智能設(shè)計：理論與方法

第1章緒論00
1.1引言00
1.2智能設(shè)計的基本概念00
1.2.1智能設(shè)計的產(chǎn)生00
1.2.2智能設(shè)計的內(nèi)涵00
1.3智能設(shè)計的發(fā)展概述00
1.3.1智能設(shè)計研究現(xiàn)狀00
1.3.2智能設(shè)計的發(fā)展趨勢00
1.4智能設(shè)計的研究內(nèi)容00
1.4.1設(shè)計知識智能處理00
1.4.2概念設(shè)計智能求解00
1.4.3設(shè)計方案智能評價00
1.4.4設(shè)計參數(shù)智能優(yōu)化0
1.5本書的篇章結(jié)構(gòu)0
第2章基于粒度的產(chǎn)品設(shè)計需求知識本體重組0
2.1產(chǎn)品設(shè)計需求知識的本體式表達(dá)0
2.1.1產(chǎn)品設(shè)計需求知識本體的概念0
2.1.2產(chǎn)品設(shè)計需求語義形式化表達(dá)0
2.2產(chǎn)品設(shè)計需求知識本體的多粒度分解與重組0
2.2.1產(chǎn)品設(shè)計需求知識本體的多粒度分解0
2.2.2產(chǎn)品設(shè)計需求知識本體的多粒度重組0
2.3產(chǎn)品設(shè)計需求知識的粗糙集分析0
2.3.1粗糙集理論基本理論0
2.3.2高維產(chǎn)品設(shè)計需求知識粗糙集約簡0
第3章基于作用反饋的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性能知識派生0
3.1產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性能分解與作用反饋描述0
3.1.1產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性能單元劃分0
3.1.2性能知識作用反饋描述0
3.2性能知識產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型建立0
3.2.1性能知識符號表示0
3.2.2產(chǎn)品性能知識符號結(jié)構(gòu)模型0
3.3性能知識支持下的產(chǎn)品方案派生0
3.3.1性能知識與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方案求解0
3.3.2性能知識與實例結(jié)構(gòu)映射機(jī)制0
3.3.3性能知識驅(qū)動產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方案派生0
智能設(shè)計: 理論與方法+Product Intelligent Design：Theory and Method
目錄
第4章基于奇異值分解的產(chǎn)品設(shè)計知識主動推送0
4.1設(shè)計知識模型到描述詞設(shè)計知識矩陣的轉(zhuǎn)化0
4.1.1產(chǎn)品設(shè)計知識物元模型0
4.1.2描述詞設(shè)計知識矩陣的生成0
4.1.3基于非線性改進(jìn)TFIDF的矩陣權(quán)重值計算0
4.1.4考慮設(shè)計知識模型中描述詞位置的矩陣權(quán)重值計算0
4.2描述詞設(shè)計知識矩陣奇異值分解0
4.3設(shè)計知識匹配度計算及主動推送0
4.3.1檢索條件與設(shè)計知識的匹配度計算0
4.3.2設(shè)計知識二階段排序過濾0
4.3.3設(shè)計知識主動推送0
第5章基于演化博弈的概念設(shè)計功構(gòu)映射求解0
5.1面向需求滿足的產(chǎn)品概念設(shè)計質(zhì)量特性獲取0
5.1.1客戶需求模糊篩選及重要度確定0
5.1.2質(zhì)量特性模糊獲取及重要度確定0
5.2產(chǎn)品概念設(shè)計質(zhì)量特性的多域映射0
5.2.1面向質(zhì)量特性的功能域和結(jié)構(gòu)域0
5.2.2產(chǎn)品概念設(shè)計功構(gòu)映射建模0
5.3功構(gòu)映射求解的演化博弈算法原理0
5.3.1演化博弈算法的基本概念0
5.3.2演化博弈算法流程0
第6章基于量詞約束滿足的產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)優(yōu)化0
6.1產(chǎn)品質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化控制問題描述0
6.2產(chǎn)品質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化的量詞約束滿足建模0
6.2.1質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化中的變量0
6.2.2質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化中的變量值域0
6.2.3質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化中的約束0
