工程结构优化设计基础 [Introduction to Optimum Design of Engineering Structures] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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程耿东 著

图书标签:

• 结构优化
• 工程设计
• 优化算法
• 有限元
• 结构力学
• 数值方法
• MATLAB
• 工程结构
• 优化设计
• 结构分析

出版社： 大连理工大学出版社

ISBN：9787561170281

版次：1

商品编码：11165193

包装：平装

外文名称：Introduction to Optimum Design of Engineering Structures

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：351

字数：255000###

内容简介

　　《工程结构优化设计基础》着重介绍工程结构优化设计的基本概念、理论和常用方法。在深入地介绍优化准则法、数学规划法以及将这两个方法结合的各类序列近似规划法的同时，注意反映该领域当前国内外的新动向。
　　全书共分6章：结构优化设计的基本概念、准则设计法、数学规划法、线性规划与二次规划、序列近似规划法、结构优化的若干方法和技巧。
　　《工程结构优化设计基础》可供高等院校力学、航空航天、土建、机械、水利和造船等专业高年级本科生和研究生作教材之用，也可作为上述专业的教师与研究生、研究人员与工程技术人员学习、研究和应用工程优化的参考书或培训教材。

作者简介

　　程耿东，男，1941年生于江苏苏州。1964年北京大学数学力学系固体力学专业毕业，1968年大连理工大学数理力学系研究生毕业，1980年获丹麦技术大学博士学位。1995年当选中国科学院院士，1999年及2000年分别被丹麦阿尔堡大学和比利时列日大学授予名誉博士学位，2011年当选俄罗斯科学院外籍院士。
　　长期从事工程力学、计算力学和结构优化研究。在结构优化和计算力学等领域的研究工作曾先后获国家科技进步三等奖、国家自然科学二等奖（两次）、何梁何利基金科学与技术进步奖等多项国家及省部级奖励。已发表论文二百余篇，独立或和他人合作出版教科书及学术专著四部，译著两部。

内页插图

目录

1 结构优化设计的基本概念
1.1 设计变量、约束条件和目标函数
1.2 结构优化问题的几何表示和凸性
1.3 求解结构优化问题的途径
习题

2 准则设计法
2.1 同步失效准则设计
2.2 满应力设计及其推广
2.2.1 满应力设计
2.2.2 应力比法
2.2.3 应力比法的若干改进
2.2.4 满应力法的评价
2.2.5 分部优化法
2.3 受约束最优化问题的库-塔克必要条件
2.3.1 一元函数的无约束优化
2.3.2 多元函数的无约束优化、梯度及海森矩阵
2.3.3 受到等式约束的多元函数的优化，拉格朗日乘子法
2.3.4 受到不等式约束的多元函数优化
2.3.5 库-塔克条件的应用举例
2.3.6 结构优化中经常使用的库-塔克条件形式
2.4 受到单个位移约束的优化准则法
2.4.1 问题提法
2.4.2 用杆件断面积给出的位移表达式
2.4.3 单个位移约束下的最优化准则
2.4.4 最优化准则的物理意义
2.4.5 柔度最小的结构优化设计
2.5 基于最优准则的迭代法
2.5.1 静定桁架的优化设计
2.5.2 超静定桁架的优化设计
2.6 结构响应的灵敏度分析
2.6.1 位移对断面积的灵敏度
2.6.2 应力对断面积的灵敏度
2.6.3 结构固有频率对断面积的灵敏度
2.6.4 屈曲临界荷载灵敏度
2.6.5 结构响应灵敏度计算的有限差分法和半解析法
2.6.6 结构响应灵敏度的应用
2.7 多工况、多约束下的优化准则法
2.7.1 多个位移约束的准则法
2.7.2 包络法和最严约束法
2.7.3 带频率禁区的优化准则法
2.8 小结
习题

