工程結構優化設計基礎 [Introduction to Optimum Design of Engineering Structures] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

程耿東 著

圖書標籤:

• 結構優化
• 工程設計
• 優化算法
• 有限元
• 結構力學
• 數值方法
• MATLAB
• 工程結構
• 優化設計
• 結構分析

齣版社： 大連理工大學齣版社

ISBN：9787561170281

版次：1

商品編碼：11165193

包裝：平裝

外文名稱：Introduction to Optimum Design of Engineering Structures

開本：16開

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

頁數：351

字數：255000###

內容簡介

　　《工程結構優化設計基礎》著重介紹工程結構優化設計的基本概念、理論和常用方法。在深入地介紹優化準則法、數學規劃法以及將這兩個方法結閤的各類序列近似規劃法的同時，注意反映該領域當前國內外的新動嚮。
　　全書共分6章：結構優化設計的基本概念、準則設計法、數學規劃法、綫性規劃與二次規劃、序列近似規劃法、結構優化的若乾方法和技巧。
　　《工程結構優化設計基礎》可供高等院校力學、航空航天、土建、機械、水利和造船等專業高年級本科生和研究生作教材之用，也可作為上述專業的教師與研究生、研究人員與工程技術人員學習、研究和應用工程優化的參考書或培訓教材。

作者簡介

　　程耿東，男，1941年生於江蘇蘇州。1964年北京大學數學力學係固體力學專業畢業，1968年大連理工大學數理力學係研究生畢業，1980年獲丹麥技術大學博士學位。1995年當選中國科學院院士，1999年及2000年分彆被丹麥阿爾堡大學和比利時列日大學授予名譽博士學位，2011年當選俄羅斯科學院外籍院士。
　　長期從事工程力學、計算力學和結構優化研究。在結構優化和計算力學等領域的研究工作曾先後獲國傢科技進步三等奬、國傢自然科學二等奬（兩次）、何梁何利基金科學與技術進步奬等多項國傢及省部級奬勵。已發錶論文二百餘篇，獨立或和他人閤作齣版教科書及學術專著四部，譯著兩部。

內頁插圖

目錄

1 結構優化設計的基本概念
1.1 設計變量、約束條件和目標函數
1.2 結構優化問題的幾何錶示和凸性
1.3 求解結構優化問題的途徑
習題

2 準則設計法
2.1 同步失效準則設計
2.2 滿應力設計及其推廣
2.2.1 滿應力設計
2.2.2 應力比法
2.2.3 應力比法的若乾改進
2.2.4 滿應力法的評價
2.2.5 分部優化法
2.3 受約束最優化問題的庫-塔剋必要條件
2.3.1 一元函數的無約束優化
2.3.2 多元函數的無約束優化、梯度及海森矩陣
2.3.3 受到等式約束的多元函數的優化，拉格朗日乘子法
2.3.4 受到不等式約束的多元函數優化
2.3.5 庫-塔剋條件的應用舉例
2.3.6 結構優化中經常使用的庫-塔剋條件形式
2.4 受到單個位移約束的優化準則法
2.4.1 問題提法
2.4.2 用杆件斷麵積給齣的位移錶達式
2.4.3 單個位移約束下的最優化準則
2.4.4 最優化準則的物理意義
2.4.5 柔度最小的結構優化設計
2.5 基於最優準則的迭代法
2.5.1 靜定桁架的優化設計
2.5.2 超靜定桁架的優化設計
2.6 結構響應的靈敏度分析
2.6.1 位移對斷麵積的靈敏度
2.6.2 應力對斷麵積的靈敏度
2.6.3 結構固有頻率對斷麵積的靈敏度
2.6.4 屈麯臨界荷載靈敏度
2.6.5 結構響應靈敏度計算的有限差分法和半解析法
2.6.6 結構響應靈敏度的應用
2.7 多工況、多約束下的優化準則法
2.7.1 多個位移約束的準則法
2.7.2 包絡法和最嚴約束法
2.7.3 帶頻率禁區的優化準則法
2.8 小結
習題

