机械设计手册智能设计仿生机械设计
出版时间:
2020-04
ISBN:
9787111649052
定价:
48.00
-
《机械设计手册》第6版 单行本共26分册,内容涵盖机械常规设计、机电一体化设计与机电控制、现代设计方法及其应用等内容,具有系统全面、信息量大、内容现代、突显创新、实用可靠、简明便查、便于携带和翻阅等特色。各分册分别为:《常用设计资料和数据》《机械制图与机械零部件精度设计》《机械零部件结构设计》《连接与紧固》《带传动和链传动摩擦轮传动与螺旋传动》《齿轮传动》《减速器和变速器》《机构设计》《轴弹簧》《滚动轴承》《联轴器、离合器与制动器》《起重运输机械零部件和操作件》《机架、箱体与导轨》《润滑密封》《气压传动与控制》《机电一体化技术及设计》 《机电系统控制》《机器人与机器人装备》《数控技术》《微机电系统及设计》《机械系统概念设计》《机械系统的振动设计及噪声控制》《疲劳强度设计机械可靠性设计》《数字化设计》《工业设计与人机工程》《智能设计仿生机械设计》。
本单行本为《智能设计仿生机械设计》,《智能设计》主要介绍了智能模拟的科学、智能设计方法和技术综述、进化设计技术与方法、自组织设计技术与方法、自学习设计技术与方法、人工生命设计技术与方法;《仿生机械设计》主要介绍了仿生机械设计概述、仿生机械设计生物模本、仿生机械形态与结构设计等内容。
本书供从事机械设计、制造、维修及有关工程技术人员作为工具书使用,也可供大专院校的有关专业师生使用和参考。 闻邦椿,1930年9月29日出生于杭州,祖籍浙江温岭,东北大学教授,中国科学院院士,我国振动利用工程学科主要奠基者。国际机器理论与机构学联合会(IFToMM)中国委员会委员,国际转子动力学技术委员会委员,亚太振动会议指导委员会委员,中国振动工程学会名誉理事长。曾任第六、七、八、九届全国政协委员,国务院学位委员会第二、三、四届机械工程学科评议组成员,中国振动工程学会理事长,《振动工程学报》主编等职。曾获国际科技奖2项,国家技术发明奖和科技进步奖5项,省、部级一、二等科技奖10余项。
出版说明
前言
第49篇智 能 设 计
第1章智能模拟的科学
1信息社会与思维科学49-3
11思维与思维科学49-3
12思维的类型49-3
121抽象(逻辑)思维学49-3
122形象(直觉)思维学49-5
123灵感(顿悟)思维学49-6
2思维的基础和认知的发展49-7
21思维与智能49-7
22思维的神经基础49-7
23认知发展49-8
231皮亚杰认知发展理论49-8
232斯腾伯格的认知三元素理论49-9
233信息加工理论49-9
234思维的瞬间达尔文进化机制
理论49-9
235广义进化认知模式49-10
236复杂自适应系统49-10
237认知发展总论49-11
3智能模拟49-12
31智能模拟的科学基础49-12
32智能模拟的哲学基础49-12
33智能模拟的基本途径49-12
331基于逻辑推理的智能模拟――
符号主义(symblism)49-12
332基于神经网络的智能模拟――
联结主义(connectionism)49-13
333基于“感知―行动”的智能模
拟――行为主义(behaviourism)49-13
第2章智能设计方法和技术综述
1智能设计的发展概述49-15
11CAD的发展49-15
12智能设计的两个阶段49-15
2智能设计的概念和特征49-16
21智能设计的特点49-16
22智能设计技术的研究重点49-16
23智能化方法的分类和智能设计的
层次49-17
231智能化方法的分类49-17
232智能设计的层次49-17
24智能设计的基本方法49-18
241智能设计的分类49-18
242智能设计系统与技术49-19
3智能设计体系和知识表达49-20
31智能设计体系49-20
311智能设计的抽象层次模型49-21
312设计知识的结构体系49-21
313智能设计的集成求解策略49-22
314智能设计集成求解策略的工程
应用49-23
32智能设计的知识表达49-23
33智能设计的基因模型表达49-27
331知识模型49-27
332基因模型49-27
第3章进化设计技术与方法
1进化设计技术基础49-29
11遗传算法的概貌49-29
12单纯型遗传算法49-30
13模式定理(schemata theorem)49-33
14遗传算法的有关操作规则和方法49-33
15多个体参与交叉的遗传算法49-36
16多目标进化算法简介49-39
161传统多目标算法及其存在问题49-39
162Pareto多目标进化算法49-40
163几种主要的多目标进化算法49-43
164扩展Pareto进化算法(Extended
Pareto Evolutionary Algorithm,
EPEA)49-44
165算例49-45
2基于进化的健壮性设计方法49-47
21健壮性开发方法的基本思路49-47
22基于进化的健壮性设计方法的总体
框架49-49
目录
目录
23基于进化的健壮性设计方法的
说明49-51
3结构智能优化设计――进化设计49-52
