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智能制造數(shù)學(xué)方法：數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化設(shè)計

智能制造數(shù)學(xué)方法：數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化設(shè)計

定　價：￥58.00

作　者： 陳領(lǐng)，黃坤蘭，于淼，李炎炎，趙秀粉 ... 著
出版社： 四川大學(xué)出版社
叢編項：
標　簽： 暫缺
ISBN： 9787569053425 出版時間： 2022-01-01 包裝：
開本： 頁數(shù)： 字數(shù)：  

內(nèi)容簡介

　　，本教材介紹了數(shù)據(jù)分析的概念，數(shù)據(jù)來源與分類，數(shù)據(jù)分析過程，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用；同時概述了機械設(shè)計優(yōu)化方法和工程應(yīng)用具體過程，以及常用的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化設(shè)計工具。第二，介紹了數(shù)據(jù)描述性分析，基本統(tǒng)計量與數(shù)據(jù)可視化，提出了數(shù)據(jù)分布及其檢驗，數(shù)據(jù)變換和綜合評價模型。第三，介紹了一元回歸模型，多元線性回歸模型和多元線性回歸實例，并且對逐步回歸和回歸方程的選擇進行了闡述。第四，介紹數(shù)值計算基礎(chǔ)，包括插值法和小二乘法的基本原理和應(yīng)用，以及數(shù)值微分和數(shù)值積分的常用解法。第五，介紹了優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型的一般形式，包括設(shè)計變量與設(shè)計空間，約束條件與可行域，目標函數(shù)與等值線（面）和優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；講解了數(shù)學(xué)模型的尺度變換、優(yōu)化問題極值條件、優(yōu)化設(shè)計問題的基本解法以及一維優(yōu)化問題的求解算法。第六，介紹了多維優(yōu)化方法，講解了梯度法，牛頓法，共軛方向和鮑威爾法的相關(guān)內(nèi)容，并且詳細闡述了可行方向法和罰函數(shù)法。第七，從工程機械創(chuàng)新訣竅，引出了機器PK人工設(shè)計和智能設(shè)計知識驅(qū)動關(guān)鍵內(nèi)容；講解了復(fù)雜產(chǎn)品多目標優(yōu)化分析、智能算法與典型案例、工程機械人工智能技術(shù)以及工程上的數(shù)學(xué)極限與突破。

作者簡介

　　陳領(lǐng)，四川大學(xué)機械工程學(xué)院副教授，博士，從事機械設(shè)計、機械制造和現(xiàn)代儀器等專業(yè)的教學(xué)和研究工作黃坤蘭，四川大學(xué)機械工程學(xué)院副教授，博士，近十年來一直從事外場輔助復(fù)雜零件制造技術(shù)及零件性能調(diào)控技術(shù)的研究于淼，四川大學(xué)機械工程學(xué)院助理研究員，博士李炎炎，四川大學(xué)機械工程學(xué)院助理研究員，博士趙秀粉，四川大學(xué)機械工程學(xué)院講師，博士段陽，四川大學(xué)機械工程學(xué)院講師，博士

圖書目錄

第1章 數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化設(shè)計概述
1.1 數(shù)據(jù)分析概述
1.2 優(yōu)化設(shè)計概述
1.3 數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化設(shè)計常用工具
1.4 MATLAB概述
本章小結(jié)
習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)描述性分析
2.1 基本統(tǒng)計量與數(shù)據(jù)可視化
2.2 數(shù)據(jù)分布及其檢驗
2.3 數(shù)據(jù)變換
本章小結(jié)
習(xí)題
第3章 回歸分析
3.1 一元回歸模型
3.2 多元線性回歸模型
3.3 逐步回歸
3.4 回歸診斷
本章小結(jié)
習(xí)題
第4章 數(shù)值計算基礎(chǔ)
4.1 插值法和最小二乘法概述
4.2 插值法
4.3 最小二乘法
4.4 數(shù)值微分和數(shù)值積分
4.5 代數(shù)方程組的解法
4.6 常微分方程數(shù)值解法
本章小結(jié)
習(xí)題
第5章 優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型及一維優(yōu)化方法
5.1 優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型
5.2 優(yōu)化問題的極值條件
5.3 優(yōu)化設(shè)計問題的基本解法
5.4 一維優(yōu)化概述
5.5 外推法確定初始單谷區(qū)間
5.6 黃金分割法
5.7 二次插值法
本章小結(jié)
習(xí)題
第6章 多維優(yōu)化方法
6.1 概述
6.2 梯度法
6.3 牛頓法
6.4 共軛方向和鮑威爾法
6.5 可行方向法
6.6 懲罰函數(shù)法
本章小結(jié)
習(xí)題
第7章 工程數(shù)學(xué)之美
7.1 工程機械創(chuàng)新方法
7.2 復(fù)雜產(chǎn)品多目標優(yōu)化分析
7.3 智能算法與典型案例
7.4 工程機械人工智能技術(shù)
7.5 工程上的數(shù)學(xué)極限與突破
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻

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