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飛行器不確定性多學科設計優化理論與應用 版權信息
- ISBN：9787030384362
- 條形碼：9787030384362 ; 978-7-03-038436-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
飛行器不確定性多學科設計優化理論與應用 內容簡介
《飛行器不確定性多學科設計優化理論與應用》系統闡述了不確定性多學科設計優化(UMDO)理論及其在飛行器總體設計中的應用。在UMDO理論方面，介紹了UMDO研究背景與進展、UMDO基礎知識、不確定性建模方法、靈敏度分析方法、近似方法、不確定性分析方法、不確定性優化方法、確定性MDO優化過程和UMDO優化過程；在UMDO應用方面，介紹了兩個多學科設計優化標準測試算例和三個飛行器總體設計實例，包括基于UMDO的小衛星總體設計、在軌服務系統總體設計以及新概念分離模塊航天器系統總體設計。《飛行器不確定性多學科設計優化理論與應用》內容豐富翔實，深入淺出，具有較強的前沿性和實用性。
飛行器不確定性多學科設計優化理論與應用 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 UMDO方法的提出 1
1.2 UMDO關鍵技術分析 2
1.3 UMDO研究進展 4
1.3.1 UMDO理論研究進展 4
1.3.2 UMDO應用研究進展 12
1.4 UMDO面臨的機遇與挑戰 12
1.5 本書主要內容 14
參考文獻 14
第2章 UMDO基礎知識 25
2.1 基本概念 25
2.1.1 不確定性設計優化基本概念 25
2.1.2 多學科設計優化基本概念 27
2.2 不確定性數學基礎 30
2.2.1 測度 30
2.2.2 可測函數 31
2.2.3可測函數積分 32
2.3 多學科設計優化理論基礎 33
2.3.1 系統 33
2.3.2 系統優化與學科優化的關系 35
2.3.3 復雜系統的分解-協調法 36
參考文獻 37
第3章 不確定性建模 39
3.1 不確定性來源與分類 39
3.2 概率建模方法 41
3.2.1 概率空間與隨機變量 41
3.2.2 分布函數建模與參數估計 45
3.2.3 假設檢驗 47
3.3 非概率建模方法 48
3.3.1 區間與凸模型理論 48
3.3.2 模糊集合與可能性理論 49
3.3.3 證據理論 51
參考文獻 53
第4章 靈敏度分析方法 55
4.1 單學科靈敏度分析方法 56
4.1.1 手工求導方法與符號微分方法 56
4.1.2 解析法 56
4.1.3 有限差分方法 57
4.1.4 復變量方法 58
4.1.5 自動微分方法 59
4.1.6 基于正交試驗設計的方法 60
4.2 多學科靈敏度分析方法 61
4.3 不確定性靈敏度分析方法 62
參考文獻 65
第5章 近似方法 66
5.1 試驗設計方法 67
5.2 近似模型與建模方法 69
5.2.1 多項式模型 70
5.2.2 Kriging 模型 70
5.2.3 支持向量機 72
5.2.4 徑向基神經網絡 75
5.3 近似模型的評價 82
5.3.1 誤差分析方法 82
5.3.2 近似能力評價方法 84
5.4 序貫近似建模 86
5.4.1 面向全局近似的序貫建模 86
5.4.2 面向全局優化的序貫建模 93
5.4.3 面向隱式函數近似的序貫建模 95
參考文獻 97
第6章 不確定性分析方法 100
6.1 隨機不確定性傳遞方法 100
6.1.1 蒙特卡羅法 101
6.1.2 泰勒展開法 102
6.1.3 隨機展開法 103
6.2 可靠性分析方法 106
6.2.1 期望一階二次矩法 107
6.2.2 —次可靠度法 107
6.2.3 二次可靠度法 109
6.3 非概率不確定性分析方法 111
6.3.1 區間分析 111
6.3.2 可能性理論 111
6.3.3 證據理論 112
6.4 混合不確定性分析方法 114
6.4.1 基于概率和證據理論的混合不確定性分析方法 114
6.4.2 算例分析 120
