Engineering Design via Surrogate Modelling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Forrester, Alexander I. J./ Sobester, Andras/ Keane, Andy J.

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2008-9

价格:940.00元

装帧:

isbn号码:9780470060681

丛书系列:

图书标签:

Surrogate Modelling
Engineering Design
Optimization
Machine Learning
Data-Driven Design
Computational Engineering
Model Reduction
Uncertainty Quantification
Simulation
Engineering

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具体描述

Surrogate models expedite the search for promising designs by standing in for expensive design evaluations or simulations. They provide a global model of some metric of a design (such as weight, aerodynamic drag, cost, etc.), which can then be optimized efficiently. Engineering Design via Surrogate Modelling is a self-contained guide to surrogate models and their use in engineering design. The fundamentals of building, selecting, validating, searching and refining a surrogate are presented in a manner accessible to novices in the field. Figures are used liberally to explain the key concepts and clearly show the differences between the various techniques, as well as to emphasize the intuitive nature of the conceptual and mathematical reasoning behind them. More advanced and recent concepts are each presented in stand-alone chapters, allowing the reader to concentrate on material pertinent to their current design problem, and concepts are clearly demonstrated using simple design problems. This collection of advanced concepts (visualization, constraint handling, coping with noisy data, gradient-enhanced modelling, multi-fidelity analysis and multiple objectives) represents an invaluable reference manual for engineers and researchers active in the area. Engineering Design via Surrogate Modelling is complemented by a suite of Matlab codes, allowing the reader to apply all the techniques presented to their own design problems. By applying statistical modelling to engineering design, this book bridges the wide gap between the engineering and statistics communities. It will appeal to postgraduates and researchers across the academic engineering design community as well as practising design engineers. Provides an inclusive and practical guide to using surrogates in engineering design. Presents the fundamentals of building, selecting, validating, searching and refining a surrogate model. Guides the reader through the practical implementation of a surrogate-based design process using a set of case studies from real engineering design challenges. Accompanied by a companion website featuring Matlab software at http://www.wiley.com/go/forrester

