《智能設計》以復雜機械系統(tǒng)的設計為背景，在對傳統(tǒng)的自上而下的機械設計方法進行歸類和整理的基礎上，以機械結構的智能設計為主線貫穿始終，從機械的智能設計思想出發(fā)，更一般地論述了其方法和技術。重點將非線性、遺傳算法、元胞自動機、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法作為自下而上的智能化方法，講述自下而上、自組織、自適應、自優(yōu)化的智能設計思想和算法。從宏觀和微觀方法論上進行綜合和交叉，為研究生、大學高年級本科生以及相關專業(yè)科研人員掌握復雜機械系統(tǒng)的智能設計提供理論基礎和方法。
《智能設計》可作為高等院校工程類（如機械、動力等）、信息類（如計算機、自動化等）各專業(yè)和其他相關專業(yè)的研究生和高年級本科生教材，也可供從事設計研究、開發(fā)工作的學者與工程技術人員參考。
隨著中國高等教育持續(xù)發(fā)展，研究生教育發(fā)生了很大變化，我國已經(jīng)迅速跨入了世界研究生教育大國的行列。為了滿足研究生教育的需求，高等教育出版社組織了若干套叢書作為研究生教學參考用書。其中機械工程學科研究生系列教學用書是在對全國機械工程學科研究生教育及其教學用書進行全面調研的基礎上，由“機械工程學科研究生教學資源建設委員會”組織編寫的。組織、編寫、出版這套研究生教學用書是一件既有教學價值，又有學術價值的工作。
培養(yǎng)研究生應當特別重視能力的培養(yǎng)。所謂能力，包括自我充實的能力，即獨立從一個領域進入另一個領域的能力，以及解決問題的能力。知識是一個動態(tài)的集合：昨天的新知識，今天就可能變成一般的知識，明天也許就要變?yōu)樾枰右愿碌闹R。競爭迫使人們要不斷更新自己的知識和進入新的領域。任何人都不可能將他一生中解決問題需要用到的知識都在學校里裝進腦袋，也不可能年輕時學了的就可以用一輩子。因此，如何培養(yǎng)自我充實能力是非常重要的教育課題，特別是在研究生培養(yǎng)階段。
自我充實主要有三個途徑：瀏覽、讀書和實踐。在信息技術高度發(fā)展的時代，為一個名詞搜集幾萬條信息，往往只是幾秒鐘的事。因此，需要將瀏覽和讀書作為兩個不同的學習方法區(qū)分開來。瀏覽是遍歷廣泛的信息而可以不甚了了，讀書則不同，讀書是為了對所描述的領域進行深入的了解。要了解一個領域，并且想進入這個領域，最好的辦法就是先找一本這個領域的經(jīng)典著作，老老實實地讀完。不僅要掌握書中闡述的基本概念，還要弄懂書中介紹的基本理論，學好書中采用的基本方法。如果有計算公式，那么最好一個一個地推導，如果有作業(yè)，最好一個一個做一遍。讀完以后，再依照書和借助其他工具的引導，去瀏覽可能得到的信息以豐富自己。此時，對于得到的信息，不僅要能夠辨別信息的可信程度，而且要估計它的重要性并判斷是否需要花時間和需要花多少時間去進_步了解。這樣就完成了從不了解到進入一個領域的第一步。一本好書，還應當起到幫助初學者掌握正確的學習方法，和以嚴謹、科學的治學態(tài)度潛移默化地感染讀者的作用。
進入一個領域的第二步，也是不可缺少的一步，就是實踐。一個人，不論他讀了多少書，如果沒有親自做過，他就不可能真正領會很多理論和方法的精髓。當他要用讀到的知識去解決問題時，就會覺得沒有把握。另外，任何書都不可能完美無缺，經(jīng)過實踐，不僅能夠更深入地理解書中正確的方面，更可以發(fā)現(xiàn)書中論點和方法的不足之處。讀書不是為了做書呆子，而是為了在前人成功的基礎上找到自己前進的方向。
從上面的分析可以看到，一本經(jīng)典著作，對于引領一個人進入一個領域，是多么的重要�？上КF(xiàn)在這樣的好書太少了，按照這種要求來寫的書太少了。另外，能夠這樣讀書的人也太少了。很多人往往滿足于在網(wǎng)絡上瀏覽，或者用對待查手冊的態(tài)度對待讀書。讀得也不少，但是越讀越理不出頭緒。另一方面，沒有好書可讀也是事實。讀文獻不等于讀書，一篇文獻講的往往是很局部的問題，不可能從一條縫隙中看到一片天；綜述文獻又太概括，對于還不熟悉這個領域的人，很難從中了解問題的本質。
第一章 智能模擬的科學
1.1 信息社會與思維科學
1.1.1 思維與思維科學
1.1.2 思維的類型
1.2 思維的基礎和認知的發(fā)展
1.2.1 思維與智能
1.2.2 思維的神經(jīng)基礎
1.2.3認知發(fā)展
1.3 智能模擬
1.3.1 智能模擬的科學基礎
1.3.2 智能模擬的哲學基礎
1.3.3 智能模擬的基本途徑
第二章 智能設計方法和技術綜述
2.1 智能設計的發(fā)展概述
2.1.1 CAD的發(fā)展
2.1.2 智能設計的兩個階段