6.5 基于分解協調的多學科不確定性分析 127
6.5.1 并行子空間不確定性分析方法 127
6.5.2 聯合可靠性分析方法 129
參考文獻 131
第7章 不確定性優化方法 134
7.1 基于可靠性的優化 134
7.1.1 傳統雙層嵌套方法 135
7.1.2 單層序貫優化法 137
7.1.3 單層融合優化法 139
7.2 穩健設計優化 140
7.2.1 概率分布矩配比法 141
7.2.2 壞可能分析法 141
7.2.3 角空間分析法 142
7.2.4 方差模型分析法 142
7.2.5 6-Sigma 方法 143
7.3 混合不確定性條件下的優化算法 143
7.3.1 混合不確定性優化問題 143
7.3.2 基于序貫優化和混合不確定性分析的混合不確定性優化方法 144
7.3.3 基于蒙特卡羅仿真的SOMUA實現方法 152
7.3.4 算例分析 155
參考文獻 157
第8章 確定性MDO過程 160
8.1 MDO過程基礎知識 161
8.2單級優化過程 162
8.2.1 多學科可行方法 162
8.2.2 單學科可行方法 163
8.2.3 同時優化方法 163
8.3多級優化過程 164
8.3.1 并行子空間優化過程 164
8.3.2 協同優化過程 166
8.3.3 目標級聯分析法 168
8.4 聯合優化過程 171
8.4.1 基本思想 171
8.4.2 求解算法 173
參考文獻 176
第9章 UMDO過程 178
9.1 基于概率論的UMDO過程 178
9.1.1 基于可靠性的單層優化過程 178
9.1.2 概率目標級聯分析法 179
9.1.3 概率聯合優化過程 185
9.2 非概率UMDO過程 190
9.2.1 基于區間的目標級聯分析法 191
9.2.2 基于區間的協同優化過程 192
9.3 混合不確定性UMDO過程 194
參考文獻 198
第10章 UMDO算例測試 200
10.1 減速器算例 200
10.1.1 MDF-CSSO 優化結果 201
10.1.2 PMDF-CSSO 優化結果 204
10.1.3 MUMDF-CSSO 優化結果 205
10.2 平面鋼架結構優化 207
10.2.1 ATC 優化結果 209
10.2.2 SPATC 優化結果 211
參考文獻 214
第11章 基于UMDO的小衛星總體設計 215
11.1 小衛星總體設計學科模型 215
11.1.1 軌道模型 215
11.1.2 分系統模型 216
11.1.3學科關系分析 218
11.2 小衛星總體設計不確定性建模 219
11.2.1 結構分系統不確定性 219
11.2.2 軌道與有效載荷分系統不確定性 220
11.2.3 其他分系統質量與功率估算不確定性 221
11.3 小衛星總體的UMDO實現與結果分析 222
11.3.1 單獨隨機不確定性條件下的UMDO 222
11.3.2 混合不確定性條件下的UMDO 227
參考文獻 230
第12章 基于UMDO的在軌服務系統總體設計 232
12.1 在軌服務技術簡介 232
12.2 基于不確定性全壽命周期仿真的在軌服務系統效用評價方法 234
12.2.1 在軌服務系統體系結構 234
12.2.2 效用評價準則與方法 235
12.2.3 效用指標數學模型 236
12.2.4 在軌服務系統不確定性建模 242
12.2.5 運營商應對不確定性的在軌服務決策動態規劃方法 245
12.2.6 在軌服務系統全壽命周期仿真流程 249
12.2.7 基于全壽命周期蒙特卡羅仿真的效用評價方法 252
12.3 在軌服務系統效用評價方法驗證 253
12.3.1 問題描述 254
12.3.2 結果分析與討論 257
12.3.3靈敏度分析 259
12.4 在軌服務系統的UMDO實現與結果分析 260
12.4.1 優化問題描述 260
12.4.2 MUMDF-CSSO組織求解與結果討論 262
參考文獻 265
第13章 基于UMDO的分離模塊航天器系統總體設計 267
13.1 分離模塊航天器系統簡介 267
13.2 基于不確定性全壽命周期仿真的分離模塊航天器系統效用評價方法 269
13.2.1 分離模塊航天器系統體系結構 269
