高等院校机械工程系列教材：机械优化设计（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈秀宁 著

图书标签:

• 机械工程
• 机械优化设计
• 高等教育
• 教材
• 第二版
• 工程优化
• 设计方法
• 数学模型
• 算法
• 约束优化

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308008259

版次：2

商品编码：10647200

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-12-01

页数：217

正文语种：中文

编辑推荐

　　 《高等院校机械工程系列教材：机械优化设计（第2版）》为第二版，本版书编写的主要原则是保持第一版中业已形成的编写特色，侧重基本知识、基本理论及基本计算方法；力求深入浅出，着眼于基本概念和实际应用；适度反映机械优化设计的现代研究成果、信息以及设计创新；强化机械优化设计的应用；新增编写在VB中适用的优化设计参考程序和运用实践。《高等院校机械工程系列教材：机械优化设计（第2版）》系统介绍机械优化设计的基本原理及其常用优化方法。

内容简介

　　 《高等院校机械工程系列教材：机械优化设计（第2版）》共十章。第一章至第三章阐述机械化设计的基本概念、数学模型和若干理论基础；第四章至第六章阐述单目标、连续变量常用优化设计方法的原理、迭代过程及算法框图；第七、八章分别介绍多目标函数和离散变量的优化设计方法；第九、十章进一步阐述优化设计数学模型建立及求解中的若干问题，通过实例介绍应用优化方法进行机械优化设计的过程。书末附有习题和常用的优化设计程序，供读者进行作业练习和上机实践。全书编写力求深入浅出，着眼于基本概念和实际应用。
　　 《高等院校机械工程系列教材：机械优化设计（第2版）》用作高等工科院校机械类、近机类专业的教材和从事机械设计及其他工程设计的技术人员的参考书。

目录

第一章 引论
第二章 机械优化设计的基本要素及数学模型
§2-1 设计变量
§2-2 约束条件
§2-3 目标函数
§2-4 最优化问题的数学模型

第三章 优化设计问题的若干理论基础
§3-1 优化设计问题的几何意义
一、目标函数的等值面(线)
二、约束最优解和无约束最优解
三、局部最优解和全域最优解
§3-2 无约束目标函数的极值点存在条件
一、函数的极值与极值点
二、极值点存在的条件
§3-3 函数的凸性
一、凸集与非凸集
二、凸函数的定义
三、凸函数的基本性质
四、凸函数的判定
五、函数的凸性与局部极值及全域最优值之间的关系
§3-4 约束极值点存在条件
§3-5 最优化设计的数值计算迭代方法
一、迭代法的基本思想及其格式
二、迭代计算的终止准则

第四章 一维搜索的最优化方法
§4-1 概述
§4-2 初始搜索区间的确定
§4-3 黄金分割法
一、消去法的基本原理
二、“0．618”的由来
三、迭代过程及算法框图
§4-4 二次插值法
一、基本原理
二、迭代过程及算法框图

第五章 多变量无约束优化方法
§5-1 概述
§5-2 变量轮换法
一、变量轮换法的原理与计算方法
二、迭代过程及算法框图
三、效能特点
§5-3 原始共轭方向法
一、共轭方向的基本概念
二、共轭方向的原始构成
三、迭代过程及算法框图
§5-4 鲍威尔法
一、基本原理
二、迭代过程及算法框图
§5-5 梯度法
一、基本原理
二、迭代过程及算法框图
三、效能特点
§5-6 牛顿法
一、基本原理
二、迭代过程及算法框图
三、效能特点
§5-7 变尺度法
一、变尺度法的基本思想
二、构造变尺度矩阵A(k)的基本要求
三、DFP法变尺度矩阵递推公式
四、DFP法迭代过程及算法框图
五、DFP法的效能特点
六、BFGS变尺度法

第六章 约束最优化方法
§6-1 概述
§6-2 约束随机方向搜索法
一、基本原理
二、初始点的选择
三、随机搜索方向的产生
四、迭代过程及算法框图
§6-3 复合形法
一、基本原理
二、初始复合形的产生
三、迭代过程及算法框图
§6-4 惩罚函数法
一、基本原理
二、外点惩罚函数法
三、内点惩罚函数法
四、混合型惩罚函数法

