产品智能优化设计技术——郝佳--机械工业出版社

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装订：平装

编辑：吉玲

开本：16

出版日期： 2025-04-08

字数：378 千字

最新版印次：1-1

最新印次时间：2025-04-08

定价：58.0

cip：2024TX7849

图书简介

　　本书配套教学资源有：授课电子课件、教学视频和研究课题，可在本页面注册审核后下载，或联系微信jinaqing_candy或发邮件jinacmp@163.com索取（注明姓名、学校等信息）。

当前，我国正处于由制造大国向制造强国转型的关键时期，先进的产品设计技术已成为新时代工程师知识体系中的重要组成部分。本书从产品设计技术的发展历史切入，围绕优化设计的核心理念，系统地构建了产品智能优化设计技术的体系框架，旨在帮助读者建立产品优化设计所需的基本知识体系。　　本书共8 章，内容安排循序渐进。第1 章概述产品设计技术的发展历史及相关的设计理论基础；第2 章深入探讨实验设计方法，为设计数据的有效获取提供坚实支撑；第3 章介绍代理模型构建方法，为产品关键性能的预测提供实用的手段和工具；第4 章阐述优化模型的基本概念与经典算法，奠定优化设计的理论基础；第5 章聚焦于智能优化算法，详细解析遗传算法、粒子群算法等仿生算法，赋予读者全局优化求解的能力；第6 章探讨多学科优化设计方法，阐述其基本框架及经典策略，拓宽读者的优化设计视野；第7 章介绍设计方案决策方法，讲解经典的多属性决策方法，支持读者在设计过程中进行综合平衡选择；第8 章简要展示解决实际问题的应用方法，增强读者的实践能力。整体而言，本书以产品智能优化设计的知识体系为主线，通过丰富的案例，对基本概念、模型和算法进行生动描述，旨在帮助读者更直观、更深入地理解幵掌握相关知识体系。　　本书可作为高等院校机械工程、智能制造工程、工业工程等专业的本科生或研究生的主干课程教材，也可作为企业管理人员、一线设计工程师、设计软件开发工程师等专业人士的宝贵参考书。本书配有以下教学资源：教学课件、研究课题、源代码与教学视频，参考MOOC 课程链接为：https://smartcourse.zhihuishu.com/course/index/1710493280095047680？mapVersion=1。欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com 注册后下载，或发邮件至jinacmp@163.com 索取。　　

