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XuetangX

优化设计

Tianjin University via XuetangX

Overview

课程入选全国工程硕士专业学位研究生教育在线课程,是天津大学研究生创新人才培养计划重点资助课程。

本课程面向高等院校工程类专业的研究生和本科生,也可供工程技术人员学习。

课程校内学时40学时,为电气类研究生必修课程。每次开课上课人数150人左右,学生对该课程评价极高,是后续科研和工程项目的必备基础理论知识。

优化设计是将实际工程设计问题转化为最优化问题,利用数学规划方法,借助计算机高性能运算能力,从一切可行方案中自动寻求最佳设计方案的现代设计方法。它广泛用于各种工程项目的方案设计和技术选择,实现缩短设计周期、提高产品质量、节省原料降低成本,从而达到提高经济效益的目的。

本课程系统地介绍了优化设计的基本概念、基本理论和常用的优化方法:包含一维优化、无约束优化、约束优化、线性规划和多目标优化方法。并拓展了近年来新兴的现代优化方法以及优化设计在电气工程、机械设计等多学科中的典型应用实例。

课程入选全国工程硕士专业学位研究生教育在线课程,是天津大学研究生创新人才培养计划重点资助课程。

本课程面向高等院校工程类专业的研究生和本科生,也可供工程技术人员学习。

让我们一起学习优化设计,掌握现代工程设计的金钥匙。

Syllabus

  • 第一章 优化设计的基本概 念
    • 1.1 优化设计概述
    • 1.2 优化设计的数学模型
    • 1.3 最优化问题几何解释
    • 第一章 讨论
    • 第一章 作业
  • 第二章 优化设计的极值理论与数学基础
    • 2.1 函数的梯度
    • 2.2 多元函数的泰勒展开
    • 2.3 二次函数
    • 2.4 无约束优化问题的极值条件
    • 2.5 凸函数
    • 2.6 约束优化问题的极值条件
    • 2.7 优化设计方法的基本思想与迭代终止准则
    • 第二章 讨论
    • 第二章 作业
  • 第三章 一维搜索优化方法
    • 3.1 搜索区间的确定及区间消去法原理
    • 3.2 黄金分割法
    • 第三章 讨论
    • 第三章 作业
  • 第四章 无约束优化方法
    • 4.1 共轭方向法及其改进
    • 4.2 梯度法
    • 4.3 牛顿法
    • 4.4 变尺度法
    • 第四章 讨论
    • 第四章 作业
  • 第五章 约束优化方法
    • 5.1 复合形法
    • 5.2 惩罚函数法
    • 第五章 作业
  • 第六章 现代优化方法简介
    • 6.1 遗传算法
    • 6.2 人工神经网络与神经网络优化算法
    • 第六章 作业
  • 第七章 优化设计实例
    • 7.1 实例
    • 第七章 作业
  • 期末考试
    • 期末考试

Taught by

Yang Ting

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