基于代理模型的工程設(shè)計：實用指南

定　價：￥98.00

作　者：	（英）亞歷山大·I.福瑞斯特,（英）安德瑞斯·索比斯，（英）安迪·J.肯尼
出版社：	航空工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787516515952	出版時間：	2018-11-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：	191	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　代理模型技術(shù)在基于高可信度數(shù)值模擬的下程優(yōu)化設(shè)計中發(fā)揮著越來越重要的作用。代理模型技術(shù)不僅可以提高優(yōu)化設(shè)計效率，而且可降低優(yōu)化難度，有利于濾除數(shù)值噪聲和實現(xiàn)并行優(yōu)化設(shè)計?！痘诖砟Ｐ偷墓こ淘O(shè)計：實用指南》從實用的角度，對試驗設(shè)計、代理模型建模、在代理模型基礎(chǔ)上的設(shè)計空間探索與發(fā)掘等基礎(chǔ)知識，以及設(shè)計空間可視化、約束處理、噪聲濾除、梯度信息運用、多可信度分析和多目標(biāo)優(yōu)化等高級概念進行了介紹。除了為讀者提供代理模型的使用經(jīng)驗外，《基于代理模型的工程設(shè)計：實用指南》一個重要的特點是給出了其中大部分算法的Matlab程序，為讀者重復(fù)《基于代理模型的工程設(shè)計：實用指南》算例和解決他們所關(guān)心的特定問題提供了極大便利。《基于代理模型的工程設(shè)計：實用指南》內(nèi)容豐富，實用性強，既有完整的理論和算法，也有大量可直接參考使用的程序。作為一本實用手冊，《基于代理模型的工程設(shè)計：實用指南》可供那些為解決工程問題而需要快速入門的設(shè)計人員使用，也可作為科研院所的研究人員和高等院校大學(xué)生、研究生的參考用書。

作者簡介

　　亞歷山大·I.福瑞斯特，博士，英國南安普頓大學(xué)工程設(shè)計講師。他的研究主要圍繞如何提高基于非常費時的數(shù)值模擬（如計算流體力學(xué)（CFD））的工程設(shè)計效率。研究成果應(yīng)用于機翼空氣動力學(xué)、衛(wèi)星結(jié)構(gòu)設(shè)計、運動設(shè)備設(shè)計、一級方程式賽車設(shè)計等。安德瑞斯·索比斯特博士是英國南安普頓大學(xué)工程科學(xué)學(xué)院的講師、英國工程和自然科學(xué)研究委員會／皇家工程研究院研究員。研究方向包括飛機設(shè)計、氣動外形參數(shù)化與優(yōu)化設(shè)計，以及針對通用用途的工程設(shè)計方法。安迪·J.肯尼，教授，南安普頓大學(xué)計算工程學(xué)會主席。他是大學(xué)計算工程學(xué)會和設(shè)計研究團隊的負責(zé)人，同時也是羅羅計算工程技術(shù)中心的主任。他的研究興趣集中在航空航天科學(xué)領(lǐng)域，主要方向為基于計算方法的航空航天系統(tǒng)設(shè)計。他在該領(lǐng)域發(fā)表了200多篇論文和3本專著，其中有相當(dāng)一部分是關(guān)于代理模型的。

