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飞行器多学科设计优化理论与应用研究PDF电子书下载

其他书籍

• 作 者：王振国等着
• 出 版 社：北京市：国防工业出版社
• 出版年份：2006
• ISBN：7118043877
• 页数：411 页

图书介绍：本书系统阐述了飞行器多学科设计优化理论与应用研究问题。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：女人特别的资本下一篇：美国情报失误研究 《飞行器多学科设计优化理论与应用研究》目录 标签：多学科 飞行器 飞行 理论 应用

目录1

第1章 绪论1

1.1 飞行器设计简史1

1.2 MDO方法的提出2

1.3 国内外MDO研究进展6

1.3.1 美国的MDO研究现状10

1.3.2 俄罗斯的MDO研究现状16

1.3.3 欧洲和其它国家的MDO研究进展17

1.3.4 国内MDO研究进展22

1.4 MDO的发展展望23

参考文献25

2.1.1 MDO的定义27

2.1 MDO的定义与特点27

第2章 MDO的基本概念27

2.1.2 MDO的系统学描述28

2.1.3 MDO的内涵31

2.1.4 MDO的特点32

2.2 MDO的主要研究内容和研究模式34

2.2.1 MDO的主要研究内容34

2.2.2 MDO的研究模式42

2.3 飞行器MDO的重要意义与关键技术43

2.3.1 MDO对飞行器设计的重要意义43

2.3.2 飞行器MDO研究中的关键技术44

参考文献45

3.1.1 系统的一般概念46

3.1 复杂系统的分类46

第3章 MDO的基础理论46

3.1.2 系统的分类方法49

3.2 系统优化与子系统优化的关系50

3.2.1 局部最优与子规划问题50

3.2.2 全局最优与总规划问题51

3.2.3 局部最优组合为全局最优的条件52

3.2.4 一般系统中局部最优组合非全局最优的原因54

3.3 复杂系统的分解—协调法56

3.3.1 分解—协调法的一般描述56

3.3.2 基于分解—协调法的系统优化求解方法59

3.4 一类特殊系统的分解—协调法60

3.4.1 系统数学模型60

3.4.2 系统的分解—协调算法63

参考文献70

第4章 面向MDO的建模71

4.1 概述71

4.1.1 MDO问题建模的特点72

4.1.2 MDO问题建模的一般原则与步骤74

4.1.3 MDO问题建模的常用方法75

4.2 过程建模76

4.2.1 过程建模方法76

4.2.2 MDO问题中的过程建模77

4.3 可变复杂度建模86

4.4 不确定性建模90

4.4.1 不确定性设计理论概述90

4.4.2 MDO问题中的不确定性建模与分析方法93

4.5.1 参数化建模方法103

4.5 参数化建模103

4.5.2 MDO问题中的参数化建模106

参考文献108

第5章 近似方法110

5.1 近似方法的分类111

5.1.1 模型近似112

5.1.2 函数近似112

5.1.3 二级近似114

5.1.4 组合近似114

5.2 模型近似方法114

5.2.1 约束函数缩并法115

5.2.2 包络函数116

5.2.3 基于约束缩并的组合近似法118

5.3 函数局部近似方法119

5.3.1 基于泰勒级数展开的近似120

5.3.2 基于正项式级数展开的近似125

5.3.3 基于微分方程的近似126

5.3.4 近似方法的改进127

5.4 函数全局近似方法129

5.4.1 响应面构造过程130

5.4.2 响应面建模及方差、回归分析133

5.4.3 响应面法的实际应用140

5.4.4 基于神经网络的响应面143

5.4.5 基于计算机试验分析与设计理论的插值模型响应面144

5.5 中范围近似方法145

5.5.1 概述145

5.5.2 近似函数模型147

5.5.3 移动限制策略154

5.5.4 设计点的选择156

参考文献157

第6章 系统灵敏度分析方法159

6.1 单学科灵敏度分析方法161

6.1.1 手工求导方法162

6.1.2 符号微分方法163

6.1.3 有限差分方法163

6.1.4 复变量方法165

