前言
第1章 绪论
1.1 多领域物理系统的仿真优化方法概述
1.1.1 多领域物理系统建模与仿真技术
1.1.2 多领域物理系统的仿真优化方法
1.2 多领域物理系统仿真优化相关技术进展
1.2.1 多领域物理系统仿真求解技术
1.2.2 多学科设计优化方法
1.2.3 多领域物理系统仿真优化算法
1.3 多领域物理系统仿真优化方法展望
参考文献
第2章 多领域物理系统仿真优化建模技术
2.1 多领域系统仿真优化问题一般模型
2.2 多领域物理系统仿真建模
2.2.1 文本建模
2.2.2 可视化建模
2.2.3 自顶向下建模
2.2.4 知识建模
2.2.5 外部接口建模
2.3 多领域物理系统仿真优化建模
2.3.1 基于多领域物理系统仿真求解器的优化建模
2.3.2 多实例、多目标优化问题的启发式建模
2.3.3 多领域物理系统仿真优化递阶混合建模
2.4 仿真优化模型的modelica表达
参考文献
第3章 多领域物理系统仿真优化支撑技术
3.1 多领域物理系统仿真求解技术
3.1.1 方程系统的结构关联矩阵
3.1.2 结构关联矩阵的二部图表示与最大匹配
3.1.3 方程系统的匹配方阵与有向图表示
3.1.4 有向图强连通分量搜索
3.1.5 拓扑排序
3.2 面向仿真优化的最小求解策略
3.2.1 最小求解图
3.2.2 算例分析
3.3 敏度分析技术与模型实验
3.3.1 拟梯度法
3.3.2 复步微分法
3.3.3 自动微分法
3.3.4 模型实验
3.4 优化过程的并行处理
3.4.1 sqp算法的并行化
3.4.2 并行调度算法
3.4.3 sqp并行优化过程
3.4.4 实例分析
3.5 多领域知识模型的推理求解
3.5.1 多领域系统变型模板
3.5.2 多领域系统中的知识约束
3.5.3 模板模型的推理求解
3.5.4 结构确定
3.5.5 参数确定
3.5.6 运行实例
3.6 模型集成接口
参考文献
第4章 面向modelica模型的仿真优化求解算法
4.1 多领域物理系统仿真优化流程及常用算法实现
4.1.1 多领域物理系统仿真优化求解流程
4.1.2 多领域物理系统仿真平台的常用优化算法实现
4.1.3 多领域物理系统仿真优化问题的规划求解与协同优化
4.2 多领域物理系统的多目标优化方法
4.2.1 pareto适应度函数
4.2.2 基于pareto适应度函数和序列近似模型的多目标优化
4.2.3 基于pareto适应度函数的多目标粒子群优化
4.3 多领域物理系统动态响应优化
4.3.1 问题的提出
4.3.2 谱元法
4.3.3 基于谱元法的动态响应优化
4.3.4 算例分析
4.4 多领域物理系统混合离散优化方法
4.4.1 混合离散变量优化问题特点
4.4.2 混合离散变量优化相对敏度法
参考文献
第5章 面向多领域物理系统仿真优化的响应面方法
5.1 概述
5.2 常用试验设计方法
5.2.1 经典试验设计方法
5.2.2 全空间分布采样
5.2.3 自适应序列试验设计法
5.3 常用响应面模型
5.3.1 多项式回归模型
5.3.2 kriging模型
5.3.3 径向基函数模型
5.3.4 支持向量回归模型
5.3.5 其他常规响应面模型
5.4 样条响应面与b样条响应面模型
5.4.1 mars响应面方法
5.4.2 fastmars算法
5.4.3 bmars响应面
5.4.4 b样条响应面
5.5 增量响应面算法
5.6 自适应细分rsm模型
5.7 各响应面模型测试
参考文献
第6章 多领域物理系统全局仿真优化算法
6.1 概述
6.2 启发式直接搜索算法
6.2.1 细分矩形算法
6.2.2 模式追踪采样算法
6.3 区域缩减方法
6.3.1 变量筛选
6.3.2 阈值方法
6.3.3 粗糙集方法
6.3.4 移动指标策略法
6.3.5 信任域方法
6.3.6 其他区域缩减方法
6.4 基于单响应面的全局优化算法
6.4.1 基于prs的全局优化方法
6.4.2 基于kriging模型的全局优化方法
6.4.3 基于rbf模型的全局优化方法
6.4.4 基于svr模型的全局优化方法
6.5 基于混合多响应面的全局优化方法
6.5.1 基于mars与prs组合方法
6.5.2 ham算法
6.5.3 msgo算法
6.6 全局仿真优化实例
6.6.1 标准全局优化函数测试
6.6.2 全局仿真优化实例
参考文献
第7章 多领域物理系统仿真优化平台及工程应用
7.1 多领域物理系统仿真优化平台
7.2 应用实例
参考文献
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