優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用

第1章優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本概念和數(shù)學(xué)模型
1.1優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
1.1.1傳統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化設(shè)計(jì)
1.1.2優(yōu)化設(shè)計(jì)的發(fā)展概況
1.2設(shè)計(jì)變量
1.2.1基本參數(shù)
1.2.2設(shè)計(jì)方案的表示形式
1.2.3設(shè)計(jì)變量的選取
1.3設(shè)計(jì)約束
1.3.1設(shè)計(jì)約束的種類
1.3.2可行區(qū)域與非可行區(qū)域
1.4目標(biāo)函數(shù)
1.4.1目標(biāo)函數(shù)的含義
1.4.2單目標(biāo)和多目標(biāo)問(wèn)題
1.5優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型
1.6優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型的建立
1.6.1優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題大小的分類
1.6.2優(yōu)化設(shè)計(jì)建模實(shí)際問(wèn)題舉例
第2章化設(shè)計(jì)的基本知識(shí)和方法
2.1優(yōu)化設(shè)計(jì)的幾何意義
2.1.1最優(yōu)化問(wèn)題的幾何描述
2.1.2局部最優(yōu)解和全域最優(yōu)解
2.2多維函數(shù)的方向?qū)?shù).梯度和海賽矩陣
2.2.1函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)
2.2.2函數(shù)的方向?qū)?shù)
2.2.3函數(shù)的梯度
2.2.4函數(shù)的海賽矩陣
2.3無(wú)約束目標(biāo)函數(shù)的極值條件
2.3.1一維函數(shù)的極值條件
2.3.2多維函數(shù)的極值條件
2.4優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)值迭代方法
2.4.1迭代算法的概念
2.4.2優(yōu)化問(wèn)題的迭代過(guò)程
2.4.3優(yōu)化迭代算法的分類
2.4.4迭代點(diǎn)列的收斂條件和終止判別
第3章一維搜索優(yōu)化方法
3.1概述
3.2進(jìn)退法確定搜索區(qū)間
3.3黃金分割法
3.3.1基本原理
3.3.2區(qū)間收縮率的確定
3.3.3迭代過(guò)程和算法框圖
3.4二次插值法
3.4.1二次插值法的基本思想
3.4.2迭代過(guò)程和算法框圖
第4章多維搜索優(yōu)化方法
4.1共軛方向法
4.1.1坐標(biāo)輪換法的基本思想
4.1.2共軛方向的概念
4.1.3共軛方向的構(gòu)成
4.1.4迭代過(guò)程和算法框圖
4.2鮑威爾法
4.2.1共軛方向法的缺陷
4.2.2鮑威爾（Powell）對(duì)共軛方向法的改進(jìn)
4.2.3迭代過(guò)程與算法框圖
4.3梯度法
4.3.1梯度法的基本思想
4.3.2迭代過(guò)程和算法框圖
4.3.3梯度法的特點(diǎn)
4.4共軛梯度法
4.4.1共軛梯度法的基本思想
4.4.2迭代過(guò)程和算法框圖
第5章約束優(yōu)化方法
5.1隨機(jī)方向法
5.1.1約束坐標(biāo)輪換法的基本思路
5.1.2隨機(jī)方向法的基本原理
5.1.3隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
5.1.4初始點(diǎn)的選擇
5.1.5隨機(jī)搜索方向的產(chǎn)生
5.1.6迭代過(guò)程和算法框圖
5.2復(fù)合形法
5.2.1復(fù)合形法的基本原理
5.2.2初始復(fù)合形的產(chǎn)生
5.2.3迭代過(guò)程和算法框圖
5.3懲罰函數(shù)法
5.3.1懲罰函數(shù)法的基本原理
5.3.2外點(diǎn)懲罰函數(shù)法
5.3.3內(nèi)點(diǎn)懲罰函數(shù)法
5.3.4混合懲罰函數(shù)法
第6章多目標(biāo)優(yōu)化和離散變量?jī)?yōu)化概述
6.1多目標(biāo)優(yōu)化方法
6.1.1多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型
6.1.2多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題解的特性
6.1.3線性加權(quán)法
6.1.4規(guī)格化加權(quán)法
6.1.5功效系數(shù)法（幾何平均法）
6.1.6乘除法
6.1.7主要目標(biāo)函數(shù)法
6.2離散變量?jī)?yōu)化方法
6.2.1離散變量?jī)?yōu)化問(wèn)題的基本概念
6.2.2離散變量?jī)?yōu)化問(wèn)題的湊整解法
6.2.3離散變量?jī)?yōu)化問(wèn)題的網(wǎng)格解法
第7章優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例
7.1機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
7.1.1建立優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型
7.1.2選擇優(yōu)化方法和分析計(jì)算結(jié)果
7.2連桿機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)
7.3滾子鏈傳動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
7.4蝸桿傳動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
7.4.1目標(biāo)函數(shù)和設(shè)計(jì)變量
7.4.2約束條件
7.5機(jī)床主軸結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)
7.5.1設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)
7.5.2約束條件
7.6無(wú)心磨削工藝參數(shù)優(yōu)化
7.7螺栓組聯(lián)接優(yōu)化設(shè)計(jì)
7.8彈簧結(jié)構(gòu)參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化
第8章基于工程軟件的優(yōu)化分析
8.1基于Pro/Engineer行為建模的結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化
8.1.1概述
8.1.2分析特征
8.1.3靈敏度分析
8.1.4可行性分析與最優(yōu)化分析
8.1.5多重目標(biāo)設(shè)計(jì)研究
8.2基于MATLAB優(yōu)化工具箱的優(yōu)化計(jì)算
8.2.1MATLAB的主要特點(diǎn)
8.2.2MATLAB的基本知識(shí)
8.2.3圖形處理的基本方法
8.2.4MATLAB優(yōu)化工具箱的常用函數(shù)
附錄A習(xí)題
附錄B常用優(yōu)化方法參考程序
參考文獻(xiàn)