6.1.5 自动微分方法166

6.1.6 解析方法173

6.1.7 半解析方法178

6.2 多学科灵敏度分析方法179

6.2.1 最优灵敏度分析180

6.2.2 全局灵敏度方程184

6.2.3 滞后耦合伴随方法189

参考文献193

第7章 设计空间的搜索策略195

7.1 经典优化方法195

7.1.1 间接最优化方法196

7.1.2 直接最优化方法197

7.2 全局最优化方法198

7.3 现代优化算法199

7.3.1 模拟退火算法201

7.3.2 进化算法203

7.3.3 禁忌搜索算法208

7.4 混合优化策略210

7.5 多方法协作优化方法211

7.5.1 多方法协作优化基本概念212

7.5.2 若干性质221

7.5.3 实例224

7.5.4 多方法协作优化方法与混合优化策略226

参考文献227

第8章 优化过程229

8.1 递阶优化过程231

8.1.1 各级系统优化模型的建立232

8.1.2 递阶系统的优化迭代过程236

8.2 并行子空间优化过程236

8.2.1 基于灵敏度分析的CSSO过程（CSSO-GSE）238

8.2.2 改进的基于灵敏度分析的CSSO过程（CSSO-GSE）249

8.2.3 基于响应面的CSSO过程（CSSO-RS）257

8.2.4 改进的基于响应面的CSSO过程（CSSO-RS）260

8.2.5 并行子空间设计方法（CSD）264

8.3 协同优化过程267

8.3.1 相容性约束269

8.3.2 标准的协同优化过程270

8.3.3 基于响应面近似的协同优化过程271

8.4 二级系统一体化合成优化过程273

8.4.1 标准的BLISS优化过程274

8.4.2 基于响应面的BLISS优化过程280

参考文献283

第9章 MDO计算环境286

9.1 MDO计算环境体系结构286

9.1.1 MDO计算环境的性能要求286

9.1.2 MDO计算环境的体系结构分析288

9.2 软件工程方法290

9.2.1 复杂系统的分析与设计方法290

9.2.2 快速原型技术291

9.2.3 构件292

9.3 分布式应用支持293

9.3.1 .NET平台293

9.3.2 J2EE平台294

9.3.3 通用对象请求代理结构295

9.4 并行计算支持296

9.5 数据库支持298

9.5.1 文档管理298

9.5.2 元数据管理299

9.5.3 模型管理300

9.6 MDO框架301

9.6.1 iSIGHT301

9.6.2 AML303

9.6.3 ModelCenter304

9.7 设计分析工具集成305

9.7.1 自编程序集成306

9.7.2 商业软件集成306

9.8 科学计算可视化308

9.8.1 数据可视化308

9.8.2 多学科设计优化对可视化的要求310

9.9 MDO计算环境实例分析311

9.9.1 AS环境311

9.9.2 AEE环境313

参考文献317

第10章 导弹多学科集成设计优化318

10.1 设计优化模型319

10.1.1 学科模型319

10.1.2 总体优化模型321

10.2 导弹一体化在MDO框架中的表述322

10.3 导弹一体化设计优化326

10.3.1 优化方法选择及优化结果326

10.3.2 综合探索策略331

参考文献337

第11章 高超声速飞行器的多学科设计优化338

11.1 高超声速飞行器变复杂度建模338

11.1.1 结构分析变复杂度建模339

11.1.2 推进分析变复杂度模型340

11.1.3 气动分析变复杂度模型341

11.2 高超声速飞行器多学科设计集成343

11.2.1 自编代码集成343

11.2.2 商业软件集成344

11.3 高超声速飞行器多学科设计优化347

11.3.1 系统优化模型347

11.3.2 优化过程349

11.3.3 优化问题在MDO框架中的集成352

11.3.4 优化结果353

参考文献357

第12章 飞机总体设计多学科设计优化358

12.1 飞机总体设计模型360

12.1.1 推进学科模型362

12.1.2 气动学科模型364

12.1.3 重量学科模型367

12.1.4 飞行性能371