13.2.2 效用評價準則與方法 270
13.2.3 效用指標數學模型 2H
13.2.4 分離模塊航天器系統不確定性建模 275
13.2.5 基于全壽命周期蒙特卡羅仿真的效用評價方法 277
13.3 分離模塊航天器系統效用評價方法驗證 281
13.3.1 問題描述 281
13.3.2 結果分析與討論 283
13.4 分離模塊航天器系統的UMDO實現與結果分析 285
13.4.1 單獨隨機不確定性條件下的UMDO 286
13.4.2混合不確定性條件下的UMDO 289
參考文獻 291
前言
第1章 緒論 1
1.1 UMDO方法的提出 1
1.2 UMDO關鍵技術分析 2
1.3 UMDO研究進展 4
1.3.1 UMDO理論研究進展 4
1.3.2 UMDO應用研究進展 12
1.4 UMDO面臨的機遇與挑戰 12
1.5 本書主要內容 14
參考文獻 14
第2章 UMDO基礎知識 25
2.1 基本概念 25
2.1.1 不確定性設計優化基本概念 25
2.1.2 多學科設計優化基本概念 27
2.2 不確定性數學基礎 30
2.2.1 測度 30
2.2.2 可測函數 31
2.2.3可測函數積分 32
2.3 多學科設計優化理論基礎 33
2.3.1 系統 33
2.3.2 系統優化與學科優化的關系 35
2.3.3 復雜系統的分解-協調法 36
參考文獻 37
第3章 不確定性建模 39
3.1 不確定性來源與分類 39
3.2 概率建模方法 41
3.2.1 概率空間與隨機變量 41
3.2.2 分布函數建模與參數估計 45
3.2.3 假設檢驗 47
3.3 非概率建模方法 48
3.3.1 區間與凸模型理論 48
3.3.2 模糊集合與可能性理論 49
3.3.3 證據理論 51
參考文獻 53
第4章 靈敏度分析方法 55
4.1 單學科靈敏度分析方法 56
4.1.1 手工求導方法與符號微分方法 56
4.1.2 解析法 56
4.1.3 有限差分方法 57
4.1.4 復變量方法 58
4.1.5 自動微分方法 59
4.1.6 基于正交試驗設計的方法 60
4.2 多學科靈敏度分析方法 61
4.3 不確定性靈敏度分析方法 62
參考文獻 65
第5章 近似方法 66
5.1 試驗設計方法 67
5.2 近似模型與建模方法 69
5.2.1 多項式模型 70
5.2.2 Kriging 模型 70
5.2.3 支持向量機 72
5.2.4 徑向基神經網絡 75
5.3 近似模型的評價 82
5.3.1 誤差分析方法 82
5.3.2 近似能力評價方法 84
5.4 序貫近似建模 86
5.4.1 面向全局近似的序貫建模 86
5.4.2 面向全局優化的序貫建模 93
5.4.3 面向隱式函數近似的序貫建模 95
參考文獻 97
第6章 不確定性分析方法 100
6.1 隨機不確定性傳遞方法 100
6.1.1 蒙特卡羅法 101
6.1.2 泰勒展開法 102
6.1.3 隨機展開法 103
6.2 可靠性分析方法 106
6.2.1 期望一階二次矩法 107
6.2.2 —次可靠度法 107
6.2.3 二次可靠度法 109
6.3 非概率不確定性分析方法 111
6.3.1 區間分析 111
6.3.2 可能性理論 111
6.3.3 證據理論 112
6.4 混合不確定性分析方法 114
6.4.1 基于概率和證據理論的混合不確定性分析方法 114
6.4.2 算例分析 120
6.5 基于分解協調的多學科不確定性分析 127
6.5.1 并行子空間不確定性分析方法 127
6.5.2 聯合可靠性分析方法 129
參考文獻 131
第7章 不確定性優化方法 134
7.1 基于可靠性的優化 134
7.1.1 傳統雙層嵌套方法 135
7.1.2 單層序貫優化法 137
7.1.3 單層融合優化法 139
7.2 穩健設計優化 140
7.2.1 概率分布矩配比法 141
7.2.2 壞可能分析法 141
7.2.3 角空間分析法 142
7.2.4 方差模型分析法 142
7.2.5 6-Sigma 方法 143
7.3 混合不確定性條件下的優化算法 143
7.3.1 混合不確定性優化問題 143
