《基于知识工程的多学科设计优化》的主要目标是通过基本概念的全面介绍，使读者深刻理解构成MDO技术基础的优化方法。第2～6章涵盖了这部分内容，熟悉优化方法和优化理论的读者可略读或有选择地阅读这些章节。该书通过3章内容来介绍MDO的核心知识：第7章阐述了解决假设问题的灵敏度分析方法；第8章介绍了当下先进的MDO框架范例；第11章提供了减少计算量的方法和途径。由于成功的设计案例均考虑了变量的不确定性，所以第10章介绍了一些典型的致力于控制不确定性的适用工具。

以上章节构成了该书的主体，鉴于KBE已开始在MDO方法的应用中起到重要作用，该书在第9章和附录A中对该内容进行了介绍。在这部分内容中，读者可以了解到如何在设计过程中将KBE和其他分析工具融合使用，并借助MDO设计方法找到设计结果。此外，该书还突破了传统KBE及MDO的局限性，介绍了如何通过KBE将更宽泛的设计因素纳入计算设计过程，读者可藉此形成一种扩展KBE应用范畴的理念，即KBE可在MDO起关键作用的复杂产品设计过程中管理主要设计工作。

第1章 绪论

1．1 背景知识

1．2 本书宗旨

1．3 工程师的职责

1．4 本书内容

1．4．1

第2章：现代设计与优化

1．4．2

第3章：约束设计空间搜索

1．4．3

第4章：单目标优化设计问题的直接搜索法

1．4．4

第5章：启发式随机搜索和网络技术

1．4．5

第6章：多目标优化问题

1．4．6

第7章：灵敏度分析

1．4．7

第8章：多学科设计优化架构

1．4．8

第9章：知识工程

1．4．9

第10章：不确定性多学科设计优化

1．4．10 第ll章：控制和降低优化计算成本和计算时间的方法

1．4．11 附录A：KBE在MD0系统中的应用

1．4．12 附录B：MD0应用指南

第2章 现代设计与优化

2．1 引言

2．2 现代设计的本质

2．3 现代设计与优化

2．3．1 设计流程概述

2．3．2 设计任务的数学建模

2．3．3 单一优化

2．4 从优化到现代设计：MD0的作用

2．4．1 工程系统优化问题示例

2．4．2 关于机翼示例的一般性结论

2．5 MD0对软件工具的需求关系

2．5．1 知识工程

参考文献

第3章 约束设计空间搜索

3．1 引言

3．2 优化问题定义

3．3 最优解特性

3．3．1 曲率约束问题

3．3．2 顶点约束问题

3．3．3 曲率和顶点约束问题

3．3．4 库恩一塔克条件

3．4 拉格朗日函数和对偶性

3．4．1 拉格朗日函数

3．4．2 对偶问题

附录3

参考文献

第4章 单目标优化设计问题的直接搜索法

4．1 引言

4．2 基本算法

4．3 初步决策

4．3．1 线搜索

4．3．2 多项式搜索

4．3．3 离散线搜索

4．3．4 主动集策略和约束满足

4．4 无约束搜索算法

4．4．1 无约束一阶算法或最速下降法

4．4．2 应用牛顿步长的无约束二次搜索方法

4．4．3 变尺度搜索方法

4．5 序贯无约束极小化方法

4．5．1 罚函数法

4．5．2 增广拉格朗日函数法

4．5．3 SUMT的简单比较

4．5．4 算例

4．6 约束优化算法

4．6．1 约束最速下降法

……

第5章 启发式随机搜索和网络技术

第6章 多目标优化问题

第7章 灵敏度分析

第8章 多学科设计优化架构

第9章 知识工程

第10章 不确定性多学科设计优化

第11章 控制和降低优化计算成本和计算时间的方法

附录A KBE在MDO系统中的应用

附录B MDO应用指南

