Isight參數(shù)優(yōu)化理論與實例詳解

定　價：￥39.00

作　者：	賴宇陽主編 , 姜欣 ,方立橋 ,李明 ,李國清編著
出版社：	北京航空航天大學出版社
叢編項：
標　簽：	AutoCAD及計算機輔助設(shè)計

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ISBN：	9787512409583	出版時間：	2012-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	264	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是Dassault/Simulia公司推薦的Isight參數(shù)化軟件培訓教材和工具書，以最新版本Isight5.5為依據(jù)，對Isight進行參數(shù)優(yōu)化的基本思路、理論方法、操作步驟、應用技巧進行了詳細介紹。本書從實際應用出發(fā)，結(jié)合作者的使用經(jīng)驗，采用stepbystep的方式對操作過程和步驟進行講解，力求通過循序漸進、圖文并茂的方式使讀者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同時提高工程應用的實踐水平。

作者簡介

　　賴宇陽：畢業(yè)于清華大學熱能系動力工程與控制專業(yè)，現(xiàn)任北京樹優(yōu)信息技術(shù)有限公司總經(jīng)理。自2000年開始從事多學科設(shè)計優(yōu)化（MDO）和六西格瑪設(shè)計（DFSS）的研究和應用工作，成功領(lǐng)導了Isight在中國的產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)服務團隊。

