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文档简介

1、现代设计理论与方法 2012-05-21 本组讨论情况 讲解的两个知识点 学习体会 讨论的问题 对本课程的建议 主要内容 本组讨论情况 姓名 讲解的内容 11.基于功能的设计思维2.人机界面设计3.逆向工程 21.人机工程学2.汽车造型设计3.虚拟设计 31.现代设计及其内涵2.摩擦学准则3.优化设计 41.基于功能的设计思维2.人机工程中的人机交互界面3.系统化设计方法 51.人机环境因素和可持续发展2.弹塑性力学3.模拟退火算法 6 1.基于人因论的设计思维2.蚁群算法的基本原理及思想3.优化设计方法 讲解的两个知识点1、梯度法2、反求设计及逆向工程实验室设备分析 设在某次迭代中已取得迭代

2、点X(k)，从该点出发，取负梯度方向为搜索方向S(k)，即： 这样，第k+1次迭代计算所得的新点为：上式即为梯度法迭代公式。或2.迭代步骤开始给定X0，k=0结束是否3.例题 用梯度法求函数 f (X ) = (x1 - 2)4 + (x1 - 2x2 )2的极小值，其中X = (x1 , x2 )T，要求选取初始点X 0 = (0,3)T ，计算精度= 0.1。 解：因 f (X ) = 4(x1 - 2) 3+ 2(x1 - 2x2 ),-4(x1 - 2x2 )T 则 f (X（0）) = (-44, 24)T f (X（0）)= 50.12 S（0）= -f (X（0）)= (44,-

3、24)T 求 的最优解（0），由黄金分割法可得（0）= 0.06，于是 X（1）= X（0）+（0）S（0）= (2.70,1.51)T f (X（1）) = (0.73,1.28)T f (X（1）)=1.47 令S（1）= - f (X（1）) 再求 的最优解.略去计算步骤，由表1给出计算结果.由表1可知，f (X（7）) = 0.09 ，所以 X（7）= (2.28,1.15)T为近似最优解，原问题的近似最优值为0.007。 4.梯度法的特点 负梯度方向只是函数某点处的局部性质，一旦离开该点，就不能保证负梯度方向仍是下降最快的方向了。梯度法在迭代初期使函数值下降很快，越到迭代后期，函数值下降越慢，梯度法的效率也就越低。采用负梯度方向，从局部看函数值下降快，从全局看却要走很多弯路。因此，梯度法的收敛速度较慢。正是基于这一特点，梯度法常与其他方法结合使用。即在迭代初期使用梯度法，在中后期使用其他方法。 学习体会 通过该课程的学习，使我对现代设计当中的一些知识有了系统化的了解。由于该课程开展的形式比较多样，除了上课，还有小组讨论、实验等。通过讨论交流以及实验的方式，使我对所学的知识有了更深的理解。 对本课程的建议 如果老师上课能采用多媒体教学的话，我想

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