具体描述
内容提要
本书在前两版的基础上，根据近年来机械优化设计学科的发展和该门课程的教学需要，对部分章节的次
序作了一些调整，同时增加了某些很有实用价值的内容。本书一方面阐明机械优化设计的基本概念、基本理
论和数学基础，另一方面介绍了各种常用的优化方法。这些方法有：一维优化的格点法、黄金分割法、二次
插值法和三次插值法；无约束优化的坐标轮换法、鲍威尔法、梯度法、牛顿法、DFP变尺度法和BFGS变尺
度法；约束优化的约束坐标轮换法、约束随机方向法、复合形法、可行方向法、惩罚函数法和拉格朗日乘子
法；线性规划与单纯形法；多目标函数及离散变量问题的优化方法等。本书还列举了一些机械优化设计实例，
主要章节均有例题和习题。书后附有常用优化方法的BASIC语言程序和C语言程序包。
本书主要用作高等工科院校有关专业的教材，也可供有关工程技术人员作自学教材或参考书。
作者简介
目录信息
绪论
第一章 机械优化设计的基本问题
1.1机械优化问题示例
1.1.1工程结构件优化设计
1.1.2机械零件优化设计
1.1.3连杆机构优化设计
1.1.4生产管理优化
1.2优化设计的数学模型
1.2.1设计变量
1.2.2目标函数
1.2.3约束条件
1.2.4数学模型表示式
1.2.5优化问题的几何描述
1.3优化计算的数值解法及收敛条件
1.3.1数值计算法的迭代过程
1.3.2迭代计算的终止准则
习题
第二章 优化设计的理论与数学基础
2.1目标函数的泰勒（Taylor）展开式
2.2目标函数的等值线（面）
2.3无约束优化最优解的条件
2.4凸集与凸函数
2.4.1凸集
2.4.2凸函数
2.5关于优化方法中搜寻方向的理论基础
2.5.1函数的最速下降方向
2.5.2共轭方向
习题
第三章 一维优化方法
3.1搜索区间的确定
3.2一维搜索的最优化方法
3.2.1格点法
3.2.2黄金分割法
3.2.3二次插值法
3.2.4三次插值法
习题
第四章 常用的无约束优化方法
4.1坐标轮换法
4.2鲍威尔 （Powell）法
4.2.1鲍威尔基本算法
4.2.2Powell修正算法
4.3梯度法
4.4共轭梯度法
4.4.1共轭梯度法的搜索方向
4.4.2关于βk的确定
4.4.3共轭梯度法的算法与计算框图
4.4.4共轭梯度法的特点
4.5牛顿法
4.5.1原始牛顿法
4.5.2阻尼牛顿法
4.6DFP变尺度法
4.6.1变尺度法的基本思想
4.6.2DFP法构造矩阵序列的产生
4.6.3对DFP法几个问题的说明与讨论
4.6.4DFP算法的迭代步骤
4.7BFGS变尺度法
4.8无约束优化方法的评价准则及选用
习题
第五章 约束优化方法
5.1约束优化问题的最优解
5.1.1局部最优解与全局最优解
5.1.2起作用约束与不起作用约束
5.2约束优化问题极小点的条件
5.2.1IP型约束问题解的必要条件
5.2.2EP型约束问题解的必要条件
5.2.3GP型约束问题解的必要条件
5.2.4构造Lagrangian（拉格朗日）函数
5.2.5库恩－塔克（Kuhn－Tucker）条件
5.3常用的约束优化方法
5.3.1约束坐标轮换法
5.3.2约束随机方向法
5.3.3复合形法
5.3.4可行方向法
5.3.5惩罚函数法
5.3.6拉格朗日乘子法和简约梯度法简介
习题
第六章 线性规划与单纯形法
6.1线性规划的应用
6.2线性规划数学模型的标准形式
6.3线性规划的基本性质
6.4单纯形法
习题
第七章 关于机械优化设计中的几个问题
7.1建立优化数学模型的有关问题
7.1.1关于设计变量的确定
7.1.2关于目标函数的建立
7.1.3关于约束条件问题
7.2数学模型中的尺度变换
7.2.1设计变量的尺度变换
7.2.2约束条件的尺度变换
7.2.3目标函数的尺度变换
7.3多目标函数优化设计
7.3.1多目标优化设计数学模型
7.3.2多目标优化设计解的概念
7.3.3多目标优化问题的求解方法
7.4关于离散变量的优化设计问题
7.4.1离散变量优化设计的某些基本概念
7.4.2离散变量优化方法简介
7.5优化方法的选择及评价准则
7.5.1选择优化方法需考虑的问题
7.5.2优化方法的评价准则
习题
第八章 机械优化设计应用实例
8.1连杆机构的优化设计
8.2齿轮变位系数的优化选择
8.3行星减速器的优化设计
8.4弹簧的优化设计
8.5双级圆柱齿轮减速机设计
附录一 常用优化方法的BASIC语言程序
第一部分 总说明
第二部分 子程序
附录二 常用优化方法C语言程序包
第一部分 使用说明
第二部分 C语言程序