31结构智能设计的概念49-52
32结构进化智能优化设计49-53
33基于进化的桁架结构相位设计49-53
34基于进化的结构非线性强制振动
解法49-54
35基于进化的圆抛物面天线健壮结构
设计49-56
351圆抛物面天线结构设计的要求和
特点49-56
352天线反射面精度计算49-58
353最佳吻合抛物面各点对原设计
面相应点的半光程差49-58
35410m圆抛物面天线健壮设计
模型49-59
35510m圆抛物面天线体结构的健壮性设计过程49-61
356总结49-69
4供应链库存策略的进化重组49-70
41供应链运行策略的持续改进49-70
42供应链中的库存设置49-71
43供应链运行过程中的库存控制
策略49-72
44敏捷供应链多级库存策略重组
模型49-74
第4章自组织设计技术与方法
1自组织技术基础49-79
11“生命的游戏”49-79
12元胞自动机的基础49-80
13元胞自动机的自组织建模方法49-83
14元胞自动机的应用领域49-85
2结构拓扑的自组织进化49-86
21结构拓扑优化中的ECA规则49-86
22ECA规则的进化表达49-88
23结构拓扑形态优化的算例49-88
第5章自学习设计技术与方法
1自学习技术基础49-90
11神经网络的主要特点49-90
12细胞元模型49-91
13神经网络模型49-93
14神经网络的学习49-94
15多层前向神经网络(BP网络)49-97
16典型反馈网络――Hopfield网络49-103
17基于概率学习的Boltzmann机模型49-106
2非线性振动的自学习建模49-109
21神经网络和系统识别49-109
22非线性振动脉冲响应的学习和系统
预测49-110
23Duffing振动的学习和预测49-111
24预测精度和泛用性的考察49-113
3基于学习的机械系统特性预测49-115
31机械系统特性预测的问题49-115
32机械系统特性预测的基本模型49-116
33雷达结构系统固频的预测例49-116
4神经网络专家系统的智能设计体系
结构49-117
41建立人工神经网络专家系统的
必要性49-118
42面向设计的智能平台49-118
421专家系统和神经网络的结合
方式49-118
422智能平台的“外壳
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内容简介:
《机械设计手册》第6版 单行本共26分册,内容涵盖机械常规设计、机电一体化设计与机电控制、现代设计方法及其应用等内容,具有系统全面、信息量大、内容现代、突显创新、实用可靠、简明便查、便于携带和翻阅等特色。各分册分别为:《常用设计资料和数据》《机械制图与机械零部件精度设计》《机械零部件结构设计》《连接与紧固》《带传动和链传动摩擦轮传动与螺旋传动》《齿轮传动》《减速器和变速器》《机构设计》《轴弹簧》《滚动轴承》《联轴器、离合器与制动器》《起重运输机械零部件和操作件》《机架、箱体与导轨》《润滑密封》《气压传动与控制》《机电一体化技术及设计》 《机电系统控制》《机器人与机器人装备》《数控技术》《微机电系统及设计》《机械系统概念设计》《机械系统的振动设计及噪声控制》《疲劳强度设计机械可靠性设计》《数字化设计》《工业设计与人机工程》《智能设计仿生机械设计》。
本单行本为《智能设计仿生机械设计》,《智能设计》主要介绍了智能模拟的科学、智能设计方法和技术综述、进化设计技术与方法、自组织设计技术与方法、自学习设计技术与方法、人工生命设计技术与方法;《仿生机械设计》主要介绍了仿生机械设计概述、仿生机械设计生物模本、仿生机械形态与结构设计等内容。
本书供从事机械设计、制造、维修及有关工程技术人员作为工具书使用,也可供大专院校的有关专业师生使用和参考。
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作者简介:
闻邦椿,1930年9月29日出生于杭州,祖籍浙江温岭,东北大学教授,中国科学院院士,我国振动利用工程学科主要奠基者。国际机器理论与机构学联合会(IFToMM)中国委员会委员,国际转子动力学技术委员会委员,亚太振动会议指导委员会委员,中国振动工程学会名誉理事长。曾任第六、七、八、九届全国政协委员,国务院学位委员会第二、三、四届机械工程学科评议组成员,中国振动工程学会理事长,《振动工程学报》主编等职。曾获国际科技奖2项,国家技术发明奖和科技进步奖5项,省、部级一、二等科技奖10余项。
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目录:
出版说明
前言
第49篇智 能 设 计
第1章智能模拟的科学
1信息社会与思维科学49-3
11思维与思维科学49-3
12思维的类型49-3
121抽象(逻辑)思维学49-3
122形象(直觉)思维学49-5
123灵感(顿悟)思维学49-6
2思维的基础和认知的发展49-7
21思维与智能49-7
22思维的神经基础49-7
