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| 內容簡介： |
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《飞行器不确定性多学科设计优化理论与应用》系统阐述了不确定性多学科设计优化(UMDO)理论及其在飞行器总体设计中的应用。在UMDO理论方面，介绍了UMDO研究背景与进展、UMDO基础知识、不确定性建模方法、灵敏度分析方法、近似方法、不确定性分析方法、不确定性优化方法、确定性MDO优化过程和UMDO优化过程;在UMDO应用方面，介绍了两个多学科设计优化标准测试算例和三个飞行器总体设计实例，包括基于UMDO的小卫星总体设计、在轨服务系统总体设计以及新概念分离模块航天器系统总体设计。《飞行器不确定性多学科设计优化理论与应用》内容丰富翔实，深入浅出，具有较强的前沿性和实用性。
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| 目錄：
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目录前言第1章 绪论 11.1 UMDO方法的提出 11.2 UMDO关键技术分析 21.3 UMDO研究进展 41.3.1 UMDO理论研究进展 41.3.2 UMDO应用研究进展 121.4 UMDO面临的机遇与挑战 121.5 本书主要内容 14参考文献 14第2章 UMDO基础知识 252.1 基本概念 252.1.1 不确定性设计优化基本概念 252.1.2 多学科设计优化基本概念 272.2 不确定性数学基础 302.2.1 测度 302.2.2 可测函数 312.2.3可测函数积分 322.3 多学科设计优化理论基础 332.3.1 系统 332.3.2 系统优化与学科优化的关系 352.3.3 复杂系统的分解-协调法 36参考文献 37第3章 不确定性建模 393.1 不确定性来源与分类 393.2 概率建模方法 413.2.1 概率空间与随机变量 413.2.2 分布函数建模与参数估计 453.2.3 假设检验 473.3 非概率建模方法 483.3.1 区间与凸模型理论 483.3.2 模糊集合与可能性理论 493.3.3 证据理论 51参考文献 53第4章 灵敏度分析方法 554.1 单学科灵敏度分析方法 564.1.1 手工求导方法与符号微分方法 564.1.2 解析法 564.1.3 有限差分方法 574.1.4 复变量方法 584.1.5 自动微分方法 594.1.6 基于正交试验设计的方法 604.2 多学科灵敏度分析方法 614.3 不确定性灵敏度分析方法 62参考文献 65第5章 近似方法 665.1 试验设计方法 675.2 近似模型与建模方法 695.2.1 多项式模型 705.2.2 Kriging 模型 705.2.3 支持向量机 725.2.4 径向基神经网络 755.3 近似模型的评价 825.3.1 误差分析方法 825.3.2 近似能力评价方法 845.4 序贯近似建模 865.4.1 面向全局近似的序贯建模 865.4.2 面向全局优化的序贯建模 935.4.3 面向隐式函数近似的序贯建模 95参考文献 97第6章 不确定性分析方法 1006.1 随机不确定性传递方法 1006.1.1 蒙特卡罗法 1016.1.2 泰勒展开法 1026.1.3 随机展开法 1036.2 可靠性分析方法 1066.2.1 期望一阶二次矩法 1076.2.2 —次可靠度法 1076.2.3 二次可靠度法 1096.3 非概率不确定性分析方法 1116.3.1 区间分析 1116.3.2 可能性理论 1116.3.3 证据理论 1126.4 混合不确定性分析方法 1146.4.1 基于概率和证据理论的混合不确定性分析方法 1146.4.2 算例分析 1206.5 基于分解协调的多学科不确定性分析 1276.5.1 并行子空间不确定性分析方法 1276.5.2 联合可靠性分析方法 129参考文献 131第7章 不确定性优化方法 1347.1 基于可靠性的优化 1347.1.1 传统双层嵌套方法 1357.1.2 单层序贯优化法 1377.1.3 单层融合优化法 1397.2 稳健设计优化 1407.2.1 