2.2 智能設計的概念和特征
2.2.1 智能設計的特點
2.2.2 智能設計技術的研究重點
2.2.3 智能化方法的分類和智能設計的層次
2.3 智能設計的基本方法
2.3.1 智能設計的分類
2.3.2 智能設計系統(tǒng)與技術
2.3.3 智能設計體系和知識表達
第三章 進化設計技術與方法
3.1 進化設計技術基礎
3.1.1 遺傳算法的概貌
3.1.2 基本遺傳算法
3.1.3 模式定理
3.1.4 遺傳算法的有關操作規(guī)則和方法
3.1.5 多個體參與交叉的遺傳算法
3.1.6 多目標進化算法簡介
3.2 基于進化的健壯性設計方法
3.2.1 健壯性開發(fā)方法的基本思路
3.2.2 基于進化的健壯性設計方法的總體框架
3.2.3 基于進化的健壯性設計方法的說明
3.3 結構智能優(yōu)化設計——進化設計
3.3.1 結構智能設計的概念
3.3.2 結構進化智能優(yōu)化設計
3.3.3 基于進化的桁架結構相位設計
3.3.4 基于進化的結構非線性強制振動解法
3.3.5 基于進化的圓拋物面天線健壯結構設計
3.4 基于遺傳算法的配送路徑優(yōu)化設計
3.4.1 路徑優(yōu)化問題與模型
3.4.2 遺傳算法的構造
3.4.3 仿真與結果分析
3.5 高速貼片機PCB板貼片裝配工藝的遺傳優(yōu)化
3.5.1 貼裝工藝流程及其簡化
3.5.2 貼裝工藝的集成優(yōu)化數(shù)學模型
3.5.3 用遺傳算法求解貼片裝配工藝優(yōu)化問題
第四章 自組織設計技術與方法
4.1 自組織技術基礎
4.1.1 “生命的游戲”
4.1.2 元胞自動機的基礎
4.1.3 元胞自動機的自組織建模方法
4.1.4 元胞自動機的應用領域
4.2 城市交通信號自組織控制模型
4.2.1 CA與城市交通信號控制問題
4.2.2 基于CA的城市交通信號控制模型
4.2.3 城市交通信號自組織控制的實時過程與規(guī)則
4.2.4 仿真結果與比較
4.3 結構拓撲的自組織進化
4.3.1 結構拓撲優(yōu)化中的ECA直接規(guī)則
4.3.2 ECA規(guī)則的進化表達
4.3.3 結構拓撲形態(tài)優(yōu)化的算例
4.4 電子連接器微動磨損的自組織模型及其仿真
4.4.1 影響因素分析
4.4.2 模型建立
4.4.3 仿真及結果分析
第五章 自學習設計技術與方法
5.1 自學習技術基礎
5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的概述
5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特點
5.1.3 細胞元模型
5.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
5.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
5.1.6 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡（BP網(wǎng)絡）
5.1.7 典型反饋網(wǎng)絡——Hopfield網(wǎng)絡
5.1.8 基于概率學習的Boltzmann機模型
5.2 非線性振動的自學習建模
5.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡和系統(tǒng)識別
5.2.2 非線性振動脈沖響應的學習和系統(tǒng)預測
5.2.3 Duffing振動的學習和預測
5.2.4 預測精度和泛用性的考察
5.3 基于學習的機械系統(tǒng)特性預測
5.3.1 機械系統(tǒng)特性預測的問題
5.3.2 機械系統(tǒng)特性預測的基本模型
5.3.3 雷達結構系統(tǒng)固頻的預測例
5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)的智能設計體系結構
5.4.1 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)的必要性
5.4.2 面向設計的智能平臺
5.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的CAD/CAM一體化
5.5.1 系統(tǒng)的結構
5.5.2 產(chǎn)品零件數(shù)據(jù)結構
5.5.3 智能cAPP系統(tǒng)
參考文獻
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