飞行器不确定性多学科设计优化理论与应用

《飞行器不确定性多学科设计优化理论与应用》系统阐述了不确定性多学科设计优化(UMDO)理论及其在飞行器总体设计中的应用。在UMDO理论方面，介绍了UMDO研究背景与进展、UMDO基础知识、不确定性建模方法、灵敏度分析方法、近似方法、不确定性分析方法、不确定性优化方法、确定性MDO优化过程和UMDO优化过程；在UMDO应用方面，介绍了两个多学科设计优化标准测试算例和三个飞行器总体设计实例，包括基于UMDO的小卫星总体设计、在轨服务系统总体设计以及新概念分离模块航天器系统总体设计。《飞行器不确定性多学科设计优化理论与应用》内容丰富翔实，深入浅出，具有较强的前沿性和实用性。

前言
第1章绪论1
1.1UMDO方法的提出1
1.2UMDO关键技术分析2
1.3UMDO研究进展4
1.3.1UMDO理论研究进展4
1.3.2UMDO应用研究进展12
1.4UMDO面临的机遇与挑战12
1.5本书主要内容14
参考文献14
第2章UMDO基础知识25
2.1基本概念25
2.1.1不确定性设计优化基本概念25
2.1.2多学科设计优化基本概念27
2.2不确定性数学基础30
2.2.1测度30
2.2.2可测函数31
2.2.3可测函数积分32
2.3多学科设计优化理论基础33
2.3.1系统33
2.3.2系统优化与学科优化的关系35
2.3.3复杂系统的分解-协调法36
参考文献37
第3章不确定性建模39
3.1不确定性来源与分类39
3.2概率建模方法41
3.2.1概率空间与随机变量41
3.2.2分布函数建模与参数估计45
3.2.3假设检验47
3.3非概率建模方法48
3.3.1区间与凸模型理论48
3.3.2模糊集合与可能性理论49
3.3.3证据理论51
参考文献53
第4章灵敏度分析方法55
4.1单学科灵敏度分析方法56
4.1.1手工求导方法与符号微分方法56
4.1.2解析法56
4.1.3有限差分方法57
4.1.4复变量方法58
4.1.5自动微分方法59
4.1.6基于正交试验设计的方法60
4.2多学科灵敏度分析方法61
4.3不确定性灵敏度分析方法62
参考文献65
第5章近似方法66
5.1试验设计方法67
5.2近似模型与建模方法69
5.2.1多项式模型70
5.2.2Kriging模型70
5.2.3支持向量机72
5.2.4径向基神经网络75
5.3近似模型的评价82
5.3.1误差分析方法82
5.3.2近似能力评价方法84
5.4序贯近似建模86
5.4.1面向全局近似的序贯建模86
5.4.2面向全局优化的序贯建模93
5.4.3面向隐式函数近似的序贯建模95
参考文献97
第6章不确定性分析方法100
6.1随机不确定性传递方法100
6.1.1蒙特卡罗法101
6.1.2泰勒展开法102
6.1.3随机展开法103
6.2可靠性分析方法106
6.2.1期望一阶二次矩法107
6.2.2一次可靠度法107
6.2.3二次可靠度法109
6.3非概率不确定性分析方法111
6.3.1区间分析111
6.3.2可能性理论111
6.3.3证据理论112
6.4混合不确定性分析方法114
6.4.1基于概率和证据理论的混合不确定性分析方法114
6.4.2算例分析120
6.5基于分解协调的多学科不确定性分析127
6.5.1并行子空间不确定性分析方法127
6.5.2联合可靠性分析方法129
参考文献131
第7章不确定性优化方法134
7.1基于可靠性的优化134
7.1.1传统双层嵌套方法135
7.1.2单层序贯优化法137
7.1.3单层融合优化法139
7.2稳健设计优化140
7.2.1概率分布矩配比法141
7.2.2坏可能分析法141
7.2.3角空间分析法142
7.2.4方差模型分析法142
7.2.56-Sigma方法143
7.3混合不确定性条件下的优化算法143
7.3.1混合不确定性优化问题143
7.3.2基于序贯优化和混合不确定性分析的混合不确定性优化方法144
7.3.3基于蒙特卡罗仿真的SOMUA实现方法152
7.3.4算例分析155
参考文献157
第8章确定性MDO过程160
8.1MDO过程基础知识161
8.2单级优化过程162
8.2.1多学科可行方法162
8.2.2单学科可行方法163
8.2.3同时优化方法163
8.3多级优化过程164
8.3.1并行子空间优化过程164
8.3.2协同优化过程166
8.3.3目标级联分析法168
8.4联合优化过程171
8.4.1基本思想171
8.4.2求解算法173
参考文献176
第9章UMDO过程178
9.1基于概率论的UMDO过程178
9.1.1基于可靠性的单层优化过程178
9.1.2概率目标级联分析法179
9.1.3概率联合优化过程185
9.2非概率UMDO过程190
9.2.1基于区间的目标级联分析法191
9.2.2基于区间的协同优化过程192
9.3混合不确定性UMDO过程194
参考文献198
第10章UMDO算例测试200
10.1减速器算例200
10.1.1MDF-CSSO优化结果201
10.1.2PMDF-CSSO优化结果204
10.1.3MUMDF-CSSO优化结果205
10.2平面钢架结构优化207
10.2.1ATC优化结果209
10.2.2SPATC优化结果211
参考文献214
第11章基于UMDO的小卫星总体设计215
11.1小卫星总体设计学科模型215
11.1.1轨道模型215
11.1.2分系统模型216
11.1.3学科关系分析218
11.2小卫星总体设计不确定性建模219
11.2.1结构分系统不确定性219
11.2.2轨道与有效载荷分系统不确定性220
11.2.3其他分系统质量与功率估算不确定性221
11.3小卫星总体的UMDO实现与结果分析222
11.3.1单独随机不确定性条件下的UMDO222
11.3.2混合不确定性条件下的UMDO227
参考文献230
第12章基于UMDO的在轨服务系统总体设计232
12.1在轨服务技术简介232
12.2基于不确定性全寿命周期仿真的在轨服务系统效用评价方法234
12.2.1在轨服务系统体系结构234
12.2.2效用评价准则与方法235
12.2.3效用指标数学模型236
12.2.4在轨服务系统不确定性建模242
12.2.5运营商应对不确定性的在轨服务决策动态规划方法245
12.2.6在轨服务系统全寿命周期仿真流程249
12.2.7基于全寿命周期蒙特卡罗仿真的效用评价方法252
12.3在轨服务系统效用评价方法验证253
12.3.1问题描述254
12.3.2结果分析与讨论257
12.3.3灵敏度分析259
12.4在轨服务系统的UMDO实现与结果分析260
12.4.1优化问题描述260
12.4.2MUMDF-CSSO组织求解与结果讨论262
参考文献265
第13章基于UMDO的分离模块航天器系统总体设计267
13.1分离模块航天器系统简介267
13.2基于不确定性全寿命周期仿真的分离模块航天器系统效用评价方法269
13.2.1分离模块航天器系统体系结构269
13.2.2效用评价准则与方法270
13.2.3效用指标数学模型2H
13.2.4分离模块航天器系统不确定性建模275
13.2.5基于全寿命周期蒙特卡罗仿真的效用评价方法277
13.3分离模块航天器系统效用评价方法验证281
13.3.1问题描述281
13.3.2结果分析与讨论283
13.4分离模块航天器系统的UMDO实现与结果分析285
13.4.1单独随机不确定性条件下的UMDO286
13.4.2混合不确定性条件下的UMDO289
参考文献291