• 基于数值模拟的设计理论与方法(英文版)
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基于数值模拟的设计理论与方法(英文版)

98 4.9折 198 九五品

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作者韩旭;刘杰

出版社科学出版社

出版时间2021-04

版次31

装帧其他

货号8.7

上书时间2024-09-13

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品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 韩旭;刘杰
  • 出版社 科学出版社
  • 出版时间 2021-04
  • 版次 31
  • ISBN 9787030683632
  • 定价 198.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 其他
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 272页
【内容简介】
Thisbooksystematicallyintroducesreaderstoadvanceddesigntheoryandmethods,includingprecisemodelingbasedoninversetechniques,rapidstructurecomputation,optimizationdesign,anduncertaintyanalysis.Itdescribesmechanicaldesigntheory,focusingonthekeycommontechnologiesofsimulation-basedmechanicaldesign.
【目录】


1 introduction

1.1 background and significance

1.2 key scientific issues and technical challenges

1.3 state-of-the-art

1.3.1 theory and methods for high-fidelity numerical modeling

1.3.2 theory and methods for rapid structural analysis for plex equipment

1.3.3 theory and methods for efficient structural optimization design

1.3.4 theory and methods for uncertainty analysis and reliability design

1.4 contents of this book

references

2 introduction to high-fidelity numerical simulation modeling methods

2.1 engineering background and significance

2.2 modeling based on putational inverse techniques

references

3 putational inverse techniques

3.1 introduction

3.2 sensitivity analysis methods

3.2.1 local and global sensitivity analysis

3.2.2 direct integral-based gsa method

3.2.3 numerical examples

3.2.4 engineering application: global sensitivity analysis of vehicle roof structure

3.3 regularization methods for ill-ed problem

3.3.1 ill-edness analysis

3.3.2 regularization methods

3.3.3 selection of regularization parameter

3.3.4 application of regularization method to model parameter identification

3.4 putational inverse algorithms

3.4.1 gradient iteration-based putational inverse algorithm

3.4.2 intelligent evolutionary-based putational inverse algorithm

3.4.3 hybrid inverse algorithm

3.5 conclusions

references

4 putational inverse for modeling parameters

4.1 introduction

4.2 identification of model characteristic parameters

4.2.1 material parameter identification for stamping te

4.2.2 dynamic constitutive parameter identification for concrete material

4.3 identification of model environment parameters

4.3.1 dynamic load identification for cylinder slructure

4.3.2 vehicle crash condition identification

4.4 conclusions

references

5 introduction to rapid structural analysis

5.1 engineering background and significance

5.2 surrogate model methods

5.3 model order reduction methods

references

6 rapid structural analysis based on surrogate models

6.1 introduction

6.2 polynomial response surface based on structural selection technique

6.2.1 polynomial structure selection based on error reduction ratio

6.2.2 numerical example

6.2.3 engineering application: nonlinear output force modeling for hydro-pneumatic suspension

6.3 surrogate model based on adaptive radial basis function

6.3.1 selection of sample and testing points

6.3.2 optimization of the shape parameters

6.3.3 rbf model updating procedure

6.3.4 numerical examples

6.3.5 engineering application: surrogate model construction for crash worthiness of thin-walled beam structure

6.4 high dimensional model representation

6.4.1 improved hdmr

6.4.2 analysis of calculation efficiency

6.4.3 numerical example

6.5 conclusions

references

7 rapid structural analysis based on reduced basis method

7.1 introduction

7.2 the rbm for rapid analysis of structural static responses

7.2.1 the flow of rapid calculation based on rbm

7.2.2 construction of the reduced basis space

7.2.3 engineering application: rapid analysis of cab structure

7.3 the rbm for rapid analysis of structural dynamic responses

7.3.1 parameterized description of structural dynamics

7.3.2 construction of the reduced basis space based on time domain integration

7.3.3 projection reduction based on least squares

7.3.4 numerical example

7.4 conclusions

references

8 introduction to multi-objective optimization design

8.1 characteristics of multi-objective optimization

8.2 optimal solution set in multi-objective optimization

8.3 multi-objective optimization methods

8.3.1 preference-based methods

……

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