Computer Aided Optimum Design in Engineering  XI

Computer Aided Optimum Design in Engineering XI pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:
作者:Hernandez, S. (EDT)
出品人:
頁數:0
译者:
出版時間:
價格:1683.00
裝幀:
isbn號碼:9781845641856
叢書系列:
圖書標籤:
  • 優化設計
  • 計算機輔助設計
  • 工程優化
  • 結構優化
  • 參數化設計
  • 數值優化
  • 算法
  • 工程應用
  • 設計自動化
  • 優化理論
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具體描述

結構優化設計中的前沿方法與應用:一本麵嚮工程實踐的深度解析 圖書名稱: 結構優化設計中的前沿方法與應用 內容簡介: 本書旨在為結構工程、機械工程、航空航天工程、土木工程等領域的工程師、研究人員及高年級學生提供一套全麵、深入且具有高度工程實踐指導意義的結構優化設計理論與先進方法論。不同於側重於特定優化算法(如遺傳算法或拓撲優化)的傳統教材,本書著重於構建一個涵蓋多物理場耦閤、多目標決策、不確定性量化以及與現代製造技術(尤其是增材製造)深度融閤的綜閤性優化設計框架。 全書內容組織結構清晰,從優化設計的經典理論基石齣發,逐步過渡到當前工業界和學術界關注的最前沿研究熱點。我們深知,在實際工程問題中,結構往往需要在多種相互製約的性能指標下進行權衡,因此,本書將多目標優化(Multi-Objective Optimization, MOO)作為核心章節之一進行瞭詳盡的闡述。 第一部分:優化設計的基礎與理論迴顧 本部分首先迴顧瞭結構優化設計的數學基礎,包括約束函數的建立、目標函數的定義,以及靈敏度分析的核心地位。我們詳細討論瞭傳統的基於梯度的方法(如序列二次規劃SQP)和不基於梯度的全局優化方法(如模擬退火SA)。重點在於,本書強調瞭如何根據問題的性質(如凸性、連續性)選擇最閤適的優化算法,並引入瞭可靠性驅動的設計(Reliability-Driven Design)的概念,將概率理論引入到傳統的確定性優化框架中,以應對現實世界中材料性能和載荷輸入的不確定性。 第二部分:先進拓撲優化技術與形態生成 拓撲優化作為結構輕量化和性能提升的革命性工具,在本書中占據瞭重要篇幅。我們不再僅僅停留在經典的密度法(SIMP),而是深入探討瞭水平集方法(Level Set Method, LSM)在處理清晰幾何邊界方麵的優勢與挑戰。本書詳細剖析瞭如何利用水平集方法實現對結構孔隙率和邊界光滑性的精確控製,這對於後續的傳統機加工或增材製造至關重要。此外,我們還專門開闢章節討論瞭力學約束下的功能梯度材料(Functionally Graded Materials, FGM)的優化設計,展示瞭如何利用材料屬性在空間中的連續變化來實現性能的最優化。 第三部分:多物理場耦閤與復雜載荷優化 現代工程結構往往需要同時考慮熱、力、電磁等多個物理場的影響。本書的特色之一在於係統地介紹瞭如何將有限元分析(FEA)的結果無縫集成到優化迭代過程中。針對熱應力、振動控製以及電磁屏蔽等典型耦閤問題,我們提供瞭詳細的建模指南和靈敏度計算策略。特彆是針對模態與剛度的協同優化,本書提供瞭利用拉格朗日乘子法和伴隨法(Adjoint Method)實現高效靈敏度計算的實戰案例分析。 第四部分:麵嚮增材製造(AM)的優化設計 增材製造技術的興起徹底改變瞭“設計——製造”的傳統路徑,使得以前難以實現的復雜幾何結構成為可能。本書強調瞭設計為製造(Design for Manufacturing, DFM)的理念在優化設計中的必要性。我們深入探討瞭如何將支撐結構優化、殘餘應力最小化以及熱變形控製納入到拓撲或形狀優化問題的目標函數或約束條件中。具體案例涵蓋瞭基於激光粉末床熔融(LPBF)工藝的金屬部件優化,以及如何通過優化設計來彌補增材製造過程中固有的各嚮異性材料性能問題。 第五部分:智能決策與機器學習在優化中的融閤 麵對高維度的優化空間和計算成本高昂的仿真模型,傳統優化方法正麵臨瓶頸。本書的最後一部分聚焦於如何利用人工智能和機器學習技術加速優化過程。我們詳細介紹瞭代理模型(Surrogate Modeling)的構建技術,包括徑嚮基函數(RBF)、高斯過程(GP)以及深度神經網絡(DNNs)在預測昂貴仿真結果方麵的應用。此外,本書還探討瞭基於強化學習(Reinforcement Learning, RL)的優化策略,展示瞭RL如何在迭代決策過程中自主學習並導航復雜優化景觀,以更少的迭代次數收斂到高質量的解。 本書的價值與目標讀者: 本書的敘事風格側重於從工程問題的實際需求齣發,係統地推導齣最優的數學模型和求解策略。全書配有大量源自工業界和前沿研究的實際案例,這些案例不僅展示瞭理論方法的有效性,更重要的是,提供瞭將這些方法轉化為可執行設計流程的詳細步驟。 本書適閤以下讀者: 結構工程師和研發工程師: 尋求突破傳統設計瓶頸,掌握利用先進優化工具實現極端性能(如超輕量化、高可靠性)的設計人員。 高校研究生和博士生: 作為結構優化、計算力學、先進製造等領域的高級參考書,提供深入的理論背景和前沿研究方嚮的指引。 仿真與CAE專傢: 希望將優化流程無縫集成到現有仿真平颱中,並理解優化算法背後數學原理的技術人員。 通過閱讀本書,讀者將不僅掌握一套強大的工程設計工具箱,更能建立起從物理現象到數學模型,再到高效數值求解的完整優化思維鏈條。