3 數學規劃法
3.1 數學規劃問題的分類及解法
3.2 基本的下降算法、收斂速度和停止迭代準則
3.2.1 基本的下降算法
3.2.2 收斂速度
3.2.3 停止迭代準則
3.3 一維搜索
3.3.1 一點法，牛頓-芮弗遜迭代法
3.3.2 兩點格式
3.3.3 0.618法
……
4 綫性規劃與二次規劃
5 序列近似規劃法
6 結構優化的若乾方法和技巧

參考文獻
關鍵詞索引

前言/序言

現代工程的新篇章：精確、高效與可持續性的設計實踐 在瞬息萬變的工程領域，如何實現結構設計的最優解，始終是工程師們追求的核心目標。這不僅關乎工程項目的經濟效益，更直接影響到結構的安全性、可靠性以及環境的可持續性。本書旨在深入探討這一關鍵領域，引領讀者穿越復雜的設計迷宮，抵達高效、精準且富有前瞻性的工程結構設計彼岸。 為何我們需要最優設計？ 傳統的工程設計往往側重於滿足基本的功能需求和安全裕度。然而，隨著材料科學的飛速發展、計算能力的指數級增長以及對資源利用效率日益嚴苛的要求，僅僅滿足“夠用”的標準已遠遠不足。最優設計，顧名思義，是在給定約束條件下，尋求最佳的設計方案，以實現特定目標函數的極值，例如最小化重量、最小化成本、最大化強度、最小化變形，或是綜閤考量多重目標。 設想一下，在航空航天領域，每一剋重量的減輕都能顯著降低燃油消耗，提高飛行效率；在建築領域，通過優化結構布局和材料選擇，可以大幅節約鋼材和混凝土用量，降低建築成本，同時減少碳排放。在汽車工業，輕量化設計不僅能提升燃油經濟性，還能改善操控性能。這些都離不開精細化的最優設計理念和方法。 最優設計並非一蹴而就，它要求工程師不僅要掌握深厚的工程理論基礎，還要熟悉數學優化方法，並能夠將兩者有機結閤。這是一個係統性的工程，需要對設計變量、目標函數、約束條件等進行清晰的定義和建模，並運用恰當的優化算法來求解。 本書的核心內容概覽 本書將係統性地介紹工程結構最優設計的理論框架、核心方法和實際應用。我們將從基礎概念入手，逐步深入到各種先進的優化技術，並結閤具體的工程案例，展示這些方法在實際設計中的強大威力。 第一部分：基礎理論與數學建模 在正式進入優化算法之前，充分理解最優設計的理論基礎至關重要。本部分將涵蓋： 工程結構分析基礎迴顧： 簡要迴顧有限元分析（FEA）、靜力學、動力學、屈麯等基本概念，這是結構行為預測的基石。理解結構的響應如何隨設計參數變化，是構建目標函數和約束條件的前提。 優化設計的基本概念： 設計變量 (Design Variables)： 它們是工程師可以通過改變來影響結構性能的參數，例如梁的截麵高度、闆的厚度、杆件的直徑、材料的密度等。 目標函數 (Objective Function)： 這是需要最小化或最大化的量，例如結構的總重量、總成本、最大應力、最大位移等。明確的目標函數是優化的驅動力。 約束條件 (Constraint Conditions)： 這些是設計必須滿足的限製，包括性能約束（如應力不超過許用值、位移小於允許值、固有頻率大於某個閾值、屈麯載荷大於某個安全係數）、幾何約束（如構件尺寸不得小於某個最小值）和設計變量的取值範圍等。 數學優化基礎： 優化問題的分類： 連續優化與離散優化、無約束優化與約束優化、凸優化與非凸優化等。 數學規劃模型： 綫性規劃、二次規劃、非綫性規劃。我們將介紹如何將工程問題轉化為標準的數學規劃模型。 函數逼近與代理模型： 在許多復雜結構分析中，直接計算目標函數和約束函數非常耗時。本節將介紹如何利用插值、迴歸等方法構建高效的代理模型，加速優化過程。 第二部分：經典優化算法與方法 掌握瞭基礎概念後，我們將深入探討各類經典的優化算法，這些算法是求解工程結構優化問題的核心工具。 梯度基優化方法： 最速下降法 (Gradient Descent Method)： 最基本但重要的迭代算法，通過沿著目標函數負梯度方嚮逐步逼近最優解。 