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考慮多源不確定性的多學科可靠性設計優化（簡體書）
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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書從複雜產品設計與優化的角度出發，系統闡述了多學科可靠性設計優化的方法和技術，著重介紹了多學科協同優化策略、可靠性分析方法、多源不確定性數學建模理論、單學科統一可靠性分析方法、序列化的多學科可靠性分析方法、考慮多源不確定性的多學科可靠性設計優化建模與求解方法，並結合具體示例介紹了多學科可靠性設計優化方法的應用。
本書集中體現了作者在國家自然科學基金項目和與航天航空行業各研究院所合作項目的研究中取得的研究成果，具有專業性、系統性和實用性，反映了現代產品開發技術的最新進展。
本書可作為廣大工程技術人員，特別是產品沒計研發技術人員以及高等院校機械類專業研究生的參考書。
本書集中體現了作者在國家自然科學基金項目和與航天航空行業各研究院所合作項目的研究中取得的研究成果，具有專業性、系統性和實用性，反映了現代產品開發技術的最新進展。
本書可作為廣大工程技術人員，特別是產品沒計研發技術人員以及高等院校機械類專業研究生的參考書。
作者簡介
劉繼紅，北京航空航天大學機械工程及自動化學院教授、博士生導師，現從事複雜產品數字化設計與製造、現代設計理論與方法、飛機先進裝配工藝及裝備、製造業信息化發展戰略等領域的研究，曾經負責和參與國家級項目15項，其他項目10項，獲得省部級獎勵2項，已在國內外學術刊物和國際會議上發表論文100餘篇。
李連升，北京控制工程研究所光學敏感器研製中心&空間智能控制技術國防科技重點實驗室高級工程師、副主任設計師，現從事航天器多學科設計優化、空間光學探測、新型導航技術及應用等領域的研究。曾承擔和參與完成國家級、省部級和企業級科研項目10余項，已在國內外學術刊物和會議上發表論文30餘篇。
李連升，北京控制工程研究所光學敏感器研製中心&空間智能控制技術國防科技重點實驗室高級工程師、副主任設計師，現從事航天器多學科設計優化、空間光學探測、新型導航技術及應用等領域的研究。曾承擔和參與完成國家級、省部級和企業級科研項目10余項，已在國內外學術刊物和會議上發表論文30餘篇。
目次
第1章 緒論
1.1 多學科可靠性設計優化的提出
1.2 多學科可靠性設計優化研究現狀
1.2.1 確定性多學科設計優化研究
1.2.2 不確定性量化理論
1.2.3 多學科可靠性評價方法
1.2.4 單學科可靠性分析方法
1.2.5 多學科可靠性分析方法
1.2.6 多學科可靠性設計優化
1.3 本書主要內容
參考文獻
第2章 多學科可靠性設計優化理論基礎
2.1 多學科設計優化理論
2.1.1 多學科設計優化定義
2.1.2 多學科設計優化數學模型
2.1.3 靈敏度分析技術
2.1.4 多學科設計優化算法
2.1.5 多學科設計優化策略
2.1.6 多學科設計優化中的多目標問題
2.1.7 多學科設計優化環境
2.2 基於可靠性的設計優化
2.2.1 不確定設計優化
2.2.2 RBDO數學模型
2.2.3 RBDO流程
2.2.4 RBDO求解策略
2.3 本章小結
參考文獻
第3章 改進的協同優化算法
3.1 協同優化算法改進綜述
3.1.1 改進協同優化算法的收斂性能
3.1.2 提高協同優化算法的計算效率
3.2 基於智能優化算法的協同優化算法
3.2.1 面向多學科設計優化的智能優化算法庫
3.2.2 自適應智能優化算法
3.2.3 自適應協同優化策略
3.3 基於線性近似過濾的聯合線性近似協同優化策略
3.3.1 協同優化算法的迭代過程