好的，这是一本关于工程设计和代理模型方法的图书简介，内容详实，不涉及《Engineering Design via Surrogate Modelling》一书的具体内容。 --- 书名：《高级工程优化与响应面方法：从理论到实践的桥梁》内容简介在现代工程领域，复杂系统的设计与优化已成为推动技术进步的核心驱动力。随着产品复杂性、性能要求的不断提高，传统的基于物理模型（如有限元分析、计算流体力学等）的迭代设计方法面临着计算成本高昂、耗时过长的严峻挑战。为了应对这些挑战，先进的优化技术，特别是基于数据驱动的代理模型方法，已成为现代工程设计流程中不可或缺的工具。本书旨在为工程师、研究人员和高级学生提供一个全面而深入的指南，系统地介绍如何利用代理模型技术来加速和改进复杂的工程优化过程。本书的结构设计旨在从基础理论出发，逐步深入到高级应用，确保读者能够扎实地掌握代理模型构建的核心原理和实践技巧。我们摒弃了对特定软件或特定领域工具的过度依赖，而是专注于方法论的普适性和通用性，使读者能够在不同工程背景下灵活运用所学知识。第一部分：工程优化基础与挑战本书首先回顾了工程优化的基本概念，包括目标函数、约束条件、设计变量的设定以及优化算法的分类。我们着重分析了在实际工程问题中遇到的常见挑战：高维设计空间、非线性响应曲面、多目标冲突、以及昂贵的计算求解器。这部分内容为后续引入代理模型技术提供了坚实的背景，解释了为何需要替代性的、高效的建模方法。第二部分：代理模型核心理论本部分是全书的核心。我们深入探讨了用于构建代理模型的各种经典与现代方法。响应面法（Response Surface Methodology, RSM）：详细介绍了多项式回归作为代理模型的构建过程，包括中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计（BBD）等经典实验设计方法。我们不仅讲解了如何拟合模型，还重点讨论了模型诊断和残差分析，以评估模型的可信度。径向基函数（Radial Basis Functions, RBF）：解释了RBF作为一种强大的非参数插值和逼近技术，在处理局部非线性特征方面的优势。我们探讨了不同核函数（如薄板样条、高斯核）的选择对模型性能的影响。克里金法（Kriging / Gaussian Process Regression）：这部分内容详尽阐述了克里金法作为一种地统计学方法在工程代理建模中的应用。重点讲解了如何利用协方差函数（如指数型、平方指数型）来描述未知函数的不确定性和空间相关性。此外，我们详细讨论了克里金模型参数（如尺度参数和噪声方差）的估计方法，以及如何基于模型的均值和方差进行不确定性量化。神经网络与深度学习基础：虽然本书侧重于传统代理模型，但我们也为读者介绍了如何将多层感知机（MLP）等基础神经网络作为黑箱模型进行拟合。我们强调了在数据量有限的工程场景下，如何权衡传统方法与深度学习方法的适用性。第三部分：实验设计与数据采集策略代理模型的性能高度依赖于训练数据的质量和分布。本部分专注于如何高效地选择“最佳”的样本点。经典实验设计（DoE）：回顾了因子设计、分步设计在早期探索阶段的应用。自适应采样策略：详细介绍了在迭代优化过程中，如何根据当前代理模型的信息（如预测误差、不确定性）来智能地选择下一个需要精确求解的输入点。这包括基于均方误差最小化（MSE Minimization）的策略，以及如何平衡模型的准确性和计算效率。拉丁超立方采样（LHS）：解释了LHS在填充设计空间方面的优势，并对比了其与均匀采样的区别。第四部分：模型驱动的优化策略拥有一个有效的代理模型后，接下来的关键是如何利用它来指导全局优化。基于概率的优化准则（Acquisition Functions）：深入探讨了用于指导代理模型优化采样的关键函数，特别是期望改进（Expected Improvement, EI）、概率改进（Probability of Improvement, PI）以及上置信界（Upper Confidence Bound, UCB）。我们分析了这些准则在探索（Exploration）与利用（Exploitation）之间的权衡机制。代理辅助优化（Surrogate-Assisted Optimization）：阐述了如何将代理模型与精确求解器（如标准的局部优化器）集成到一个闭环框架中，实现高效的全局优化。多模型集成（Ensemble Modeling）：讨论了当单一模型不足以精确描述复杂响应面时，如何通过模型集成技术（如加权平均、混合专家模型）来提高预测的鲁棒性和准确性。第五部分：模型验证、不确定性量化与高维挑战任何工程预测都伴随着不确定性。本书末尾强调了如何科学地评估和处理这种不确定性。模型验证与交叉验证：介绍了K折交叉验证、留一法等技术，用于评估代理模型的泛化能力。不确定性量化（UQ）：重点介绍了克里金模型固有的不确定性评估能力，以及如何利用这些信息来支持稳健的设计决策。处理高维问题：针对设计变量维度极高（超过20维）的场景，本书探讨了降维技术（如主成分分析PCA）在代理建模流程中的应用，以及稀疏采样方法的有效性。本书特色本书不仅提供了丰富的理论推导，更注重工程实例的启发性。通过对不同工程问题的案例分析（如结构可靠性评估、气动外形优化、热力学系统匹配），读者将能够清晰地看到代理模型技术如何有效地将原本需要数周甚至数月的计算任务压缩到数小时内完成。我们强调的是构建一个可靠、可解释且计算效率高的代理模型，从而实现快速、稳健的工程设计迭代。本书适合作为研究生课程的教材，也为渴望将前沿优化技术应用于实际工业问题的资深工程师提供了一本必备的参考手册。通过阅读本书，读者将掌握一套完整的、基于数据驱动的工程设计加速工具箱。