目录 1
第1章 绪论 1
1.1 飞行器设计简史 1
1.2 MDO方法的提出 2
1.3 国内外MDO研究进展 6
1.3.1 美国的MDO研究现状 10
1.3.2 俄罗斯的MDO研究现状 16
1.3.3 欧洲和其它国家的MDO研究进展 17
1.3.4 国内MDO研究进展 22
1.4 MDO的发展展望 23
参考文献 25
2.1.1 MDO的定义 27
2.1 MDO的定义与特点 27
第2章 MDO的基本概念 27
2.1.2 MDO的系统学描述 28
2.1.3 MDO的内涵 31
2.1.4 MDO的特点 32
2.2 MDO的主要研究内容和研究模式 34
2.2.1 MDO的主要研究内容 34
2.2.2 MDO的研究模式 42
2.3 飞行器MDO的重要意义与关键技术 43
2.3.1 MDO对飞行器设计的重要意义 43
2.3.2 飞行器MDO研究中的关键技术 44
参考文献 45
3.1.1 系统的一般概念 46
3.1 复杂系统的分类 46
第3章 MDO的基础理论 46
3.1.2 系统的分类方法 49
3.2 系统优化与子系统优化的关系 50
3.2.1 局部最优与子规划问题 50
3.2.2 全局最优与总规划问题 51
3.2.3 局部最优组合为全局最优的条件 52
3.2.4 一般系统中局部最优组合非全局最优的原因 54
3.3 复杂系统的分解—协调法 56
3.3.1 分解—协调法的一般描述 56
3.3.2 基于分解—协调法的系统优化求解方法 59
3.4 一类特殊系统的分解—协调法 60
3.4.1 系统数学模型 60
3.4.2 系统的分解—协调算法 63
参考文献 70
第4章 面向MDO的建模 71
4.1 概述 71
4.1.1 MDO问题建模的特点 72
4.1.2 MDO问题建模的一般原则与步骤 74
4.1.3 MDO问题建模的常用方法 75
4.2 过程建模 76
4.2.1 过程建模方法 76
4.2.2 MDO问题中的过程建模 77
4.3 可变复杂度建模 86
4.4 不确定性建模 90
4.4.1 不确定性设计理论概述 90
4.4.2 MDO问题中的不确定性建模与分析方法 93
4.5.1 参数化建模方法 103
4.5 参数化建模 103
4.5.2 MDO问题中的参数化建模 106
参考文献 108
第5章 近似方法 110
5.1 近似方法的分类 111
5.1.1 模型近似 112
5.1.2 函数近似 112
5.1.3 二级近似 114
5.1.4 组合近似 114
5.2 模型近似方法 114
5.2.1 约束函数缩并法 115
5.2.2 包络函数 116
5.2.3 基于约束缩并的组合近似法 118
5.3 函数局部近似方法 119
5.3.1 基于泰勒级数展开的近似 120
5.3.2 基于正项式级数展开的近似 125
5.3.3 基于微分方程的近似 126
5.3.4 近似方法的改进 127
5.4 函数全局近似方法 129
5.4.1 响应面构造过程 130
5.4.2 响应面建模及方差、回归分析 133
5.4.3 响应面法的实际应用 140
5.4.4 基于神经网络的响应面 143
5.4.5 基于计算机试验分析与设计理论的插值模型响应面 144
5.5 中范围近似方法 145
5.5.1 概述 145
5.5.2 近似函数模型 147
5.5.3 移动限制策略 154
5.5.4 设计点的选择 156
参考文献 157
第6章 系统灵敏度分析方法 159
6.1 单学科灵敏度分析方法 161
6.1.1 手工求导方法 162
6.1.2 符号微分方法 163
6.1.3 有限差分方法 163
6.1.4 复变量方法 165
6.1.5 自动微分方法 166
6.1.6 解析方法 173
6.1.7 半解析方法 178
6.2 多学科灵敏度分析方法 179
6.2.1 最优灵敏度分析 180
6.2.2 全局灵敏度方程 184
6.2.3 滞后耦合伴随方法 189
参考文献 193
第7章 设计空间的搜索策略 195
7.1 经典优化方法 195
7.1.1 间接最优化方法 196
7.1.2 直接最优化方法 197
7.2 全局最优化方法 198
7.3 现代优化算法 199
7.3.1 模拟退火算法 201
7.3.2 进化算法 203
7.3.3 禁忌搜索算法 208
7.4 混合优化策略 210
7.5 多方法协作优化方法 211
7.5.1 多方法协作优化基本概念 212
7.5.2 若干性质 221
7.5.3 实例 224
