工程最优化设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:李元科

出品人:

页数:179

译者:

出版时间:2006-8

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302130369

丛书系列:

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《工程最优化设计》 《工程最优化设计》是一本系统探讨如何通过数学和计算方法，在满足工程约束的前提下，寻求最优工程解决方案的专著。本书深入浅出地介绍了工程设计中的普遍性优化问题，以及解决这些问题的通用理论、算法和实践。 核心内容概述： 本书聚焦于工程领域中的决策制定过程，旨在帮助读者理解和掌握在面对多目标、高维度、复杂约束的工程设计场景时，如何系统地寻找最佳的性能指标、最低的成本、最少的资源消耗或最高的可靠性等。 理论基础： 优化理论基础： 书中将首先建立坚实的优化理论基础，包括目标函数、约束条件、设计变量、可行域、最优解等基本概念。读者将学习到如何将实际的工程问题抽象为数学模型，从而能够运用数学工具进行分析。 凸优化与非凸优化： 详细阐述凸优化问题的特性及其高效求解方法，如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。同时，也介绍非凸优化问题的复杂性，以及处理这类问题常用的启发式算法和全局优化技术。 约束处理方法： 深入研究处理不等式约束和等式约束的多种方法，包括拉格朗日乘子法、罚函数法、增广拉格朗日法、序列二次规划法（SQP）等。这些方法是求解实际工程问题不可或缺的工具。 常用优化算法： 梯度类方法： 对基于梯度的优化算法进行详尽介绍，包括最速下降法、牛顿法、拟牛顿法（如DFP、BFGS）、共轭梯度法等。这些算法在解决大规模连续优化问题时具有重要的应用价值。 非梯度类方法： 介绍不依赖于导数信息的优化方法，如模式搜索法、单纯形法（Nelder-Mead）等，尤其适用于目标函数不可微或难以计算导数的情况。 全局优化算法： 探讨解决非凸优化问题中的局部最优陷阱问题，介绍模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithm）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization）、差分进化（Differential Evolution）等全局搜索和演化计算方法。 启发式与元启发式算法： 涵盖一系列高效的搜索策略，如禁忌搜索（Tabu Search）、蚁群优化（Ant Colony Optimization）等，这些算法在处理复杂、大规模、高维度问题时表现出色。 工程应用实例： 本书的另一大特色在于，它不仅仅停留在理论层面，更强调理论与实践的结合。通过大量典型的工程案例，读者将直观地了解优化技术在不同工程领域的应用： 结构优化： 如桥梁、建筑、飞机机翼等结构的拓扑优化、形状优化和尺寸优化，旨在提高承载能力、减轻重量、降低材料消耗。 机械设计优化： 例如发动机、齿轮箱、传动系统的参数优化，以提高效率、降低噪声、延长寿命。 电子与控制系统优化： 针对电路参数设计、控制器增益整定、系统鲁棒性优化等，以达到期望的性能指标。 制造过程优化： 包括工艺参数的优化、生产调度、物流路径规划等，以提高生产效率、降低成本。 能源与环境工程优化： 如能源系统设计、污染物排放控制、资源分配优化等。 软件实现与计算工具： 书中还将指导读者如何利用现有的优化软件库和工具进行实际的优化计算。将介绍常用的优化工具包，如MATLAB Optimization Toolbox、SciPy.optimize、Gurobi、CPLEX等，并提供代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际的计算能力。 目标读者： 本书适合于高等院校机械工程、土木工程、航空航天工程、电子工程、自动化、材料科学、工业工程以及其他相关专业的本科生、研究生，以及从事工程设计、研发和优化的工程师和科研人员。 《工程最优化设计》将是一本 invaluable 的参考书，帮助读者掌握先进的工程设计方法，提升解决复杂工程问题的能力，最终实现创新和高效的工程设计。

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我是一位专注于软件架构和大规模系统资源调度的技术人员，起初对一本名为《工程最优化设计》的书籍持保留态度，以为它会偏向传统的土木或机械领域。然而，阅读后发现，其核心思想具有极强的普适性。书中对多目标优化（Pareto前沿）的讨论，对解决我们软件系统中性能、成本和鲁棒性之间的矛盾至关重要。作者在阐述这些高级优化理论时，并没有采用那种高高在上的学术腔调，而是非常注重“可计算性”和“工程实现难度”。比如，它详细分析了在计算资源有限的情况下，如何选择合适的代理模型（surrogate model）进行快速迭代，这对于我们处理高维、高成本的仿真评估场景太有帮助了。这本书的逻辑组织非常清晰，从基础的线性规划逐步过渡到非线性、动态优化，每一步的衔接都非常自然，保证了即便是初学者也能跟得上节奏，而资深人士也能从中汲取到新的启发。