3.3.2 聯合線性近似協同優化
3.3.3 聯合線性近似協同優化過程中的線性近似衝突
3.3.4 線性近似過濾策略
3.3.5 基於LAF策略的CLA-CO計算流程
3.3.6 算例驗證
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 基於近似技術的可靠性分析方法
4.1 近似技術與試驗設計概述
4.1.1 多學科設計優化中的近似技術
4.1.2 多學科設計優化中的試驗設計方法
4.1.3 基於近似技術的多學科設計優化應用實例
4.2 基於逆可靠性原理抽樣的響應面法
4.2.1 逆可靠性分析的響應面法
4.2.2 基於逆可靠性分析原理的抽樣方法
4.2.3 算例驗證
4.3 基於樣本點全插值的響應面法及其應用
4.3.1 樣本點全插值法
4.3.2 應用樣本點全插值的響應面法
4.3.3 算例驗證
4.4 本章小結
參考文獻
第5章 多源不確定性數學建模
5.1 不確定性來源與分類
5.2 不確定性的數學建模理論
5.2.1 隨機不確定性的數學建模
5.2.2 模糊不確定性的數學建模
5.2.3 區間不確定性的數學建模
5.2.4 基於證據理論的隨機一模糊一區間不確定性統一表達
5.3 不確定性在多學科系統中的傳播
5.3.1 單學科不確定性傳播
5.3.2 多學科系統中的混合不確定性傳播
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 單學科統一可靠性分析方法
6.1 可靠性分析概述
6.1.1 可靠度概念
6.1.2 可靠度指標
6.1.3 可靠性評價
6.2 常用的可靠性分析方法
6.2.1 蒙特卡羅仿真分析方法
6.2.2 響應面法
6.2.3 一階可靠性分析方法
6.2.4 二階可靠性分析方法(SORM)
6.2.5 其他可靠度求解方法
6.3 基於證據理論的統一可靠性分析
6.3.1 基於證據理論的可靠性分析
6.3.2 基於證據理論的統一可靠性分析方法
6.3.3 算例
6.4 基於概率論、可能性理論、證據理論的統一可靠性分析
6.4.1 隨機一模糊區間混合不確定性下的可靠性分析模型構建
6.4.2 統一可靠性分析的FORM-α-URA方法
6.4.3 實例驗證
6.5 基於插值的統一可靠性分析
6.5.1 目標子似真度的確定
6.5.2 逆可靠性評估模型的建立
6.5.3 逆分析的最可能失效點的求解
6.6 本章小結
參考文獻
第7章 序列化的多學科統一可靠性分析方法
7.1 多學科可靠性分析方法概述
7.1.1 多學科可靠性分析流程
7.1.2 多學科分析
7.1.3 基於PMA的多學科可靠性分析
7.1.4 基於卡方分佈的統一多學科可靠性分析方法
7.1.5 基於鞍點近似的多學科統一可靠性分析方法
7.2 基於概率論的序列化多學科可靠性分析方法
7.2.1 序列化多學科可靠性分析方法原理
7.2.2 序列化多學科可靠性分析中採用的方法
7.2.3 序列化多學科可靠性分析方法的數學模型
7.2.4 序列化多學科可靠性分析流程與步驟
7.3 基於概率論和凸集模型的序列化多學科可靠性分析方法
7.3.1 MU―SMRA方法原理
7.3.2 MU―SMRA數學模型
7.3.3 MU―SMRA流程與步驟
7.3.4 實例分析與討論
7.4 基於概率論、可能性理論和證據理論的序列化多學科
可靠性分析方法
7.4.1 含有三種不確定性的多學科逆可靠性分析模型
7.4.2 嵌套MDPMA求解方法
7.4.3 IS MDPMA求解方法
7.4.4 算例驗證
7.5 本章小結
參考文獻
第8章 考慮多源不確定性的多學科可靠性設計優化建模
8.1 複雜產品系統MDO建模方法概述
8.1.1 系統的分解
8.1.2 多學科設計優化建模技術
