机械设计手册智能设计仿生机械设计

作者: 闻邦椿著

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2020-04

ISBN: 9787111649052

定价: 48.00

装帧: 其他

分类: 工程技术

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《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
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。
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。
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