作者：刘继红，李连升著
页数：424页
出版社：华中科技大学出版社
出版日期：2018
ISBN：9787568037365
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内容简介
多学科设计优化方法力求充分考虑工程系统各门学科间的相互影响和耦合作用，采用有效的优化策略，灵活组织和管理整个系统的设计过程，通过充分利用各学科之间相互作用所产生的协同效应，来获得系统的整体最解，从而达到提高复杂工程系统性能、降低设计成本并缩短研发周期的目的。目前，对于设计参变量含有随机不确定性的情况，基于可靠性的多学科设计优化得到了广泛关注，本书结合笔者近十年来完成国家自然科学基金项目以及与企业合作研究开发项目所取得的研究成果，介绍了多源不确定性条件下的多学科可靠性设计优化相关理论与方法。本书可作为广大工程技术人员，特别是产品设计研发技术人员以及高等院校机械类专业研究生的参考书。
作者简介
刘继红，北京航空航天大学机械工程及自动化学院教授、博士生导师，现从事复杂产品数字化设计与制造、现代设计理论与方法、飞机先进装配工艺及装备、制造业信息化发展战略等领域的研究，曾经负责和参与国家级项目15项，其他项目10项，获得省部级奖励2项，已在国内外学术刊物和国际会议上发表论文100余篇。李连升，北京控制工程研究所光学敏感器研制中心&空间智能控制技术国防科技重点实验室高级工程师、副主任设计师，现从事航天器多学科设计优化、空间光学探测、新型导航技术及应用等领域的研究。曾承担和参与完成国家级、省部级和企业级科研项目10余项，已在国内外学术刊物和会议上发表论文30余篇。
本书特色
本书从复杂产品设计与优化的角度出发，系统阐述了多学科可靠性设计优化的方法和技术，着重介绍了多学科协同优化策略、可靠性分析方法、多源不确定性数学建模理论、单学科统一可靠性分析方法、序列化的多学科可靠性分析方法、考虑多源不确定性的多学科可靠性设计优化建模与求解方法，并结合具体示例介绍了多学科可靠性设计优化方法的应用。本书集中体现了作者在国家自然科学基金项目和与航天航空行业各研究院所合作项目的研究中取得的研究成果，具有专业性、系统性和实用性，反映了现代产品开发技术的最进展。本书可作为广大工程技术人员，特别是产品设计研发技术人员以及高等院校机械类专业研究生的参考书。
目录
第1章绪论（1）
1.1多学科可靠性设计优化的提出（1）
1.2多学科可靠性设计优化研究现状（3）
1.2.1确定性多学科设计优化研究（3）
1.2.2不确定性量化理论（6）
1.2.3多学科可靠性评价方法（8）
1.2.4单学科可靠性分析方法（9）
1.2.5多学科可靠性分析方法（13）
1.2.6多学科可靠性设计优化（15）
1.3本书主要内容（17）
参考文献（19）
第2章多学科可靠性设计优化理论基础（29）
2.1多学科设计优化理论（29）
2.1.1多学科设计优化定义（30）
2.1.2多学科设计优化数学模型（32）
2.1.3灵敏度分析技术（33）
2.1.4多学科设计优化算法（37）
2.1.5多学科设计优化策略（39）
2.1.6多学科设计优化中的多目标问题（54）
2.1.7多学科设计优化环境（60）
2.2基于可靠性的设计优化（62）
2.2.1不确定设计优化（62）
2.2.2RBDO数学模型（65）
2.2.3RBDO流程（65）
2.2.4RBDO求解策略（66）
2.3本章小结（67）
参考文献（67）
考虑多源不确定性的多学科可靠性设计优化目录第3章改进的协同优化算法（72）
3.1协同优化算法改进综述（72）
3.1.1改进协同优化算法的收敛性能（72）
3.1.2提高协同优化算法的计算效率（74）
3.2基于智能优化算法的协同优化算法（76）
3.2.1面向多学科设计优化的智能优化算法库（76）
3.2.2自适应智能优化算法（84）
3.2.3自适应协同优化策略（94）
3.3基于线性近似过滤的联合线性近似协同优化策略（109）
3.3.1协同优化算法的迭代过程（109）
3.3.2联合线性近似协同优化（111）
3.3.3联合线性近似协同优化过程中的线性近似冲突（113）
3.3.4线性近似过滤策略（115）
3.3.5基于LAF策略的CLA睠O计算流程（122）
3.3.6算例验证（123）
3.4本章小结（132）