3 数学规划法
3.1 数学规划问题的分类及解法
3.2 基本的下降算法、收敛速度和停止迭代准则
3.2.1 基本的下降算法
3.2.2 收敛速度
3.2.3 停止迭代准则
3.3 一维搜索
3.3.1 一点法，牛顿-芮弗逊迭代法
3.3.2 两点格式
3.3.3 0.618法
……
4 线性规划与二次规划
5 序列近似规划法
6 结构优化的若干方法和技巧

参考文献
关键词索引

前言/序言

现代工程的新篇章：精确、高效与可持续性的设计实践 在瞬息万变的工程领域，如何实现结构设计的最优解，始终是工程师们追求的核心目标。这不仅关乎工程项目的经济效益，更直接影响到结构的安全性、可靠性以及环境的可持续性。本书旨在深入探讨这一关键领域，引领读者穿越复杂的设计迷宫，抵达高效、精准且富有前瞻性的工程结构设计彼岸。 为何我们需要最优设计？ 传统的工程设计往往侧重于满足基本的功能需求和安全裕度。然而，随着材料科学的飞速发展、计算能力的指数级增长以及对资源利用效率日益严苛的要求，仅仅满足“够用”的标准已远远不足。最优设计，顾名思义，是在给定约束条件下，寻求最佳的设计方案，以实现特定目标函数的极值，例如最小化重量、最小化成本、最大化强度、最小化变形，或是综合考量多重目标。 设想一下，在航空航天领域，每一克重量的减轻都能显著降低燃油消耗，提高飞行效率；在建筑领域，通过优化结构布局和材料选择，可以大幅节约钢材和混凝土用量，降低建筑成本，同时减少碳排放。在汽车工业，轻量化设计不仅能提升燃油经济性，还能改善操控性能。这些都离不开精细化的最优设计理念和方法。 最优设计并非一蹴而就，它要求工程师不仅要掌握深厚的工程理论基础，还要熟悉数学优化方法，并能够将两者有机结合。这是一个系统性的工程，需要对设计变量、目标函数、约束条件等进行清晰的定义和建模，并运用恰当的优化算法来求解。 本书的核心内容概览 本书将系统性地介绍工程结构最优设计的理论框架、核心方法和实际应用。我们将从基础概念入手，逐步深入到各种先进的优化技术，并结合具体的工程案例，展示这些方法在实际设计中的强大威力。 第一部分：基础理论与数学建模 在正式进入优化算法之前，充分理解最优设计的理论基础至关重要。本部分将涵盖： 工程结构分析基础回顾： 简要回顾有限元分析（FEA）、静力学、动力学、屈曲等基本概念，这是结构行为预测的基石。理解结构的响应如何随设计参数变化，是构建目标函数和约束条件的前提。 优化设计的基本概念： 设计变量 (Design Variables)： 它们是工程师可以通过改变来影响结构性能的参数，例如梁的截面高度、板的厚度、杆件的直径、材料的密度等。 目标函数 (Objective Function)： 这是需要最小化或最大化的量，例如结构的总重量、总成本、最大应力、最大位移等。明确的目标函数是优化的驱动力。 约束条件 (Constraint Conditions)： 这些是设计必须满足的限制，包括性能约束（如应力不超过许用值、位移小于允许值、固有频率大于某个阈值、屈曲载荷大于某个安全系数）、几何约束（如构件尺寸不得小于某个最小值）和设计变量的取值范围等。 数学优化基础： 优化问题的分类： 连续优化与离散优化、无约束优化与约束优化、凸优化与非凸优化等。 数学规划模型： 线性规划、二次规划、非线性规划。我们将介绍如何将工程问题转化为标准的数学规划模型。 函数逼近与代理模型： 在许多复杂结构分析中，直接计算目标函数和约束函数非常耗时。本节将介绍如何利用插值、回归等方法构建高效的代理模型，加速优化过程。 第二部分：经典优化算法与方法 掌握了基础概念后，我们将深入探讨各类经典的优化算法，这些算法是求解工程结构优化问题的核心工具。 梯度基优化方法： 最速下降法 (Gradient Descent Method)： 最基本但重要的迭代算法，通过沿着目标函数负梯度方向逐步逼近最优解。 共轭梯度法 (Conjugate Gradient Method)： 对最速下降法的改进，尤其适用于二次型目标函数，收敛速度更快。 牛顿法 (Newton’s Method) 及其变种 (如拟牛顿法 Quasi-Newton Methods)： 利用二阶导数信息，收敛速度快，但计算量较大。