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| 內容簡介： |
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《飞行器气动综合优化设计理论与方法》系统总结和梳理了优化设计体系各个环节面临的基础科学问题、关键技术以及实际工程应用的需求，介绍了飞行器气动外形数值优化体系的基本要素、飞行器气动外形多目标/多学科优化、飞行器气动不确定性分析与稳健设计优化，并重点介绍了基于伴随方程体系的气动综合优化。为从事飞行器气动综合设计与优化工作的研究人员提供了理论研究和工程实际上的指导，对发展先进、高效率优化设计软件，把握气动综合设计技术的发展方向提供了有价值的参考。
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| 目錄：
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目录序前言 第1章 绪论 1 1.1 学科分析与代理模型 1 1.2 参数化建模 4 1.3 网格重构技术 5 1.4 化算法/约束处理 5 1.5 灵敏度分析方法 7 1.6 不确定性优化设计 8 1.7 目标函数 9 参考文献 10 第2章 飞行器气动外形数值优化体系基本要素 17 2.1 化算法 172.1.1 非梯度类算法 172.1.2 梯度优化算法 18 2.1.3 无约束优化求解算法 19 2.1.4 带约束优化求解算法 21 2.2 约束处理方式 25 2.2.1 外罚函数法 25 2.2.2 障碍函数法 26 2.2.3 乘子法 27 2.3 几何外形参数化建模 28 2.3.1 剖面参数化建模方法 28 2.3.2 曲面参数化建模方法 30 2.3.3 基于FFD方法的参数化建模方法 32 2.4 典型网格变形技术 34 2.4.1 线弹性体变形网格技术 34 2.4.2 RBF-TFI变形网格技术 36 2.4.3 径向基函数贪婪法变形网格技术 392.4.4 四元数变形网格技术及其改进 45 2.4.5 对象分类多算法融合 51 参考文献 55 第3章 飞行器气动外形多目标/多学科优化 58 3.1 多目标优化算法 58 3.1.1 多目标优化问题 58 3.1.2 多目标优化标量化处理方法 59 3.1.3 基于Pareto的多目标优化方法 61 3.2 基于代理模型的高维设计变量优化 66 3.2.1 高维设计变量问题 67 3.2.2 设计变量对代理模型精度的影响 68 3.2.3 分区协同优化 75 3.2.4 常用的降维方法 86 3.2.5 基于POD的降维优化 89 3.2.6 基于深度学习的几何过滤算法 99 3.2.7 基于GTM算法的降维优化 104 3.3 基于数据重构的反设计技术 108 3.4 高维目标空间处理 121 3.4.1 目标维度灾难 121 3.4.2 分层多级约束优化 124 3.4.3 高维多目标粒子群优化算法 128 3.4.4 旋翼翼型高维多目标设计 129 3.4.5 战斗机翼型设计 143 3.5 基于神经网络的数据挖掘 149 3.5.1 SOM神经网格技术 150 3.5.2 多目标优化分析 151 3.6 气动多学科设计 155 3.6.1 多学科设计模型 156 3.6.2 多学科处理 156 3.6.3 并行子空间优化 157 3.6.4 基于并行子空间方法的高超声速飞行器设计 158 参考文献 164 第4章 飞行器气动不确定性分析与稳健设计优化 167 4.1 不确定性建模、分析理论与方法 168 4.1.1 不确定性的识别和分类 1684.1.2 不确定性描述和表征 169 4.1.3 敏感性分析理论与方法 172 4.1.4 不确定性分析理论与方法 174 4.2 稳健性评价理论与方法 204 4.3 基于不确定性的设计优化 208 4.3.1 稳健性设计优化方法 210 4.3.2 稳健性设计优化应用 212 参考文献 227 第5章 基于伴随方程体系的气动综合优化 232 5.1 离散伴随方程求解梯度基本原理 232 5.2 流场伴随方程的构建及灵敏度求解 233 5.3 跨学科耦合伴随方程基本架构 257 5.4 跨学科耦合伴随方程典型场景 259 5.4.1 气动隐身“耦合”伴随方程 259 5.4.2 气动结构耦合伴随方程 273 5.4.3 流场声爆耦合伴随方程 286 参考文献 301 第6章 结束语 305
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