共軛梯度法 (Conjugate Gradient Method)： 對最速下降法的改進，尤其適用於二次型目標函數，收斂速度更快。 牛頓法 (Newton’s Method) 及其變種 (如擬牛頓法 Quasi-Newton Methods)： 利用二階導數信息，收斂速度快，但計算量較大。我們將介紹如何處理實際應用中的計算效率問題。 直接搜索法 (Derivative-Free Optimization)： 單純形法 (Nelder-Mead Method)： 一種不需要目標函數導數信息的搜索方法，適用於導數難以計算或不可靠的情況。 模式搜索法 (Pattern Search Methods)： 通過對設計變量進行係統性掃描來尋找最優解。 序列二次規劃 (Sequential Quadratic Programming, SQP)： 一種強大的約束優化算法，通過在每一步迭代中求解一個二次規劃子問題來逼近原非綫性規劃問題，廣泛應用於工程領域。 增廣拉格朗日法 (Augmented Lagrangian Methods)： 將約束條件轉化為目標函數的一部分，通過迭代求解無約束或簡單約束問題來處理復雜的約束。 第三部分：智能優化算法與先進技術 除瞭經典的數學規劃方法，近年來湧現的智能優化算法以其全局搜索能力和對復雜問題的適應性，在工程結構優化領域扮演著越來越重要的角色。 進化計算 (Evolutionary Computation)： 遺傳算法 (Genetic Algorithm, GA)： 模擬生物進化過程，通過選擇、交叉、變異等操作，在種群中搜索最優解。適用於處理多模態、非綫性、離散變量等復雜問題。 差分進化算法 (Differential Evolution, DE)： 一種簡單而高效的全局優化算法，通過嚮量差進行個體更新，收斂速度快，魯棒性強。 粒子群優化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 模仿鳥群覓食行為，通過粒子之間的信息共享來搜索最優解。 模擬退火算法 (Simulated Annealing, SA)： 藉鑒金屬退火過程，通過概率性的接受較差解來跳齣局部最優，尋找全局最優。 蟻群優化算法 (Ant Colony Optimization, ACO)： 模擬螞蟻覓食行為，通過信息素的纍積來尋找最優路徑，常用於組閤優化問題。 拓撲優化 (Topology Optimization)： 一種更為根本的結構優化方法，它不局限於預設的幾何形狀，而是根據載荷和約束條件，在給定的設計域內“生成”最優的材料分布。我們將探討密度法、水平集法等主流拓撲優化技術，以及它們如何為創新性結構設計提供可能。 多目標優化 (Multi-objective Optimization)： 實際工程問題往往涉及多個相互衝突的目標，例如同時追求輕量化和高剛度。本節將介紹Pareto最優概念，以及NSGA-II、MOEA/D等處理多目標優化問題的方法，幫助工程師找到一組權衡所有目標的“最佳”解決方案。 第四部分：工程應用案例與實踐指導 理論與實踐相結閤是掌握最優設計的關鍵。本部分將通過具體的工程案例，生動展示如何將前麵介紹的理論和算法應用於實際的結構設計中。 梁和框架結構的優化設計： 最小化重量或成本，同時滿足強度、剛度、穩定性等約束。 闆殼結構的最優設計： 優化厚度、加強筋布局，以實現輕質高強。 桁架結構的最優設計： 確定杆件的截麵尺寸，以最小化重量或材料消耗。 航空航天結構的優化： 結閤實際的載荷條件和材料特性，進行減重設計。 汽車零部件的最優設計： 優化零件形狀和材料，提升性能並降低重量。 復雜工程結構的魯棒優化與可靠性設計： 考慮設計參數和載荷的不確定性，設計齣在各種工況下都能穩定可靠的結構。 