8.2 隨機不確定性下的RBMDO模型
8.2.1 RBMDO數學模型
8.2.2 採用多學科可行法的RBMDO
8.2.3 採用單學科可行法的RBMDO
8.3 基於概率論和凸集模型的RBMDO數學模型
8.3.1 不確定性的數學建模流程
8.3.2 可靠性綜合評價指標的建立
8.3.3 多源不確定性條件下的RBMDO模型
8.4 考慮隨機模糊區間混合不確定性的RBMDO建模
8.4.1 不確定性的數學建模
8.4.2 隨機一模糊一區間混合不確定性下的可靠性評價
8.4.3 隨機一模糊一區間混合不確定性下的多學科可靠性設計優化模型
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 多源不確定性條件下的多學科可靠性設計優化
9.1 基於可靠性的多學科設計優化
9.1.1 數學模型
9.1.2 優化流程
9.2 序列優化與可靠性評估策略及其應用
9.2.1 序列優化與可靠性評估策略
9.2.2 基於SORA和CSSO的多學科可靠性設計優化
9.2.3 基於SORA和CO的RBMDO
9.2.4 基於SORA和BLISCO的RBMDO
9.3 混合層次多學科可靠性設計優化策略HSORA
9.3.1 HSORA思想
9.3.2 HSORA流程
9.3.3 HSORA方法步驟
9.4 隨機不確定性條件下的HSORA
9.4.1 HSORA―RBMDO策略
9.4.2 HSORA―RBMDO步驟
9.4.3 HSORA―RBMDO中的數學模型
9.5 隨機一認知不確定性條件下的AEMDO
9.5.1 HSORA―AEMDO策略
9.5.2 HSORA―AEMDO步驟
9.5.3 HSORA―AEMDO中的數學模型
9.5.4 算例測試
9.6 隨機一模糊一區間不確定性下的SOMUA
9.6.1 單學科的SOMUA介紹
9.6.2 並行計算的SOMUA方法
9.6.3 RFIMDO一PCSOMUA方法與流程
9.6.4 RFIMDO―PCSOMUA過程中的移動向量
9.6.5 RFIMDO―PCSOMUA中的相關數學模型
9.6.6 數值算例驗證
9.7 工程算例驗證
9.7.1 航空齒輪傳動系統算例
9.7.2 概念船設計算例
9.8 本章小結
參考文獻
第10章 RBMDO發展展望
10.1 R13MDO技術
10.1.1 構建精確的RBMDO模型
10.1.2 高效的RBMDO求解技術
10.2 多學科設計優化建模
10.2.1 傳統多學科設計優化建模存在的問題
10.2.2 基於MBSE的多學科設計優化建模
10.2.3 基於Modelica的多學科設計優化建模方法
10.3 多學科設計優化環境
10.3.1 多學科設計優化策略的功能需求
10.3.2 基於web服務的多學科設計優化框架
10.3.3 未來的多學科設計優化環境
10.4 多學科設計優化與先進技術的結合
10.4.1 基於多學科設計優化的3D打印設計技術
10.4.2 基於數據挖掘和大數據的多學科設計優化
10.5 本章小結
參考文獻
1.1 多學科可靠性設計優化的提出
1.2 多學科可靠性設計優化研究現狀
1.2.1 確定性多學科設計優化研究
1.2.2 不確定性量化理論
1.2.3 多學科可靠性評價方法
1.2.4 單學科可靠性分析方法
1.2.5 多學科可靠性分析方法
1.2.6 多學科可靠性設計優化
1.3 本書主要內容
參考文獻
第2章 多學科可靠性設計優化理論基礎
2.1 多學科設計優化理論
2.1.1 多學科設計優化定義
2.1.2 多學科設計優化數學模型
2.1.3 靈敏度分析技術
2.1.4 多學科設計優化算法
2.1.5 多學科設計優化策略
2.1.6 多學科設計優化中的多目標問題
2.1.7 多學科設計優化環境
