飛行器不確定性多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化理論與應(yīng)用

前言
第1章 緒論
1.1 UMDO方法的提出
1.2 UMDO關(guān)鍵技術(shù)分析
1.3 UMDO研究進(jìn)展
1.3.1 UMDO理論研究進(jìn)展
1.3.2 UMDO應(yīng)用研究進(jìn)展
1.4 UMDO面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
1.5 本書主要內(nèi)容
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第2章 UMDO基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 基本概念
2.1.1 不確定性設(shè)計(jì)優(yōu)化基本概念
2.1.2 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化基本概念
2.2 不確定性數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2.2.1 測(cè)度
2.2.2 可測(cè)函數(shù)
2.2.3 可測(cè)函數(shù)積分
2.3 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化理論基礎(chǔ)
2.3.1 系統(tǒng)
2.3.2 系統(tǒng)優(yōu)化與學(xué)科優(yōu)化的關(guān)系
2.3.3 復(fù)雜系統(tǒng)的分解協(xié)調(diào)法
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第3章 不確定性建模
3.1 不確定性來源與分類
3.2 概率建模方法
3.2.1 概率空間與隨機(jī)變量
3.2.2 分布函數(shù)建模與參數(shù)估計(jì)
3.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)
3.3 非概率建模方法
3.3.1 區(qū)間與凸模型理論
3.3.2 模糊集合與可能性理論
3.3.3 證據(jù)理論
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第4章 靈敏度分析方法
4.1 單學(xué)科靈敏度分析方法
4.1.1 手工求導(dǎo)方法與符號(hào)微分方法
4.1.2 解析法
4.1.3 有限差分方法
4.1.4 復(fù)變量方法
4.1.5 自動(dòng)微分方法
4.1.6 基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法
4.2 多學(xué)科靈敏度分析方法
4.3 不確定性靈敏度分析方法
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第5章 近似方法
5.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
5.2 近似模型與建模方法
5.2.1 多項(xiàng)式模型
5.2.2 Kriging模型
5.2.3 支持向量機(jī)
5.2.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3 近似模型的評(píng)價(jià)
5.3.1 誤差分析方法
5.3.2 近似能力評(píng)價(jià)方法
5.4 序貫近似建模
5.4.1 面向全局近似的序貫建模
5.4.2 面向全局優(yōu)化的序貫建模
5.4.3 面向隱式函數(shù)近似的序貫建模
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第6章 不確定性分析方法
6.1 隨機(jī)不確定性傳遞方法
……
第7章 不確定性優(yōu)化方法
第8章 確定性MDO過程
第9章 UMDO過程
第10章 UMDO算例測(cè)試
第11章 基于UMDO的小衛(wèi)星總體設(shè)計(jì)
第12章 基于UMDO的在軌服務(wù)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
第13章 基于UMDO的分離模塊航天器系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
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