23认知发展49-8
231皮亚杰认知发展理论49-8
232斯腾伯格的认知三元素理论49-9
233信息加工理论49-9
234思维的瞬间达尔文进化机制
理论49-9
235广义进化认知模式49-10
236复杂自适应系统49-10
237认知发展总论49-11
3智能模拟49-12
31智能模拟的科学基础49-12
32智能模拟的哲学基础49-12
33智能模拟的基本途径49-12
331基于逻辑推理的智能模拟――
符号主义(symblism)49-12
332基于神经网络的智能模拟――
联结主义(connectionism)49-13
333基于“感知―行动”的智能模
拟――行为主义(behaviourism)49-13
第2章智能设计方法和技术综述
1智能设计的发展概述49-15
11CAD的发展49-15
12智能设计的两个阶段49-15
2智能设计的概念和特征49-16
21智能设计的特点49-16
22智能设计技术的研究重点49-16
23智能化方法的分类和智能设计的
层次49-17
231智能化方法的分类49-17
232智能设计的层次49-17
24智能设计的基本方法49-18
241智能设计的分类49-18
242智能设计系统与技术49-19
3智能设计体系和知识表达49-20
31智能设计体系49-20
311智能设计的抽象层次模型49-21
312设计知识的结构体系49-21
313智能设计的集成求解策略49-22
314智能设计集成求解策略的工程
应用49-23
32智能设计的知识表达49-23
33智能设计的基因模型表达49-27
331知识模型49-27
332基因模型49-27
第3章进化设计技术与方法
1进化设计技术基础49-29
11遗传算法的概貌49-29
12单纯型遗传算法49-30
13模式定理(schemata theorem)49-33
14遗传算法的有关操作规则和方法49-33
15多个体参与交叉的遗传算法49-36
16多目标进化算法简介49-39
161传统多目标算法及其存在问题49-39
162Pareto多目标进化算法49-40
163几种主要的多目标进化算法49-43
164扩展Pareto进化算法(Extended
Pareto Evolutionary Algorithm,
EPEA)49-44
165算例49-45
2基于进化的健壮性设计方法49-47
21健壮性开发方法的基本思路49-47
22基于进化的健壮性设计方法的总体
框架49-49
目录
目录
23基于进化的健壮性设计方法的
说明49-51
3结构智能优化设计――进化设计49-52
31结构智能设计的概念49-52
32结构进化智能优化设计49-53
33基于进化的桁架结构相位设计49-53
34基于进化的结构非线性强制振动
解法49-54
35基于进化的圆抛物面天线健壮结构
设计49-56
351圆抛物面天线结构设计的要求和
特点49-56
352天线反射面精度计算49-58
353最佳吻合抛物面各点对原设计
面相应点的半光程差49-58
35410m圆抛物面天线健壮设计
模型49-59
35510m圆抛物面天线体结构的健壮性设计过程49-61
356总结49-69
4供应链库存策略的进化重组49-70
41供应链运行策略的持续改进49-70
42供应链中的库存设置49-71
43供应链运行过程中的库存控制
策略49-72
44敏捷供应链多级库存策略重组
模型49-74
第4章自组织设计技术与方法
1自组织技术基础49-79
11“生命的游戏”49-79
12元胞自动机的基础49-80
13元胞自动机的自组织建模方法49-83
14元胞自动机的应用领域49-85
2结构拓扑的自组织进化49-86
21结构拓扑优化中的ECA规则49-86
22ECA规则的进化表达49-88
23结构拓扑形态优化的算例49-88
第5章自学习设计技术与方法
1自学习技术基础49-90
11神经网络的主要特点49-90
12细胞元模型49-91
13神经网络模型49-93
14神经网络的学习49-94
15多层前向神经网络(BP网络)49-97
16典型反馈网络――Hopfield网络49-103
17基于概率学习的Boltzmann机模型49-106
2非线性振动的自学习建模49-109
21神经网络和系统识别49-109
22非线性振动脉冲响应的学习和系统
预测49-110
23Duffing振动的学习和预测49-111
24预测精度和泛用性的考察49-113
3基于学习的机械系统特性预测49-115
31机械系统特性预测的问题49-115
32机械系统特性预测的基本模型49-116
33雷达结构系统固频的预测例49-116
4神经网络专家系统的智能设计体系
结构49-117
41建立人工神经网络专家系统的
必要性49-118
42面向设计的智能平台49-118
421专家系统和神经网络的结合
方式49-118
422智能平台的“外壳
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