具体描述
本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是教育部“面向21世纪课程教材”。
本教材荣获2002年全国普通高等教育优秀教材二等奖。
本书是根据全国高等工业学校机械设计及制造专业教学指导委员会所制定的数学计划和教学大纲编写的。本书主要内容有：优化设计概述，优化设计的数学基础，一维搜索方法，无约束优化方法，线性规划，约束优化方法，多目标及离散变量优化方法，机械优化设计实例，常用优化方法程序的使用说明及计算机实习。本书可作为高等工科学校机械设计及制造专业本科生、研究生教材，也可供有关专业师生及工程技术人员参考。
好的，以下是一份关于《机械优化设计》的图书简介，内容详实且侧重于其广泛应用和理论深度，旨在全面介绍该领域的核心内容。 --- 《机械优化设计：理论、方法与工程实践》图书简介 在现代工程领域，机械系统的设计已不再仅仅是满足基本功能需求，而是追求在特定约束条件下实现性能、效率、成本、可靠性等多重目标的最佳化过程。本书《机械优化设计：理论、方法与工程实践》正是立足于这一前沿需求，系统地阐述了机械系统优化设计所涉及的理论基础、核心算法以及工程应用的全景图谱。本书旨在为机械工程、工业工程、自动化等相关专业的学生、研究人员以及一线工程师提供一本全面、深入且实用的参考手册。 第一部分：优化设计的理论基石与数学基础 本书首先从根本上确立了机械优化设计的理论框架。我们深知，优化设计的本质是对一个数学模型的求解过程。因此，第一部分详尽介绍了优化问题的标准数学描述，包括目标函数、设计变量、约束条件（等式约束与不等式约束）的精确构建。我们深入探讨了目标函数的选择原则，例如如何将物理性能指标（如刚度、强度、模态频率）转化为可量化的数学表达式。 在数学基础方面，本书重点讲解了多变量微积分在优化求解中的应用，包括梯度、Hessian矩阵的概念及其在寻找最优解过程中的关键作用。同时，我们对凸集、凸函数等优化理论中的核心概念进行了严谨的定义和阐述，因为它们直接决定了优化算法的收敛性和全局最优性的判定。 第二部分：经典与现代优化算法的深度剖析 优化算法是机械优化设计的“心脏”。本书系统地梳理了求解机械优化问题的主流方法，并按其迭代特性进行了分类介绍。 1. 梯度下降类方法： 我们详细分析了最速下降法、牛顿法、拟牛顿法（如BFGS、DFP算法）的原理、收敛特性和在机械设计中的适用场景。重点讨论了步长选择策略，这是确保算法有效收敛的关键技术点。 2. 约束优化算法： 机械设计问题绝大多数带有复杂的约束。本书深入讲解了拉格朗日乘子法、KKT条件在判断最优解处的必要性和充分性条件。对于处理不等式约束，我们详尽介绍了可行方向法、内点法和外点法（惩罚函数法），并分析了它们在处理高度非线性约束系统时的优势与局限。 3. 启发式与全局优化方法： 鉴于机械设计问题的复杂性、非线性和多峰性，全局优化方法显得尤为重要。本书投入大量篇幅介绍了进化算法（Evolutionary Algorithms, EA），特别是遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）。我们不仅讲解了其仿生学原理，更侧重于如何根据机械设计特点（如离散变量、混合变量）对标准算法进行改进和适应性调整。此外，模拟退火算法（SA）作为一种经典的全局搜索策略，其温度调度机制及其在避免局部最优陷阱中的作用也被深入探讨。 第三部分：灵敏度分析与可靠性优化 现代机械系统设计必须考虑制造误差、载荷波动等不确定性因素。本部分将优化设计提升至更贴近工程实际的层面——可靠性优化。 1. 设计灵敏度分析： 我们阐述了如何计算目标函数和约束函数对设计变量的导数（灵敏度）。这不仅是高效迭代算法的基础，也是工程师理解哪些参数对系统性能影响最大的重要工具。本书介绍了直接微分法和伴随变量法在复杂有限元模型中计算灵敏度的实用技巧。 2. 可靠性导向的优化（RDO）： 详细介绍了基于概率的可靠性评估方法，如一阶可靠性方法（FORM）和二阶可靠性方法（SORM）。在此基础上，本书构建了结构可靠性优化模型，使设计不仅追求性能最优，更要确保在预设的置信水平下满足可靠性指标。 第四部分：工程应用与软件实现 理论的价值最终体现在工程实践中。本书的第四部分聚焦于机械优化设计在实际工程问题中的应用案例。 1. 结构优化设计： 重点剖析了拓扑优化（Topology Optimization）的原理，即如何确定材料的最佳分布以实现最大刚度或最小重量。我们介绍了均匀应力准则（SIMP）等主流算法，并展示了如何将其结果导入到后续的形状优化和尺寸优化中，形成完整的设计流程。 2. 机械零部件优化实例： 提供了齿轮传动、连杆机构、弹簧和减震器等典型机械部件的优化设计案例。这些案例覆盖了静力学、动力学以及疲劳寿命优化等不同目标，帮助读者将抽象的算法转化为具体的工程求解步骤。 3. 优化软件与集成： 简要介绍了主流商业有限元分析（FEA）软件中内置优化模块的工作原理，并探讨了如何利用编程工具（如MATLAB、Python的科学计算库）搭建自定义的优化求解器，以应对高度专业化和定制化的设计需求。 总结 《机械优化设计：理论、方法与工程实践》力求在理论深度和工程实用性之间搭建坚实的桥梁。通过对数学基础的严谨铺陈、对各类优化算法的细致解构，以及对工程案例的深度剖析，本书旨在培养读者运用系统化、量化思维解决复杂机械设计问题的能力，推动机械设计迈向更高效率、更优性能的新阶段。无论是高校师生，还是致力于技术创新的工程师，都将从本书中获得宝贵的知识财富和实践指导。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
其实可以换一个名字，叫“用数值方法求多元函数的极值”，工程师发明的数学。
评分其实可以换一个名字，叫“用数值方法求多元函数的极值”，工程师发明的数学。
评分其实可以换一个名字，叫“用数值方法求多元函数的极值”，工程师发明的数学。
评分人工智能遗传算法这一节最有趣。
评分人工智能遗传算法这一节最有趣。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有