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我最近在研究如何将基于历史数据的反馈信息融入到实时设计迭代中，希望能找到一些关于“自适应”或“机器学习辅助”优化设计方法的线索。遗憾的是，《机械优化设计》似乎停留在传统优化理论的巅峰时期。书中详细论述了如何一步步求解一个定义明确、参数已知的优化问题，对于处理不确定性、数据驱动的、或者需要不断学习和修正模型的优化场景，这本书几乎没有涉猎。例如，现代的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在处理昂贵的仿真实验时表现出色，但这本书中对此类前沿、更贴近工业实践的动态优化策略，只字未提。它提供的工具箱更多是针对静态、完美信息的优化任务。这使得这本书更像是一部经典“百科全书”，用来查阅确定的理论基础无可挑剔，但若想用它来引领未来的设计潮流，或者解决那些涉及大量黑箱函数和模糊信息的当代工程挑战，它提供的解决方案可能就显得捉襟见肘了。
说实话，我拿到这本书的时候，是被它的“机械”二字吸引的，我期望它能聚焦于结构件的形状优化、尺寸优化，或者复杂装配体的公差配合优化。然而，这本书的“优化”部分，几乎占据了全部的篇幅，而“机械”部分则退居其次，成了一个承载数学模型的“背景板”。内容上，它仿佛是一本脱胎于运筹学或应用数学系的教材，强行嫁接了少量的机械背景知识。比如，在讨论多目标优化时，书中对于Pareto前沿的绘制和分析讲解得头头是道，但当你试图将这些理论应用到评估一个齿轮箱的寿命与噪音之间的矛盾时，你发现书中提供的工具非常有限。缺乏对实际制造约束（如最小壁厚、拔模斜度）的系统性建模方法论，这对于机械设计人员来说是一个不小的遗憾。这本书更像是培养一个能证明优化理论的数学家，而不是一个能高效解决工程瓶颈的设计师。如果你对机械领域的应用细节不那么关心，只对优化的数学框架感兴趣，这本书的价值会更高一些。
这本书的行文风格非常学术化，那种典型的“一步一个脚印，绝不跳跃”的教科书式叙事。它的优点在于逻辑链条极其完整，你从头读到尾，会感觉作者构建了一个无懈可击的理论体系，每引入一个新概念，都能立刻追溯到前文的某个基础定义上。对我个人而言，这种详尽的解释在理解一些深层次的优化算法的内在机制时非常有效，尤其是对于那些涉及到迭代收敛性和全局最优性判断的章节，作者的处理非常严谨。但相应的缺点就是阅读体验相对沉闷。它几乎没有使用任何现代的视觉辅助手段来解释复杂的几何优化过程，全靠文字和公式堆砌。在尝试用它来指导实际工作时，我发现自己需要频繁地在书中已有的理论模型和我们实际系统的复杂性之间进行大量的“翻译”工作。它要求读者具备很强的抽象思维能力，能够将现实世界中的物理问题，强行映射到书中已经定义好的标准优化框架内，这对于经验尚浅的工程师来说，门槛较高。
我是在一个非常具体的应用背景下接触到这本书的，当时我们团队正在攻克一个高精度伺服机构的轻量化设计难题，对材料的利用率和动态性能平衡要求极高。坦白讲，这本书的内容密度大得惊人，但信息的组织结构显得有些陈旧。我能感受到作者在描述那些经典的迭代算法时，那种一丝不苟的学术态度，每一步的收敛性分析都做得非常到位。但是，对于一个项目周期紧迫的工程师来说，我更需要的是快速找到针对特定约束条件（比如非光滑性或离散变量）的最优求解策略，而不是从头回顾拉格朗日乘数法的历史渊源。书中的图示和案例，大多是几十年前的经典力学问题简化模型，缺乏现代工程中常见的复杂多场耦合问题实例。比如，书中对拓扑优化的介绍就显得非常基础，没有深入探讨近些年发展起来的密度法或水平集法的最新进展。读完之后，我不得不承认，它为我重新审视了梯度下降法的局限性，并在数值稳定性上给了我一些提醒，但对于解决我眼前燃眉之急的实际工程优化问题，我可能还需要再找一本更侧重于现代计算优化工具集成的书籍来作为补充。
这本《机械优化设计》的封面设计得相当朴实，一看就知道是面向专业人士的工具书，而不是那种花里胡哨的科普读物。我一开始抱着极高的期望去翻阅，希望能找到一些关于如何将前沿的数学方法与实际的工程问题高效结合的“独家秘方”。然而，初读几章下来，我发现内容更偏向于对经典优化算法——比如线性规划、非线性规划以及一些早期的启发式算法——的严谨数学推导和理论阐述。书中花了大量篇幅来建立目标函数和约束条件的数学模型，对于初学者来说，这些公式推导可能有些枯燥和晦涩，需要极大的耐心才能跟上作者的思路。它更像是一本高年级本科生或初级研究生在面对一个复杂的机械结构设计挑战时，用来查阅标准求解流程和理论依据的参考手册，而不是一本能立刻让你“上手”实战的速成指南。如果你期待的是大量的工程案例分析，或者关于现代计算工具如有限元分析（FEA）与优化软件（如Isight或OptiStruct）的集成应用指导，那么这本书可能需要配合其他资料才能达到最佳的学习效果。它更侧重于“为什么”这样设计是优化（从数学本质上），而不是“如何用软件一步步实现”这种操作层面的指导。总而言之，这是一部建立理论基础的坚实著作，适合那些希望从底层原理上理解优化方法的读者。