我们将介绍如何处理实际应用中的计算效率问题。 直接搜索法 (Derivative-Free Optimization)： 单纯形法 (Nelder-Mead Method)： 一种不需要目标函数导数信息的搜索方法，适用于导数难以计算或不可靠的情况。 模式搜索法 (Pattern Search Methods)： 通过对设计变量进行系统性扫描来寻找最优解。 序列二次规划 (Sequential Quadratic Programming, SQP)： 一种强大的约束优化算法，通过在每一步迭代中求解一个二次规划子问题来逼近原非线性规划问题，广泛应用于工程领域。 增广拉格朗日法 (Augmented Lagrangian Methods)： 将约束条件转化为目标函数的一部分，通过迭代求解无约束或简单约束问题来处理复杂的约束。 第三部分：智能优化算法与先进技术 除了经典的数学规划方法，近年来涌现的智能优化算法以其全局搜索能力和对复杂问题的适应性，在工程结构优化领域扮演着越来越重要的角色。 进化计算 (Evolutionary Computation)： 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)： 模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，在种群中搜索最优解。适用于处理多模态、非线性、离散变量等复杂问题。 差分进化算法 (Differential Evolution, DE)： 一种简单而高效的全局优化算法，通过向量差进行个体更新，收敛速度快，鲁棒性强。 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)： 模仿鸟群觅食行为，通过粒子之间的信息共享来搜索最优解。 模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA)： 借鉴金属退火过程，通过概率性的接受较差解来跳出局部最优，寻找全局最优。 蚁群优化算法 (Ant Colony Optimization, ACO)： 模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素的累积来寻找最优路径，常用于组合优化问题。 拓扑优化 (Topology Optimization)： 一种更为根本的结构优化方法，它不局限于预设的几何形状，而是根据载荷和约束条件，在给定的设计域内“生成”最优的材料分布。我们将探讨密度法、水平集法等主流拓扑优化技术，以及它们如何为创新性结构设计提供可能。 多目标优化 (Multi-objective Optimization)： 实际工程问题往往涉及多个相互冲突的目标，例如同时追求轻量化和高刚度。本节将介绍Pareto最优概念，以及NSGA-II、MOEA/D等处理多目标优化问题的方法，帮助工程师找到一组权衡所有目标的“最佳”解决方案。 第四部分：工程应用案例与实践指导 理论与实践相结合是掌握最优设计的关键。本部分将通过具体的工程案例，生动展示如何将前面介绍的理论和算法应用于实际的结构设计中。 梁和框架结构的优化设计： 最小化重量或成本，同时满足强度、刚度、稳定性等约束。 板壳结构的最优设计： 优化厚度、加强筋布局，以实现轻质高强。 桁架结构的最优设计： 确定杆件的截面尺寸，以最小化重量或材料消耗。 航空航天结构的优化： 结合实际的载荷条件和材料特性，进行减重设计。 汽车零部件的最优设计： 优化零件形状和材料，提升性能并降低重量。 复杂工程结构的鲁棒优化与可靠性设计： 考虑设计参数和载荷的不确定性，设计出在各种工况下都能稳定可靠的结构。 集成设计（CAD/CAE/Optimization 集成）： 介绍如何利用现代设计软件和仿真工具，实现从三维建模到有限元分析，再到最优设计的无缝集成流程。 本书的特色与价值 本书的最大特色在于其全面性、系统性和实践性。