12.2 飞机总体多学科设计优化377

12.2.1 集成378

12.2.2 系统优化模型378

12.2.3 优化过程379

12.2.4 优化结果379

参考文献381

第13章 卫星系统多学科设计优化382

13.1 卫星系统组成383

13.1.1 有效载荷384

13.1.2 卫星平台384

13.2.1 卫星总体MDO的主要特点386

13.2 MDO在卫星总体设计中的应用386

13.2.2 卫星总体MDO问题分析388

13.3 卫星总体设计问题分解388

13.3.1 学科关系390

13.3.2 设计模型394

13.4 卫星总体优化问题分解395

13.4.1 学科关系395

13.4.2 优化模型397

13.5 卫星总体方案多学科综合设计与优化软件400

13.5.1 总体流程401

13.5.2 软件设计403

13.5.3 软件实现407

参考文献409

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摘要：本文以“飞行器多学科设计优化理论与应用研究.pdf电子书版文档下载”为中心，从理论框架、应用领域、关键技术及发展趋势四个方面对飞行器多学科设计优化进行了深入研究，旨在为我国飞行器设计优化提供理论支持和实践指导。

1、理论框架

飞行器多学科设计优化理论框架主要包括优化算法、设计变量、约束条件和目标函数。优化算法是设计优化的核心，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。设计变量是优化过程中需要调整的参数，如飞行器的结构尺寸、材料选择等。约束条件是设计过程中需要满足的限制条件，如重量、强度、刚度等。目标函数是设计优化的目标，如最小化重量、提高性能等。

在理论框架的基础上，本文对飞行器多学科设计优化进行了深入研究，提出了基于多学科设计优化的飞行器结构优化方法，为飞行器设计提供了新的思路。

此外，本文还探讨了飞行器多学科设计优化的理论模型，包括结构优化、气动优化、热力学优化等，为飞行器设计提供了全面的理论支持。

2、应用领域

飞行器多学科设计优化理论在航空、航天、汽车、船舶等领域有着广泛的应用。在航空领域，多学科设计优化可以用于飞机的结构优化、气动优化、热力学优化等，提高飞机的性能和安全性。在航天领域，多学科设计优化可以用于卫星的结构优化、热控制优化、推进系统优化等，提高卫星的可靠性和寿命。

在汽车领域，多学科设计优化可以用于汽车的结构优化、动力系统优化、热管理优化等，提高汽车的燃油效率和舒适性。在船舶领域，多学科设计优化可以用于船舶的结构优化、推进系统优化、航行性能优化等，提高船舶的稳定性和航行效率。

本文以飞行器多学科设计优化为例，详细介绍了其在各个领域的应用，为相关领域的工程师提供了有益的参考。

3、关键技术

飞行器多学科设计优化涉及多个学科领域，关键技术包括数值模拟、优化算法、并行计算等。数值模拟是设计优化的基础，包括有限元分析、计算流体力学等。优化算法是设计优化的核心，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。并行计算可以提高设计优化的效率，适用于大规模复杂问题的求解。

本文对飞行器多学科设计优化的关键技术进行了深入研究，提出了基于并行计算的飞行器多学科设计优化方法，提高了设计优化的效率和精度。

此外，本文还探讨了飞行器多学科设计优化的关键技术在实际应用中的挑战和解决方案，为相关领域的工程师提供了有益的参考。

4、发展趋势

随着计算机技术的快速发展，飞行器多学科设计优化理论和技术不断取得新的突破。未来发展趋势主要包括以下几个方面：一是优化算法的改进和创新，提高设计优化的效率和精度；二是多学科耦合技术的深入研究，实现飞行器设计全过程的优化；三是人工智能技术的融合，实现飞行器设计的智能化和自动化。

本文对飞行器多学科设计优化的未来发展趋势进行了展望，为相关领域的科研人员提供了有益的参考。

总结：

本文从理论框架、应用领域、关键技术及发展趋势四个方面对飞行器多学科设计优化进行了深入研究，为我国飞行器设计优化提供了理论支持和实践指导。

本文的研究成果对于提高飞行器设计性能、降低设计成本、缩短设计周期具有重要意义。

本文由nayona.cn整理

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