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Multidisciplinary Design Optimization Supported by Knowledge Based Engineering

Wiley

2015년 11월 06일 출간

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작품소개

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Multidisciplinary Design Optimization supported by Knowledge Based Engineering supports engineers confronting this daunting and new design paradigm. It describes methodology for conducting a system design in a systematic and rigorous manner that supports human creativity to optimize the design objective(s) subject to constraints and uncertainties.& The material presented builds on decades of experience in Multidisciplinary Design Optimization (MDO) methods, progress in concurrent computing, and Knowledge Based Engineering (KBE) tools. &Key features: Comprehensively covers MDO and is the only book to directly link this with KBE methods Provides a pathway through basic optimization methods to MDO methods Directly links design optimization methods to the massively concurrent computing technology Emphasizes real world engineering design practice in the application of optimization methods Multidisciplinary Design Optimization supported by Knowledge Based Engineering is a one-stop-shop guide to the state-of-the-art tools in the MDO and KBE disciplines for systems design engineers and managers. Graduate or post-graduate students can use it to support their design courses, and researchers or developers of computer-aided design methods will find it useful as a wide-ranging reference.
Preface xiii Acknowledgment xv Styles for Equations xvi 1 Introduction 1 1.1 Background 1 1.2 Aim of the Book 3 1.3 The Engineer in the Loop 3 1.4 Chapter Contents 4 1.4.1 Chapter 2: Modern Design and Optimization 4 1.4.2 Chapter 3: Searching the Constrained Design Space 4 1.4.3 Chapter 4: Direct Search Methods for Locating the Optimum of a Design Problem with a Single-Objective Function 5 1.4.4 Chapter 5: Guided Random Search and Network Techniques 5 1.4.5 Chapter 6: Optimizing Multiple-Objective Function Problems 6 1.4.6 Chapter 7: Sensitivity Analysis 6 1.4.7 Chapter 8: Multidisciplinary Design and Optimization Methods 7 1.4.8 Chapter 9: KBE 7 1.4.9 Chapter 10: Uncertainty-Based Multidisciplinary Design and Optimization 8 1.4.10 Chapter 11: Ways and Means for Control and Reduction of the Optimization Computational Cost and Elapsed Time 8 1.4.11 Appendix A: Implementation of KBE in Your MDO Case 9 1.4.12 Appendix B: Guide to Implementing an MDO System 9 2 Modern Design and Optimization 10 2.1 Background to Chapter 10 2.2 Nature and Realities of Modern Design 11 2.3 Modern Design and Optimization 12 2.3.1 Overview of the Design Process 13 2.3.2 Abstracting Design into a Mathematical Model 15 2.3.3 Mono-optimization 17 2.4 Migrating Optimization to Modern Design: The Role of MDO 20 2.4.1 Example of an Engineering System Optimization Problem 21 2.4.2 General Conclusions from the Wing Example 24 2.5 MDO&'s Relation to Software Tool Requirements 25 2.5.1 Knowledge-Based Engineering 26 References 26 3 Constrained Design Space Search 27 3.1 Introduction 27 3.2 Defining the Optimization Problem 29 3.3 Characterization of the Optimizing Point 32 3.3.1 Curvature Constrained Problem 32

작가정보

저자(글) Alan Morris

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