集成設計（CAD/CAE/Optimization 集成）： 介紹如何利用現代設計軟件和仿真工具，實現從三維建模到有限元分析，再到最優設計的無縫集成流程。 本書的特色與價值 本書的最大特色在於其全麵性、係統性和實踐性。我們力求： 理論嚴謹： 確保所介紹的優化理論和算法在數學上是嚴謹的，並提供清晰的推導過程。 方法多樣： 涵蓋瞭從經典數學規劃到前沿智能算法的多種方法，讓讀者能夠根據具體問題的特點選擇最閤適的技術。 案例豐富： 通過多種工程領域的實例，展示最優設計的實際應用，幫助讀者理解理論在實踐中的轉化。 易於理解： 盡管涉及復雜的數學和算法，本書將通過清晰的語言、圖示和示例，力求使內容易於讀者理解和掌握。 前瞻性： 關注最新的研究動態和技術發展，為讀者在工程結構優化領域進行深入研究和創新打下堅實基礎。 誰將受益於本書？ 本書適閤於對工程結構最優設計感興趣的各層次讀者，包括： 在校本科生和研究生： 學習結構力學、機械設計、土木工程、航空航天工程等專業的學生，為他們提供紮實的理論基礎和前沿的優化技術。 工程技術人員： 希望提升設計效率、降低工程成本、提高産品性能的工程師，本書將提供實用的方法和工具。 科研人員： 從事結構優化、材料設計、仿生工程等領域的研究者，可以從中獲得理論靈感和算法參考。 任何對如何讓工程結構更齣色、更智能、更具可持續性感興趣的讀者。 通過深入學習本書，您將能夠： 精準定義工程結構的最優設計問題。 熟練運用各種數學和智能優化算法求解工程問題。 理解並應用拓撲優化等先進設計方法。 有效處理多目標優化和不確定性設計。 將最優設計理念和技術成功應用於實際工程項目。 踏上這條通往工程結構最優設計的旅程，您將不僅僅是建造結構，更是創造效率、價值與未來的可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排堪稱教科書典範中的典範，邏輯層層遞進，幾乎沒有閱讀上的障礙。作者在開篇用瞭很大的篇幅來定義“最優性準則”和“約束條件的數學錶達”，這為後續所有復雜的優化迭代奠定瞭堅實的數學基礎。我特彆喜歡它在處理“參數化”和“形狀優化”時的區分論述。它沒有將兩者混為一談，而是分彆給齣瞭各自的數學建模路徑，這種清晰的分類有助於讀者建立準確的認知框架。特彆是對於那些涉及到幾何描述的形狀優化部分，書中提供的坐標變換和網格更新策略，我發現比我之前閱讀的幾篇會議論文描述得還要清晰易懂。這本書的價值在於，它能讓你在麵對任何一種新的優化問題時，都能迅速迴歸到基礎的數學錶達上，從而設計齣最適閤的求解策略，而不是盲目套用彆人已經寫好的代碼。它培養的不是解決具體問題的能力，而是分析和構建優化問題的底層思維能力，這點是極其寶貴的，也是我推薦這本書最重要的原因。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我這本書的期待值一開始是比較高的，畢竟“優化設計”這個方嚮是當前工程領域的前沿。然而，深入閱讀後，我發現這本書在實際工程案例的廣度上略顯保守。它花瞭大量的篇幅講解瞭各種優化算法的理論基礎，比如梯度法、懲罰函數法等等，這些理論的推導確實是嚴謹的，甚至有些段落需要我反復研讀纔能領會其精髓。但當我試圖尋找一些關於實際工業界應用中可能遇到的非綫性、多目標、動態載荷下的復雜情況時，總覺得書中的案例顯得有些“理想化”。比如，在考慮材料非均勻性或者製造誤差對最終優化結果影響的部分，著墨不多，這對於希望將書本知識直接落地到實際項目中的讀者來說，可能會感到一絲意猶未盡。當然，這種聚焦於基礎的寫法也有其好處，它避免瞭內容過於龐雜而失焦，確保瞭讀者能夠牢牢掌握核心的數學框架。所以，這本書更像是一本麵嚮學術研究的“奠基石”，而非一本麵嚮一綫工程師的“速查手冊”。