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商品簡介
目次
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薄瑞峰編著的《基於計算智能的產品概念設計及應用》以神經網絡、模糊理論和進化算法等計算智能技術作為支撐技術，與物理規劃、數據包絡分析、層次分析法、多目標優化和決策等相關技術交叉融合，作為問題求解工具，對機械產品概念設計最優方案的求解問題進行了深入的研究。針對方案求解中易出現的組合爆炸現象，研究了多方案生成中的組合優化設計問題，針對設計信息難以確定的特點，重點研究幾種不同應用條件下指標和權重信息具有不完全性、未確知性和模糊性的最優方案評價問題。對每一研究問題，均提出了相應的求解模型和方法，并給出了工程應用算例。
《基於計算智能的產品概念設計及應用》可供機械設計工程技術人員及研究人員學習和參考使用，也可作為機械專業高年級本科生和研究生的教材使用。
《基於計算智能的產品概念設計及應用》可供機械設計工程技術人員及研究人員學習和參考使用，也可作為機械專業高年級本科生和研究生的教材使用。
目次
第1章 緒論
1.1 現代機械設計概述
1.1.1 現代機械設計的概念
1.1.2 現代機械設計的特點、類型和流程
1.1.3 現代機械設計方法
1.2 機械產品概念設計概述
1.2.1 產品概念設計的內涵
1.2.2 產品概念設計的基本特徵
1.2.3 概念設計的層次和地位
1.2.4 產品概念設計的關鍵問題
1.3 國內外產品概念設計方案求解研究現狀
1.3.1 方案生成方法研究現狀
1.3.2 方案評價方法研究現狀
本章小結
第2章 產品概念設計與計算智能技術
2.1 產品概念設計的一般過程
2.2 產品概念設計的基本內容
2.2.1 概念設計方案生成的基本內容
2.2.2 概念設計方案評價的基本內容
2.3 概念設計的體系結構和支撐技術
2.4 計算智能的起源和內涵
2.4.1 計算智能的提出
2.4.2 計算智能的內涵
2.5 計算智能的內容和方法
2.5.1 模糊理論
2.5.2 人工神經網絡
2.5.3 進化算法
2.6 計算智能在概念設計中的應用
2.6.1 計算智能技術與概念設計結合的原因
2.6.2 基於計算智能的概念設計研究進展
2.6.3 當前概念設計研究中存在的問題和不足
本章小結
第3章 基於生物進化算法的方案生成方法及應用
3.1 預備知識
3.1.1 遺傳算法的基本原理和方法實現
3.1.2 蟻群算法的基本原理和方法實現
3.2 方案求解問題的本質
3.2.1 方案求解問題的數學描述
3.2.2 基於優化的方案求解過程模型
3.3 基於生物遺傳算法的方案生成模型
3.3.1 功能載體知識庫的建立
3.3.2 遺傳算法的求解策略和流程
3.3.3 遺傳算法的關鍵問題
3.3.4 標準遺傳算法的改進
3.3.5 應用實例
本節小結
3.4 基於生物蟻群算法的方案生成模型
3.4.1 方案求解問題的蟻群算法模式
3.4.2 基於組合最優的方案求解模型
3.4.3 基於整體最優的方案求解模型
3.4.4 蟻群算法的實施和改進
3.4.5 應用實例
本節小結
第4章 基於模糊集合理論的方案評價方法及應用
4.1 模糊集合的基本理論
4.2 基於模糊物理規劃的方案評價模型
4.2.1 物理規劃
4.2.2 模糊物理規劃的方案決策模型
4.2.3 模糊物理規劃的交互式決策
4.2.4 應用實例
本節小結
4.3 基於模糊數據包絡分析的方案評價模型
4.3.1 數據包絡分析
4.3.2 確定型DEA評價的原理和方法
4.3.3 模糊DEA評價的模型與方法
4.3.4 應用實例
本節小結
4.4 基於FAHP的多人多準則方案評價模型
4.4.1 基於三標度法的模糊層次分析法
4.4.2 基於模糊數加權距離最小的群體權重的集成
4.4.3 模糊數效用值排序規則
4.4.4 群體多準則FAHP評價模型
4.4.5 應用實例
本節小結
4.5 基於多目標Pareto最優的方案決策模型
4.5.1 預備知識
4.5.2 基於最小sPareto邊界的方案決策模型
4.5.3 考慮不確定性因素的方案選擇
4.5.4 應用實例
本節小結
第5章 基於神經網絡的方案評價方法和應用
5.1 機構方案選型問題
5.2 基於BP和LVQ神經網絡的機構選型決策模型
5.2.1 神經網絡模型的決策原理
5.2.2 特徵因素值的模糊量化
5.2.3 BP神經網絡決策模型的建立
5.2.4 LVQ神經網絡決策模型的建立
5.2.5 兩種神經網絡模型的訓練和仿真
5.2.6 應用實例
本節小結
5.3 基於ART神經網絡的機構選型決策模型
5.3.1 機構的編碼
5.3.2 自適應共振理論
5.3.3 基於ART1網絡的機構動態分類和決策
5.3.4 應用實例
本節小結
第6章 基於混合計算智能的方案求解模型及應用
6.1 混合計算智能技術
6.2 基於混合計算智能的概念設計過程模型
6.2.1 基於混合計算智能的方案求解策略
6.2.2 基於混合計算智能的概念設計過程模型
6.2.3 基於混合計算智能的求解模型
6.3 基於遺傳算法的滿意方案的生成