我们力求： 理论严谨： 确保所介绍的优化理论和算法在数学上是严谨的，并提供清晰的推导过程。 方法多样： 涵盖了从经典数学规划到前沿智能算法的多种方法，让读者能够根据具体问题的特点选择最合适的技术。 案例丰富： 通过多种工程领域的实例，展示最优设计的实际应用，帮助读者理解理论在实践中的转化。 易于理解： 尽管涉及复杂的数学和算法，本书将通过清晰的语言、图示和示例，力求使内容易于读者理解和掌握。 前瞻性： 关注最新的研究动态和技术发展，为读者在工程结构优化领域进行深入研究和创新打下坚实基础。 谁将受益于本书？ 本书适合于对工程结构最优设计感兴趣的各层次读者，包括： 在校本科生和研究生： 学习结构力学、机械设计、土木工程、航空航天工程等专业的学生，为他们提供扎实的理论基础和前沿的优化技术。 工程技术人员： 希望提升设计效率、降低工程成本、提高产品性能的工程师，本书将提供实用的方法和工具。 科研人员： 从事结构优化、材料设计、仿生工程等领域的研究者，可以从中获得理论灵感和算法参考。 任何对如何让工程结构更出色、更智能、更具可持续性感兴趣的读者。 通过深入学习本书，您将能够： 精准定义工程结构的最优设计问题。 熟练运用各种数学和智能优化算法求解工程问题。 理解并应用拓扑优化等先进设计方法。 有效处理多目标优化和不确定性设计。 将最优设计理念和技术成功应用于实际工程项目。 踏上这条通往工程结构最优设计的旅程，您将不仅仅是建造结构，更是创造效率、价值与未来的可能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书很大程度上是冲着它在计算方法上的介绍去的，希望能找到一些关于现代计算工具应用的指导。这本书在数值方法这一块的内容算是相当扎实，特别是对于如何将抽象的优化问题转化为计算机可以处理的数学模型，讲解得非常到位。它详细介绍了有限元方法在结构优化中的耦合方式，以及如何有效处理优化过程中产生的超定或欠定方程组。不过，我个人觉得，这本书在软件应用层面的指导上略显不足。它告诉你理论上如何构建一个优化问题，但对于目前主流的商业软件（比如ABAQUS、ANSYS等）中内置的优化模块，是如何实现这些理论的，以及在实际操作中可能遇到的GUI设置陷阱，书中没有太多涉及。对于希望快速上手实践的读者来说，这部分略显缺失。当然，这本书的目的可能不是教人如何“点鼠标”，而是教人如何“设计算法”，这一点它无疑是做到了极致。但如果在理论与实践的桥梁上能再添几块实用的“铺路石”，这本书的价值会更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁有力，那种深蓝色的背景搭配白色的宋体字，一下子就给人一种严谨、专业的学术气息扑面而来。我拿起它的时候，首先吸引我的是它排版的精致。无论是章节的划分，还是公式的推导，都显得井井有条，阅读起来非常顺畅，没有那种廉价教科书的粗糙感。尤其是在介绍优化算法的收敛性和稳定性时，作者似乎非常注意如何用最直观的图表来辅助理解那些复杂的数学概念。我记得翻到关于拓扑优化那一章时，那些黑白相间的结构示意图，简直像艺术品一样，让人忍不住想去探究背后的力学原理。这本书对于初学者来说，可能需要一些微积分和线性代数的基础，但对于有一定背景的工程师或研究生来说，它就像一个精密的工具箱，提供了从理论到实践的扎实工具。作者没有过多地陷入那些花哨的、不切实际的应用案例，而是聚焦于“基础”二字，把那些最核心、最本质的优化思想讲得透彻明白，这种对基本功的强调，在当前浮躁的工程界，是极其宝贵的。读完这部分内容，我感觉自己对“结构”的理解不再仅仅停留在受力分析层面，而是上升到了如何在约束条件下寻求最优形态的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者显然是一位非常资深的学者，他对于经典优化理论的梳理达到了炉火纯青的地步。从序言开始，他就清晰地勾勒出结构优化领域的发展脉络，并且对不同学派的观点进行了中肯的评价。阅读过程中，我特别欣赏作者那种不偏不倚的叙述风格，他不会盲目推崇某一种最新的“黑箱”算法，而是深入浅出地剖析了这些算法背后的数学原理和局限性。