7.3.2 基于序貫優化和混合不確定性分析的混合不確定性優化方法 144
7.3.3 基于蒙特卡羅仿真的SOMUA實現方法 152
7.3.4 算例分析 155
參考文獻 157
第8章 確定性MDO過程 160
8.1 MDO過程基礎知識 161
8.2單級優化過程 162
8.2.1 多學科可行方法 162
8.2.2 單學科可行方法 163
8.2.3 同時優化方法 163
8.3多級優化過程 164
8.3.1 并行子空間優化過程 164
8.3.2 協同優化過程 166
8.3.3 目標級聯分析法 168
8.4 聯合優化過程 171
8.4.1 基本思想 171
8.4.2 求解算法 173
參考文獻 176
第9章 UMDO過程 178
9.1 基于概率論的UMDO過程 178
9.1.1 基于可靠性的單層優化過程 178
9.1.2 概率目標級聯分析法 179
9.1.3 概率聯合優化過程 185
9.2 非概率UMDO過程 190
9.2.1 基于區間的目標級聯分析法 191
9.2.2 基于區間的協同優化過程 192
9.3 混合不確定性UMDO過程 194
參考文獻 198
第10章 UMDO算例測試 200
10.1 減速器算例 200
10.1.1 MDF-CSSO 優化結果 201
10.1.2 PMDF-CSSO 優化結果 204
10.1.3 MUMDF-CSSO 優化結果 205
10.2 平面鋼架結構優化 207
10.2.1 ATC 優化結果 209
10.2.2 SPATC 優化結果 211
參考文獻 214
第11章 基于UMDO的小衛星總體設計 215
11.1 小衛星總體設計學科模型 215
11.1.1 軌道模型 215
11.1.2 分系統模型 216
11.1.3學科關系分析 218
11.2 小衛星總體設計不確定性建模 219
11.2.1 結構分系統不確定性 219
11.2.2 軌道與有效載荷分系統不確定性 220
11.2.3 其他分系統質量與功率估算不確定性 221
11.3 小衛星總體的UMDO實現與結果分析 222
11.3.1 單獨隨機不確定性條件下的UMDO 222
11.3.2 混合不確定性條件下的UMDO 227
參考文獻 230
第12章 基于UMDO的在軌服務系統總體設計 232
12.1 在軌服務技術簡介 232
12.2 基于不確定性全壽命周期仿真的在軌服務系統效用評價方法 234
12.2.1 在軌服務系統體系結構 234
12.2.2 效用評價準則與方法 235
12.2.3 效用指標數學模型 236
12.2.4 在軌服務系統不確定性建模 242
12.2.5 運營商應對不確定性的在軌服務決策動態規劃方法 245
12.2.6 在軌服務系統全壽命周期仿真流程 249
12.2.7 基于全壽命周期蒙特卡羅仿真的效用評價方法 252
12.3 在軌服務系統效用評價方法驗證 253
12.3.1 問題描述 254
12.3.2 結果分析與討論 257
12.3.3靈敏度分析 259
12.4 在軌服務系統的UMDO實現與結果分析 260
12.4.1 優化問題描述 260
12.4.2 MUMDF-CSSO組織求解與結果討論 262
參考文獻 265
第13章 基于UMDO的分離模塊航天器系統總體設計 267
13.1 分離模塊航天器系統簡介 267
13.2 基于不確定性全壽命周期仿真的分離模塊航天器系統效用評價方法 269
13.2.1 分離模塊航天器系統體系結構 269
13.2.2 效用評價準則與方法 270
13.2.3 效用指標數學模型 2H
13.2.4 分離模塊航天器系統不確定性建模 275
13.2.5 基于全壽命周期蒙特卡羅仿真的效用評價方法 277
13.3 分離模塊航天器系統效用評價方法驗證 281
13.3.1 問題描述 281
13.3.2 結果分析與討論 283
13.4 分離模塊航天器系統的UMDO實現與結果分析 285
13.4.1 單獨隨機不確定性條件下的UMDO 286
13.4.2混合不確定性條件下的UMDO 289
參考文獻 291
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