机械工程模糊优化方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:谢庆生

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111102342

丛书系列:

图书标签:

• 机械工程
• 模糊数学
• 优化方法
• 模糊优化
• 工程优化
• 智能优化
• 决策分析
• 控制工程
• 系统工程
• 算法

现代制造系统中的先进控制与决策方法 作者： [此处可填写一位或多位知名、权威的自动化、控制理论或运筹学专家] 出版社： [此处可填写一家在工程技术领域有声望的专业出版社] 出版年份： [选择一个近期年份，例如 2024 年] --- 内容简介 本书系统性地探讨了在高度复杂、动态变化和信息不完备的现代制造环境下，如何运用前沿的控制理论与决策科学来优化生产过程、提高系统鲁棒性与资源利用效率。本书聚焦于超越传统确定性建模范式的先进技术，尤其强调如何有效处理现实世界中固有的不确定性、模糊性和多目标冲突问题，从而实现系统性能的全局最优或满意解。 本著作旨在为从事高端装备制造、工业互联网、智能工厂设计与实施的工程师、研究人员及高年级本科生、研究生提供一套全面、深入且具有极强工程应用价值的理论框架与实践指导。 第一部分：现代制造系统的不确定性分析与建模基础（约 300 字） 本部分首先界定了现代复杂制造系统所面临的典型挑战，如供应链波动、设备性能衰减、工艺参数漂移等。传统的精确数学模型在描述这些现象时往往显得力不从心。 第 1 章：复杂系统建模的范式转换： 探讨了从精确物理模型向基于信息和知识模型的过渡。详细阐述了系统状态变量与决策变量的内在关联性，以及如何量化和表征系统中的不确定性源头。 第 2 章：概率论与统计推断在制造中的应用回顾： 对随机过程、贝叶斯方法在质量控制和预测性维护中的基础应用进行了回顾与批判性分析，为后续处理非概率不确定性奠定基础。 第 3 章：信息熵与不确定性度量： 引入信息论的概念，特别是香农熵、Rényi 熵等，用以量化系统中信息的缺失程度和决策的风险水平，为构建信息驱动的优化指标提供工具。 第二部分：基于集合与区间分析的鲁棒优化（约 450 字） 本部分深入研究了在参数仅已知其取值范围（而非精确数值）的情况下，如何设计出对参数扰动不敏感的控制策略和调度方案。 第 4 章：区间算术与不确定性集： 详细介绍了区间分析（Interval Arithmetic）的基本运算规则、区间扩展（Interval Enclosures）技术及其在求解代数方程组和微分方程中的应用。重点分析了参数不确定性对系统可控性与可观测性的影响。 第 5 章：鲁棒优化基础框架： 阐述了经典的 Bertsimas 和 Sim 提出的鲁棒优化框架（Robust Optimization, RO）。构建了在最坏情况下依然满足所有约束的优化模型，并讨论了预算参数（Budget Parameter）对鲁棒性的权衡。 第 6 章：动态系统的鲁棒控制： 聚焦于具有时间延迟和参数不确定的动态系统的控制设计。引入 $H_{infty}$ 控制理论，探讨如何设计状态反馈控制器，使得闭环系统的性能指标（如增益）在给定的扰动集合内保持在可接受水平。分析了鲁棒可行性（Robust Feasibility）的判定标准。 第三部分：基于证据理论与可信度的决策科学（约 400 字） 本部分转向处理“知识缺乏”导致的非概率性不确定性，特别是当无法建立精确概率分布时，如何利用现有的证据和专家经验进行合理推断和决策。 第 7 章：Dempster-Shafer 证据理论（DS 理论）的构建： 详细介绍基本概率赋值（Basic Probability Assignment, BPA）的构建方法，特别是如何将专家意见、历史数据、传感器读数等异构信息转化为证据框架。讨论了证据的组合规则（Dempster's Rule of Combination）及其在融合多源监测数据中的应用。 第 8 章：DS 理论在状态评估中的应用： 探讨如何利用 DS 理论对设备故障模式进行识别和分类。重点分析了证据之间的冲突处理机制，以及如何在证据不足的情况下，通过分离证据集来得出更可靠的结论。 第 9 章：可信度分析与决策制定： 引入可信度度量（Plausibility Measure）和必要度度量（Belief Measure），分析不同决策选项的可能性边界。设计了基于可信度最大化的调度和资源分配策略，例如在柔性制造单元（FMC）中确定最优工件路由。 第四部分：多目标优化与偏好表示（约 350 字） 现代工程决策往往涉及多个相互冲突的目标（如成本、质量、速度、可靠性），本部分探讨了在不确定环境下如何处理这种多目标冲突。 第 10 章：Pareto 前沿与目标权重选择： 回顾经典的多目标优化方法（如加权和法、$epsilon$-约束法）。针对参数不确定性，引入了“鲁棒 Pareto 前沿”的概念，即在所有可能参数组合下都保持最优或近似最优的解集。 第 11 章：偏好表达与交互式方法： 深入研究如何将决策者的主观偏好（如对某一指标的容忍度）融入优化过程。介绍了交互式迭代方法，如目标空间探索法，帮助决策者在不确定模型下逐步收敛到满意的平衡点。 第 12 章：多源信息融合下的决策集成： 探讨将鲁棒优化结果与证据理论分析结果相结合的集成框架。例如，首先使用证据理论过滤掉低可信度的系统状态，再对剩余的健壮状态空间应用鲁棒优化算法，以确保决策的“安全性和有效性”。 --- 本书特色 1. 理论深度与工程实践的紧密结合： 书中包含了大量源自实际工业案例的数学模型和仿真分析，所介绍的技术不仅具备严格的数学基础，更注重在实际工程尺度上的可操作性和计算效率。 2. 跨学科视野的整合： 本书横跨了经典控制论、运筹学、信息科学和不确定性数学等多个前沿领域，为读者提供了一个处理复杂系统决策问题的多维分析工具箱。 3. 聚焦非经典不确定性： 与侧重于高斯假设的传统方法不同，本书将焦点明确地放在了“区间不确定性”、“模糊性”和“证据稀疏性”等更贴近现实制造瓶颈的挑战上。 适用对象 本书适合作为控制工程、系统工程、运筹与管理科学、工业工程等专业的研究生教材或高级参考书。同时，对于需要解决生产调度、供应链风险管理、复杂设备健康监测与诊断等实际问题的工业界工程师，本书提供的理论工具和方法论具有极高的参考价值。 --- 总字数预估： 约 1500 字。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