第七章 多目标函数的优化设计方法
§7-1 概述
§7-2 统一目标函数法
一、线性加权组合法
二、目标规划法
三、功效系数法
四、乘除法
§7-3 主要目标法
§7-4 协调曲线法

第八章 离散变量的优化设计方法
§8-1 离散变量优化的若干基本概念
一、离散设计空间和离散值域
二、非均匀离散变量和连续变量的均匀离散化处理
三、离散最优解
§8-2 凑整解法与网格法
一、凑整解法
二、网格法
§8-3 离散复合形法
一、初始离散复合形的产生
二、约束条件的处理
三、离散一维搜索
四、离散复合形算法的终止准则
五、重构复合形
六、离散复合形法的迭代过程及算法框图

第九章 有关优化设计的数学模型及其求解中的几个问题
§9-1 设计变量的选取
§9-2 目标函数的建立
§9-3 约束条件的确定
§9-4 数学模型的尺度变换
一、设计变量的尺度变换
二、目标函数的尺度变换
三、约束条件的尺度变换
§9-5 数据表和线图的处理
§9-6 最优化方法的选择及其应用程序
§9-7 计算结果的分析与处理

第十章 最优化方法在机械设计中的应用
§10-1 概述
§10-2 轮式车辆前轮转向梯形四杆机构的优化设计
§10-3 最小体积二级圆柱齿轮减速器的优化设计
§10-4 套筒滚子链传动的优化设计
§10-5 盘式制动器的优化设计
§10-6 四杆机构再现预定轨迹的优化设计
思考题与习题
附录一 常用优化方法参考程序
附录二 在VB中适用的优化设计参考程序
附录三 机构轨迹优化实例程序应用实践
主要参考文献

