当前位置:高等教育资讯网  >  中国高校课件下载中心  >  大学文库  >  浏览文档

四川大学:机械工程系课程教学资源《现代设计方法及其应用》教学大纲 Modern Design Methods and Application

资源类别:文库,文档格式:PDF,文档页数:6,文件大小:373.54KB,团购合买
点击下载完整版文档(PDF)

四川大学制造科学与工程学院本科课程 《现代设计方法及其应用》教学大纲 课程编号:302148020 课程类型: 选修课 Course Code:302148020 Course Type: Elective 课程名称:现代设计方法及其应用 授课对象: 本科四年级学 Course Name:Modern Design Methods and Application 生 Audience: Senior 学时/学分:32/2 授课语言: 中文 Credit 32/2 Language of Chinese Hours/Credits Instruction Mandarin 先修课程: 材料力学、理论力学、机械原理、机械设开课院系: 机械工程系 计 Course offered Department of Prerequisite:Material Mechanics,Theoretical Mechanics,by: Mechanical Eng Mechanical Princip,Mechanica Design 适用专业:机械设计制造及其自动化专业 Intended for:Mechanical Design,Manufacturing and Automation 大纲执笔人:段阳 大纲审核人: 马咏梅 Edited by:DUAN Yang Inspected by:Ma Yongmei 一、课程简介 最优化技术是现代设计中的一项重要技术,通过对工程实际问题(如设计、制造和选材) 建立最优化模型,能够有效提高设计效率和设计质量。 本课程主要讲授最优化的基本原理和方法,包括优化模型的建立、一般优化算法和智能 优化算法。通过该课程的学习,让学生在产品的设计和制造过程中,能够对工程间愿建立优 化数学模型,并运用专业软件(如MATLAB)编程求得最优解。 Optimization is one of the most important technologies of modem design.Through building optimization model for practical problems like design,manufacturing and material selection effectiveness and quality of design will be greatly improved

四川大学制造科学与工程学院本科课程 《现代设计方法及其应用》教学大纲 课程编号: Course Code: 302148020 302148020 课程类型: Course Type: 选修课 Elective 课程名称: Course Name: 现代设计方法及其应用 Modern Design Methods and Application 授课对象: Audience: 本科四年级学 生 Senior 学时/学分: Credit Hours/Credits 32/2 32/2 授课语言: Language of Instruction 中文 Chinese Mandarin 先修课程: Prerequisite: 材料力学、理论力学、机械原理、机械设 计 Material Mechanics, Theoretical Mechanics, Mechanical Principles, Mechanical Design 开课院系: Course offered by: 机械工程系 Department of Mechanical Eng. 适用专业: 机械设计制造及其自动化专业 Intended for: Mechanical Design, Manufacturing and Automation 大纲执笔人: Edited by: 段阳 DUAN Yang 大纲审核人: Inspected by: 马咏梅 Ma Yongmei 一、课程简介 最优化技术是现代设计中的一项重要技术,通过对工程实际问题(如设计、制造和选材) 建立最优化模型,能够有效提高设计效率和设计质量。 本课程主要讲授最优化的基本原理和方法,包括优化模型的建立、一般优化算法和智能 优化算法。通过该课程的学习,让学生在产品的设计和制造过程中,能够对工程问题建立优 化数学模型,并运用专业软件(如 MATLAB)编程求得最优解。 Optimization is one of the most important technologies of modern design. Through building optimization model for practical engineering problems like design, manufacturing and material selection, effectiveness and quality of design will be greatly improved