6.4 基於多級模糊神經網絡最優方案的評價
6.4.1 評價指標體系
6.4.2 模糊神經網絡評價流程及原理
6.4.3 模糊神經網絡評價模型的結構
6.4.4 模糊神經網絡的遺傳學習
6.4.5 多級神經網絡評價模型的建立
6.5 應用實例
6.5.1 應用實例1
6.5.2 應用實例2
本章小結
參考文獻
1.1 現代機械設計概述
1.1.1 現代機械設計的概念
1.1.2 現代機械設計的特點、類型和流程
1.1.3 現代機械設計方法
1.2 機械產品概念設計概述
1.2.1 產品概念設計的內涵
1.2.2 產品概念設計的基本特徵
1.2.3 概念設計的層次和地位
1.2.4 產品概念設計的關鍵問題
1.3 國內外產品概念設計方案求解研究現狀
1.3.1 方案生成方法研究現狀
1.3.2 方案評價方法研究現狀
本章小結
第2章 產品概念設計與計算智能技術
2.1 產品概念設計的一般過程
2.2 產品概念設計的基本內容
2.2.1 概念設計方案生成的基本內容
2.2.2 概念設計方案評價的基本內容
2.3 概念設計的體系結構和支撐技術
2.4 計算智能的起源和內涵
2.4.1 計算智能的提出
2.4.2 計算智能的內涵
2.5 計算智能的內容和方法
2.5.1 模糊理論
2.5.2 人工神經網絡
2.5.3 進化算法
2.6 計算智能在概念設計中的應用
2.6.1 計算智能技術與概念設計結合的原因
2.6.2 基於計算智能的概念設計研究進展
2.6.3 當前概念設計研究中存在的問題和不足
本章小結
第3章 基於生物進化算法的方案生成方法及應用
3.1 預備知識
3.1.1 遺傳算法的基本原理和方法實現
3.1.2 蟻群算法的基本原理和方法實現
3.2 方案求解問題的本質
3.2.1 方案求解問題的數學描述
3.2.2 基於優化的方案求解過程模型
3.3 基於生物遺傳算法的方案生成模型
3.3.1 功能載體知識庫的建立
3.3.2 遺傳算法的求解策略和流程
3.3.3 遺傳算法的關鍵問題
3.3.4 標準遺傳算法的改進
3.3.5 應用實例
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3.4 基於生物蟻群算法的方案生成模型
3.4.1 方案求解問題的蟻群算法模式
3.4.2 基於組合最優的方案求解模型
3.4.3 基於整體最優的方案求解模型
3.4.4 蟻群算法的實施和改進
3.4.5 應用實例
本節小結
第4章 基於模糊集合理論的方案評價方法及應用
4.1 模糊集合的基本理論
4.2 基於模糊物理規劃的方案評價模型
4.2.1 物理規劃
4.2.2 模糊物理規劃的方案決策模型
4.2.3 模糊物理規劃的交互式決策
4.2.4 應用實例
本節小結
4.3 基於模糊數據包絡分析的方案評價模型
4.3.1 數據包絡分析
4.3.2 確定型DEA評價的原理和方法
4.3.3 模糊DEA評價的模型與方法
4.3.4 應用實例
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4.4 基於FAHP的多人多準則方案評價模型
4.4.1 基於三標度法的模糊層次分析法
4.4.2 基於模糊數加權距離最小的群體權重的集成
4.4.3 模糊數效用值排序規則
4.4.4 群體多準則FAHP評價模型
4.4.5 應用實例
本節小結
4.5 基於多目標Pareto最優的方案決策模型
4.5.1 預備知識
4.5.2 基於最小sPareto邊界的方案決策模型
4.5.3 考慮不確定性因素的方案選擇
4.5.4 應用實例
本節小結
第5章 基於神經網絡的方案評價方法和應用
5.1 機構方案選型問題
5.2 基於BP和LVQ神經網絡的機構選型決策模型
5.2.1 神經網絡模型的決策原理
5.2.2 特徵因素值的模糊量化
5.2.3 BP神經網絡決策模型的建立
5.2.4 LVQ神經網絡決策模型的建立
5.2.5 兩種神經網絡模型的訓練和仿真
5.2.6 應用實例
本節小結
5.3 基於ART神經網絡的機構選型決策模型
5.3.1 機構的編碼
5.3.2 自適應共振理論
5.3.3 基於ART1網絡的機構動態分類和決策
5.3.4 應用實例
本節小結
第6章 基於混合計算智能的方案求解模型及應用
6.1 混合計算智能技術
6.2 基於混合計算智能的概念設計過程模型
6.2.1 基於混合計算智能的方案求解策略
6.2.2 基於混合計算智能的概念設計過程模型
6.2.3 基於混合計算智能的求解模型
6.3 基於遺傳算法的滿意方案的生成
6.4 基於多級模糊神經網絡最優方案的評價
6.4.1 評價指標體系
6.4.2 模糊神經網絡評價流程及原理
6.4.3 模糊神經網絡評價模型的結構
6.4.4 模糊神經網絡的遺傳學習
6.4.5 多級神經網絡評價模型的建立
6.5 應用實例
6.5.1 應用實例1
6.5.2 應用實例2
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參考文獻
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