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『簡體書』结构可靠性分析与随机优化设计的统一方法

書城自編碼: 2561143
分類: 簡體書→大陸圖書→工業技術航空/航天
作者: 李洪双,马远卓 著
國際書號(ISBN): 9787118098846
出版社: 国防工业出版社
出版日期: 2015-01-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 303/371000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 398

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內容簡介:
李洪双、马远卓的《结构可靠性分析与随机优化 设计的统一方法》围绕结构可靠性分析和结构优化设 计对精确、高效方法的迫切需求,在简要介绍随机统 计计算方法、结构可靠性分析方法和结构优化设计方 法的基础上。阐述了结构可靠性分析问题与结构随机 优化问题的內在联系,建立了结构可靠性分析与随机 优化设计的统一方法理论框架。本书着重讨论了三类 结构可靠性分析与随机优化设计的统一方法:直接 Montc Carlo方法、交叉熵方法和子集模拟方法。书 中大部分內容是作者近几年的研究成果,考虑到国內 学者在这方面关注较少.本书不仅系统地介绍了相关 理论,同时还给出了很多应用实例及源代码,便于读 者深入理解书中的內容。
本书內容新颖、安排合理、概念清晰、实例丰富 ,可供高等院校航空航天、力学、机械、土木等专业 从事结构可靠性分析和优化设计的研究生与教师使用 .也适合从事该方向的广大工程科技人员阅读。
目錄
第1章 预备知识
 1.1 随机事件
1.1.1 事件关系与运算
1.2.2 事件的概率
1.2.3 条件概率
1.2.4 独立性
 1.2 随机变量
1.2.1 随机变量及其分布函数
1.2.2 随机变量的数字特征
1.2.3 常用概率分布类型
1.2.4 多维随机变量
 1.3 随机变量的函数
1.3.1 单个随机变量函数的分布
1.3.2 随机向量函数分布
1.3.3 随机向量变换
1.3.4 随机函数的矩
 1.4 随机过程与随机场
1.4.1 基本概念
1.4.2 随机过程的分布函数与数字特征
1.4.3 高斯随机过程
1.4.4 随机过程的联合分布
1.4.5 平稳随机过程
1.4.6 谱密度
1.4.7 窄、宽带与白噪声随机过程
1.4.8 随机场
 参考文献
第2章 结构可靠性分析与优化设计问题.
 2.1 结构可靠性分析问题的数学模型.
 2.2 结构可靠性分析方法简介
2.2.1 一次可靠度方法
2.2.2 二次可靠度方法
2.2.3 直接MonteCarlo方法
2.2.4 点估计方法
2.2.5 降维分解法
2.2.6 响应面法
 2.3 结构优化设计的数学模型
2.3.1 设计变量
2.3.2 目标函数
2.3.3 约束条件
2.3.4 数学模型
 2.4 结构优化设计方法简介
2.4.1 线性规划方法
2.4.2 无约束非线性规划
2.4.3 约束非线性规划
2.4.4 随机优化方法
 2.5 可靠性分析问题与优化问题的关系
 参考文献
第3章 抽样模拟
 3.1 随机变量抽样模拟
3.1.1 伪随机数
3.1.2 随机变量抽样模拟
 3.2 随机向量抽样模拟
3.2.1 不相关随机向量
3.2.2 相关正态向量
3.2.3 Rosenblatt变换
3.2.4 Nataf变换
3.2.5 Co1ula理论
 3.3 随机过程抽样模拟
3.3.1 高斯随机过程抽样
3.3.2 平稳高斯随机过程抽样
 参考文献
第4章 结构可靠性分析的MonteCarlo方法
 4.1 直接MonteCar00积分
4.1.1 MonteCaroo方法的理论基础”
4.1.2 积分估计及统计特性
 4.2 估计失效概率的直接MonteCar00方法
 4.3 重要抽样法
4.3.1 积分估计
4.3.2 失效概率估计