6.2.4質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化的量詞概念表達(dá)0
6.2.5質(zhì)量特性參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化解的存在性表達(dá)0
6.3產(chǎn)品質(zhì)量特性參數(shù)區(qū)間分析——蛙跳算法穩(wěn)健優(yōu)化0
6.3.1區(qū)間分析算法縮小參數(shù)搜索空間0
6.3.2質(zhì)量特性參數(shù)混合蛙跳算法穩(wěn)健優(yōu)化0
第7章基于仿生學(xué)的產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)基因進(jìn)化設(shè)計0
7.1產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)的仿生表達(dá)0
7.1.1產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)基因的定義0
7.1.2產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)的合成0
7.1.3產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)細(xì)胞的組成0
7.1.4產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)的染色體模型0
7.2遺傳學(xué)特征模型下的機(jī)構(gòu)基因變異0
7.2.1機(jī)構(gòu)的遺傳學(xué)特征模型0
7.2.2機(jī)構(gòu)的基因運算0
7.3遺傳學(xué)原理模型下的機(jī)構(gòu)基因變異0
7.3.1機(jī)構(gòu)的遺傳學(xué)原理模型0
7.3.2運動副染色體的基因重組運算0
第8章基于混合協(xié)同優(yōu)化的產(chǎn)品型譜性能重構(gòu)
8.1多平臺產(chǎn)品型譜重構(gòu)設(shè)計問題描述
8.1.1多平臺產(chǎn)品型譜設(shè)計空間表達(dá)
8.1.2平臺通用性目標(biāo)函數(shù)
8.1.3產(chǎn)品型譜優(yōu)化重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型
8.2產(chǎn)品型譜模糊聚類平臺規(guī)劃
8.2.1設(shè)計變量敏感度分析
8.2.2平臺常量的模糊聚類
8.2.3實例產(chǎn)品重構(gòu)與平臺性能檢驗
8.3混合協(xié)同進(jìn)化的產(chǎn)品型譜性能權(quán)衡重構(gòu)
8.3.1非支配排序遺傳算法概述
8.3.2產(chǎn)品型譜性能混合協(xié)同優(yōu)化重構(gòu)原理
8.3.3設(shè)計變量種群的進(jìn)化
8.3.4產(chǎn)品型譜性能混合協(xié)同優(yōu)化重構(gòu)算法
第9章智能設(shè)計在重大裝備產(chǎn)品中的應(yīng)用案例
9.1復(fù)雜鍛壓裝備性能增強(qiáng)設(shè)計及工程應(yīng)用
9.1.1復(fù)雜鍛壓裝備性能增強(qiáng)設(shè)計系統(tǒng)的應(yīng)用背景
9.1.2復(fù)雜鍛壓裝備行為性能均衡規(guī)劃
9.1.3復(fù)雜鍛壓裝備結(jié)構(gòu)性能合理適配
9.1.4復(fù)雜鍛壓裝備預(yù)測性能可信評估
9.1.5應(yīng)用效果分析
9.2寶石加工專用裝備機(jī)構(gòu)智能設(shè)計及工程應(yīng)用
9.2.1寶石加工專用裝備機(jī)構(gòu)智能設(shè)計的應(yīng)用背景
9.2.2機(jī)械手染色體建模的設(shè)計過程
9.2.3進(jìn)料機(jī)構(gòu)的基因表達(dá)
9.2.4進(jìn)料機(jī)構(gòu)的基因變異
9.2.5應(yīng)用效果分析
9.3數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)智能布局設(shè)計系統(tǒng)及工程應(yīng)用
9.3.1數(shù)控機(jī)床整機(jī)結(jié)構(gòu)智能布局系統(tǒng)的應(yīng)用背景
9.3.2數(shù)控機(jī)床總體布局模型構(gòu)建
9.3.3數(shù)控機(jī)床位姿圖結(jié)構(gòu)布局設(shè)計
9.3.4數(shù)控機(jī)床傳動機(jī)構(gòu)與運動方案多性能融合評價
9.3.5應(yīng)用效果分析
9.4空分裝備方案設(shè)計智能優(yōu)化及工程應(yīng)用
9.4.1大型空分裝備方案設(shè)計智能優(yōu)化的應(yīng)用背景
9.4.2透平膨脹機(jī)方案設(shè)計約束模型構(gòu)建及最優(yōu)設(shè)計方案確定
9.4.3透平壓縮機(jī)擴(kuò)壓器質(zhì)量特性穩(wěn)健優(yōu)化
9.4.4應(yīng)用效果分析