举个例子，当讲到灵敏度分析时，无论是有限差分法还是伴随变量法，作者都详细对比了它们的计算成本和精度，并清晰指出了在什么尺度和复杂度的模型下应该优先选择哪一种方法。这种对计算效率和精度之间平衡的深刻理解，是很多教科书所欠缺的。这本书的语言风格偏向于学术论文的严密，很少有轻松的口语化表达，这使得阅读过程需要高度集中注意力，但一旦消化吸收，其带来的知识体系的完整性是其他零散资料无法比拟的。它建立了一种自洽的知识体系，让人对“优化”的理解不再是零散的技巧组合。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我这本书的期待值一开始是比较高的，毕竟“优化设计”这个方向是当前工程领域的前沿。然而，深入阅读后，我发现这本书在实际工程案例的广度上略显保守。它花了大量的篇幅讲解了各种优化算法的理论基础，比如梯度法、惩罚函数法等等，这些理论的推导确实是严谨的，甚至有些段落需要我反复研读才能领会其精髓。但当我试图寻找一些关于实际工业界应用中可能遇到的非线性、多目标、动态载荷下的复杂情况时，总觉得书中的案例显得有些“理想化”。比如，在考虑材料非均匀性或者制造误差对最终优化结果影响的部分，着墨不多，这对于希望将书本知识直接落地到实际项目中的读者来说，可能会感到一丝意犹未尽。当然，这种聚焦于基础的写法也有其好处，它避免了内容过于庞杂而失焦，确保了读者能够牢牢掌握核心的数学框架。所以，这本书更像是一本面向学术研究的“奠基石”，而非一本面向一线工程师的“速查手册”。对我而言，我更希望看到一些更贴近现实复杂性的“边界条件”处理方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称教科书典范中的典范，逻辑层层递进，几乎没有阅读上的障碍。作者在开篇用了很大的篇幅来定义“最优性准则”和“约束条件的数学表达”，这为后续所有复杂的优化迭代奠定了坚实的数学基础。我特别喜欢它在处理“参数化”和“形状优化”时的区分论述。它没有将两者混为一谈，而是分别给出了各自的数学建模路径，这种清晰的分类有助于读者建立准确的认知框架。特别是对于那些涉及到几何描述的形状优化部分，书中提供的坐标变换和网格更新策略，我发现比我之前阅读的几篇会议论文描述得还要清晰易懂。这本书的价值在于，它能让你在面对任何一种新的优化问题时，都能迅速回归到基础的数学表达上，从而设计出最适合的求解策略，而不是盲目套用别人已经写好的代码。它培养的不是解决具体问题的能力，而是分析和构建优化问题的底层思维能力，这点是极其宝贵的，也是我推荐这本书最重要的原因。

评分☆☆☆☆☆

程院士的书，优化方面很权威啦

评分☆☆☆☆☆

质量还不错，内容还没看

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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很不错的书，值得好好读一读，学习一下

评分☆☆☆☆☆

在书店看上了这本书一直想买可惜太贵又不打折，回家决定上京东看看，果然有折扣。毫不犹豫的买下了，京东速度果然非常快的，从配货到送货也很具体，快递非常好，很快收到书了。书的包装非常好，没有拆开过，非常新，可以说无论自己阅读家人阅读，收藏还是送人都特别有面子的说，特别精美；各种十分美好虽然看着书本看着相对简单，但也不遑多让，塑封都很完整封面和封底的设计、绘图都十分好画让我觉得十分细腻具有收藏价值。书的封套非常精致推荐大家购买。 打开书本，书装帧精美，纸张很干净，文字排版看起来非常舒服非常的惊喜，让人看得欲罢不能，每每捧起这本书的时候 似乎能够感觉到作者毫无保留的把作品呈现在我面前。 作业深入浅出的写作手法能让本人犹如身临其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其实值得回味 无论男女老少，第一印象最重要。

评分☆☆☆☆☆

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