4.3.3 最优重要抽样密度
4.3.4 基于设计点的重要抽样法
4.3.5 有偏估计
4.3.6 维数灾难
 参考文献
第5章 MonteCarlo优化方法与模拟退火
 5.1 直接MonteCar0.优化
 5.2 模拟退火算法
5.2.1 物理现象与模拟退火
5.2.2 Metropolis准则
5.2.3 算法流程
5.2.4 结构优化设计中的应用
 参考文献
第6章 交叉熵方法
 6.1 估计失效概率的交叉熵方法
6.1.1 基本概念
6.1.2 多层交叉熵方法
6.1.3 在结构可靠性分析中应用.
6.1.4 算例分析
 6.2 随机优化的交叉熵方法
6.2.1 连续优化
6.2.2 离散优化
6.2.3 约束优化问题
6.2.4 算例分析
 参考文献
第7章 结构可靠性分析的子集模拟方法
 7.1 标准子集模拟方法
7.1.1 基本思想
7.1.2 MCMC模拟
7.1.3 注意事项
7.1.4 算法流程
7.1.5 估计值统计特性分析
7.1.6 计算程序
7.1.7 算例分析
 7.2 子集模拟方法变体
7.2.1 超球子集模拟
7.2.2 分裂子集模拟
7.2.3 混合子集模拟
7.2.4 子集方法与其他方法的组合
 7.3 多随机响应子集模拟方法
7.3.1 基本思想
7.3.2 算法流程
7.3.3 特点分析
7.3.4 计算程序
7.3.5 算例分析
7.3.6 讨论
 7.4 复合材料概率挤压强度评估中的应用
7.4.1 问题描述
7.4.2 有限元模型
7.4.3 累积损伤分析
7.4.4 基于子集模拟的概率强度分析方法
7.4.5 复合材料层合板机械连接静强度分析
7.4.6 复合材料层合板机械连接的概率强度分析
 参考文献
第8章 结构优化设计的子集模拟优化方法.
 8.1 无约束子集模拟优化
8.1.1 基本思想
8.1.2 算法流程
8.1.3 计算程序
8.1.4 计算问题
8.1.5 算例分析
 8.2 约束子集模拟优化
8.2.1 基本思想
8.2.2 约束条件处理方法
8.2.3 算法流程
8.2.4 计算程序
8.2.5 算例分析
 8.3 离散设计变量的处理
8.3.1 问题描述
8.3.2 离散设计变量处理方法
8.3.3 算法流程
8.3.4 计算程序
8.3.5 参数研究
8.3.6 算例分析
 8.4 小型飞机起落架优化设计中的应用
8.4.1 问题描述
8.4.2 优化设计分析
 参考文献
內容試閱
设计变量可以在设计空间的某个区域取连续值,也可以仅在设计空间内某些离散点上取值。例如,结构件可供选择使用的材料有多种,在结构优化中,若将材料作为设计变量,它只能取离散值。再如,一些企业生产钢材的横截面,仅提供有限多个离散选择。
设计变量的选择及问题维数的确定是优化设计成功的关键。重要设计参数应该优先确定为设计变量,而对于一般设计参数甚至可以根据经验定为常数。结构优化问题的维数越高,设计的自由度越大,但是求解的难度也越大。在现代结构优化设计中,常采用有限元方法作为结构分析工具,在设计变量的选择上要确保与结构分析模型一致。在满足精度条件下,尽可能降低问题的维数。例如,机翼蒙皮厚度优化中,将蒙皮分成n块,每块蒙皮的厚度作为一个设计变:量,而不是将蒙皮有限元模型中每个单元的厚度作为一个设计变量。
2.3.2目标函数
在结构优化设计中,将设计者所追求的设计目标表达为设计变量的函数,称为目标函数(Objective function),记为f(x)=f(x1,x2,…,xn)。目标函数可以是结构的重量、成本或者性能参数等。目标函数值的大小可以评价和判别设计的优劣,故有时也称评价函数。在设计空间中每一个点对应有一个目标函数值,而具有相等目标函数值的点集在设计空间内会形成等值面。寻优过程将在不同等值面上跨越,直至达到最值。对于只有一个优化目标的问题,称为单目标优化问题。但是有时设计者选取的优化目标不止一个,就构成多目标优化问题(Multi—objective opti—mization)。
……

 

 

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