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作为一名理论研究者，我一直致力于探索新型优化算法的收敛速度和全局最优性。这本《工程最优化设计》虽然面向工程应用，但其对算法理论基础的梳理和论证却达到了极高的深度。它对几种主流优化算法的收敛性证明给出了简洁而严谨的阐述，这极大地帮助我巩固了基础知识，并在研究中找到了新的突破口。书中对离散优化问题的处理方式，尤其是混合整数规划（MIP）的应用案例，非常具有启发性。作者巧妙地平衡了数学的精确性和工程的可行性，展示了如何用近似解法在保证合理精度的前提下，大幅缩短求解时间，这对于前沿算法的工程化落地至关重要。总而言之，这本书不仅仅是一本工程指南，它更像是一座连接高深学术理论与实际工程需求之间的坚固桥梁，为所有致力于提升系统性能的工程师和研究人员，提供了不可或缺的导航图。

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这本书的装帧和排版简直是业界良心，纸张质感厚实，图表清晰锐利，这对于一本需要反复查阅的专业书籍来说，太重要了。内容方面，我最欣赏的是它对“鲁棒性设计”的深入探讨。在现实世界的工程项目中，输入参数永远不可能完全精确，环境条件总在变化。这本书没有止步于寻找“理想”最优解，而是着重教会读者如何设计出在各种可能情景下表现都“足够好”的系统。书中关于灵敏度分析和不确定性量化的章节，对于我们风险评估部门来说，提供了非常扎实的理论基础和可操作的流程指南。我尤其喜欢作者在章节末尾设置的“反思与挑战”部分，它总能引导我跳出书本的框架，思考如何将这些理论应用到我们那些“非标”的、充满灰色地带的实际问题中去。这绝不是一本读一遍就可以束之高阁的书，而是需要放在手边，随时翻阅的案头参考书。

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这本《工程最优化设计》真是一本让人醍醐灌顶的宝典！我作为一个刚踏入工程领域不久的新手，面对那些复杂系统的设计和决策，常常感到无从下手，总觉得自己的方法太依赖经验，缺乏系统性。这本书的出现，彻底改变了我的困境。它不是那种枯燥的理论堆砌，而是以一种非常实用的方式，将抽象的数学工具与具体的工程实践紧密结合起来。比如，书中关于约束条件的描述和处理，清晰地阐明了如何在实际的物理限制下，找到最优的解决方案。我印象最深的是关于迭代算法的那一章，作者用非常生动的语言解释了梯度下降法和牛顿法的内在逻辑，并通过丰富的图示，让我一下子明白了它们各自的优缺点和适用场景。读完之后，我仿佛拥有了一套全新的“设计语言”，看待问题不再局限于单一的视角，而是能够从全局出发，权衡各种因素，找到那个最经济、最可靠的设计方案。这本书的价值，远超出了教科书的范畴，更像是一位资深工程师手把手的教导。

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坦白说，这本书对我这种在制造业摸爬滚打多年的老兵来说，简直是久旱逢甘霖。我们过去做设计，很多时候都是“差不多就行了”，参数设定往往是基于经验值和反复试错。但随着技术迭代越来越快，对精度和效率的要求也越来越高，老一套的方法已经快撑不住了。这本《工程最优化设计》里提到的启发式算法和全局搜索方法，让我眼前一亮。它提供了一种系统性的框架，去探索那些传统方法难以触及的“黑暗角落”，找到那些隐藏的、非线性的最优解。我特别欣赏作者在讨论复杂系统建模时的严谨态度，如何将实际工程中的不确定性和随机性纳入到优化模型中去，这一点在实际应用中至关重要。书中的案例分析也非常接地气，涵盖了结构强度、热力学效率等多个方面，让我能够立刻将学到的知识应用到手头正在进行的项目中，效果立竿见影。这绝对是一本能显著提升工程设计水平的工具书。

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课程讲的太简单

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