作者信息

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章节目录

前言
第1章产品优化设计概述
1.1产品设计的发展历史
1.1.1产品设计方法的分类
1.1.2产品设计理念的变迁
1.1.3产品设计技术的变迁
1.2典型的产品设计理论
1.2.1系统设计理论
1.2.2公理设计理论
1.2.3创新设计理论
1.2.4通用设计理论
1.2.5C-K设计理论
1.3产品智能设计方法
1.3.1现代产品的典型特征
1.3.2产品设计的一般过程
1.3.3智能设计技术的特点
1.3.4智能设计技术的分类
1.4产品优化设计的框架
1.4.1优化设计的基本概念
1.4.2优化设计的总体框架
1.4.3优化设计的关键技术
本章小结
本章习题
第2章实验设计方法
2.1实验设计概述
2.1.1案例介绍
2.1.2实验设计的基本概念
2.1.3实验设计的基本原则
2.1.4实验设计的一般步骤
2.1.5实验设计的案例
2.2随机实验设计
2.2.1案例介绍
2.2.2完全随机设计
2.2.3随机区组设计
2.2.4平衡不完全区组设计
2.2.5裂区设计
2.3拉丁方实验设计
2.3.1案例介绍
2.3.2拉丁方实验设计的原理
2.3.3标准拉丁方表格及变形
2.3.4拉丁方设计的基本步骤
2.3.5拉丁方设计案例的求解
2.4正交实验设计
2.4.1案例介绍
2.4.2正交表及正交设计
2.4.3箱体优化的正交设计
2.4.4有交互作用的正交设计
2.4.5水平不等的正交设计
本章小结
本章习题
第3章代理模型构建方法
3.1认识代理模型
3.1.1代理模型的基本概念
3.1.2代理模型的构建步骤
3.2线性回归模型
3.2.1案例介绍
3.2.2线性回归模型的原理
3.2.3结果分析
3.3多项式响应面代理模型
3.3.1案例介绍
3.3.2多项式模型原理
3.3.3代码实现
3.3.4结果分析
3.4神经网络代理模型
3.4.1案例介绍
3.4.2神经网络原理
3.4.3结果分析
3.5高斯过程代理模型
3.5.1案例介绍
3.5.2高斯过程原理
3.5.3结果分析
3.6混合代理模型
3.6.1案例介绍
3.6.2混合代理模型原理
3.6.3结果分析
3.7多保真度代理模型
3.7.1案例介绍
3.7.2多保真度代理模型原理
3.7.3结果分析
3.8融合知识代理模型
3.8.1案例介绍
3.8.2知识的表征
3.8.3知识与数据融合
3.8.4结果分析
本章小结
本章习题
第4章典型的优化算法
4.1认识算法
4.1.1优化算法的基本原理
4.1.2优化算法的分类
4.1.3经典极值问题
4.2线性规划的单纯形法
4.2.1问题描述
4.2.2单纯形法原理
4.2.3算法步骤
4.2.4结果分析
4.3线性目标规划算法
4.3.1问题描述
4.3.2线性目标规划原理
4.3.3算法步骤
4.3.4结果分析
4.4最速下降法
4.4.1案例描述
4.4.2最速下降法原理
4.4.3算法步骤
4.4.4结果分析
4.5牛顿法
4.5.1案例描述
4.5.2牛顿法原理
4.5.3算法步骤
4.5.4结果分析
4.6变尺度法
4.6.1问题描述
4.6.2变尺度法原理
4.6.3算法步骤
4.6.4结果分析
本章小结
本章习题
第5章智能优化算法
5.1认识智能优化算法
5.2禁忌搜索算法
5.2.1案例描述
5.2.2基本原理
5.2.3算法步骤
5.2.4参数设置
5.2.5结果分析
5.3模拟退火算法
5.3.1案例描述
5.3.2基本原理
5.3.3算法步骤
5.3.4参数设置
5.3.5结果分析
5.4遗传算法
5.4.1案例描述
5.4.2基本原理
5.4.3算法步骤
5.4.4参数设置
5.4.5结果分析
5.5蚁群算法
5.5.1案例描述
5.5.2基本原理
5.5.3算法步骤
5.5.4参数设置
5.5.5结果分析
5.6粒子群算法
5.6.1案例描述
5.6.2基本原理
5.6.3算法步骤
5.6.4参数设置
5.6.5结果分析
本章小结
本章习题
第6章多学科优化设计方法
6.1认识多学科优化设计
6.1.1MDO的基本思想
6.1.2MDO的关键技术
6.1.3多学科设计优化（MDO）系统的变革
6.2MDO策略分类
6.2.1MDO的一般性模型
6.2.2典型的MDO策略
6.3同时分析与优化算法
6.3.1模型原理
6.3.2案例分析
6.4并行子空间优化算法
6.4.1模型原理
6.4.2案例分析
6.5协同优化算法
6.5.1模型原理
6.5.2案例分析
6.6两层综合集成算法
6.6.1模型原理
6.6.2案例分析
6.7目标级联法（ATC）
6.7.1模型原理
6.7.2案例分析
本章小结
本章习题
第7章设计方案决策方法
7.1认识设计方案决策
7.1.1案例介绍
7.1.2模型构建
7.1.3求解步骤
7.1.4结果分析
7.2网络分析法
7.2.1案例介绍
7.2.2模型构建
7.2.3求解步骤
7.2.4结果分析
7.3逼近理想解排序法
7.3.1案例介绍
7.3.2模型构建
7.3.3求解步骤
7.3.4结果分析
7.4灰色关联分析法
7.4.1案例介绍
7.4.2模型构建
7.4.3求解步骤
7.4.4结果分析
7.5模糊决策方法
7.5.1案例介绍
7.5.2模型构建
7.5.3求解步骤
7.5.4结果分析
7.6择优排序方法
7.6.1案例介绍
7.6.2模型构建
7.6.3求解步骤
7.6.4结果分析
7.7证据理论
7.7.1案例介绍
7.7.2模型构建
7.7.3求解步骤
7.7.4结果分析
本章小结
本章习题
第8章综合应用案例
8.1风力发电机叶片优化设计案例
8.1.1问题描述
8.1.2实现步骤
8.1.3结果分析
8.2隧道掘进机刀盘优化设计案例
8.2.1问题描述
8.2.2实现步骤
8.2.3结果分析
本章小结
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