参考文献（132）
第4章基于近似技术的可靠性分析方法（136）
4.1近似技术与试验设计概述（136）
4.1.1多学科设计优化中的近似技术（136）
4.1.2多学科设计优化中的试验设计方法（141）
4.1.3基于近似技术的多学科设计优化应用实例（144）
4.2基于逆可靠性原理抽样的响应面法（155）
4.2.1逆可靠性分析的响应面法（155）
4.2.2基于逆可靠性分析原理的抽样方法（156）
4.2.3算例验证（160）
4.3基于样本点全插值的响应面法及其应用（164）
4.3.1样本点全插值法（165）
4.3.2应用样本点全插值的响应面法（166）
4.3.3算例验证（168）
4.4本章小结（170）
参考文献（171）
第5章多源不确定性数学建模（173）
5.1不确定性来源与分类（174）
5.2不确定性的数学建模理论（176）
5.2.1随机不确定性的数学建模（176）
5.2.2模糊不确定性的数学建模（179）
5.2.3区间不确定性的数学建模（182）
5.2.4基于证据理论的随机材：睬间不确定性
统一表达（188）
5.3不确定性在多学科系统中的传播（190）
5.3.1 单学科不确定性传播（190）
5.3.2多学科系统中的混合不确定性传播（191）
5.4本章小结（195）
参考文献（195）
第6章单学科统一可靠性分析方法（200）
6.1可靠性分析概述（200）
6.1.1可靠度概念（200）
6.1.2可靠度指标（201）
6.1.3可靠性评价（202）
6.2常用的可靠性分析方法（203）
6.2.1蒙特卡罗仿真分析方法（203）
6.2.2响应面法（204）
6.2.3一阶可靠性分析方法（206）
6.2.4二阶可靠性分析方法（SORM）（214）
6.2.5其他可靠度求解方法（215）
6.3基于证据理论的统一可靠性分析（217）
6.3.1基于证据理论的可靠性分析（218）
6.3.2基于证据理论的统一可靠性分析方法（219）
6.3.3算例（221）
6.4基于概率论、可能性理论、证据理论的统一可靠性
分析（226）
6.4.1随机材：睬间混合不确定性下的可靠性分析
模型构建（226）
6.4.2统一可靠性分析的FORMα睻RA方法（233）
6.4.3实例验证（237）
6.5基于插值的统一可靠性分析（244）
6.5.1目标子似真度的确定（245）
6.5.2逆可靠性评估模型的建立（246）
6.5.3逆分析的最可能失效点的求解（247）
6.6本章小结（256）
参考文献（257）
第7章序列化的多学科统一可靠性分析方法（261）
7.1多学科可靠性分析方法概述（262）
7.1.1多学科可靠性分析流程（262）
7.1.2多学科分析（264）
7.1.3基于PMA的多学科可靠性分析（265）
7.1.4基于卡方分布的统一多学科可靠性分析方法（267）
7.1.5基于鞍点近似的多学科统一可靠性分析方法（271）
7.2基于概率论的序列化多学科可靠性分析方法（275）
7.2.1序列化多学科可靠性分析方法原理（275）
7.2.2序列化多学科可靠性分析中采用的方法（276）
7.2.3序列化多学科可靠性分析方法的数学模型（277）
7.2.4序列化多学科可靠性分析流程与步骤（277）
7.3基于概率论和凸集模型的序列化多学科可靠性分析方法（280）
7.3.1MU睸MRA方法原理（280）
7.3.2MU睸MRA数学模型（281）
7.3.3MU睸MRA流程与步骤（283）
7.3.4实例分析与讨论（285）
7.4基于概率论、可能性理论和证据理论的序列化多学科
可靠性分析方法（291）
7.4.1含有三种不确定性的多学科逆可靠性分析模型（291）
7.4.2嵌套MDPMA求解方法（292）
7.4.3IS睲DPMA求解方法（293）
7.4.4算例验证（296）
7.5本章小结（302）
参考文献（302）
第8章考虑多源不确定性的多学科可靠性设计优化建模（304）
8.1复杂产品系统MDO建模方法概述（304）
8.1.1系统的分解（304）
8.1.2多学科设计优化建模技术（306）
8.2随机不确定性下的RBMDO模型（311）
8.2.1RBMDO数学模型（311）
8.2.2采用多学科可行法的RBMDO（312）
8.2.3采用单学科可行法的RBMDO（313）
