機械優(yōu)化設計

第一章 引論
第二章 機械優(yōu)化設計的基本要素及數(shù)學模型
§2-1 設計變量
§2-2 約束條件
§2-3 目標函數(shù)
§2-4 最優(yōu)化問題的數(shù)學模型
第三章 優(yōu)化設計問題的若干理論基礎
§3-1 優(yōu)化設計問題的幾何意義
一、目標函數(shù)的等值面(線)
二、約束最優(yōu)解和無約束最優(yōu)解
三、局部最優(yōu)解和全域最優(yōu)解
§3-2 無約束目標函數(shù)的極值點存在條件
一、函數(shù)的極值與極值點
二、極值點存在的條件
§3-3 函數(shù)的凸性
一、凸集與非凸集
二、凸函數(shù)的定義
三、凸函數(shù)的基本性質
四、凸函數(shù)的判定
五、函數(shù)的凸性與局部極值及全域最優(yōu)值之間的關系
§3-4 約束極值點存在條件
§3-5 最優(yōu)化設計的數(shù)值計算迭代方法
一、迭代法的基本思想及其格式
二、迭代計算的終止準則
第四章 一維搜索的最優(yōu)化方法
§4-1 概述
§4-2 初始搜索區(qū)間的確定
§4-3 黃金分割法
一、消去法的基本原理
二、“0．618”的由來
三、迭代過程及算法框圖
§4-4 二次插值法
一、基本原理
二、迭代過程及算法框圖
第五章 多變量無約束優(yōu)化方法
§5-1 概述
§5-2 變量輪換法
一、變量輪換法的原理與計算方法
二、迭代過程及算法框圖
三、效能特點
§5-3 原始共軛方向法
一、共軛方向的基本概念
二、共軛方向的原始構成
三、迭代過程及算法框圖
§5-4 鮑威爾法
一、基本原理
二、迭代過程及算法框圖
§5-5 梯度法
一、基本原理
二、迭代過程及算法框圖
三、效能特點
§5-6 牛頓法
一、基本原理
二、迭代過程及算法框圖
三、效能特點
§5-7 變尺度法
一、變尺度法的基本思想
二、構造變尺度矩陣A(k)的基本要求
三、DFP法變尺度矩陣遞推公式
四、DFP法迭代過程及算法框圖
五、DFP法的效能特點
六、BFGS變尺度法
第六章 約束最優(yōu)化方法
§6-1 概述
§6-2 約束隨機方向搜索法
一、基本原理
二、初始點的選擇
三、隨機搜索方向的產生
四、迭代過程及算法框圖
§6-3 復合形法
一、基本原理
二、初始復合形的產生
三、迭代過程及算法框圖
§6-4 懲罰函數(shù)法
一、基本原理
二、外點懲罰函數(shù)法
三、內點懲罰函數(shù)法
四、混合型懲罰函數(shù)法
第七章 多目標函數(shù)的優(yōu)化設計方法
§7-1 概述
§7-2 統(tǒng)一目標函數(shù)法
一、線性加權組合法
二、目標規(guī)劃法
三、功效系數(shù)法
四、乘除法
§7-3 主要目標法
§7-4 協(xié)調曲線法
第八章 離散變量的優(yōu)化設計方法
§8-1 離散變量優(yōu)化的若干基本概念
一、離散設計空間和離散值域
二、非均勻離散變量和連續(xù)變量的均勻離散化處理
三、離散最優(yōu)解
§8-2 湊整解法與網格法
一、湊整解法
二、網格法
§8-3 離散復合形法
一、初始離散復合形的產生
二、約束條件的處理
三、離散一維搜索
四、離散復合形算法的終止準則
五、重構復合形
六、離散復合形法的迭代過程及算法框圖
第九章 有關優(yōu)化設計的數(shù)學模型及其求解中的幾個問題
§9-1 設計變量的選取
§9-2 目標函數(shù)的建立
§9-3 約束條件的確定
§9-4 數(shù)學模型的尺度變換
一、設計變量的尺度變換
二、目標函數(shù)的尺度變換
三、約束條件的尺度變換
§9-5 數(shù)據表和線圖的處理
§9-6 最優(yōu)化方法的選擇及其應用程序
§9-7 計算結果的分析與處理
第十章 最優(yōu)化方法在機械設計中的應用
§10-1 概述
§10-2 輪式車輛前輪轉向梯形四桿機構的優(yōu)化設計
§10-3 最小體積二級圓柱齒輪減速器的優(yōu)化設計
§10-4 套筒滾子鏈傳動的優(yōu)化設計
§10-5 盤式制動器的優(yōu)化設計
§10-6 四桿機構再現(xiàn)預定軌跡的優(yōu)化設計
思考題與習題
附錄一 常用優(yōu)化方法參考程序
附錄二 在VB中適用的優(yōu)化設計參考程序
附錄三 機構軌跡優(yōu)化實例程序應用實踐
主要參考文獻