概率分布矩配比法 1417.2.2 *坏可能分析法 1417.2.3 角空间分析法 1427.2.4 方差模型分析法 1427.2.5 6-Sigma 方法 1437.3 混合不确定性条件下的优化算法 1437.3.1 混合不确定性优化问题 1437.3.2 基于序贯优化和混合不确定性分析的混合不确定性优化方法 1447.3.3 基于蒙特卡罗仿真的SOMUA实现方法 1527.3.4 算例分析 155参考文献 157第8章 确定性MDO过程 1608.1 MDO过程基础知识 1618.2单级优化过程 1628.2.1 多学科可行方法 1628.2.2 单学科可行方法 1638.2.3 同时优化方法 1638.3多级优化过程 1648.3.1 并行子空间优化过程 1648.3.2 协同优化过程 1668.3.3 目标级联分析法 1688.4 联合优化过程 1718.4.1 基本思想 1718.4.2 求解算法 173参考文献 176第9章 UMDO过程 1789.1 基于概率论的UMDO过程 1789.1.1 基于可靠性的单层优化过程 1789.1.2 概率目标级联分析法 1799.1.3 概率联合优化过程 1859.2 非概率UMDO过程 1909.2.1 基于区间的目标级联分析法 1919.2.2 基于区间的协同优化过程 1929.3 混合不确定性UMDO过程 194参考文献 198第10章 UMDO算例测试 20010.1 减速器算例 20010.1.1 MDF-CSSO 优化结果 20110.1.2 PMDF-CSSO 优化结果 20410.1.3 MUMDF-CSSO 优化结果 20510.2 平面钢架结构优化 20710.2.1 ATC 优化结果 20910.2.2 SPATC 优化结果 211参考文献 214第11章 基于UMDO的小卫星总体设计 21511.1 小卫星总体设计学科模型 21511.1.1 轨道模型 21511.1.2 分系统模型 21611.1.3学科关系分析 21811.2 小卫星总体设计不确定性建模 21911.2.1 结构分系统不确定性 21911.2.2 轨道与有效载荷分系统不确定性 22011.2.3 其他分系统质量与功率估算不确定性 22111.3 小卫星总体的UMDO实现与结果分析 22211.3.1 单*随机不确定性条件下的UMDO 22211.3.2 混合不确定性条件下的UMDO 227参考文献 230第12章 基于UMDO的在轨服务系统总体设计 23212.1 在轨服务技术简介 23212.2 基于不确定性全寿命周期仿真的在轨服务系统效用评价方法 23412.2.1 在轨服务系统体系结构 23412.2.2 效用评价准则与方法 23512.2.3 效用指标数学模型 23612.2.4 在轨服务系统不确定性建模 24212.2.5 运营商应对不确定性的在轨服务决策动态规划方法 24512.2.6 在轨服务系统全寿命周期仿真流程 24912.2.7 基于全寿命周期蒙特卡罗仿真的效用评价方法 25212.3 在轨服务系统效用评价方法验证 25312.3.1 问题描述 25412.3.2 结果分析与讨论 25712.3.3灵敏度分析 25912.4 在轨服务系统的UMDO实现与结果分析 26012.4.1 优化问题描述 26012.4.2 MUMDF-CSSO组织求解与结果讨论 262参考文献 265第13章 基于UMDO的分离模块航天器系统总体设计 26713.1 分离模块航天器系统简介 26713.2 基于不确定性全寿命周期仿真的分离模块航天器系统效用评价方法 26913.2.1 分离模块航天器系统体系结构 26913.2.2 效用评价准则与方法 27013.2.3 效用指标数学模型 2H13.2.4 分离模块航天器系统不确定性建模 27513.2.5 基于全寿命周期蒙特卡罗仿真的效用评价方法 27713.3 分离模块航天器系统效用评价方法验证 28113.3.1 问题描述 28113.3.2 结果分析与讨论 28313.4 分离模块航天器系统的UMDO实现与结果分析 28513.4.1 单*随机不确定性条件下的UMDO 28613.4.2混合不确定性条件下的UMDO 289参考文献 291
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