This course mainly teaches the basic principles and methods of optimization,including building optimization model.general algorithms and intelligent algorithms.By learning this course,students will get the ability to build reasonable optimization model for engineering product design and toprogramtoget the by using software like MATLAB 二、学习目标 通过本课程的理论教学和实验训练,使学生具备下列能力: 1、能够运用材料力学、理论力学、机械原理和机械设计等学科的知识描述机械设计制 造问题,建立相关问题的优化数学模型: 2、能够掌握各种优化算法的基本思想和迭代过程,根据所建优化数学模型的特点,选 择恰当的优化算法求解: 3、能运用专业软件如MATLAB)编程实现优化算法,从而对建立的优化数学模型求解, 正确理解最优解的内涵,并能够对求得的解进行分析和比较。 三、学习目标与毕业要求的对应关系 毕业要求 毕业要求指标点 学习目标 1,2能够针对机械工程领域设计、制 (1)能够将数学、自然科学、机械工程 运行等方面的复杂工程问题,建 教学目标 基础知识和专业知识用于解决机械工程 立数学、力学等理论模型,并达到适 领域设计、制造、运行等方面的复杂工当的精度要求: 程问题。 1.3能够对所建立的复杂工程问题模 型进行推理和判断,并能够给出解。 教学目标 (2)能够应用数学、自然科学和机械工 程科学的基本原理,通过信息检索、文 23能够针对机械工程领域设计、制 献研究,对机械工程领域设计、制造、 造、运行中的复杂工程问题进行分 教学目标3 运行等方面的复杂工程问题进行识别 析、评价,以获得有效结论。 表达、分析、评价,并获得有效结论 (5)能够选择、使用与开发恰当的技术 资源、现代工程工具和信息技术手段和 5.2能够开发与使用适当的技术、资 工具,针对机城工程领域设计、制造, 源、现代工程工具和信息技术工具, 运行等方面的复杂工程问题,进行预测 讲行机械工程领域设计、制造、运行 教学目标3 与模拟,并能够理解相关技术工具、 中复杂工程问题的预测与模拟: 对复杂工程问题预测与模拟结果的局 性。 四、教学基本内容

This course mainly teaches the basic principles and methods of optimization, including building optimization model, general algorithms and intelligent algorithms. By learning this course, students will get the ability to build reasonable optimization model for engineering problems during product design and manufacturing, and to program to get the optimum solution by using software like MATLAB. 二、学习目标 通过本课程的理论教学和实验训练,使学生具备下列能力: 1、能够运用材料力学、理论力学、机械原理和机械设计等学科的知识描述机械设计制 造问题,建立相关问题的优化数学模型; 2、能够掌握各种优化算法的基本思想和迭代过程,根据所建优化数学模型的特点,选 择恰当的优化算法求解; 3、能运用专业软件(如 MATLAB)编程实现优化算法,从而对建立的优化数学模型求解。 正确理解最优解的内涵,并能够对求得的解进行分析和比较。 三、学习目标与毕业要求的对应关系 四、教学基本内容 毕业要求 毕业要求指标点 学习目标 (1)能够将数学、自然科学、机械工程 基础知识和专业知识用于解决机械工程 领域设计、制造、运行等方面的复杂工 程问题。 1.2 能够针对机械工程领域设计、制 造、运行等方面的复杂工程问题,建 立数学、力学等理论模型,并达到适 当的精度要求; 教学目标 1 1.3 能够对所建立的复杂工程问题模 型进行推理和判断,并能够给出解。 教学目标 2 (2)能够应用数学、自然科学和机械工 程科学的基本原理,通过信息检索、文 献研究,对机械工程领域设计、制造、 运行等方面的复杂工程问题进行识别、 表达、分析、评价,并获得有效结论。 2.3 能够针对机械工程领域设计、制 造、运行中的复杂工程问题进行分 析、评价,以获得有效结论。 教学目标 3 (5)能够选择、使用与开发恰当的技术、 资源、现代工程工具和信息技术手段和 工具,针对机械工程领域设计、制造、 运行等方面的复杂工程问题,进行预测 与模拟,并能够理解相关技术工具、针 对复杂工程问题预测与模拟结果的局限 性。 5.2 能够开发与使用适当的技术、资 源、现代工程工具和信息技术工具, 进行机械工程领域设计、制造、运行 中复杂工程问题的预测与模拟; 教学目标 3