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讀後感

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用戶評價

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《Computer Aided Optimum Design in Engineering XI》這部作品,在我看來,承載著工程師們對極緻性能和效率的不懈追求。我對書中可能深入探討的算法細節和理論框架充滿期待。盡管我無法具體預測書中每一個章節的內容,但“計算機輔助最優設計”這個核心概念本身就蘊含著無限的可能性。它意味著我們將設計過程從經驗驅動轉嚮數據驅動,從試錯法轉嚮智能決策。我設想,書中會詳細闡述各種優化算法的原理、優缺點以及適用場景,比如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等,並可能深入分析它們在復雜工程係統中的應用。同時,我也期待書中能夠提供關於如何構建高效的優化流程、如何處理約束條件、以及如何進行靈敏度分析等方麵的指導。這本書的厚度和“XI”這個標識,無疑預示著它是一個龐大而成熟的知識體係的最新組成部分,值得深入細讀和反復品味,以期從中汲取解決實際工程難題的智慧。

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《Computer Aided Optimum Design in Engineering XI》這個書名,在我腦海中勾勒齣瞭一個充滿挑戰與創新的學術圖景。我雖然還沒有具體閱讀其中的章節,但單憑書名,我就能感受到它在工程領域所扮演的重要角色。從“計算機輔助”到“最優設計”,這其中的每一步都代錶著技術的進步和理念的革新。我猜測,這本書很可能深入探討瞭如何利用強大的計算能力來分析和優化工程設計,從而實現性能的最大化、成本的最小化,以及資源的最佳配置。我特彆好奇的是,“XI”這個序號所代錶的連續性,這暗示著該係列圖書已經擁有瞭一段豐富的曆史,並且每一次的齣版都凝聚瞭作者們對該領域最新研究成果的總結和思考。我相信,這本書會為讀者提供關於當前優化設計方法論的深刻見解,以及在實際工程應用中可能遇到的各種復雜問題的解決方案。

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這本《Computer Aided Optimum Design in Engineering XI》給我留下瞭深刻的印象。雖然我還沒有深入研究這本書的全部內容,但僅僅是瀏覽其目錄和引言部分,我就已經對它所涵蓋的廣度和深度感到驚嘆。它似乎不僅僅是一本技術手冊,更像是一次對工程設計前沿的探索之旅。書中對“計算機輔助最優設計”這一概念的解讀,超越瞭簡單的工具介紹,而是將其提升到瞭理論和方法論的層麵。我能夠感受到作者在梳理和組織這個復雜領域時付齣的巨大努力,將原本可能分散在不同學科和應用中的知識點,係統地整閤在一起。我尤其對其在“ XI”這個序號中隱含的迭代和進步感到好奇,這錶明該係列圖書已經經曆瞭多年的發展和完善,每一次的更新都可能帶來瞭新的視角和突破。這本書的齣版,無疑為我提供瞭瞭解當前計算機輔助優化設計最新進展的絕佳機會,也激發瞭我進一步學習和實踐的強烈願望。我期待書中能夠提供一些實際的案例分析,能夠讓我更直觀地理解理論的落地過程,並從中學習到解決實際工程問題的思路和方法。

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這本書,《Computer Aided Optimum Design in Engineering XI》,給我的第一印象是它代錶著工程設計領域的一個重要方嚮和發展階段。雖然我尚未仔細研讀,但“計算機輔助”和“最優設計”這兩個詞匯組閤,就足以勾勒齣其核心價值。在我看來,這不僅僅是一本關於軟件操作的書,更可能是一部關於如何運用智慧和計算能力來解決工程難題的著作。我好奇書中是否會探討如何將物理模型與優化算法相結閤,如何進行參數優化、拓撲優化,甚至如何實現自動化設計。我猜測,這本書的讀者群體可能非常廣泛,從學生到資深工程師,都能從中找到有價值的信息。而“XI”這個序號,也暗示著該係列可能已經取得瞭顯著的成就,並且在不斷地進行知識的更新和內容的深化。我相信,對於任何希望提升設計水平、追求更高效率和更好性能的工程師而言,這本書都可能是一本不可多得的參考書。

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初次翻閱《Computer Aided Optimum Design in Engineering XI》,便被其嚴謹的學術風格和前沿的探討內容所吸引。雖然我並非直接從事優化設計領域的研究,但作為一個對工程技術發展保持高度關注的工程師,我深知計算機輔助優化在提升設計效率、降低成本、優化性能等方麵扮演著至關重要的角色。這本書的標題暗示瞭它在這一領域已經積纍瞭深厚的底蘊,並且“XI”這個數字錶明瞭其持續的生命力和不斷演進的特質。我特彆感興趣的是書中可能涵蓋的一些新興的優化算法、多目標優化技術、以及與人工智能、機器學習等交叉領域的融閤。我猜測,作者在本書中可能著重探討瞭如何應對日益復雜的工程問題,以及如何利用先進的計算技術來解決那些傳統方法難以企及的挑戰。這本書的理論深度和實踐指導意義,讓我對它寄予厚望,相信它能夠為我提供寶貴的參考和啓示,幫助我更好地理解和應用現代工程設計的理念。

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