形象思維與工程語言（簡體書）

《形象思維與工程語言》為自然科學與工程技術類本科生通識教育核心課程“形象思維與工程語言”用教材。《形象思維與工程語言》的內容有形象思維與創新基礎、工程設計基礎、工程語言表達、工程設計中的數學基礎、團隊合作、工程設計案例及附錄。《形象思維與工程語言》可作為理工科本科生的通識類課程教材，也可供一般工程技術人員參考。

《形象思維與工程語言》為高等學校教材之一。

第1章 形象思維與創新基礎
1.1 概述
1.2 思維簡介
1.2.1 系統思維
1.2.2 辯證思維
1.2.3 邏輯思維
1.2.4 發散思維
1.2.5 逆向思維
1.2.6 靈感思維
1.2.7 創造性思維
1.2.8 形象思維
1.3 形象思維的特點及方法
1.3.1 形象思維的基本特點
1.3.2 形象思維的基本方法
1.4 形象思維的表達
1.4.1 形象思維的表達方法
1.4.2 形象與文字
1.4.3 形象與概念
1.4.4 形象組合
1.5 創新基礎
練習

第2章 工程設計基礎
2.1 概述
2.2 工程與工程設計
2.3 工程設計方法
2.3.1 系統化設計方法
2.3.2 創新設計方法
2.3.3 相似設計方法
2.3.4 反求工程技術
2.3.5 計算機輔助設計方法
2.4 質量功能展開
2.4.1 qfd概述
2.4.2 質量屋的創建過程
2.5 面向制造和裝配的設計
2.5.1 概述
2.5.2 dfma的主要內容
2.6 面向最低成本的設計
2.6.1 dfmc概念及特點
2.6.2 dfmc方法
練習

第3章 工程語言表達
3.1 概述
3.2 投影表達
3.2.1 投影的基本知識
3.2.2 工程圖樣的表達方法
3.2.3 軸測圖的表達方法
3.3 工程語言的計算機表達
3.3.1 二維圖樣的計算機表達
3.3.2 三維模型的計算機表達
3.4 幾何作圖方法及徒手制圖基礎
3.4.1 幾何作圖方法
3.4.2 徒手制圖基礎
練習

第4章 工程設計中的數學基礎
4.1 概述
4.2 函數與矩陣基礎知識
4.2.1 函數基礎
4.2.2 矩陣基礎
4.3 工程設計中的不確足牲
4.3.1 概述
4.3.2 統計
4.3.3 概率
4.3.4 回歸分析
4.4 工程設計中的優化基礎
4.4.1 概述
4.4.2 微分優化法
4.4.3 線性規劃優化法
練習

第5章 團隊合作
5.1 概述
5.2 團隊合作概念
5.3 團隊合作基礎
5.4 團隊合作方法
5.5 課程設計團隊合作方法
練習

第6章 工程設計案例
6.1 概述
6.2 多功能車用杯托
6.2.1 市場調研與qfd
6.2.2 概念設計
6.2.3 最終概念
6.2.4 快速成形加工
6.2.5 總結
6.3 兩用鼠標
6.3.1 市場調研及qfd分析
6.3.2 概念設計
6.3.3 最終設計方案
6.3.4 批量生產成本估計
6.3.5 總結
6.4 中國龍
6.4.1 市場調研及qfd分析
6.4.2 方案設計
6.4.3 方案選擇
6.4.4 詳細設計
6.4.5 結論
6.5 概念車
6.5.1 市場調研與qfd
6.5.2 概念設計
6.5.3 最終方案
6.6 汽車座椅
6.6.1 市場調研與qfd
6.6.2 概念設計
6.6.3 最終方案
6.6.4 三維造型
6.6.5 產品成本估算
練習
附錄1 汽車杯托的調查問卷
附錄2 杯托的質量功能展開(qfd)圖
附錄3 兩用鼠標的質量功能展開(qfd)圖
附錄4 中國龍的市場調查問卷
附錄5 中國龍的質量功能展開(qfd)圖
參考文獻

最優化方法也稱為運籌學方法，是近幾十年形成的。它主要運用數學方法研究各種系統的優化途徑及方案，為決策者提供科學的依據。最優化方法的目的在于針對所研究的系統，求得一個合理運用人力、物力和財力的最佳方案，發揮和提高系統的效能及效益，最終達到系統的最優目標。實踐表明，隨著科學技術的日益進步和生產經營的日益發展，最優化方法已成為現代管理科學的重要理論基礎和不可缺少的方法，被人們廣泛地應用到公共管理、經濟管理、國防等各個領域，發揮著越來越重要的作用。從數學意義上說，最優化方法是一種求極值的方法，即在一組約束為等式或不等式的條件下，使系統的目標函數達到極值，即最大值或最小值.從經濟意義上說，是在一定的人力、物力和財力資源條件下，使經濟效果達到最大（如產值、利潤），或者在完成規定的生產或經濟任務下，使投入的人力、物力和財力等資源為最少。公元前500年，古希臘在討論建筑美學中就已發現了長方形長與寬的最佳比例為0.618，稱為黃金分割比。其倒數1／0.618至今在優選法中仍得到廣泛應用。在微積分出現以前，已有許多學者開始研究用數學方法解決最優化問題。例如阿基米德證明：給定周長，圓所包圍的面積為最大。這就是歐洲古代城堡幾乎都建成圓形的原因。17世紀，牛頓和萊布尼茨在他們所創建的微積分中，提出求解具有多個自變量的實值函數的最大值和最小值的方法。以後又進一步討論具有未知函數的函數極值，從而形成變分法。這一時期的最優化方法可以稱為古典最優化方法。第二次世界大戰前後，由于軍事上的需要和科學技術及生產的迅速發展，許多實際的最優化問題已經無法用古典方法來解決，這就促進了近代最優化方法的產生。近代最優化方法的形成和發展過程中最重要的事件有：以蘇聯康托羅維奇和美國丹齊克為代表的線性規劃，以美國庫恩和塔克爾為代表的非線性規劃，以美國R.貝爾曼為代表的動態規劃，以蘇聯龐特里亞金為代表的極大值原理等。這些方法後來都形成了體系，成為近代很活躍的學科，對促進運籌學、管理科學、控制論和系統工程等學科的發展起了重要作用。