課程名稱 |
最佳設計 Optimization in Engineering |
開課學期 |
106-1 |
授課對象 |
工學院 機械工程學研究所 |
授課教師 |
詹魁元 |
課號 |
ME7129 |
課程識別碼 |
522 M3180 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
共405 |
備註 |
總人數上限:39人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1061ME7129_ |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
一、課程簡介:
『最佳設計』是門綜合數學規劃(Mathematical Programming) 和最佳化搜尋(Optimization Search)之學問;簡單地說就是如何將一個複雜之實際設計問題模擬為數學規劃問題,再利用數值方法求此數學規劃問題之解。一個產品之最佳設計過程包括下列步驟:
1. 定義一個設計問題之設計變數(design variables)。
2. 定義什麼是`最佳`之設計,也就是利用設計變數定出能代表設計好壞之性能指標(performance index),或稱為目標函數(objective function)。
3. 定出設計問題必須滿足之基本要求,也就是利用設計變數定義設計問題之限制條件(constraints)。
4. 利用數值搜尋方法求出合於限制條件且性能指標為最佳之解,這部份則為線性規畫(Linear Programm)或非線性規畫(Nonlinear Programming)之問題。
一般之設計若經此最佳化過程可大幅改良產品之性能。
上課內容包括:
1. Introduction to Optimum Design
2. Unconstrained Optimization Methods
3. Search Methods for Unconstrained Minimization
4. Indirect Methods for Constrained Optimization
5. Direct Methods for Constrained Optimization
6. Linear Programming Methods
7. Genetic Algorithms in Optimization
8. Applications of Optimum Design |
課程目標 |
1. 訓練同學具有將一般工程設計問題模擬成為最佳化問題之方法
2. 訓練同學具有利用C++程式語言撰寫一般工程問題數值分析之能力
3. 訓練同學具有利用C++程式語言撰寫最佳化數值搜尋程式之能力
4. 訓練同學瞭解各種最佳化數值搜尋之理論方法
5. 訓練同學具有利用最佳化方法解決一般工程設計問題之能力
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課程要求 |
1. 10~12 homeworks
2. Mid-term test
3. Final report
4. Final test
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
待補 |
參考書目 |
1. Panos Y. Papalambros and Douglus J. Wilde, “Principles of Optimal Design”, 2nd edition, Cambridge University Press, 2000.
2. G.N. Vanderplaats, `Numerical Optimization Techniques for Engineering Design : with Applications`, McGraw-Hill, International edition 1993(1st edition 1984).
3. R.L. Fox, `Optimization Methods for Engineering Design`, Addison-Wesley, 1971. |
評量方式 (僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/12 |
No Class |
第2週 |
9/19 |
Course Introduction,Design Concepts |
第3週 |
9/26 |
Optimal Process(Chap 1) |
第4週 |
10/03 |
Mathematical Review |
第5週 |
10/10 |
No class |
第6週 |
10/17 |
Math and Modeling(Chap 2+3) |
第7週 |
10/24 |
Interior Optima(Chap 4) |
第8週 |
10/31 |
Midterm Exam |
第9週 |
11/07 |
Differential Theory:Boundary Optima(Chap 5) |
第10週 |
11/14 |
Differential Theory:Boundary Optima(Chap 5) |
第11週 |
11/21 |
Generalized Reduced Gradient |
第12週 |
11/28 |
KKY Conditions and Batch Mode |
第13週 |
12/05 |
Local Computation (Chap.6) |
第14週 |
12/12 |
Nongradient Search (Chap.7) |
第15週 |
12/19 |
System Design Optimization |
第16週 |
12/26 |
SmartDO Introduction and Practice |
第17週 |
1/02 |
Project Presentations |
第18週 |
1/09 |
Final Project Report Due |
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