機械優(yōu)化設(shè)計與實例

前言
第1章機械優(yōu)化設(shè)計的基本要素及數(shù)學模型
1.1設(shè)計變量
1.2約束條件
1.3目標函數(shù)和等值線
1.4優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學模型
第2章優(yōu)化設(shè)計的理論基礎(chǔ)
2.1優(yōu)化設(shè)計問題的幾何意義
2.1.1目標函數(shù)的等值面(線)
2.1.2約束最優(yōu)解和無約束最優(yōu)解
2.1.3局部最優(yōu)解和全域最優(yōu)解
2.2無約束目標函數(shù)的極值點存在條件
2.2.1函數(shù)的極值與極值點
2.2.2極值點存在的條件
2.3函數(shù)的凸性
2.3.1凸集與非凸集
2.3.2凸函數(shù)的定義
2.3.3凸函數(shù)的基本性質(zhì)
2.3.4凸函數(shù)的判定
2.3.5函數(shù)的凸性與局部極值及全域最優(yōu)值之間的關(guān)系
2.4約束極值點存在條件
2.4.1等式約束優(yōu)化問題極值點存在條件
2.4.2不等式約束優(yōu)化問題極值點存在條件
2.5最優(yōu)化設(shè)計的數(shù)值計算迭代法
2.5.1迭代法的基本思想及其格式
2.5.2迭代計算的終止準則
第3章一維搜索方法
3.1概述
3.2搜索區(qū)間的確定與區(qū)間消去法原理
3.3黃金分割法
3.3.1基本原理
3.3.2迭代過程及算法框圖
3.4二次插值方法
3.4.1基本原理
3.4.2迭代過程及算法框圖
〖1〗機械優(yōu)化設(shè)計與實例〖1〗目錄第4章無約束優(yōu)化方?
?4.1概述
4.2最速下降法
4.2.1基本原理
4.2.2迭代過程及算法框圖
4.3牛頓型方法
4.3.1基本原理
4.3.2迭代過程及算法框圖
4.4共軛方向法
4.4.1基本原理
4.4.2迭代過程及算法框圖
4.5共軛梯度法
4.5.1基本原理
4.5.2迭代過程及算法框圖
4.6變尺度法
4.6.1基本原理
4.6.2迭代過程及算法框圖
4.6.3DFP算法
4.7坐標輪換法
4.7.1基本原理
4.7.2迭代過程及算法框圖
4.8鮑威爾方法
4.8.1基本原理
4.8.2迭代過程及算法框圖
4.9單形替換法
4.9.1基本原理
4.9.2迭代過程及算法框圖
4.10無約束優(yōu)化設(shè)計實例
第5章約束優(yōu)化方法
5.1概述
5.2隨機方向法
5.2.1基本原理
5.2.2隨機數(shù)的產(chǎn)生
5.2.3初始點的選擇
5.2.4可行搜索方向的產(chǎn)生
5.2.5迭代過程及算法框圖
5.3復(fù)合形法
5.3.1基本原理
5.3.2初始復(fù)合形的產(chǎn)生
5.3.3迭代過程及算法框圖
5.4可行方向法
5.4.1基本原理
5.4.2迭代過程及算法框圖
5.5懲罰函數(shù)法
5.5.1基本原理
5.5.2外點懲罰函數(shù)法
5.5.3內(nèi)點懲罰函數(shù)法
5.5.4混合懲罰函數(shù)法
5.6增廣乘子法
5.6.1拉格朗日乘子法
5.6.2等式約束問題
5.6.3不等式約束問題
5.6.4兼有等式和不等式約束問題
5.7約束優(yōu)化設(shè)計實例
第6章多目標函數(shù)優(yōu)化方法
6.1概述
6.2統(tǒng)一目標函數(shù)法
6.2.1線性加權(quán)組合法
6.2.2目標規(guī)劃法
6.2.3功效系數(shù)法
6.2.4分目標乘除法
6.3主要目標法
6.4協(xié)調(diào)曲線法
6.5分層序列法及寬容分層序列法
6.6多目標函數(shù)優(yōu)化法設(shè)計實例
第7章離散變量的優(yōu)化設(shè)計方法
7.1概述
7.1.1離散設(shè)計空間和離散值域
7.1.2離散最優(yōu)解
7.2湊整解法與網(wǎng)格法
7.3離散復(fù)合形法
7.3.1初始離散復(fù)合形的產(chǎn)生
7.3.2約束條件的處理
7.3.3離散一維搜索
7.3.4離散復(fù)合形算法的終止準則
7.3.5重構(gòu)復(fù)合形
7.3.6離散復(fù)合形法的迭代過程及算法框圖
7.4離散變量的優(yōu)化設(shè)計實例
第8章模糊優(yōu)化設(shè)計
8.1概述
8.2單目標模糊優(yōu)化設(shè)計
8.2.1模糊集
8.2.2隸屬函數(shù)
8.2.3截集
8.2.4模糊擴展原理
8.2.5模糊優(yōu)化的數(shù)學模型
8.2.6模糊允許區(qū)間上下界的確定
8.3單目標模糊優(yōu)化設(shè)計
8.3.1迭代法
8.3.2最優(yōu)水平截集法
8.4多目標模糊優(yōu)化設(shè)計
8.4.1對稱多目標模糊優(yōu)化模型的求解
8.4.2普通多目標模糊優(yōu)化問題的求解
8.4.3多目標模糊優(yōu)化的分層序列法
8.4.4基于模糊綜合評判的多目標優(yōu)化設(shè)計方法
8.5模糊優(yōu)化設(shè)計實例
第9章優(yōu)化設(shè)計軟件簡介
9.1ISIGHT 優(yōu)化設(shè)計簡介及實例
9.1.1ISIGHT 優(yōu)化設(shè)計簡介
9.1.2ISIGHT優(yōu)化設(shè)計實例
9.2MATLAB優(yōu)化設(shè)計簡介
9.2.1主要特點
9.2.2MATLAB程序設(shè)計流程簡介
9.2.3MATLAB優(yōu)化工具箱簡介
9.2.4MATLAB優(yōu)化設(shè)計實例
9.3ANSYS Workbench優(yōu)化設(shè)計簡介
9.3.1Design Explorer 基礎(chǔ)
9.3.2ANSYS Workbench拓撲優(yōu)化設(shè)計簡介及實例
參考文獻