第一章:优化设计概述(学时2) 1、本课程的研究对象、内容、性质和任务: 2、机械优化设计的内容及目的,了解优化设计的发展过程,优化设计在工程设计中的 现实重要性 3、机械优化设计问题示例、机械优化设计的基本概念和基本术语、优化设计的数学模 型、优化问题的几何描述、优化问题的基本解法。 要求学生:理解工程实际问题优化设计包含两方面内容:建立数学模型和选择恰当的优 化方法:掌握优化模型的三要素和构建优化数学模型的基本方法。 重点与难点:优化设计数学模型的建立,优化问题的几何解释。 本章学习内容对应学习目标1,支撑毕业要求指标点1.2。 第二章:优化设计的数学基础(学时2) 1、函数的Taylor展开式 2、二次型和正定矩阵 3、函数的等值线面 4、函数的方向导数 5、凸集、凸函数与凸规划 6、约束函数的性质 7、无约束优化问题的极值条 8、约束优化问题最优解的必要条件:KT条件 要求学生:掌握函数极值理论,理解机械优化设计问题实质上是多元非线性函数的极小 化问题。 重点与难点:KT条件的理解和应用 本章学习内容对应学习目标1,支撑毕业要求指标点1.2。 第三章:一维搜索方法(学时4) 1、一维优化方法的基本思想 2、初始搜索区间的确定:进退法 3、一维搜索的区间消去法:黄金分割法和斐波那契法 4、一维搜索的插值类方法:牛顿法和二次插值法 要求学生:明确一维搜索的基本思想,理解一维搜索是多维搜索的基础 重点与难点:对比分析一维搜索直接法和间接法各自的特点

第一章:优化设计概述(学时 2) 1、本课程的研究对象、内容、性质和任务; 2、机械优化设计的内容及目的,了解优化设计的发展过程,优化设计在工程设计中的 现实重要性; 3、机械优化设计问题示例、机械优化设计的基本概念和基本术语、优化设计的数学模 型、优化问题的几何描述、优化问题的基本解法。 要求学生:理解工程实际问题优化设计包含两方面内容:建立数学模型和选择恰当的优 化方法;掌握优化模型的三要素和构建优化数学模型的基本方法。 重点与难点:优化设计数学模型的建立,优化问题的几何解释。 本章学习内容对应学习目标 1,支撑毕业要求指标点 1.2。 第二章:优化设计的数学基础(学时 2) 1、 函数的 Taylor 展开式 2、 二次型和正定矩阵 3、 函数的等值线面 4、 函数的方向导数 5、 凸集、凸函数与凸规划 6、 约束函数的性质 7、 无约束优化问题的极值条 8、 约束优化问题最优解的必要条件:K-T 条件 要求学生:掌握函数极值理论,理解机械优化设计问题实质上是多元非线性函数的极小 化问题。 重点与难点:K-T 条件的理解和应用。 本章学习内容对应学习目标 1,支撑毕业要求指标点 1.2。 第三章:一维搜索方法(学时 4) 1、一维优化方法的基本思想 2、初始搜索区间的确定:进退法 3、一维搜索的区间消去法:黄金分割法和斐波那契法 4、一维搜索的插值类方法:牛顿法和二次插值法 要求学生:明确一维搜索的基本思想,理解一维搜索是多维搜索的基础。 重点与难点:对比分析一维搜索直接法和间接法各自的特点

本章学习内容对应学习目标2、3,支撑毕业要求指标点1.3、23、5.2 第四章:无约束优化方法(学时6) 1、无约束优化方法的分类和求解的基本思路 2、最速下降法的基本思想和迭代过程,重点阐述负梯度方向是目标函数在某个局部下 降最快的方向 3、多维牛顿类方法的基本思想和迭代过程。一般牛顿法存在的问题,阻尼牛顿法解决 问题的途径 4、坐标轮换法的基本思想和迭代过程 5、Powell法的基本思想和迭代过程,重点阐述Powell法是不求导数的共轭方向法的 实质 6、粒子群算法的基本思想和迭代过程 7、课带上机实验1:基于MATLAB,调试Pow法和粒子群算法程序 要求学生:掌握无约束优化方法各自的特点和适用范围。 重点与难点:从坐标轮换法到Powel1法的演变过程,理解Powel1法是不求导数的共轭 方向法。 本章学习内容对应学习目标2、3,支撑毕业要求指标点1.3、2.3、5.2. 第五章:约束优化方法(学时6) 1、约束优化方法的分类,约束最优解及其一阶必要条件 2、随机方向法的基本思想和迭代过程 3、复合形法的基本思想和迭代过程 4、可行方向法的基本思想和算法迭代过程 5、间接类约束优化方法的基本思想和迭代过程,包括:内惩罚函数法、外惩罚函数法 和混合惩罚函数法 要求学生:在掌握各种约束优化方法基本思想的基础之上,能够根据具体优化数学模型 的特点,选择合适的优化方法求解。 重点与难点:各种优化方法的特点及应用范围, 本章学习内容对应学习目标2、3,支撑毕业要求指标点1.3、23、5.2。 第六章:线性规划(学时4) 1、线性规划的标准形式 2、线性规划的基本性质