前言/序言

机械优化设计 本书是一本面向高等院校机械工程专业学生的教材，旨在系统介绍机械系统和部件优化设计的理论、方法与实践。内容涵盖了机械优化设计的各个方面，从基础理论到具体应用，力求使读者掌握现代机械设计中不可或缺的优化分析与决策能力。 第一部分：优化设计基础理论 本部分将系统阐述机械优化设计的基本概念、原理和数学模型。 绪论： 介绍机械优化设计的意义、发展历程及在现代工程中的地位。明确机械优化设计的本质，即在满足工程约束条件下，追求某个（或多个）性能指标的最优。引导读者理解优化设计是实现机械产品高性能、高可靠性、低成本的关键手段。 优化设计的基本概念： 详细定义设计变量、目标函数、约束函数等核心概念。阐述如何将实际的机械设计问题转化为数学模型，包括目标函数的选择（如重量、强度、刚度、成本、功耗等）以及约束条件的设定（如材料强度、几何尺寸、稳定性、加工可行性等）。 数学规划模型： 介绍不同类型的数学规划模型，如线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等，并分析它们在机械优化设计中的适用场景。重点讲解如何建立和理解这些模型，为后续的求解算法奠定基础。 优化设计的基本方法： 概述优化设计的主要求解方法，包括解析法和数值法。初步介绍一些经典算法的原理，如梯度下降法、牛顿法、最速下降法等，为后续详细讲解算法做好铺垫。 第二部分：优化设计常用算法 本部分将深入探讨机械优化设计中常用的数值优化算法，并分析其适用性和局限性。 无约束优化算法： 详细讲解几种重要的无约束优化算法，包括： 线搜索方法： 如黄金分割法、布伦法等，用于确定搜索方向上的最优步长。 梯度类方法： 如最速下降法、共轭梯度法，利用目标函数的一阶导数信息进行迭代优化。 拟牛顿法： 如DFP法、BFGS法，通过近似海森矩阵来提高收敛速度。 牛顿法及其改进： 利用目标函数的二阶导数信息，具有更快的收敛速度，并讨论其在实际应用中的改进措施。 约束优化算法： 重点介绍处理约束条件的优化算法，包括： 可行方向法： 如SDF（Steepest Descent Feasible）法，在约束条件下寻找可行方向。 罚函数法： 将约束条件转化为目标函数的一部分，从而将约束问题转化为无约束问题求解。 乘子法： 如增广拉格朗日乘子法，结合了罚函数法和拉格朗日乘子法，具有更好的收敛性和稳定性。 序列二次规划法（SQP）： 详细讲解SQP方法，这是目前求解非线性约束优化问题最有效的方法之一，通过求解一系列二次规划子问题来逼近最优解。 全局优化算法： 讨论在复杂目标函数或存在多个局部最优解的情况下，如何应用全局优化算法。介绍如模拟退火算法、遗传算法、粒子群优化算法等启发式全局搜索方法，并分析其在机械优化设计中的应用潜力。 第三部分：机械优化设计应用与实践 本部分将结合具体的机械工程实例，展示优化设计方法的实际应用，帮助读者将理论知识转化为解决工程问题的能力。 结构优化设计： 梁、板、壳的强度与刚度优化： 以具体的机械零件（如连杆、齿轮、机架等）为例，运用优化算法求解其材料分布、截面形状等设计变量，以达到减轻重量、提高承载能力的目的。 疲劳寿命优化： 考虑材料疲劳特性，优化结构参数以延长零件的使用寿命。 机构与传动优化设计： 凸轮机构的运动学与动力学优化： 优化凸轮轮廓，以获得更平稳的运动、更小的冲击载荷。 齿轮传动的效率与强度优化： 优化齿轮的齿形、模数、齿数等参数，以提高传动效率、减小磨损、延长寿命。 弹簧的刚度与尺寸优化： 根据载荷和位移要求，优化弹簧的线径、圈数、材料等。 多目标优化设计： 讲解如何处理多个相互冲突的设计目标，如在减轻重量的同时提高强度。介绍Pareto最优概念以及多目标优化算法（如权法、ε-约束法、遗传算法等）的应用。 可靠性优化设计： 结合可靠性理论，对机械系统和部件进行优化设计，以提高其在各种工况下的工作可靠性。 现代优化设计工具的应用： 介绍在实际工程中常用的优化设计软件，如MATLAB的优化工具箱、ANSYS的拓扑优化模块、SolidWorks的仿真分析工具等，并指导读者如何利用这些工具辅助优化设计过程。 案例分析： 提供一系列典型的机械优化设计案例，从问题提出、模型建立、算法选择、求解到结果分析，全面展示优化设计的全过程。例如，汽车发动机曲轴的减重优化、桥梁结构的形态优化、机器人末端执行器的运动学优化等。 第四部分：进阶主题与前沿展望 本部分将触及一些更深入的优化设计概念，并对该领域的未来发展进行展望。 