多学科综合优化设计原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:华中科技大学出版社

作者:钟毅芳等编

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2006-4

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560936345

丛书系列:

图书标签:

• 多学科
• 优化
• 专业
• 优化设计
• 综合设计
• 多学科
• 工程设计
• 系统工程
• 方法论
• 原理
• 创新
• 决策分析
• 协同设计

现代计算方法在工程分析与设计中的应用 本书旨在系统介绍一系列现代计算方法，并深入探讨它们在解决复杂工程问题时的原理、算法及其具体应用。内容涵盖了从理论基础到实际操作的各个层面，力求为读者提供一套全面而实用的工程分析与设计工具箱。 核心内容概述： 本书首先会从数学建模的基础出发，强调如何将实际工程问题转化为可以被计算方法处理的数学模型。我们将讨论不同类型模型的构建策略，包括方程组、微分方程、约束优化问题等，并强调模型准确性和适用性的重要性。 随后，本书将重点介绍数值分析的核心概念与常用方法。我们将详细阐述以下几个关键领域： 方程求解方法： 涵盖线性方程组和非线性方程组的求解技术。对于线性方程组，我们将深入讲解直接法（如高斯消元法、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法），并分析它们的收敛性条件和计算效率。对于非线性方程组，将介绍牛顿迭代法、拟牛顿法等，并讨论其在实际工程问题中的应用，例如材料非线性分析、多体系统动力学等。 插值与逼近： 讨论如何使用多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）和样条插值来逼近离散数据点，以及如何运用最小二乘法等逼近方法来拟合数据，用于信号处理、曲线拟合和数据平滑等场景。 数值积分与微分： 详细介绍梯形法则、辛普森法则等数值积分方法，以及如何利用有限差分法等技术近似计算导数。这些技术在求解微分方程、计算物理量（如力、功、能量）等方面至关重要。 常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值解法： 这是本书的重要组成部分。对于常微分方程，我们将介绍欧拉法、龙格-库塔法（包括显式和隐式方法）等，并探讨它们的精度和稳定性。对于偏微分方程，本书将聚焦于有限差分法、有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）等主流离散化技术。我们将详细讲解这些方法的离散化过程、方程组的构建以及求解策略。通过实例，读者将学习如何运用这些方法来模拟热传导、流体流动、结构变形、电磁场分布等各类物理现象。 优化理论与算法： 本书将全面介绍各种优化技术，它们是解决工程设计问题的核心。我们将从无约束优化问题入手，讲解梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。接着，我们将转向约束优化问题，详细介绍拉格朗日乘法、KKT条件，并重点阐述线性规划（单纯形法、内点法）、二次规划以及非线性规划的求解算法，如序列二次规划（SQP）和内点法。此外，本书还将触及一些全局优化方法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火算法（SA），并讨论它们在复杂、多模态、非凸优化问题中的应用潜力。 不确定性分析与可靠性设计： 认识到工程实践中普遍存在的参数不确定性，本书将介绍如何量化和传播这些不确定性。我们将讲解蒙特卡洛模拟方法，以及如何运用响应面法、概率加权函数法等来评估系统的可靠性，并指导读者进行容差设计和鲁棒性设计，以提高工程系统的稳定性和安全性。 数据驱动的建模与分析： 随着大数据时代的到来，本书还将引入机器学习等数据驱动的建模技术。我们将介绍监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类）在工程数据分析中的应用，以及如何利用这些技术构建代理模型（Surrogate Models），以加速复杂仿真的执行，尤其是在优化设计迭代过程中。 应用导向与实践性： 本书强调理论与实践的结合。每一章都将配有丰富的工程算例，涵盖机械工程、土木工程、航空航天工程、电子工程、化学工程等多个领域。这些算例将引导读者如何将所学计算方法应用于实际问题。例如，在流体动力学部分，我们将演示如何使用CFD（计算流体力学）方法模拟飞机翼型周围的气流；在结构力学部分，我们将展示如何利用FEM分析桥梁或建筑物的应力分布；在优化设计部分，我们将引导读者如何利用遗传算法来优化发动机叶片形状，以降低空气阻力。 目标读者： 本书适合具有一定数学和工程基础的本科生、研究生以及在工程领域工作的工程师、研究人员。