2.2 基於可靠性的設計優化
2.2.1 不確定設計優化
2.2.2 RBDO數學模型
2.2.3 RBDO流程
2.2.4 RBDO求解策略
2.3 本章小結
參考文獻
第3章 改進的協同優化算法
3.1 協同優化算法改進綜述
3.1.1 改進協同優化算法的收斂性能
3.1.2 提高協同優化算法的計算效率
3.2 基於智能優化算法的協同優化算法
3.2.1 面向多學科設計優化的智能優化算法庫
3.2.2 自適應智能優化算法
3.2.3 自適應協同優化策略
3.3 基於線性近似過濾的聯合線性近似協同優化策略
3.3.1 協同優化算法的迭代過程
3.3.2 聯合線性近似協同優化
3.3.3 聯合線性近似協同優化過程中的線性近似衝突
3.3.4 線性近似過濾策略
3.3.5 基於LAF策略的CLA-CO計算流程
3.3.6 算例驗證
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 基於近似技術的可靠性分析方法
4.1 近似技術與試驗設計概述
4.1.1 多學科設計優化中的近似技術
4.1.2 多學科設計優化中的試驗設計方法
4.1.3 基於近似技術的多學科設計優化應用實例
4.2 基於逆可靠性原理抽樣的響應面法
4.2.1 逆可靠性分析的響應面法
4.2.2 基於逆可靠性分析原理的抽樣方法
4.2.3 算例驗證
4.3 基於樣本點全插值的響應面法及其應用
4.3.1 樣本點全插值法
4.3.2 應用樣本點全插值的響應面法
4.3.3 算例驗證
4.4 本章小結
參考文獻
第5章 多源不確定性數學建模
5.1 不確定性來源與分類
5.2 不確定性的數學建模理論
5.2.1 隨機不確定性的數學建模
5.2.2 模糊不確定性的數學建模
5.2.3 區間不確定性的數學建模
5.2.4 基於證據理論的隨機一模糊一區間不確定性統一表達
5.3 不確定性在多學科系統中的傳播
5.3.1 單學科不確定性傳播
5.3.2 多學科系統中的混合不確定性傳播
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 單學科統一可靠性分析方法
6.1 可靠性分析概述
6.1.1 可靠度概念
6.1.2 可靠度指標
6.1.3 可靠性評價
6.2 常用的可靠性分析方法
6.2.1 蒙特卡羅仿真分析方法
6.2.2 響應面法
6.2.3 一階可靠性分析方法
6.2.4 二階可靠性分析方法(SORM)
6.2.5 其他可靠度求解方法
6.3 基於證據理論的統一可靠性分析
6.3.1 基於證據理論的可靠性分析
6.3.2 基於證據理論的統一可靠性分析方法
6.3.3 算例
6.4 基於概率論、可能性理論、證據理論的統一可靠性分析
6.4.1 隨機一模糊區間混合不確定性下的可靠性分析模型構建
6.4.2 統一可靠性分析的FORM-α-URA方法
6.4.3 實例驗證
6.5 基於插值的統一可靠性分析
6.5.1 目標子似真度的確定
6.5.2 逆可靠性評估模型的建立
6.5.3 逆分析的最可能失效點的求解
6.6 本章小結
參考文獻
第7章 序列化的多學科統一可靠性分析方法
7.1 多學科可靠性分析方法概述
7.1.1 多學科可靠性分析流程
7.1.2 多學科分析
7.1.3 基於PMA的多學科可靠性分析
7.1.4 基於卡方分佈的統一多學科可靠性分析方法
7.1.5 基於鞍點近似的多學科統一可靠性分析方法
7.2 基於概率論的序列化多學科可靠性分析方法
7.2.1 序列化多學科可靠性分析方法原理
7.2.2 序列化多學科可靠性分析中採用的方法
7.2.3 序列化多學科可靠性分析方法的數學模型
7.2.4 序列化多學科可靠性分析流程與步驟
7.3 基於概率論和凸集模型的序列化多學科可靠性分析方法
