耦合,工程師們不得不采用一些新的設(shè)計(jì)方法。以多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化(Multidisciplinary De-sign Optimization,MDO)和知識工程(Knowledge Based Engineering,KBE)為代表的先進(jìn)設(shè)計(jì)方法應(yīng)運(yùn)而生,這兩種方法也正是本書主題所在。
本書的主要研究對象MDO起源于結(jié)構(gòu)優(yōu)化,當(dāng)然也可能產(chǎn)生于結(jié)構(gòu)一氣動組合優(yōu)化,其在過去的30年間蓬勃發(fā)展已碩果累累。就其目前工作方式而言,MDO主要針對那些無法分開或單獨(dú)處理的學(xué)科及設(shè)計(jì)要求,通過高度交互的方式將優(yōu)化方法和學(xué)科自身的分析工具結(jié)合起來,以達(dá)到優(yōu)化設(shè)計(jì)的目的。最近,總體設(shè)計(jì)任務(wù)的復(fù)雜化使一些新工具和新方法嶄露頭角,相比于MDO范疇內(nèi)的工具和方法,它們能夠支持更廣范圍內(nèi)的設(shè)計(jì)活動,如對設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)過程的捕獲、存儲、檢索以及處理。KBE前景廣闊,其涵蓋設(shè)計(jì)過程的同時(shí)也包括了計(jì)算設(shè)計(jì)工具的具體應(yīng)用,可為那些非專業(yè)的工程師們應(yīng)用MDO方法提供巨大幫助。
本書的主要目標(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)。本書通過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)下最先進(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)成了本書的主體,鑒于KBE已開始在MDO方法的應(yīng)用中起到重要作用,本書在第9章和附錄A中對該內(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)方法找到最優(yōu)的設(shè)計(jì)結(jié)果。此外,本書還突破了傳統(tǒng)KBE及MDO的局限性,介紹了如何通過KBE將更寬泛的設(shè)計(jì)因素納入計(jì)算設(shè)計(jì)過程,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)過程中管理主要設(shè)計(jì)工作。
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),獲國防科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎一等獎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。
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(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:單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題的直接搜索法
1.4.4
第5章:啟發(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對軟件工具的需求關(guān)系
2.5.1 知識工程
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(diǎn)約束問題
3.3.3 曲率和頂點(diǎn)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(xiàn)
第4章 單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)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(xiàng)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(jī)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(jì)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(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