圖書目錄

入門篇
第1章初識Isight3
1.1 Isight起源和發(fā)展3
1.2 主要功能5
1.3 模塊構(gòu)成6
1.4 安裝要求7
1.5 在Windows上安裝Isight8
    1.5.1 安裝步驟(Windows系統(tǒng))8
    1.5.2 安裝許可服務器12
    1.5.3 配置客戶端浮動許可13
1.6 在Unix/ Linux上安裝Isight14
    1.6.1 安裝步驟(Unix/Linux系統(tǒng))14
    1.6.2 安裝許可服務器15
    1.6.3 配置客戶端浮動許可15
1.7 運行主界面16
    1.7.1 設(shè)計門戶（Design Gateway）16
    1.7.2 運行門戶（Runtime Gateway）16
第2章應用程序集成(Code Integration)18
2.1 組件庫（Component Library）18
2.2 Calculator計算器組件19
    2.2.1 概述19
    2.2.2 練習19
2.3 Excel組件21
    2.3.1 概述21
    2.3.2 練習21
2.4 Data Exchanger文本讀/寫組件23
    2.4.1 概述23
    2.4.2 練習：寫文件24
    2.4.3 練習：讀文件28
2.5 OS Command命令行組件32
    2.5.1 概述32
    2.5.2 練習32
2.6 Simcode程序集成組件36
    2.6.1 概述36
    2.6.2 練習36
2.7 Script腳本組件41
    2.7.1 概述 41
    2.7.2 練習 42
2.8 Matlab組件44
    2.8.1 概述44
    2.8.2 練習44
2.9 Abaqus有限元分析過程集成48
    2.9.1 概述48
    2.9.2 練習48
2.10 Patran有限元前處理集成49
    2.10.1 概述49
    2.10.2 練習50
2.11 Sculptor/Fluent形狀變形和流體仿真集成52
    2.11.1 概述52
    2.11.2 練習54
2.12 Adams Car車輛動力學仿真集成58
    2.12.1 概述58
    2.12.2 練習58
2.13 附錄：常用商業(yè)CAD/CAE程序集成方法62
    2.13.1 CAD 62
    2.13.2 網(wǎng)格前處理62
    2.13.3 網(wǎng)格變形63
    2.13.4 有限元分析 63
    2.13.5 流體分析63
    2.13.6 沖擊碰撞 64
    2.13.7 多體動力學64
    2.13.8 電磁分析 64
    2.13.9 內(nèi)燃機性能分析64
    2.13.10 整車性能分析65
    2.13.11 材料加工65
    2.13.12 機電液仿真65
    2.13.13 聲學仿真65
第3章工作流和數(shù)據(jù)映射(Workflow/Data Mapping)66
3.1 Sim-flow工作流66
3.2 Loop循環(huán)控制68
3.3 Condition條件控制68
3.4 組件發(fā)布和重用69
3.5 Parameter參數(shù)控制70
3.6 Mapping參數(shù)映射72
3.7 Dataflow數(shù)據(jù)流73
3.8 File Parameter文件參數(shù)74
3.9 設(shè)置模型本地運行目錄{rundir}77
3.10 模型檢查功能79
3.11 練習79
第4章試驗設(shè)計方法（Design of Experiments）88
4.1 基本概念88
    4.1.1 概述88
    4.1.2 術(shù) 語88
    4.1.3 步驟89
4.2 算法介紹89
    4.2.1 參數(shù)試驗90
    4.2.2 全因子設(shè)計90
    4.2.3 部分因子設(shè)計90
    4.2.4 正交數(shù)組91
    4.2.5 中心組合設(shè)計（Central Composite Design,CCD）93
    4.2.6 Box-Behnken設(shè)計93
    4.2.7 拉丁超立方設(shè)計94
    4.2.8 最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計95
    4.2.9 自定義數(shù)據(jù)文件95
4.3 結(jié)果分析95
    4.3.1 系數(shù)表95
    4.3.2 Pareto圖96
    4.3.3 方差分析97
    4.3.4 主效應圖98
    4.3.5 交互效應98
    4.3.6 相關(guān)性圖99
    4.3.6 相關(guān)矩陣圖100
4.4 DOE組件操作100
    4.4.1 算法配置100
    4.4.2 定義因子 101
    4.4.3 設(shè)計矩陣 102
    4.4.4 后處理 102
4.5 練習103
    4.5.1 二因子多峰問題103
    4.5.2 飛行器概念設(shè)計問題109
第5章梯度優(yōu)化算法(Gradient Optimization)115
5.1 基本概念115
    5.1.1 原理116
    5.1.2 約束117
    5.1.3 最優(yōu)解必要條件117
5.2 MMFD算法118
    5.2.1 算法描述118
    5.2.2 配置參數(shù)119
5.3 LSGRG算法120
    5.3.1 算法描述120
    5.3.2 配置參數(shù)120
5.4 NLPQL算法121
    5.4.1 算法描述121
    5.4.2 配置參數(shù)122
5.5 MOST算法122
    5.5.1 算法描述122
    5.5.2 配置參數(shù)122
5.6 MISQP算法123
    5.6.1 算法描述123
    5.6.2 配置參數(shù)123
5.7 練習123
    5.7.1 非完全可行域問題123
    5.7.2 雙峰問題127
第6章直接搜索方法(Direct Search)129
6.1 基本概念129
6.2 Hooke?Jeeves算法129
    6.2.1 算法描述129
    6.2.2 配置參數(shù)131
6.3 Downhill Simplex算法132
    6.3.1 算法描述132
    6.3.2 配置參數(shù)134
6.4 練習134
第7章全局優(yōu)化算法(Global Optimization)138
7.1 基本概念138
7.2 MIGA算法139
    7.2.1 算法描述139
    7.2.2 配置參數(shù)141
7.3 ASA算法142
    7.3.1 算法描述142
    7.3.2 配置參數(shù)143
7.4 PSO算法144
    7.4.1 算法描述144
    7.4.2 配置參數(shù)145
7.5 Pointer算法146
    7.5.1 算法描述146
    7.5.2 配置參數(shù)146
7.6 練習147
提高篇
第8章近似建模方法(Approximation Models)153
8.1 基本概念153
8.2 響應面(RSM)模型154
    8.2.1 算法描述154
    8.2.2 配置參數(shù)154
8.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF/EBF)模型156
    8.3.1 算法描述156
    8.3.2 配置參數(shù)157
8.4 切比雪夫（Chebyshev）正交多項式模型157
    8.4.1 算法描述157
    8.4.2 配置參數(shù)157
8.5 克里格(Kriging)模型157
    8.5.1 算法描述157
    8.5.2 配置參數(shù)158
8.6 練習158
第9章組合優(yōu)化策略(Hybrid Optimization Strategy)170
9.1 Task Plan組件和Exploration組件170
    9.1.1 Task Plan組件170
    9.1.2 Exploration組件171
9.2 DOE抽樣與梯度優(yōu)化混合策略（Task Plan組件）172
    9.2.1 策略描述172
    9.2.2 練習172
9.3 全局優(yōu)化和梯度優(yōu)化組合（Task Plan組件）176
    9.3.1 策略描述176
    9.3.2 練習177
9.4 基于近似模型更新的全局優(yōu)化(Exploration組件)180
    9.4.1 策略描述180
    9.4.2 練習180
9.5 基于Pointer2 智能算法的策略（Exploration 組件） 183
    9.5.1 算法描述183
    9.5.2 練習183
第10章多目標優(yōu)化算法(MultiObjective Optimization)187
10.1 基本概念187
    10.1.1 向量的自然序188
    10.1.2 解的占優(yōu)關(guān)系189
    10.1.3 Pareto最優(yōu)解集和Pareto前沿189
    10.1.4 歸一化方法：加權(quán)法191
    10.1.5 非歸一化方法192
10.2 NSGA-II算法193
10.3 NCGA算法194
10.4 AMGA算法195
10.5 PE算法195
10.6 二目標全局優(yōu)化問題198
第11章蒙特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）203
11.1 基本概念203
11.2 算法介紹205
    11.2.1 簡單隨機抽樣205
    11.2.2 描述抽樣206
11.3 算法配置207
11.4 練習208
第12章田口穩(wěn)健性設(shè)計（Taguchi Robust Design）213
12.1 基本概念213
    12.1.1 信號因子、控制因子和噪音因子213
    12.1.2 穩(wěn)健性設(shè)計214
    12.1.3 質(zhì)量損失函數(shù)215
12.2 算法介紹216
    12.2.1 正交表的構(gòu)造216
    12.2.2 靜態(tài)特性評價指標217
    12.2.3 動態(tài)特性評價指標218
12.3 練習與指導219
第13章 6 Sigma質(zhì)量設(shè)計（Design For Six Sigma）224
13.1 基本概念224
    13.1.1 6 Sigma設(shè)計224
    13.1.2 DFSS設(shè)計過程（DMAIC) 227
    13.1.3 Isight的 DFSS算法框架 228
    13.1.4 田口設(shè)計與DFSS設(shè)計的比較229
13.2 6 Sigma分析230
    13.2.1 基于可靠性評價技術(shù)230
    13.2.2 基于蒙特卡洛抽樣233
    13.2.3 基于試驗設(shè)計234
13.3 6 Sigma優(yōu)化234
13.4 練習236
    13.4.1 焊縫優(yōu)化問題（確定性優(yōu)化）236
    13.4.2 焊縫優(yōu)化問題(6 Sigma質(zhì)量分析)238
    13.4.3 焊縫優(yōu)化問題(6 Sigma質(zhì)量優(yōu)化)242