7.3.1 MU―SMRA方法原理
7.3.2 MU―SMRA數學模型
7.3.3 MU―SMRA流程與步驟
7.3.4 實例分析與討論
7.4 基於概率論、可能性理論和證據理論的序列化多學科
可靠性分析方法
7.4.1 含有三種不確定性的多學科逆可靠性分析模型
7.4.2 嵌套MDPMA求解方法
7.4.3 IS MDPMA求解方法
7.4.4 算例驗證
7.5 本章小結
參考文獻
第8章 考慮多源不確定性的多學科可靠性設計優化建模
8.1 複雜產品系統MDO建模方法概述
8.1.1 系統的分解
8.1.2 多學科設計優化建模技術
8.2 隨機不確定性下的RBMDO模型
8.2.1 RBMDO數學模型
8.2.2 採用多學科可行法的RBMDO
8.2.3 採用單學科可行法的RBMDO
8.3 基於概率論和凸集模型的RBMDO數學模型
8.3.1 不確定性的數學建模流程
8.3.2 可靠性綜合評價指標的建立
8.3.3 多源不確定性條件下的RBMDO模型
8.4 考慮隨機模糊區間混合不確定性的RBMDO建模
8.4.1 不確定性的數學建模
8.4.2 隨機一模糊一區間混合不確定性下的可靠性評價
8.4.3 隨機一模糊一區間混合不確定性下的多學科可靠性設計優化模型
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 多源不確定性條件下的多學科可靠性設計優化
9.1 基於可靠性的多學科設計優化
9.1.1 數學模型
9.1.2 優化流程
9.2 序列優化與可靠性評估策略及其應用
9.2.1 序列優化與可靠性評估策略
9.2.2 基於SORA和CSSO的多學科可靠性設計優化
9.2.3 基於SORA和CO的RBMDO
9.2.4 基於SORA和BLISCO的RBMDO
9.3 混合層次多學科可靠性設計優化策略HSORA
9.3.1 HSORA思想
9.3.2 HSORA流程
9.3.3 HSORA方法步驟
9.4 隨機不確定性條件下的HSORA
9.4.1 HSORA―RBMDO策略
9.4.2 HSORA―RBMDO步驟
9.4.3 HSORA―RBMDO中的數學模型
9.5 隨機一認知不確定性條件下的AEMDO
9.5.1 HSORA―AEMDO策略
9.5.2 HSORA―AEMDO步驟
9.5.3 HSORA―AEMDO中的數學模型
9.5.4 算例測試
9.6 隨機一模糊一區間不確定性下的SOMUA
9.6.1 單學科的SOMUA介紹
9.6.2 並行計算的SOMUA方法
9.6.3 RFIMDO一PCSOMUA方法與流程
9.6.4 RFIMDO―PCSOMUA過程中的移動向量
9.6.5 RFIMDO―PCSOMUA中的相關數學模型
9.6.6 數值算例驗證
9.7 工程算例驗證
9.7.1 航空齒輪傳動系統算例
9.7.2 概念船設計算例
9.8 本章小結
參考文獻
第10章 RBMDO發展展望
10.1 R13MDO技術
10.1.1 構建精確的RBMDO模型
10.1.2 高效的RBMDO求解技術
10.2 多學科設計優化建模
10.2.1 傳統多學科設計優化建模存在的問題
10.2.2 基於MBSE的多學科設計優化建模
10.2.3 基於Modelica的多學科設計優化建模方法
10.3 多學科設計優化環境
10.3.1 多學科設計優化策略的功能需求
10.3.2 基於web服務的多學科設計優化框架
10.3.3 未來的多學科設計優化環境
10.4 多學科設計優化與先進技術的結合
10.4.1 基於多學科設計優化的3D打印設計技術
10.4.2 基於數據挖掘和大數據的多學科設計優化
10.5 本章小結
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