車輛多學科設計最佳化方法

內容簡介

本書對多學科設計最佳化主要研究內容進行了較系統的歸納，突出基礎性、適用性。圍繞MDO核心內容———MDO建模技術、MDO 方法體系、靈敏度分析與近似建模、設計空間尋優策略、多目標最佳化等方面進行梳理和總結，並結合理論闡釋給出大量的算例及編程參考。讀者可通過本書所介紹的理論方法和數學算例及工程套用實例，在實踐中提升對MDO 的認識和工程套用能力。

本書可供高等院校車輛設計、機械設計等相關專業，或者多學科設計最佳化、輕量化設計等研究方向的師生作為教企煮坑學參考書和技術參考資料，也可供從事汽車總體設計、零部件開發或者其他複雜工程系統開發的研究人員和工程設計人員參考。

圖書目錄

第１章　緒論 001

１．１　車輛多學科設計最佳化的形成動因　002

１．１．１　車輛設計工作的複雜性本質　002

１．１．２　汽車設計開發技術及理念新態勢　002

１．２　什麼是“ 多學科設計最佳化”　005

１．２．１　MDO 的基本概念　005

１．２．捆踏雄２　MDO 在產品開發中的作用　008

１．３　多學科設計最佳化的主要研究內容　010

１．３．１　複雜系統的分解與協調　011

１．３．２　MDO 方法　012

１．３．３　複雜系統建模　013

１．３．４　靈敏度分析　013

１．３．５　近似建模　014

１．３．６　最佳化算法　015

１．３．７　集囑提成設計系統　015

１．４　MDO 與車輛工程結合的典型形式　017

１．５　MDO 在車輛工程套用中的挑戰與趨勢　020

１．５．１　面臨的挑戰　020

１．５．２　發展趨勢　022

參考文獻　023

第２　章多學科設諒戰付計最佳化方法體系　027

２．１　多學科設計最佳化技術中最佳化方法與最佳化算法的區別　028

２．２　多學科設計最佳化方法的研究著眼點　029

２．３　多學科設計最佳化方法的分類　030

２．４　多學科可行法　031

２．４．１　MDF法的基本思想　盛剃茅鍵031

２．４．２　多學科分析　034

２．４．３　MDF法的特點　037

２．４．４　MDF法算例　038

２．４．５　MDF法的編程實現　039

２．５　單學科可行法　044

２．５．１　IDF法的基本思想　044

２．５．２　IDF法的特點　046

２．５．３　IDF法算例　046

２．５．４　IDF法的編程實現　047

２．６　一致性最佳化法　051

２．６．１　AAO 法的基本思想　051

２．６．２　AAO 法的特點　053

２．６．３　AAO 法算例　053

２．６．４　AAO 法的編程實現　054

２．７　並行子空間最佳化法　057

２．７．１　CSSO 法的基本思想　057

２．７．２　CSSO 法的特點　062

２．７．３　CSSO 法算例　063

２．８　協同最佳化法　066

２．８．１　CO 法的基本思想　066

２．８．２　CO 法的特點　069

２．８．３　CO 法算例　070

２．８．４　CO 法的編程實現　071

２．９　兩級集成系統綜合法　078

２．９．１　BLISS法的基本思想　079

２．９．２　BLISS法的特點　082

２．９．３　BLISS法的改進　082

２．９．４　BLISS２０００方法簡介　084

２．９．５　BLISS法算例　086

２．１０　目標分流法　092

２．１０．１　ATC法的基本思想　093

２．１０．２　ATC法的特點　097

２．１０．３　ATC法的編程實現　098

參考文獻　106

第３　章多學科設計最佳化建模　110

３．１　複雜系統的分解方法　111

３．１．１　基於分解的設計最佳化　111

３．１．２　學科的定義及劃分原則　112

３．１．３　複雜系統的分解方法　113

３．１．４　設計結構矩陣方法　114

３．１．５　函式關係矩陣方法　121

３．１．６　超圖方法　131

３．１．７　MDO 分解基本原則　134

３．２　協調策略　135

３．３紙轎促陵　變複雜度建模　138

３．４　不確定性建模　140

３．４．１　不確定性的來源　140

３．４．２　不確定性建模方法　141

３．４．３　不確定性傳播方法　142

３．４．４　不確定性最佳化設計　154

３．４．５　不確定性多學科設計最佳化建模　157

參考文獻　159

第４　章靈敏度分析技術　162

４．１　靈敏度分析的概念　163

４．２　單學科靈敏度分析　165

４．２．１　單學科靈敏度分析簡介　165

４．２．汗烏巴２　手工求導方法　166

４．２．３　符號微分方法　166

４．２．４　有限差分方法　166

４．２．５　自動微分方法　168

４．２．６　復變數方法　174

４．２．７　解析方法　176

４．２．８　其他方法　178

４．３　多學科靈敏度分析　180

４．３．１　多學科靈敏度分析簡介　180

４．３．２　最優靈敏度分析方法　181

４．３．３　全局靈敏度分析方法　184

４．３．４　滯後耦合伴隨方法　187

參考文獻　188

第５　章近似模型技術　189

５．１　近似模型基礎　190

５．１．１　基本概念　190

５．１．２　近似模型的需求背景　190

５．１．３　近似建模的基本思想　191