圖書目錄

第一部分基礎(chǔ)知識
第1章試驗設(shè)計
1．1 “維度災(zāi)難”及如何避免
1．2 物理試驗與計算機試驗
1．3 設(shè)計初步試驗（變量篩選）
1．3．1 估計初等效應(yīng)的分布
1．4 設(shè)計抽樣方案
1．4．1 分層法
1．4．2 拉丁方陣和拉丁超立方體
1．4．3 空間填充的拉丁超立方體
1．4．4 空間填充子集
1．5 關(guān)于對類似諧波響應(yīng)問題的說明
1．6 對更深入閱讀的提示
參考文獻
第2章建立代理模型
2．1 建模過程
2．1．1 第一階段：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并選擇建模方法
2．1．2 第二階段：參數(shù)估計與訓(xùn)練
2．1．3 第三階段：模型測試
2．2 多項式模型
2．2．1 例一：翼型阻力
2．2．2 例二：多峰測試算例
2．2．3 k個變量的情況
2．3 徑向基函數(shù)模型
2．3．1 擬合無噪聲數(shù)據(jù)
2．3．2 帶噪聲數(shù)據(jù)的徑向基函數(shù)模型
2．4 Kriging模型
2．4．1 建立Kriging模型
2．4．2 Kriging預(yù)測
2．5 支持向量回歸
2．5．1 支持向量預(yù)測
2．5．2 核技巧
2．5．3 尋找支持向量
2．5．4 尋找ì
2．5．5 選擇C和g
2．5．6 計算澹喉-svR方法
2．6 回顧與總結(jié)
參考文獻
第3章代理模型的局部發(fā)掘與全局探索
3．1 搜索代理模型上的最優(yōu)值
3．2 加點準(zhǔn)則
3．2．1 基于預(yù)測的局部發(fā)掘
3．2．2 基于誤差的全局探索
3．2．3 局部發(fā)掘與全局探索的結(jié)合
3．2．4 條件似然方法
3．2．5 其他方法
3．3 管理代理優(yōu)化過程
3．3．1 如何選擇代理模型
3．3．2 如何確定初始樣本與新增樣本的數(shù)目
3．3．3 收斂標(biāo)準(zhǔn)
3．4 使用Kriging目標(biāo)搜尋實現(xiàn)對隔振器幾何可行性的優(yōu)化
參考文獻
第二部分高級概念
第4章可視化
4．1 云圖矩陣
4．2 嵌套維度
參考文獻
第5章約束處理
5．1 通過構(gòu)造的方法使約束條件得到滿足
5．2 罰函數(shù)
5．3 約束優(yōu)化問題示例
5．3．1 對約束函數(shù)建立Kriging代理模型
5．3．2 建立目標(biāo)函數(shù)的Kriging模型
5．4 基于改善期望的方法
5．4．1 采用簡單罰函數(shù)的改善期望
5．4．2 約束改善期望方法
5．5 缺失的數(shù)據(jù)
5．5．1 為不可行設(shè)計點插補數(shù)據(jù)
5．6 基于約束改善期望方法的螺旋壓縮彈簧設(shè)計
5．7 小結(jié)
參考文獻
第6章針對帶噪聲數(shù)據(jù)的加點準(zhǔn)則
6．1 回歸型Kriging模型
6．2 對回歸模型的搜索
6．2．1 重插值模型
6．2．2 條件似然方法的重插值
6．3 關(guān)于病態(tài)矩陣
6．4 小結(jié)
參考文獻
第7章運用梯度信息
7．1 獲取梯度信息的方法
7．1．1 有限差分法
7．1．2 復(fù)變量法
7．1．3 Adjoint方法與算術(shù)微分
7．2 梯度增強代理模型
7．3 Hessian增強代理模型
7．4 小結(jié)
參考文獻
第8章多可信度分析
8．1 Co-Kriging模型
8．2 單變量算例展示
8．3 選擇Xc和Xe
8．4 小結(jié)
參考文獻
第9章多設(shè)計目標(biāo)
9．1 Pareto優(yōu)化
9．2 多目標(biāo)改善期望方法
9．3 基于約束改善期望的Nowacki懸臂梁多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計
9．4 基于約束改善期望準(zhǔn)則的螺旋壓縮彈簧多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計
9．5 小結(jié)
參考文獻
附錄測試算例
A．1 單變量測試函數(shù)
A．2 Branin測試函數(shù)
A．3 翼型設(shè)計算例
A．4 Nowacki懸臂梁
A．5 螺旋壓縮彈簧多目標(biāo)約束優(yōu)化設(shè)計
A．6 新型被動隔振器的可行性設(shè)計
參考文獻