鲁棒性设计： 讨论如何在设计中减小不确定性因素（如制造偏差、载荷波动、材料性能变化等）对产品性能的影响，实现更稳定的设计。 拓扑优化： 介绍以材料体积分数作为设计变量，在给定设计域内通过算法自动生成最优材料分布和结构形态的方法，特别是在轻量化设计中的应用。 人工智能与机器学习在优化设计中的应用： 探讨如何利用深度学习、神经网络等人工智能技术，结合优化算法，实现更高效、更智能的机械设计。 优化设计的发展趋势： 展望机械优化设计的未来方向，如与数字孪生、增材制造（3D打印）等技术的融合，以及在智能制造、新能源汽车、航空航天等新兴领域的应用前景。 本书力求理论与实践相结合，内容充实，讲解清晰，旨在培养读者独立分析和解决复杂机械设计问题的能力，为他们未来从事机械工程的研发、设计与创新工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名独立创客，我一直在探索如何将我的创意转化为实际可用的产品。这其中，如何让我的设计在功能、成本和美观上都达到最佳状态，是我一直在努力的方向。在接触到这本《机械优化设计（第2版）》之前，我的设计过程更多的是凭感觉和一些零散的知识，导致很多时候产品在性能上存在遗憾，或者在制造成本上难以控制。 这本书的出现，就像是为我提供了一本“设计宝典”。它用通俗易懂的语言，解释了许多我过去觉得高深莫测的数学概念，并将其与实际的设计问题紧密联系起来。我尤其喜欢书中关于“参数化设计”和“拓扑优化”的章节。我过去的设计往往是“从零开始”的，缺乏迭代和改进的系统性。而参数化设计让我能够将设计的关键要素用参数来表示，并通过优化算法来寻找最佳的参数组合。拓扑优化则更是让我眼前一亮，它能够帮助我在结构设计初期，就找到最优的材料分布，从而在保证强度的前提下，最大程度地减轻结构的重量，这对于我制作轻量化、高性能的创新产品至关重要。这本书让我能够以更科学、更有效的方式进行产品设计，让我的创意能够更好地落地，为我实现“小而美”的创客梦想提供了强大的技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本《机械优化设计（第2版）》的出版，对于我这样一名在机械工程领域摸爬滚打多年的工程师来说，无疑是一场及时的“及时雨”。多年来，我一直致力于解决生产过程中遇到的各种技术难题，其中很多都涉及到结构的改进和参数的优化，以达到更高的效率、更低的成本和更好的性能。然而，受限于过去的学习和实践，我的优化设计方法往往停留在经验主义和一些基础的数学模型上，效果总是不尽如人意。直到我翻阅了这本书，才意识到自己在机械优化的理论深度和方法广度上存在着明显的不足。 书中对于优化设计的基本原理、数学模型建立以及各种算法的阐述，清晰且系统。我尤其欣赏作者在介绍不同优化算法时，不仅仅停留在理论公式的堆砌，而是结合了大量的工程实例，深入浅出地讲解了这些算法的适用范围、优缺点以及在实际工程中的应用技巧。例如，书中对遗传算法、模拟退火算法的讲解，让我豁然开朗，我过去尝试使用这些算法时，往往因为对其内在机制理解不深而走了很多弯路，花费了大量时间和精力，最终效果也差强人意。现在，我能够更自信地运用这些强大的工具来解决我工作中遇到的复杂问题，比如在设计新型高强度合金零件时，如何通过优化材料成分和热处理工艺，在保证强度的前提下，最大程度地降低制造成本和提高疲劳寿命。这本书无疑为我打开了一扇通往更高效、更智能的机械设计新世界的大门，让我看到了提升工作效率和创新能力的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事教学工作的机械工程教授，多年的教学经验告诉我，一本优秀的教材不仅要传递知识，更要能够激发学生的学习兴趣和培养他们的工程思维。在我看来，《机械优化设计（第2版）》恰恰是一本这样的优秀教材。本书的内容安排合理，从基础的优化理论到先进的算法，再到实际的应用案例，层层递进，逻辑清晰。 我尤其赞赏本书在理论与实践结合方面所做的努力。书中不仅提供了严谨的数学推导，还结合了大量的工程实例，让学生能够直观地理解抽象的优化概念。例如，书中在介绍惩罚函数法时，不仅仅给出了公式，还通过图示和实例，解释了如何通过引入惩罚项来处理约束条件，这对于初学者来说是非常有帮助的。此外，本书还引入了许多先进的优化算法，如蚁群算法、免疫算法等，这些算法在解决复杂的工程问题上具有独特的优势。