先進(jìn)設(shè)計(jì)理論與方法

前言
第1章緒論
1.1先進(jìn)設(shè)計(jì)的內(nèi)涵與意義
1.1.1先進(jìn)設(shè)計(jì)的內(nèi)涵
1.1.2先進(jìn)設(shè)計(jì)的意義
1.2先進(jìn)設(shè)計(jì)的特點(diǎn)
1.3先進(jìn)設(shè)計(jì)的原則
1.3.1功能滿足原則
1.3.2經(jīng)濟(jì)合理原則
1.3.3社會(huì)適用原則
1.3.4質(zhì)量保障原則
1.3.5工藝優(yōu)良原則
1.4先進(jìn)設(shè)計(jì)方法
1.4.1優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
1.4.2基于仿真的設(shè)計(jì)
1.4.3不確定性設(shè)計(jì)
1.4.4多子系統(tǒng)層級(jí)設(shè)計(jì)
1.4.5多尺度建模與設(shè)計(jì)
1.4.6輕量化設(shè)計(jì)
1.4.7智能設(shè)計(jì)
復(fù)習(xí)思考題
第2章優(yōu)化設(shè)計(jì)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(jìn)化算法
2.2.1遺傳算法
2.2.2差分進(jìn)化算法
2.3群智能優(yōu)化算法
2.3.1蟻群算法
2.3.2粒子群算法
2.3.3人工魚(yú)群算法
2.4其他智能優(yōu)化算法
2.4.1模擬退火算法
2.4.2免疫算法
2.5多目標(biāo)優(yōu)化方法
2.5.1線性加權(quán)組合法
2.5.2功效系數(shù)法
2.5.3主要目標(biāo)法
2.6MATLAB在優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
2.6.1MATLAB軟件簡(jiǎn)介
2.6.2應(yīng)用實(shí)例
復(fù)習(xí)思考題
第3章基于仿真的設(shè)計(jì)
3.1計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)
3.1.1CAD系統(tǒng)
3.1.2計(jì)算機(jī)輔助圖形處理
3.1.3CAD建模技術(shù)
3.2計(jì)算機(jī)輔助工程分析
3.2.1有限元基本原理
3.2.2建模與仿真分析
3.3試驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.3.1均勻設(shè)計(jì)
3.3.2正交設(shè)計(jì)
3.3.3拉丁超立方設(shè)計(jì)
3.4代理模型技術(shù)
3.4.1多項(xiàng)式響應(yīng)面
3.4.2徑向基函數(shù)
3.4.3Kriging
3.4.4混沌多項(xiàng)式展開(kāi)
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(yīng)序列采樣
3.7應(yīng)用案例
3.7.1翼子板結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)
3.7.2翼子板鋪層優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
3.7.3以安裝點(diǎn)剛度為目標(biāo)的Kriging模型構(gòu)建
3.7.4翼子板鋪層優(yōu)化設(shè)計(jì)研究
復(fù)習(xí)思考題
第4章不確定性設(shè)計(jì)
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(shù)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基于數(shù)字模擬的方法
4.3.2基于局部展開(kāi)的方法
4.3.3基于數(shù)值積分的方法
4.3.4基于函數(shù)展開(kāi)的方法
4.4不確定性變換
4.4.1正交變換
4.4.2Rosenblatt變換
4.4.3Nataf變換
4.4.4Copula及Vine Copula理論
4.5隨機(jī)過(guò)程與隨機(jī)場(chǎng)
4.5.1隨機(jī)過(guò)程
4.5.2隨機(jī)場(chǎng)
4.5.3隨機(jī)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(yōu)化設(shè)計(jì)
4.7.1穩(wěn)健性設(shè)計(jì)
4.7.2可靠性設(shè)計(jì)
4.7.3可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)
4.8應(yīng)用案例
復(fù)習(xí)思考題
第5章多子系統(tǒng)層級(jí)設(shè)計(jì)
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(tǒng)分解策略
5.2.1目標(biāo)級(jí)聯(lián)分析
5.2.2協(xié)同優(yōu)化法
5.2.3兩級(jí)集成系統(tǒng)綜合法
5.2.4并行子空間優(yōu)化法
5.3系統(tǒng)不確定性分析
5.3.1相關(guān)性建模
5.3.2λ-PDF擬合技術(shù)
5.3.3子系統(tǒng)不確定性分析
5.3.4系統(tǒng)分析框架
5.4層級(jí)敏感性分析
5.4.1相關(guān)變量敏感性分析
5.4.2集成策略
5.5系統(tǒng)代理模型構(gòu)建
5.5.1子系統(tǒng)代理模型構(gòu)造
5.5.2子系統(tǒng)保真度提高
5.6基于系統(tǒng)分解的設(shè)計(jì)方法
5.6.1前饋耦合系統(tǒng)
5.6.2后饋耦合系統(tǒng)
5.7應(yīng)用案例
復(fù)習(xí)思考題
第6章多尺度建模與設(shè)計(jì)
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(xì)觀尺度建模
6.2.1細(xì)觀尺度隨機(jī)性表征
6.2.2細(xì)觀尺度隨機(jī)性重構(gòu)
6.2.3細(xì)觀尺度隨機(jī)性建模
6.3介觀尺度建模
6.3.1介觀尺度隨機(jī)性表征
6.3.2介觀尺度隨機(jī)性重構(gòu)
6.3.3介觀尺度隨機(jī)性建模
6.4多尺度本構(gòu)建模
6.4.1唯象本構(gòu)
6.4.2細(xì)觀尺度隨機(jī)性本構(gòu)
6.4.3介觀尺度隨機(jī)性本構(gòu)
6.4.4宏觀尺度隨機(jī)性預(yù)測(cè)
6.5多尺度優(yōu)化設(shè)計(jì)及應(yīng)用案例
6.5.1多尺度優(yōu)化設(shè)計(jì)流程
6.5.2應(yīng)用案例
復(fù)習(xí)思考題
第7章輕量化設(shè)計(jì)
7.1輕量化設(shè)計(jì)流程
7.1.1設(shè)計(jì)問(wèn)題定義
7.1.2設(shè)計(jì)流程
7.2材料輕量化設(shè)計(jì)
7.2.1車身材料強(qiáng)度理論
7.2.2車身材料選擇原則
7.3結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)
7.3.1形狀優(yōu)化
7.3.2拓?fù)鋬?yōu)化
7.4面向多學(xué)科性能的輕量化設(shè)計(jì)
7.4.1汽車結(jié)構(gòu)剛度設(shè)計(jì)
7.4.2汽車結(jié)構(gòu)強(qiáng)度設(shè)計(jì)
7.4.3面向汽車NVH性能的輕量化設(shè)計(jì)
7.4.4面向汽車碰撞安全性的輕量化設(shè)計(jì)
7.4.5應(yīng)用案例
復(fù)習(xí)思考題
第8章智能設(shè)計(jì)
8.1概述
8.2特征工程
8.2.1特征理解
8.2.2特征增強(qiáng)
8.2.3特征轉(zhuǎn)換
8.3數(shù)據(jù)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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)
8.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.4.2深度生成模型
8.5基于數(shù)字孿生的設(shè)計(jì)
8.5.1物理實(shí)體
8.5.2虛擬實(shí)體
8.5.3服務(wù)
8.5.4孿生數(shù)據(jù)
8.5.5連接
8.6數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能設(shè)計(jì)
8.6.1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的力學(xué)超材料設(shè)計(jì)
8.6.2大數(shù)據(jù)專家系統(tǒng)
復(fù)習(xí)思考題
參考文獻(xiàn)