8.3基于概率论和凸集模型的RBMDO数学模型（315）
8.3.1不确定性的数学建模流程（315）
8.3.2可靠性综合评价指标的建立（319）
8.3.3多源不确定性条件下的RBMDO模型（322）
8.4考虑随机材：睬间混合不确定性的RBMDO建模（326）
8.4.1不确定性的数学建模（326）
8.4.2随机材：睬间混合不确定性下的可靠性评价（327）
8.4.3随机材：睬间混合不确定性下的多学科可靠性
设计优化模型（330）
8.5本章小结（334）
参考文献（335）
第9章多源不确定性条件下的多学科可靠性设计优化（338）
9.1基于可靠性的多学科设计优化（338）
9.1.1数学模型（338）
9.1.2优化流程（339）
9.2序列优化与可靠性评估策略及其应用（342）
9.2.1序列优化与可靠性评估策略（342）
9.2.2基于SORA和CSSO的多学科可靠性设计优化（343）
9.2.3基于SORA和CO的RBMDO（349）
9.2.4基于SORA和BLISCO的RBMDO（351）
9.3混合层次多学科可靠性设计优化策略HSORA（353）
9.3.1HSORA思想（353）
9.3.2HSORA流程（356）
9.3.3HSORA方法步骤（357）
9.4随机不确定性条件下的HSORA（358）
9.4.1HSORA睷BMDO策略（358）
9.4.2HSORA睷BMDO步骤（359）
9.4.3HSORA睷BMDO中的数学模型（359）
9.5随机踩现不确定性条件下的AEMDO（361）
9.5.1HSORA睞EMDO策略（361）
9.5.2HSORA睞EMDO步骤（362）
9.5.3HSORA睞EMDO中的数学模型（363）
9.5.4算例测试（366）
9.6随机材：睬间不确定性下的SOMUA（369）
9.6.1单学科的SOMUA介绍（369）
9.6.2并行计算的SOMUA方法（372）
9.6.3RFIMDO睵CSOMUA方法与流程（380）
9.6.4RFIMDO睵CSOMUA过程中的移动向量（382）
9.6.5RFIMDO睵CSOMUA中的相关数学模型（383）
9.6.6数值算例验证（385）
9.7工程算例验证（388）
9.7.1航空齿轮传动系统算例（389）
9.7.2概念船设计算例（395）
9.8本章小结（402）
参考文献（403）
第10章RBMDO发展展望（406）
10.1RBMDO技术（406）
10.1.1构建精确的RBMDO模型（406）
10.1.2高效的RBMDO求解技术（408）
10.2多学科设计优化建模（409）
10.2.1传统多学科设计优化建模存在的问题（410）
10.2.2基于MBSE的多学科设计优化建模（411）
10.2.3基于Modelica的多学科设计优化建模方法（412）
10.3多学科设计优化环境（414）
10.3.1多学科设计优化策略的功能需求（414）
10.3.2基于Web服务的多学科设计优化框架（417）
10.3.3未来的多学科设计优化环境（419）
10.4多学科设计优化与先进技术的结合（420）
10.4.1基于多学科设计优化的3D打印设计技术（420）
10.4.2基于数据挖掘和大数据的多学科设计优化（422）
10.5本章小结（423）
参考文献（424）
1.1多学科可靠性设计优化的提出（1）
1.2多学科可靠性设计优化研究现状（3）
1.2.1确定性多学科设计优化研究（3）
1.2.2不确定性量化理论（6）
1.2.3多学科可靠性评价方法（8）
1.2.4单学科可靠性分析方法（9）
1.2.5多学科可靠性分析方法（13）
1.2.6多学科可靠性设计优化（15）
1.3本书主要内容（17）
参考文献（19）
第2章多学科可靠性设计优化理论基础（29）
2.1多学科设计优化理论（29）
2.1.1多学科设计优化定义（30）
2.1.2多学科设计优化数学模型（32）
2.1.3灵敏度分析技术（33）
2.1.4多学科设计优化算法（37）
2.1.5多学科设计优化策略（39）
2.1.6多学科设计优化中的多目标问题（54）
2.1.7多学科设计优化环境（60）
2.2基于可靠性的设计优化（62）
2.2.1不确定设计优化（62）
2.2.2RBDO数学模型（65）
