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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：平裝
- 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
本書以提高飛行器總體設計水平、增強飛行器可靠性和穩健性為背景，對飛行器的不確定性多學科設計優化理論與應用進行系統深入的闡述。全書分為兩個部分，共計十二章。**部分（**至八章）為UMDO理論部分：**章介紹UMDO的研究背景與發展現狀。第二章介紹UMDO基礎知識和理論體系。第三至第七章對其理論體系中的關鍵技術分別進行深入闡述，包括：不確定性建模、靈敏度分析、近似方法、不確定性分析、不確定性優化、UMDO優化過程。第二部分（第九至十二章）為UMDO應用部分：分別介紹UMDO在某機翼、某小衛星、在軌服務系統以及分離模塊航天器系統中的應用。
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 11.1 UMDO方法的提出 11.2 UMDO關鍵技術分析 21.3 UMDO研究進展 41.3.1 UMDO理論研究進展 41.3.2 UMDO應用研究進展 121.4 UMDO面臨的機遇與挑戰 121.5 本書主要內容 14參考文獻 14第2章 UMDO基礎知識 252.1 基本概念 252.1.1 不確定性設計優化基本概念 252.1.2 多學科設計優化基本概念 272.2 不確定性數學基礎 302.2.1 測度 302.2.2 可測函數 312.2.3可測函數積分 322.3 多學科設計優化理論基礎 332.3.1 系統 332.3.2 系統優化與學科優化的關系 352.3.3 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 393.1 不確定性來源與分類 393.2 概率建模方法 413.2.1 概率空間與隨機變量 413.2.2 分布函數建模與參數估計 453.2.3 假設檢驗 473.3 非概率建模方法 483.3.1 區間與凸模型理論 483.3.2 模糊集合與可能性理論 493.3.3 證據理論 51參考文獻 53第4章 靈敏度分析方法 554.1 單學科靈敏度分析方法 564.1.1 手工求導方法與符號微分方法 564.1.2 解析法 564.1.3 有限差分方法 574.1.4 復變量方法 584.1.5 自動微分方法 594.1.6 基于正交試驗設計的方法 604.2 多學科靈敏度分析方法 614.3 不確定性靈敏度分析方法 62參考文獻 65第5章 近似方法 665.1 試驗設計方法 675.2 近似模型與建模方法 695.2.1 多項式模型 705.2.2 Kriging 模型 705.2.3 支持向量機 725.2.4 徑向基神經網絡 755.3 近似模型的評價 825.3.1 誤差分析方法 825.3.2 近似能力評價方法 845.4 序貫近似建模 865.4.1 面向全局近似的序貫建模 865.4.2 面向全局優化的序貫建模 935.4.3 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 1006.1 隨機不確定性傳遞方法 1006.1.1 蒙特卡羅法 1016.1.2 泰勒展開法 1026.1.3 隨機展開法 1036.2 可靠性分析方法 1066.2.1 期望一階二次矩法 1076.2.2 —次可靠度法 1076.2.3 二次可靠度法 1096.3 非概率不確定性分析方法 1116.3.1 區間分析 1116.3.2 可能性理論 1116.3.3 證據理論 1126.4 混合不確定性分析方法 1146.4.1 基于概率和證據理論的混合不確定性分析方法 1146.4.2 算例分析 1206.5 基于分解協調的多學科不確定性分析 1276.5.1 并行子空間不確定性分析方法 1276.5.2 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 1347.1 基于可靠性的優化 1347.1.1 傳統雙層嵌套方法 1357.1.2 單層序貫優化法 1377.1.3 單層融合優化法 1397.2 穩健設計優化 1407.2.1 概率分布矩配比法 1417.2.2 *壞可能分析法 1417.2.3 角空間分析法 1427.2.4 方差模型分析法 1427.2.5 6-Sigma 方法 1437.3 混合不確定性條件下的優化算法 1437.3.1 混合不確定性優化問題 1437.3.2 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 1447.3.3 基于蒙特卡羅仿真的SOMUA實現方法 1527.3.4 算例分析 155參考文獻 157第8章 確定性MDO過程 1608.1 MDO過程基礎知識 1618.2單級優化過程 1628.2.1 多學科可行方法 1628.2.2 單學科可行方法 1638.2.3 同時優化方法 1638.3多級優化過程 1648.3.1 并行子空間優化過程 1648.3.2 協同優化過程 1668.3.3 目標級聯分析法 1688.4 聯合優化過程 1718.4.1 基本思想 1718.4.2 求解算法 173參考文獻 176第9章 UMDO過程 1789.1 基于概率論的UMDO過程 1789.1.1 基于可靠性的單層優化過程 1789.1.2 概率目標級聯分析法 1799.1.3 概率聯合優化過程 1859.2 非概率UMDO過程 1909.2.1 基于區間的目標級聯分析法 1919.2.2 基于區間的協同優化過程 1929.3 混合不確定性UMDO過程 194參考文獻 198第10章 UMDO算例測試 20010.1 減速器算例 20010.1.1 MDF-CSSO 優化結果 20110.1.2 PMDF-CSSO 優化結果 20410.1.3 MUMDF-CSSO 優化結果 20510.2 平面鋼架結構優化 20710.2.1 ATC 優化結果 20910.2.2 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 21511.1 小衛星總體設計學科模型 21511.1.1 軌道模型 21511.1.2 分系統模型 21611.1.3學科關系分析 21811.2 小衛星總體設計不確定性建模 21911.2.1 結構分系統不確定性 21911.2.2 軌道與有效載荷分系統不確定性 22011.2.3 其他分系統質量與功率估算不確定性 22111.3 小衛星總體的UMDO實現與結果分析 22211.3.1 單*隨機不確定性條件下的UMDO 22211.3.2 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 23212.1 在軌服務技術簡介 23212.2 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 23412.2.1 在軌服務系統體系結構 23412.2.2 效用評價準則與方法 23512.2.3 效用指標數學模型 23612.2.4 在軌服務系統不確定性建模 24212.2.5 運營商應對不確定性的在軌服務決策動態規劃方法 24512.2.6 在軌服務系統全壽命周期仿真流程 24912.2.7 基于全壽命周期蒙特卡羅仿真的效用評價方法 25212.3 在軌服務系統效用評價方法驗證 25312.3.1 問題描述 25412.3.2 結果分析與討論 25712.3.3靈敏度分析 25912.4 在軌服務系統的UMDO實現與結果分析 26012.4.1 優化問題描述 26012.4.2 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 26713.1 分離模塊航天器系統簡介 26713.2 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 26913.2.1 分離模塊航天器系統體系結構 26913.2.2 效用評價準則與方法 27013.2.3 效用指標數學模型 2H13.2.4 分離模塊航天器系統不確定性建模 27513.2.5 基于全壽命周期蒙特卡羅仿真的效用評價方法 27713.3 分離模塊航天器系統效用評價方法驗證 28113.3.1 問題描述 28113.3.2 結果分析與討論 28313.4 分離模塊航天器系統的UMDO實現與結果分析 28513.4.1 單*隨機不確定性條件下的UMDO 28613.4.2混合不確定性條件下的UMDO 289參考文獻 291
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