无论是希望深入理解数值计算原理，还是希望掌握解决复杂工程问题的计算工具，本书都将是一本宝贵的参考资料。通过阅读本书，读者将能够： 建立严谨的数学模型来描述工程问题。 熟练掌握多种现代计算方法及其背后的原理。 选择并应用合适的计算工具来解决实际工程挑战。 理解并处理工程系统中的不确定性。 运用数据驱动的方法来增强工程分析能力。 本书旨在培养读者独立分析和解决复杂工程问题的能力，为他们在快速发展的工程技术领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是工业美学的体现，那种深邃的蓝与银灰色的交织，给我一种沉稳又充满前沿科技感的印象。当我翻开第一页，映入眼帘的是引言部分，作者对当前工程领域面临的复杂性挑战进行了深刻剖析，读起来让人仿佛置身于一个高精尖的研究室里，那种对未知领域的探索欲被瞬间点燃。全书的排版布局非常考究，图表制作精良，特别是那些复杂的系统架构图，逻辑清晰得让人拍案叫绝。它不仅仅是理论的堆砌，更像是一本详尽的实践指南，每一个章节的过渡都自然流畅，仿佛在引导我一步步揭开那些隐藏在复杂系统背后的设计奥秘。我尤其欣赏它对历史发展脉络的梳理，将那些分散在不同学科中的优化思想进行了系统的整合，这种宏观的视野构建，让读者对整个优化设计领域有了更立体的认识，而非仅仅停留在某个孤立的技术点上。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个跨领域合作项目中，偶然间接触到这本书的。说实话，一开始我对它的学术深度有些忐忑，毕竟“综合优化”这个词本身就意味着极高的门槛。然而，初读下来，我发现作者的叙述方式非常人性化，他擅长用清晰的比喻来阐释那些抽象的数学模型。比如，他对约束条件的描述，用到了类似资源调配的日常场景，瞬间就将复杂的数学语言转化为了可感知的工程问题。书中穿插的案例分析，无论是针对航空航天领域还是能源系统的优化，都极为贴合实际需求，让我立刻就能联想到我正在处理的难题。读完关于启发式算法的那几章后，我感觉自己对传统搜索方法的局限性有了更深刻的理解，并且对如何巧妙地结合不同算法的优势来应对多目标冲突，有了豁然开朗的感觉。这本书的价值在于，它成功架设了一座连接理论与工程实践的坚固桥梁，让原本遥不可及的优化思想变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本书时，我主要关注的是其中对“多目标冲突协调”的解决方案。我一直苦于在性能和成本之间难以找到一个令人信服的平衡点。这本书在该领域的阐述，简直是为我解惑。它系统地对比了帕累托前沿的概念演进和实际应用中的局限性，并提出了一种结合专家知识的动态权重调整机制，这个思路非常新颖且极具操作性。阅读过程中，我时常会停下来，对照着我过去失败的优化尝试进行反思，才明白自己当时错在了对“全局最优”的盲目追求，而忽略了实际资源约束下的“满意解集”的构建。书中的算法流程图清晰明了，我甚至尝试着将其中一个迭代过程用伪代码复现，发现其效率和稳定性都远超我原有的方案。这本书对工程决策过程中的“软信息”的量化处理，给了我极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这套书的阅读体验，对于我这种偏爱逻辑严密论证的读者来说，简直是一种享受。它的论证结构非常具有说服力，每一步推导都像是精密的机械咬合，毫不拖泥带水。作者在介绍新方法论时，总是先建立一个严谨的数学框架，确保读者能够理解其内在逻辑的自洽性，随后再探讨其在不同工程场景下的适用性和鲁棒性。我特别留意了关于“鲁棒性设计”的那一部分，作者对不确定性处理的讨论，远比我之前读过的任何一本教材都要深入和全面，它不仅仅停留在概率论的范畴，而是深入到了信息熵和决策理论的层面。更让我赞叹的是，全书的参考文献列表极其详实且前沿，可以看出作者在撰写过程中进行了大量的文献调研和深度思考。这本书无疑是为那些追求极致精确度和系统完备性的研究人员量身定制的“工具箱”，它能帮你打磨出最坚固的理论基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格带着一种老派学者的严谨与温和，读起来非常舒服，没有那种刻意迎合快速阅读的浮躁感。它更像是一位经验丰富的大师在与你进行一次深入的学术对话。我特别喜欢它在介绍复杂算法时，总会穿插一些关于“设计哲学”的探讨，比如如何平衡模型的简化与对物理现实的忠实反映。书中关于“可解释性优化”的章节，对我这个侧重于应用落地的工程师来说，简直是久旱逢甘霖。它不仅仅教你如何得到一个优化结果，更重要的是，教你如何向非技术背景的决策者解释这个结果背后的科学依据和可靠性。整本书的阅读体验，就像是经历了一次全面的思维升级，它拓宽了我对“设计”这一概念的理解——设计不再是简单的零件组装，而是一场深刻的、跨学科的、目标导向的系统性探索过程。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