５．１．４　近似模型的基本構建過程　192

５．２　試驗設計方法　193

５．２．１　全因子試驗設計方法　194

５．２．２　部分因子試驗設計方法　194

５．２．３　中心組合設計方法　194

５．２．４　蒙特卡羅法　194

５．２．５　正交試驗設計方法　195

５．２．６　拉丁方設計方法　196

５．３　近似模型的構造方法　199

５．３．１　局部近似　199

５．３．２　中等範圍近似　200

５．３．３　全局近似　201

５．４　回響面模型方法　202

５．５　移動最小二乘回響面法　205

５．６　Kriging模型法　210

５．７　人工神經網路模型法　214

５．７．１　BP神經網路　214

５．７．２　RBF神經網路　219

５．８　支持向量機法　222

５．９　近似模型預測精度的評價　225

５．９．１　誤差分析方法　225

５．９．２　近似能力評價方法　227

５．１０　近似模型的特點對比及適用性　228

５．１１　基於近似模型的MDO 方法　230

５．１２　電動汽車動力電池箱套用實例　232

５．１２．１　電動汽車動力電池箱最佳化問題　232

５．１２．２　最優拉丁超立方採樣　237

５．１２．３　電池箱回響面模型構建　238

５．１２．４　電池箱徑向基模型構建　244

５．１２．５　電池箱Kriging模型構建　252

５．１２．６　近似模型分析對比　266

參考文獻　267

第６　章多學科設計最佳化求解策略　269

６．１　最佳化算法概述　270

６．２　最佳化算法的發展簡史　272

６．３　最佳化算法的數學基礎　281

６．３．１　函式的方嚮導數與梯度　281

６．３．２　多元函式的泰勒展開　284

６．３．３　多元函式的極值條件及其凸性　286

６．３．４　無約束問題的極值條件　289

６．３．５　約束問題的極值條件　289

６．４　經典最佳化算法　293

６．４．１　線性搜尋法　293

６．４．２　最速下降法　296

６．４．３　牛頓法　298

６．４．４　擬牛頓法　301

６．４．５　鮑威爾法　305

６．４．６　單純形替換法　307

６．４．７　複合形法　310

６．４．８　可行方向法　315

６．４．９　拉格朗日乘子法　319

６．４．１０　序列二次規劃法　321

６．５　智慧型最佳化算法　325

６．５．１　遺傳算法　325

６．５．２　模擬退火算法　330

６．５．３　蟻群最佳化算法　335

６．５．４　禁忌搜尋算法　342

６．５．５　粒子群算法　344

６．６　最佳化算法的組合策略　347

參考文獻　348

第７　章多目標最佳化方法　350

７．１　多目標最佳化與多學科設計最佳化的關係　351

７．１．１　多目標最佳化的特點　351

７．１．２　汽車開發多目標最佳化問題　353

７．１．３　多目標最佳化方法研究簡史　355

７．２　多目標最佳化的基本概念　358

７．２．１　主要術語的定義　358

７．２．２　多目標最佳化算法的評價標準　360

７．３　基於偏好的先驗方法　363

７．３．１　加權和法　363

７．３．２　主要目標法　365

７．３．３　理想點法　366

７．３．４　極大極小法　367

７．３．５　功效係數法　368

７．３．６　物理規劃法　371

７．４　基於偏好的後驗方法　382

７．４．１　法線邊界正交法(NBI)　382

７．４．２　自適應加權和法(AWS)　391

７．４．３　NC法　402

７．５　無偏好方法　407

７．５．１　多目標遺傳算法　407

７．５．２　多目標模擬退火算法　419

７．５．３　多目標粒子群算法　426

７．６　汽車行駛動力學性能的多目標最佳化算例　433

７．６．１　問題背景　433

７．６．２　多目標最佳化問題建模　434

７．６．３　多目標最佳化與結果分析　440

參考文獻　442

第８　章工程套用案例　445

８．１　汽車主動懸架系統最佳化　446

８．１．１　車輛模型的建立　447

８．１．２　線性二次高斯控制算法　448

８．１．３　卡爾曼濾波算法　450

８．１．４　主動懸架MDF最佳化　450

８．１．５　最佳化結果及討論　454

８．２　插電式混合動力汽車動力系統最佳化　459

８．２．１　駕駛員模型　459

８．２．２　整車控制器模型　461

８．２．３　發動機模型　461

８．２．４　主驅動電機模型　463

８．２．５　ISG電機模型　465

８．２．６　動力電池模型　466

８．２．７　行駛動力學模型　467

８．２．８　能量管理策略模型　469

８．２．９　整車參數及約束條件　469

８．２．１０　動力系統CO 最佳化及最佳化結果　470

８．３　汽車車身結構正面抗撞性設計最佳化　475

８．３．１　整車碰撞有限元分析模型的建立　475

８．３．２　有限元模型驗證　477

８．３．３　近似模型的建立　481

８．３．４　基於CO 和近似模型的正面抗撞性最佳化　483

８．３．５　最佳化結果　488

參考文獻　490

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