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第一章　智能模拟的科学1

1.1 信息社会与思维科学1

1.1.1　思维与思维科学1

1.1.2　思维的类型2

1.2 思维的基础和认知的发展7

1.2.1　思维与智能7

1.2.2　思维的神经基础7

1.2.3　认知发展8

1.3　智能模拟14

1.3.1　智能模拟的科学基础14

1.3.2　智能模拟的哲学基础14

1.3.3　智能模拟的基本途径15

第二章 智能设计方法和技术综述17

2.1 智能设计的发展概述17

2.1.1 CAD的发展17

2.1.2　智能设计的两个阶段17

2.2　智能设计的概念和特征18

2.2.1　智能设计的特点19

2.2.2　智能设计技术的研究重点19

2.2.3 智能化方法的分类和智能设计的层次20

2.3 智能设计的基本方法22

2.3.1　智能设计的分类22

2.3.2　智能设计系统与技术23

2.3.3　智能设计体系和知识表达25

第三章　进化设计技术与方法37

3.1 进化设计技术基础37

3.1.1　遗传算法的概貌37

3.1.2　基本遗传算法38

3.1.3　模式定理43

3.1.4　遗传算法的有关操作规则和方法44

3.1.5 多个体参与交叉的遗传算法49

3.1.6　多目标进化算法简介55

3.2　基于进化的健壮性设计方法68

3.2.1　健壮性开发方法的基本思路68

3.2.2　基于进化的健壮性设计方法的总体框架71

3.2.3　基于进化的健壮性设计方法的说明74

3.3 结构智能优化设计——进化设计75

3.3.1　结构智能设计的概念76

3.3.2　结构进化智能优化设计77

3.3.3 基于进化的桁架结构相位设计77

3.3.4　基于进化的结构非线性强制振动解法79

3.3.5　基于进化的圆抛物面天线健壮结构设计84

3.4　基于遗传算法的配送路径优化设计103

3.4.1　路径优化问题与模型104

3.4.2　遗传算法的构造105

3.4.3　仿真与结果分析107

3.5 高速贴片机PCB板贴片装配工艺的遗传优化108

3.5.1 贴装工艺流程及其简化109

3.5.2　贴装工艺的集成优化数学模型111

3.5.3 用遗传算法求解贴片装配工艺优化问题112

第四章 自组织设计技术与方法116

4.1 自组织技术基础116

4.1.1　“生命的游戏”116

4.1.2　元胞自动机的基础118

4.1.3　元胞自动机的自组织建模方法123

4.1.4　元胞自动机的应用领域126

4.2 城市交通信号自组织控制模型127

4.2.1 CA与城市交通信号控制问题129

4.2.2　基于CA的城市交通信号控制模型130

4.2.3　城市交通信号自组织控制的实时过程与规则131

4.2.4　仿真结果与比较132

4.3 结构拓扑的自组织进化133

4.3.1　结构拓扑优化中的ECA直接规则134

4.3.2 ECA规则的进化表达136

4.3.3　结构拓扑形态优化的算例138

4.4 电子连接器微动磨损的自组织模型及其仿真139

4.4.1　影响因素分析139

4.4.2　模型建立141

4.4.3　仿真及结果分析143

第五章 自学习设计技术与方法149

5.1 自学习技术基础149

5.1.1　神经网络的概述149

5.1.2　神经网络的主要特点150

5.1.3　细胞元模型152

5.1.4　神经网络模型155

5.1.5　神经网络的学习158

5.1.6　多层前向神经网络（BP网络）163

5.1.7　典型反馈网络——Hopfield网络172

5.1.8　基于概率学习的Boltzmann机模型176

5.2 非线性振动的自学习建模181

5.2.1　神经网络和系统识别181

5.2.2　非线性振动脉冲响应的学习和系统预测184

5.2.3 Duffing振动的学习和预测186

5.2.4　预测精度和泛用性的考察191

5.3 基于学习的机械系统特性预测191

5.3.1　机械系统特性预测的问题191

5.3.2　机械系统特性预测的基本模型192

5.3.3　雷达结构系统固频的预测例193

5.4 神经网络专家系统的智能设计体系结构195

5.4.1 建立人工神经网络专家系统的必要性195

5.4.2　面向设计的智能平台196

5.5 基于神经网络的CAD/CAM一体化198

5.5.1　系统的结构198

5.5.2　产品零件数据结构199

5.5.3　智能CAPP系统199

参考文献203