本書系統地介紹了多領域物理系統的仿真優化方法，包括建模技術、支撐技術以及求解技術等。本書共分7章：第1章對多領域物理系統仿真優化方法及其相關技術進行概述；第2章介紹多領域物理系統仿真優化的建模方法，重點闡述多領域物理系統仿真優化混合模型的表達以及啟發式建模；第3章介紹多領域物理系統仿真優化支撐技術，包括變動參數集下的仿真求解算法、仿真優化的并行處理以及基于知識的約束推理求解等；第4章介紹面向Modelica模型的仿真優化求解算法，重點闡述多領域物理系統動態優化算法、混合離散問題的優化策略以及多目標優化方法；第5章介紹面向多領域物理系統仿真優化的響應面方法，重點分析幾種常用的響應面技術及其增量算法，并介紹細分多項式響應面算法；第6章介紹多領域物理系統全局仿真優化算法，重點介紹基于響應面的多領域物理系統仿真優化方法；第7章介紹多領域物理系統仿真優化系統平臺MWorks以及若干工程應用。
本書內容較為豐富，具有較強的前沿性和可操作性，可供從事多領域、多學科系統設計與分析的工程師參考，也可作為研究生或高年級本科生系統建模與仿真課程的參考教材。
本書第1章對多領域物理系統仿真優化方法及其相關技術進行概述；第2章介紹多領域物理系統仿真優化的建模方法，重點闡述多領域物理系統仿真優化混合模型的表達以及啟發式建模；第3章介紹多領域物理系統仿真優化支撐技術，包括變動參數集下的仿真求解算法、仿真優化的并行處理以及基于知識的約束推理求解等；第4章介紹面向Modelica模型的仿真優化求解算法，重點闡述多領域動態優化算法、混合離散問題的優化策略以及多目標優化方法；第5章介紹面向多領域物理系統仿真優化的響應面方法，重點分析幾種常用的響應面技術及其增量算法，并介紹細分多項式響應面算法；第6章介紹多領域物理系統全局仿真優化算法，重點介紹基于響應面的多領域物理系統仿真優化方法；第7章介紹多領域物理系統仿真優化系統平臺MWorks以及若干工程應用。
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第1章 緒論
1.1 多領域物理系統的仿真優化方法概述
1.1.1 多領域物理系統建模與仿真技術
1.1.2 多領域物理系統的仿真優化方法
1.2 多領域物理系統仿真優化相關技術進展
1.2.1 多領域物理系統仿真求解技術
1.2.2 多學科設計優化方法
1.2.3 多領域物理系統仿真優化算法
1.3 多領域物理系統仿真優化方法展望
參考文獻
第2章 多領域物理系統仿真優化建模技術
2.1 多領域系統仿真優化問題一般模型
2.2 多領域物理系統仿真建模
2.2.1 文本建模
2.2.2 可視化建模
2.2.3 自頂向下建模
2.2.4 知識建模
2.2.5 外部接口建模
2.3 多領域物理系統仿真優化建模
2.3.1 基于多領域物理系統仿真求解器的優化建模
2.3.2 多實例、多目標優化問題的啟發式建模
2.3.3 多領域物理系統仿真優化遞階混合建模
2.4 仿真優化模型的Modelica表達
參考文獻
第3章 多領域物理系統仿真優化支撐技術
3.1 多領域物理系統仿真求解技術
3.1.1 方程系統的結構關聯矩陣
3.1.2 結構關聯矩陣的二部圖表示與較大匹配
3.1.3 方程系統的匹配方陣與有向圖表示
3.1.4 有向圖強連通分量搜索
3.1.5 拓撲排序
3.2 面向仿真優化的最小求解策略
3.2.1 最小求解圖
3.2.2 算例分析
3.3 敏度分析技術與模型實驗
3.3.1 擬梯度法
3.3.2 復步微分法
3.3.3 自動微分法
3.3.4 模型實驗
3.4 優化過程的并行處理
3.4.1 SQP算法的并行化
3.4.2 并行調度算法
3.4.3 SQP并行優化過程
3.4.4 實例分析
3.5 多領域知識模型的推理求解
3.5.1 多領域系統變型模板
3.5.2 多領域系統中的知識約束
3.5.3 模板模型的推理求解
3.5.4 結構確定
3.5.5 參數確定
3.5.6 運行實例
3.6 模型集成接口
參考文獻
第4章 面向Modelica模型的仿真優化求解算法
4.1 多領域物理系統仿真優化流程及常用算法實現
4.1.1 多領域物理系統仿真優化求解流程
4.1.2 多領域物理系統仿真平臺的常用優化算法實現
4.1.3 多領域物理系統仿真優化問題的規劃求解與協同優化
4.2 多領域物理系統的多目標優化方法
4.2.1 Pareto適應度函數
4.2.2 基于PaIeto適應度函數和序列近似模型的多目標優化
4.2.3 基于Pareto適應度函數的多目標粒子群優化
4.3 多領域物理系統動態響應優化
4.3.1 問題的提出
4.3.2 譜元法
4.3.3 基于譜元法的動態響應優化
4.3.4 算例分析
4.4 多領域物理系統混合離散優化方法
4.4.1 混合離散變量優化問題特點
4.4.2 混合離散變量優化相對敏度法
參考文獻
第5章 面向多領域物理系統仿真優化的響應面方法
5.1 概述
5.2 常用試驗設計方法
5.2.1 經典試驗設計方法
5.2.2 全空間分布采樣
5.2.3 自適應序列試驗設計法
5.3 常用響應面模型
5.3.1 多項式回歸模型
5.3.2 Kriging模型
5.3.3 徑向基函數模型
5.3.4 支持向量回歸模型
5.3.5 其他常規響應面模型
5.4 樣條響應面與B樣條響應面模型
5.4.1 MARS響應面方法
5.4.2 Fast MARS算法
5.4.3 BMARS響應面
5.4.4 B樣條響應面
5.5 增量響應面算法
5.6 自適應細分RSM模型
5.7 各響應面模型測試
參考文獻
第6章 多領域物理系統全局仿真優化算法
6.1 概述
6.2 啟發式直接搜索算法
6.2.1 細分矩形算法
6.2.2 模式追蹤采樣算法
6.3 區域縮減方法
6.3.1 變量篩選
6.3.2 閾值方法
6.3.3 粗糙集方法
6.3.4 移動指標策略法
6.3.5 信任域方法
6.3.6 其他區域縮減方法
6.4 基于單響應面的全局優化算法
6.4.1 基于PRS的全局優化方法
6.4.2 基于Kriging模型的全局優化方法
6.4.3 基于RBF、模型的全局優化方法
6.4.4 基于SVR模型的全局優化方法
6.5 基于混合多響應面的全局優化方法
6.5.1 基于MARS與PRS組合方法
6.5.2 HAM算法
6.5.3 MSGO算法
6.6 全局仿真優化實例
6.6.1 標準全局優化函數測試
6.6.2 全局仿真優化實例
參考文獻
第7章 多領域物理系統仿真優化平臺及工程應用
7.1 多領域物理系統仿真優化平臺
7.2 應用實例
參考文獻
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