本章学习内容对应学习目标 2、3,支撑毕业要求指标点 1.3、2.3、5.2。 第四章:无约束优化方法(学时 6) 1、无约束优化方法的分类和求解的基本思路 2、最速下降法的基本思想和迭代过程,重点阐述负梯度方向是目标函数在某个局部下 降最快的方向 3、多维牛顿类方法的基本思想和迭代过程。一般牛顿法存在的问题,阻尼牛顿法解决 问题的途径 4、坐标轮换法的基本思想和迭代过程 5、Powell 法的基本思想和迭代过程,重点阐述 Powell 法是不求导数的共轭方向法的 实质 6、粒子群算法的基本思想和迭代过程 7、课带上机实验 1:基于 MATLAB,调试 Powell 法和粒子群算法程序 要求学生:掌握无约束优化方法各自的特点和适用范围。 重点与难点:从坐标轮换法到 Powell 法的演变过程,理解 Powell 法是不求导数的共轭 方向法。 本章学习内容对应学习目标 2、3,支撑毕业要求指标点 1.3、2.3、5.2。 第五章:约束优化方法(学时 6) 1、约束优化方法的分类,约束最优解及其一阶必要条件 2、随机方向法的基本思想和迭代过程 3、复合形法的基本思想和迭代过程 4、可行方向法的基本思想和算法迭代过程 5、间接类约束优化方法的基本思想和迭代过程,包括:内惩罚函数法、外惩罚函数法 和混合惩罚函数法 要求学生:在掌握各种约束优化方法基本思想的基础之上,能够根据具体优化数学模型 的特点,选择合适的优化方法求解。 重点与难点:各种优化方法的特点及应用范围。 本章学习内容对应学习目标 2、3,支撑毕业要求指标点 1.3、2.3、5.2。 第六章:线性规划(学时 4) 1、线性规划的标准形式 2、线性规划的基本性质

3、求解线性规划问题的单纯形法 4、初始基本可行解 5、改进的单纯形法 要求学生:了解线性规划问题的特点和一般数学模型,掌握求解线性规划问题的通用算 法单纯形法。 重点与难点:换基运算在单纯表中如何实现。 本章学习内容对应学习目标2、3,支撑毕业要求指标点1.3、2.3、5.2。 第七章:多目标及离散变量优化方法简介(学时4) 1、多目标问题概述 2、几种多目标优化方法的基本思想,包括:主要目标法、统一目标函数法、分成序列 法及宽容分成序列法 3、离散变量优化问题的处理方法,包括:按连续变量处理、网格法等 要求学生:掌握在机械优化设计中建立多个目标函数优化模型的基本原则,理解多目标 问题求解与单目标问题求解的区别:掌握设计变量中存在离散型变量的处理方法。 重点与难点:对多目标优化问题最优解的正确理解。 本章学习内容对应学习目标2、3,支撑毕业要求指标点1.3、2.3、5.2。 第八章:机械优化设计实例(学时4) 1、以二级斜齿轮减速机的优化设计为例详细讲解机械优化设计的一般过程 2、课带实验2:综合运用MATLAB的优化工具箱和并行计算工具箱,编程求解优化模 要求学生:掌握机械设计中建立优化模型的基本原则,并能够运用专业软件,选择恰当 的优化算法,编程对优化模型求解。 重点与难点:确定优化模型的系统边界,数学模型的尺度变换:MATLAB并行计算工 具箱的应用。 本章学习内容对应学习目标1、2、3,支撑毕业要求指标点1.2、1.3、2.3、5.2。 五、建议教学进度 1、优化设计概述学时数2 2、优化设计的数学基础学时数2 3、一维搜索方法学时数4 4、无约束优化方法学时数6