15世纪时，菲利波·布鲁涅列斯齐（ Fillippo Brunelleschi）单凭一己之力就完成了佛罗伦萨圣母百花大教堂宏伟穹顶的设计工作。19世纪时，即使像伊桑巴德·金德姆·布鲁内尔（ Isambard Kingdom Brunel）这样伟大的工程师，也已经需要在工作中借助小型助理团队的力量。到了设计波音747飞机的时候，乔·萨特（Joe Sutter）的工程师团队则由开始的几百人发展到最终的4500人。事实上，如果将那些致力于为飞机提供动力的发动机设计团队也包含在内的话，波音747设计团队的规模远不止这个数字。随着所设计产品及设计过程的日益复杂，涉及的人力资源需求也在不断增长。正如格言“一切影响一切”所述，一个现代产品的设计过程错综复杂，产品系统的各个部分之间以及它们隐含的抽象数学模型之间均存在着非常复杂的交互耦合。时至今日，任何一个大型产品的设计，如空客A380和伦敦碎片大厦（London Shard）那样的建筑物，都是由分布在全球各地的团队共同完成的，而这种分布式的设计模式又进一步增加了产品设计过程的复杂度。

在认识到有必要发展一些工具来辅助完成设计任务和设计过程之后，工程界为此付出了巨大努力。这也直接引领了产品设计相关学科的蓬勃发展，如结构分析、空气动力学分析和热分析等一系列的计算分析方法。一个全新设计理应提升既往产品的性能，这就要求每个设计工程师或设计工程师团队有能力将上述计算分析方法及其他辅助设计工具通过优化策略联系起来，并形成一个探寻产品更优设计方案的有效手段。此外，技术的快速变革削弱了历史数据的参考价值，进一步增大了设计任务的难度，为了充分考虑各种物理现象和工程学科之间的交互耦合，工程师们不得不采用一些新的设计方法。以多学科设计优化（Multidisciplinary De-sign Optimization，MDO）和知识工程（Knowledge Based Engineering，KBE）为代表的先进设计方法应运而生，这两种方法也正是本书主题所在。

本书的主要研究对象MDO起源于结构优化，当然也可能产生于结构一气动组合优化，其在过去的30年间蓬勃发展已硕果累累。就其目前工作方式而言，MDO主要针对那些无法分开或单独处理的学科及设计要求，通过高度交互的方式将优化方法和学科自身的分析工具结合起来，以达到优化设计的目的。最近，总体设计任务的复杂化使一些新工具和新方法崭露头角，相比于MDO范畴内的工具和方法，它们能够支持更广范围内的设计活动，如对设计数据和设计过程的捕获、存储、检索以及处理。KBE前景广阔，其涵盖设计过程的同时也包括了计算设计工具的具体应用，可为那些非专业的工程师们应用MDO方法提供巨大帮助。

本书的主要目标是通过基本概念的全面介绍，使读者深刻理解构成MDO技术基础的优化方法。第2~6章涵盖了这部分内容，熟悉优化方法和优化理论的读者可略读或有选择地阅读这些章节。本书通过3章内容来介绍MDO的核心知识：第7章阐述了解决假设问题的灵敏度分析方法；第8章介绍了当下最先进的MDO框架范例；第11章提供了减少计算量的方法和途径。由于成功的设计案例均考虑了变量的不确定性，所以第10章介绍了一些典型的致力于控制不确定性的适用工具。

以上章节构成了本书的主体，鉴于KBE已开始在MDO方法的应用中起到重要作用，本书在第9章和附录A中对该内容进行了介绍。在这部分内容中，读者可以了解到如何在设计过程中将KBE和其他分析工具融合使用，并借助MDO设计方法找到最优的设计结果。此外，本书还突破了传统KBE及MDO的局限性，介绍了如何通过KBE将更宽泛的设计因素纳入计算设计过程，读者可藉此形成一种扩展KBE应用范畴的理念，即KBE可在MDO起关键作用的复杂产品设计过程中管理主要设计工作。