7.5.4 多方法协作优化方法与混合优化策略 226
参考文献 227
第8章 优化过程 229
8.1 递阶优化过程 231
8.1.1 各级系统优化模型的建立 232
8.1.2 递阶系统的优化迭代过程 236
8.2 并行子空间优化过程 236
8.2.1 基于灵敏度分析的CSSO过程（CSSO-GSE） 238
8.2.2 改进的基于灵敏度分析的CSSO过程（CSSO-GSE） 249
8.2.3 基于响应面的CSSO过程（CSSO-RS） 257
8.2.4 改进的基于响应面的CSSO过程（CSSO-RS） 260
8.2.5 并行子空间设计方法（CSD） 264
8.3 协同优化过程 267
8.3.1 相容性约束 269
8.3.2 标准的协同优化过程 270
8.3.3 基于响应面近似的协同优化过程 271
8.4 二级系统一体化合成优化过程 273
8.4.1 标准的BLISS优化过程 274
8.4.2 基于响应面的BLISS优化过程 280
参考文献 283
第9章 MDO计算环境 286
9.1 MDO计算环境体系结构 286
9.1.1 MDO计算环境的性能要求 286
9.1.2 MDO计算环境的体系结构分析 288
9.2 软件工程方法 290
9.2.1 复杂系统的分析与设计方法 290
9.2.2 快速原型技术 291
9.2.3 构件 292
9.3 分布式应用支持 293
9.3.1 .NET平台 293
9.3.2 J2EE平台 294
9.3.3 通用对象请求代理结构 295
9.4 并行计算支持 296
9.5 数据库支持 298
9.5.1 文档管理 298
9.5.2 元数据管理 299
9.5.3 模型管理 300
9.6 MDO框架 301
9.6.1 iSIGHT 301
9.6.2 AML 303
9.6.3 ModelCenter 304
9.7 设计分析工具集成 305
9.7.1 自编程序集成 306
9.7.2 商业软件集成 306
9.8 科学计算可视化 308
9.8.1 数据可视化 308
9.8.2 多学科设计优化对可视化的要求 310
9.9 MDO计算环境实例分析 311
9.9.1 AS环境 311
9.9.2 AEE环境 313
参考文献 317
第10章 导弹多学科集成设计优化 318
10.1 设计优化模型 319
10.1.1 学科模型 319
10.1.2 总体优化模型 321
10.2 导弹一体化在MDO框架中的表述 322
10.3 导弹一体化设计优化 326
10.3.1 优化方法选择及优化结果 326
10.3.2 综合探索策略 331
参考文献 337
第11章 高超声速飞行器的多学科设计优化 338
11.1 高超声速飞行器变复杂度建模 338
11.1.1 结构分析变复杂度建模 339
11.1.2 推进分析变复杂度模型 340
11.1.3 气动分析变复杂度模型 341
11.2 高超声速飞行器多学科设计集成 343
11.2.1 自编代码集成 343
11.2.2 商业软件集成 344
11.3 高超声速飞行器多学科设计优化 347
11.3.1 系统优化模型 347
11.3.2 优化过程 349
11.3.3 优化问题在MDO框架中的集成 352
11.3.4 优化结果 353
参考文献 357
第12章 飞机总体设计多学科设计优化 358
12.1 飞机总体设计模型 360
12.1.1 推进学科模型 362
12.1.2 气动学科模型 364
12.1.3 重量学科模型 367
12.1.4 飞行性能 371
12.2 飞机总体多学科设计优化 377
12.2.1 集成 378
12.2.2 系统优化模型 378
12.2.3 优化过程 379
12.2.4 优化结果 379
参考文献 381
第13章 卫星系统多学科设计优化 382
13.1 卫星系统组成 383
13.1.1 有效载荷 384
13.1.2 卫星平台 384
13.2.1 卫星总体MDO的主要特点 386
13.2 MDO在卫星总体设计中的应用 386
13.2.2 卫星总体MDO问题分析 388
13.3 卫星总体设计问题分解 388
13.3.1 学科关系 390
13.3.2 设计模型 394
13.4 卫星总体优化问题分解 395
13.4.1 学科关系 395
13.4.2 优化模型 397
13.5 卫星总体方案多学科综合设计与优化软件 400
13.5.1 总体流程 401
13.5.2 软件设计 403
13.5.3 软件实现 407
参考文献 409