2.2.3RBDO流程（65）
2.2.4RBDO求解策略（66）
2.3本章小结（67）
参考文献（67）
考虑多源不确定性的多学科可靠性设计优化目录第3章改进的协同优化算法（72）
3.1协同优化算法改进综述（72）
3.1.1改进协同优化算法的收敛性能（72）
3.1.2提高协同优化算法的计算效率（74）
3.2基于智能优化算法的协同优化算法（76）
3.2.1面向多学科设计优化的智能优化算法库（76）
3.2.2自适应智能优化算法（84）
3.2.3自适应协同优化策略（94）
3.3基于线性近似过滤的联合线性近似协同优化策略（109）
3.3.1协同优化算法的迭代过程（109）
3.3.2联合线性近似协同优化（111）
3.3.3联合线性近似协同优化过程中的线性近似冲突（113）
3.3.4线性近似过滤策略（115）
3.3.5基于LAF策略的CLA睠O计算流程（122）
3.3.6算例验证（123）
3.4本章小结（132）
参考文献（132）
第4章基于近似技术的可靠性分析方法（136）
4.1近似技术与试验设计概述（136）
4.1.1多学科设计优化中的近似技术（136）
4.1.2多学科设计优化中的试验设计方法（141）
4.1.3基于近似技术的多学科设计优化应用实例（144）
4.2基于逆可靠性原理抽样的响应面法（155）
4.2.1逆可靠性分析的响应面法（155）
4.2.2基于逆可靠性分析原理的抽样方法（156）
4.2.3算例验证（160）
4.3基于样本点全插值的响应面法及其应用（164）
4.3.1样本点全插值法（165）
4.3.2应用样本点全插值的响应面法（166）
4.3.3算例验证（168）
4.4本章小结（170）
参考文献（171）
第5章多源不确定性数学建模（173）
5.1不确定性来源与分类（174）
5.2不确定性的数学建模理论（176）
5.2.1随机不确定性的数学建模（176）
5.2.2模糊不确定性的数学建模（179）
5.2.3区间不确定性的数学建模（182）
5.2.4基于证据理论的随机材：睬间不确定性
统一表达（188）
5.3不确定性在多学科系统中的传播（190）
5.3.1 单学科不确定性传播（190）
5.3.2多学科系统中的混合不确定性传播（191）
5.4本章小结（195）
参考文献（195）
第6章单学科统一可靠性分析方法（200）
6.1可靠性分析概述（200）
6.1.1可靠度概念（200）
6.1.2可靠度指标（201）
6.1.3可靠性评价（202）
6.2常用的可靠性分析方法（203）
6.2.1蒙特卡罗仿真分析方法（203）
6.2.2响应面法（204）
6.2.3一阶可靠性分析方法（206）
6.2.4二阶可靠性分析方法（SORM）（214）
6.2.5其他可靠度求解方法（215）
6.3基于证据理论的统一可靠性分析（217）
6.3.1基于证据理论的可靠性分析（218）
6.3.2基于证据理论的统一可靠性分析方法（219）
6.3.3算例（221）
6.4基于概率论、可能性理论、证据理论的统一可靠性
分析（226）
6.4.1随机材：睬间混合不确定性下的可靠性分析
模型构建（226）
6.4.2统一可靠性分析的FORMα睻RA方法（233）
6.4.3实例验证（237）
6.5基于插值的统一可靠性分析（244）
6.5.1目标子似真度的确定（245）
6.5.2逆可靠性评估模型的建立（246）
6.5.3逆分析的最可能失效点的求解（247）
6.6本章小结（256）
参考文献（257）
第7章序列化的多学科统一可靠性分析方法（261）
7.1多学科可靠性分析方法概述（262）
7.1.1多学科可靠性分析流程（262）
7.1.2多学科分析（264）
7.1.3基于PMA的多学科可靠性分析（265）
7.1.4基于卡方分布的统一多学科可靠性分析方法（267）
7.1.5基于鞍点近似的多学科统一可靠性分析方法（271）
7.2基于概率论的序列化多学科可靠性分析方法（275）
7.2.1序列化多学科可靠性分析方法原理（275）
7.2.2序列化多学科可靠性分析中采用的方法（276）
7.2.3序列化多学科可靠性分析方法的数学模型（277）
7.2.4序列化多学科可靠性分析流程与步骤（277）
7.3基于概率论和凸集模型的序列化多学科可靠性分析方法（280）