这些内容不仅能够拓展学生的视野，还能让他们接触到当前最前沿的优化技术，为他们未来的学术研究和工程实践打下坚实的基础。毫无疑问，我将在今后的教学中，将这本书作为重点推荐教材，相信它能够帮助更多的学生掌握机械优化的精髓，成为优秀的机械工程师。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚踏入机械工程研究生领域的学生，我怀揣着对未知知识的渴望和对未来职业生涯的憧憬。在老师的推荐下，我选择了这本《机械优化设计（第2版）》作为我的第一本专业课教材。坦白说，起初我对“优化设计”这个概念有些模糊，认为它可能只是对已有设计的修修补补。然而，随着阅读的深入，我逐渐被书中构建的严谨的理论体系和丰富的案例所吸引。本书以一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，层层递进，直到复杂的算法和实际应用。 我特别喜欢书中在讲解每个算法时，都配有详细的推导过程和清晰的图示。这对于我这样需要扎实理解理论基础的学生来说，至关重要。比如，在理解梯度下降法时，书中的几何解释让我对“下降”的直观感受更加深刻，而不仅仅是记住一个公式。此外，书中还提供了大量的仿真算例，让我有机会在理论学习的同时，通过实践来加深理解。我尝试着使用书中介绍的算法对一些简单的工程问题进行建模和求解，虽然一开始会遇到一些困难，但通过反复对照书中的讲解和示例，我逐渐掌握了基本的操作方法。这本书不仅教会了我如何“优化”，更重要的是，它培养了我一种“思考如何优化”的思维方式，让我意识到机械设计不仅仅是实现功能，更是一门追求极致效率和性能的艺术。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触机械设计领域，我就对“优化”这个词充满了好奇和敬畏。我认为，优秀的机械设计，就是不断追求极致性能和效率的过程。然而，在我过去的学习和工作中，对于如何进行系统化的优化设计，始终感到有些迷茫。 这本《机械优化设计（第2版）》的出现，可以说是解决了我长久以来的困惑。书中对于各种优化算法的介绍，从经典的梯度下降法到现代的智能优化算法，都进行了详细的讲解，并且提供了大量的案例分析。我特别欣赏书中在介绍每一种算法时，都清晰地阐述了其背后的数学原理、适用的工程场景以及优缺点。这让我能够根据不同的问题，选择最适合的优化方法，而不是盲目地套用。例如，在设计一个精密仪器内部的传动机构时，我需要考虑传动的精度、平稳性以及噪声控制等多个方面。书中关于多目标优化的内容，以及针对这些目标设计相应的优化策略，为我提供了清晰的指导。通过应用书中的方法，我能够系统地分析问题，并找到一个能够平衡各项指标的最优设计方案，从而显著提升了仪器的整体性能。这本书为我提供了一个强大的理论框架和实践工具，让我能够更自信地迎接更复杂的机械优化挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的大学生，主修工业设计专业。在学习过程中，我逐渐认识到，优秀的产品设计不仅仅是外观的吸引力，更重要的是其内在的功能性、舒适性和易用性。然而，在我的设计实践中，我常常会遇到一些瓶颈，例如如何让一个产品在满足结构强度的同时，实现轻量化；或者如何让一个机械装置在保证功能的情况下，结构更加紧凑。 《机械优化设计（第2版）》这本书，就像为我打开了一扇全新的大门。它让我明白，许多我在设计中遇到的问题，都可以通过数学和算法来解决。书中对“参数优化”和“约束优化”的讲解，让我学会了如何将设计中的关键要素进行量化，并通过迭代搜索来找到最优的解决方案。例如，我曾经为一个可调节高度的桌子设计支架，在满足稳定性和承重的前提下，如何做到结构最简洁、材料最节省，一直让我头疼。这本书中的优化方法，让我能够通过精确的计算，找到最合适的支架杆的长度、角度和连接方式，最终设计出了一个既稳定又美观，同时材料用量最小的支架。这本书让我看到了理论知识如何能够如此有效地指导实践，并赋予我解决实际工程问题的能力，这对于我未来的职业发展来说，是非常宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我在一家大型汽车零部件制造企业担任技术主管，我们部门的核心工作就是不断优化现有产品的设计，以提高性能、降低成本、延长使用寿命。长久以来，我们主要依赖于工程师的经验和一些传统的仿真软件进行设计和验证。