3、求解线性规划问题的单纯形法 4、初始基本可行解 5、改进的单纯形法 要求学生:了解线性规划问题的特点和一般数学模型,掌握求解线性规划问题的通用算 法单纯形法。 重点与难点:换基运算在单纯表中如何实现。 本章学习内容对应学习目标 2、3,支撑毕业要求指标点 1.3、2.3、5.2。 第七章:多目标及离散变量优化方法简介(学时 4) 1、多目标问题概述 2、几种多目标优化方法的基本思想,包括:主要目标法、统一目标函数法、分成序列 法及宽容分成序列法 3、离散变量优化问题的处理方法,包括:按连续变量处理、网格法等 要求学生:掌握在机械优化设计中建立多个目标函数优化模型的基本原则,理解多目标 问题求解与单目标问题求解的区别;掌握设计变量中存在离散型变量的处理方法。 重点与难点:对多目标优化问题最优解的正确理解。 本章学习内容对应学习目标 2、3,支撑毕业要求指标点 1.3、2.3、5.2。 第八章:机械优化设计实例(学时 4) 1、以二级斜齿轮减速机的优化设计为例详细讲解机械优化设计的一般过程 2、课带实验 2:综合运用 MATLAB 的优化工具箱和并行计算工具箱,编程求解优化模 型 要求学生:掌握机械设计中建立优化模型的基本原则,并能够运用专业软件,选择恰当 的优化算法,编程对优化模型求解。 重点与难点:确定优化模型的系统边界,数学模型的尺度变换;MATLAB 并行计算工 具箱的应用。 本章学习内容对应学习目标 1、2、3,支撑毕业要求指标点 1.2、1.3、2.3、5.2。 五、建议教学进度 1、优化设计概述学时数 2 2、优化设计的数学基础学时数 2 3、一维搜索方法学时数 4 4、无约束优化方法学时数 6

5、约束优化方法学时数6 6、线性规划学时数4 7、多目标及离散变量优化方法简介学时数4 8、机械优化设计实例学时数4 六、敏学策略与方法 1、采用多媒体课件、电子备课和传统教学相结合进行教学: 2、通过机械优化设计实例分析,培养学生建立工程问题优化数学模型的能力: 3、理论教学与上机实验相结合,强化学生算法编程的能力。 七、考核方式 开卷笔试,上机实验综合评价。 八、成绩评定方法 笔试成绩70%,上机实验成绩30% 九、教学参考书与其他相关教学资源(如网上教学资源等) 1、方世杰,《机械优化设计》,机械工业出版社,2003年6月第1版 2、孙靖民、梁迎春,《机械优化设计》,机械工业出版社,2012年4月第5版。 3、黄平,《最优化理论与方法》,清华大学出版社,2009年2月第1版。 4、自编实验指导书“基于MATLAB分布式编程模型的机械优化设计算法实验指导书

5、约束优化方法学时数 6 6、线性规划学时数 4 7、多目标及离散变量优化方法简介学时数 4 8、机械优化设计实例学时数 4 六、教学策略与方法 1、采用多媒体课件、电子备课和传统教学相结合进行教学; 2、通过机械优化设计实例分析,培养学生建立工程问题优化数学模型的能力; 3、理论教学与上机实验相结合,强化学生算法编程的能力。 七、考核方式 开卷笔试,上机实验综合评价。 八、成绩评定方法 笔试成绩 70%,上机实验成绩 30% 九、教学参考书与其他相关教学资源(如网上教学资源等) 1、方世杰,《机械优化设计》,机械工业出版社,2003 年 6 月第 1 版 2、孙靖民、梁迎春,《机械优化设计》,机械工业出版社,2012 年 4 月第 5 版。 3、黄平,《最优化理论与方法》,清华大学出版社,2009 年 2 月第 1 版。 4、自编实验指导书“基于 MATLAB 分布式编程模型的机械优化设计算法实验指导书

点击下载完整版文档(PDF)VIP每日下载上限内不扣除下载券和下载次数;
按次数下载不扣除下载券;
24小时内重复下载只扣除一次;
顺序:VIP每日次数-->可用次数-->下载券;
已到末页,全文结束
相关文档

关于我们|帮助中心|下载说明|相关软件|意见反馈|联系我们

Copyright © 2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有