7.3.1MU睸MRA方法原理（280）
7.3.2MU睸MRA数学模型（281）
7.3.3MU睸MRA流程与步骤（283）
7.3.4实例分析与讨论（285）
7.4基于概率论、可能性理论和证据理论的序列化多学科
可靠性分析方法（291）
7.4.1含有三种不确定性的多学科逆可靠性分析模型（291）
7.4.2嵌套MDPMA求解方法（292）
7.4.3IS睲DPMA求解方法（293）
7.4.4算例验证（296）
7.5本章小结（302）
参考文献（302）
第8章考虑多源不确定性的多学科可靠性设计优化建模（304）
8.1复杂产品系统MDO建模方法概述（304）
8.1.1系统的分解（304）
8.1.2多学科设计优化建模技术（306）
8.2随机不确定性下的RBMDO模型（311）
8.2.1RBMDO数学模型（311）
8.2.2采用多学科可行法的RBMDO（312）
8.2.3采用单学科可行法的RBMDO（313）
8.3基于概率论和凸集模型的RBMDO数学模型（315）
8.3.1不确定性的数学建模流程（315）
8.3.2可靠性综合评价指标的建立（319）
8.3.3多源不确定性条件下的RBMDO模型（322）
8.4考虑随机材：睬间混合不确定性的RBMDO建模（326）
8.4.1不确定性的数学建模（326）
8.4.2随机材：睬间混合不确定性下的可靠性评价（327）
8.4.3随机材：睬间混合不确定性下的多学科可靠性
设计优化模型（330）
8.5本章小结（334）
参考文献（335）
第9章多源不确定性条件下的多学科可靠性设计优化（338）
9.1基于可靠性的多学科设计优化（338）
9.1.1数学模型（338）
9.1.2优化流程（339）
9.2序列优化与可靠性评估策略及其应用（342）
9.2.1序列优化与可靠性评估策略（342）
9.2.2基于SORA和CSSO的多学科可靠性设计优化（343）
9.2.3基于SORA和CO的RBMDO（349）
9.2.4基于SORA和BLISCO的RBMDO（351）
9.3混合层次多学科可靠性设计优化策略HSORA（353）
9.3.1HSORA思想（353）
9.3.2HSORA流程（356）
9.3.3HSORA方法步骤（357）
9.4随机不确定性条件下的HSORA（358）
9.4.1HSORA睷BMDO策略（358）
9.4.2HSORA睷BMDO步骤（359）
9.4.3HSORA睷BMDO中的数学模型（359）
9.5随机踩现不确定性条件下的AEMDO（361）
9.5.1HSORA睞EMDO策略（361）
9.5.2HSORA睞EMDO步骤（362）
9.5.3HSORA睞EMDO中的数学模型（363）
9.5.4算例测试（366）
9.6随机材：睬间不确定性下的SOMUA（369）
9.6.1单学科的SOMUA介绍（369）
9.6.2并行计算的SOMUA方法（372）
9.6.3RFIMDO睵CSOMUA方法与流程（380）
9.6.4RFIMDO睵CSOMUA过程中的移动向量（382）
9.6.5RFIMDO睵CSOMUA中的相关数学模型（383）
9.6.6数值算例验证（385）
9.7工程算例验证（388）
9.7.1航空齿轮传动系统算例（389）
9.7.2概念船设计算例（395）
9.8本章小结（402）
参考文献（403）
第10章RBMDO发展展望（406）
10.1RBMDO技术（406）
10.1.1构建精确的RBMDO模型（406）
10.1.2高效的RBMDO求解技术（408）
10.2多学科设计优化建模（409）
10.2.1传统多学科设计优化建模存在的问题（410）
10.2.2基于MBSE的多学科设计优化建模（411）
10.2.3基于Modelica的多学科设计优化建模方法（412）
10.3多学科设计优化环境（414）
10.3.1多学科设计优化策略的功能需求（414）
10.3.2基于Web服务的多学科设计优化框架（417）
10.3.3未来的多学科设计优化环境（419）
10.4多学科设计优化与先进技术的结合（420）
10.4.1基于多学科设计优化的3D打印设计技术（420）
10.4.2基于数据挖掘和大数据的多学科设计优化（422）
10.5本章小结（423）
参考文献（424）