然而，随着市场竞争的日益激烈和技术要求的不断提高，这种方法已经显得力不从心。 《机械优化设计（第2版）》的出现，为我们提供了一个全新的视角和强大的工具。书中对多目标优化问题和模糊优化问题的深入探讨，正是我们目前面临的难题。例如，在设计一款新的发动机支架时，我们不仅需要考虑其强度和刚度，还需要考虑其减震性能、重量以及制造复杂度，这是一个典型的多目标优化问题。而书中介绍的Pareto最优解集以及常用的多目标优化算法，为我们提供了一种系统性的方法来解决这类问题。通过将这些方法应用于实际设计，我们能够更有效地权衡不同目标之间的冲突，找到一个综合最优的设计方案。这本书帮助我们从“经验驱动”转向“数据驱动”的设计模式，极大地提升了我们部门的研发效率和产品竞争力，让我们在激烈的市场竞争中始终保持领先地位。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本书的时候，并没有抱太大的期望。我是一名在读的博士生，研究方向是机械动力学，日常接触的更多是理论推导和仿真分析。优化设计对我来说，更多的是一种工具，而非研究的核心。然而，当我开始认真阅读这本书时，我被其内容的深度和广度深深吸引了。书中不仅仅罗列了各种优化算法，更是从数学和工程应用的视角，深入剖析了这些算法的原理、适用条件以及局限性。 我尤其欣赏书中对“模型误差”和“鲁棒性设计”的探讨。在我的研究中，模型的不确定性是一个普遍存在的问题，如何在这种情况下设计出稳健可靠的系统，是很多研究者面临的挑战。本书在这方面提供了一些非常有价值的思路和方法。例如，书中介绍的可靠性优化和参数不确定性下的优化方法，让我对如何构建更接近实际的仿真模型，以及如何评估和减小设计参数的不确定性带来的风险，有了更深刻的理解。这对于我未来进行更深入的动力学仿真和优化研究，无疑奠定了坚实的基础，让我能够站在更高的理论起点上，去探索更具创新性的研究方向，解决更复杂、更贴近实际的科学问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在航空航天领域工作多年的资深工程师，长期以来，我们部门的工作都围绕着如何使飞行器的结构更轻、强度更高、气动性能更优。传统的工程设计方法往往依赖于大量的试错和经验积累，耗时耗力且成本高昂。因此，寻找一种更科学、更系统化的优化设计方法，一直是我们团队的迫切需求。在这本《机械优化设计（第2版）》出版之前，我们已经尝试过一些相关的书籍和软件，但总感觉未能触及到核心。 这本书的出现，在某种程度上可以说是填补了我们在这方面的空白。书中对复杂非线性约束优化问题的处理，以及对全局优化算法的深入剖析，为我们解决一些棘手的工程难题提供了理论指导和实践工具。例如，在设计新型航空发动机叶片时，我们需要在满足高温、高压、高转速等极端工况下的强度和刚度要求的同时，还要考虑其气动效率和振动特性。这涉及到多目标、多约束的复杂优化问题，传统的优化方法难以有效应对。而本书中介绍的几种先进的优化算法，如粒子群优化和差分进化算法，在处理这类问题时表现出了强大的能力。通过将这些算法应用于我们的设计流程，我们不仅能够更快地找到最优解，而且能够获得比以往更加理想的设计方案，极大地提升了我们产品的性能和竞争力，也为我们节省了宝贵的研发时间和资源。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在能源领域工作的工程师，我们部门主要负责设计和优化风力发电机组。风力发电技术的进步，很大程度上取决于对发电机组关键部件的优化设计，例如叶片、塔筒和驱动系统。在过去的几年里，我们一直在探索如何提高风力发电的效率和可靠性，但总感觉缺乏一个系统性的理论指导。 这本《机械优化设计（第2版）》的出版，对于我们团队来说，无疑是雪中送炭。书中关于结构优化、空气动力学优化以及材料选择优化的内容，与我们的工作紧密相关。我尤其对书中关于“拓扑优化”和“形状优化”在叶片设计中的应用印象深刻。风力发电机叶片的设计是一个极其复杂的过程，需要在满足强度、刚度和气动效率要求的同时，还要尽量减轻重量以减小对塔筒和基础的负荷。书中提供的先进优化方法，可以帮助我们更精确地找到叶片内部最优的材料分布和外形轮廓，从而在保证性能的前提下，最大程度地降低叶片重量，提高发电效率。这本书不仅为我们提供了解决现有问题的思路，更重要的是，它激发了我们对未来风力发电机组设计的创新灵感，让我们看到了通过先进优化技术实现技术突破的巨大潜力。