對我而言，我更希望看到一些更貼近現實復雜性的“邊界條件”處理方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔有力，那種深藍色的背景搭配白色的宋體字，一下子就給人一種嚴謹、專業的學術氣息撲麵而來。我拿起它的時候，首先吸引我的是它排版的精緻。無論是章節的劃分，還是公式的推導，都顯得井井有條，閱讀起來非常順暢，沒有那種廉價教科書的粗糙感。尤其是在介紹優化算法的收斂性和穩定性時，作者似乎非常注意如何用最直觀的圖錶來輔助理解那些復雜的數學概念。我記得翻到關於拓撲優化那一章時，那些黑白相間的結構示意圖，簡直像藝術品一樣，讓人忍不住想去探究背後的力學原理。這本書對於初學者來說，可能需要一些微積分和綫性代數的基礎，但對於有一定背景的工程師或研究生來說，它就像一個精密的工具箱，提供瞭從理論到實踐的紮實工具。作者沒有過多地陷入那些花哨的、不切實際的應用案例，而是聚焦於“基礎”二字，把那些最核心、最本質的優化思想講得透徹明白，這種對基本功的強調，在當前浮躁的工程界，是極其寶貴的。讀完這部分內容，我感覺自己對“結構”的理解不再僅僅停留在受力分析層麵，而是上升到瞭如何在約束條件下尋求最優形態的高度。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書很大程度上是衝著它在計算方法上的介紹去的，希望能找到一些關於現代計算工具應用的指導。這本書在數值方法這一塊的內容算是相當紮實，特彆是對於如何將抽象的優化問題轉化為計算機可以處理的數學模型，講解得非常到位。它詳細介紹瞭有限元方法在結構優化中的耦閤方式，以及如何有效處理優化過程中産生的超定或欠定方程組。不過，我個人覺得，這本書在軟件應用層麵的指導上略顯不足。它告訴你理論上如何構建一個優化問題，但對於目前主流的商業軟件（比如ABAQUS、ANSYS等）中內置的優化模塊，是如何實現這些理論的，以及在實際操作中可能遇到的GUI設置陷阱，書中沒有太多涉及。對於希望快速上手實踐的讀者來說，這部分略顯缺失。當然，這本書的目的可能不是教人如何“點鼠標”，而是教人如何“設計算法”，這一點它無疑是做到瞭極緻。但如果在理論與實踐的橋梁上能再添幾塊實用的“鋪路石”，這本書的價值會更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者顯然是一位非常資深的學者，他對於經典優化理論的梳理達到瞭爐火純青的地步。從序言開始，他就清晰地勾勒齣結構優化領域的發展脈絡，並且對不同學派的觀點進行瞭中肯的評價。閱讀過程中，我特彆欣賞作者那種不偏不倚的敘述風格，他不會盲目推崇某一種最新的“黑箱”算法，而是深入淺齣地剖析瞭這些算法背後的數學原理和局限性。舉個例子，當講到靈敏度分析時，無論是有限差分法還是伴隨變量法，作者都詳細對比瞭它們的計算成本和精度，並清晰指齣瞭在什麼尺度和復雜度的模型下應該優先選擇哪一種方法。這種對計算效率和精度之間平衡的深刻理解，是很多教科書所欠缺的。這本書的語言風格偏嚮於學術論文的嚴密，很少有輕鬆的口語化錶達，這使得閱讀過程需要高度集中注意力，但一旦消化吸收，其帶來的知識體係的完整性是其他零散資料無法比擬的。它建立瞭一種自洽的知識體係，讓人對“優化”的理解不再是零散的技巧組閤。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，值得好好讀一讀，學習一下

評分☆☆☆☆☆

！

評分☆☆☆☆☆

優化設計基礎，不錯。

評分☆☆☆☆☆

專業教材，自己一直在用。大連理工那邊的書店都買不到

評分☆☆☆☆☆

質量有問題，已經換貨瞭，京東服務很，購物無憂

評分☆☆☆☆☆

優化設計基礎，不錯。

評分☆☆☆☆☆

絕對是值得看的一本書，很滿意！

評分☆☆☆☆☆

程老師的經典著作大連理工不愧是優化聖地

評分☆☆☆☆☆

程院士的書，優化方麵很權威啦