《智能设计》以复杂机械系统的设计为背景，在对传统的自上而下的机械设计方法进行归类和整理的基础上，以机械结构的智能设计为主线贯穿始终，从机械的智能设计思想出发，更一般地论述了其方法和技术。重点将非线性、遗传算法、元胞自动机、神经网络等方法作为自下而上的智能化方法，讲述自下而上、自组织、自适应、自优化的智能设计思想和算法。从宏观和微观方法论上进行综合和交叉，为研究生、大学高年级本科生以及相关专业科研人员掌握复杂机械系统的智能设计提供理论基础和方法。
《智能设计》可作为高等院校工程类（如机械、动力等）、信息类（如计算机、自动化等）各专业和其他相关专业的研究生和高年级本科生教材，也可供从事设计研究、开发工作的学者与工程技术人员参考。
随着中国高等教育持续发展，研究生教育发生了很大变化，我国已经迅速跨入了世界研究生教育大国的行列。为了满足研究生教育的需求，高等教育出版社组织了若干套丛书作为研究生教学参考用书。其中机械工程学科研究生系列教学用书是在对全国机械工程学科研究生教育及其教学用书进行全面调研的基础上，由“机械工程学科研究生教学资源建设委员会”组织编写的。组织、编写、出版这套研究生教学用书是一件既有教学价值，又有学术价值的工作。
培养研究生应当特别重视能力的培养。所谓能力，包括自我充实的能力，即独立从一个领域进入另一个领域的能力，以及解决问题的能力。知识是一个动态的集合：昨天的新知识，今天就可能变成一般的知识，明天也许就要变为需要加以更新的知识。竞争迫使人们要不断更新自己的知识和进入新的领域。任何人都不可能将他一生中解决问题需要用到的知识都在学校里装进脑袋，也不可能年轻时学了的就可以用一辈子。因此，如何培养自我充实能力是非常重要的教育课题，特别是在研究生培养阶段。
自我充实主要有三个途径：浏览、读书和实践。在信息技术高度发展的时代，为一个名词搜集几万条信息，往往只是几秒钟的事。因此，需要将浏览和读书作为两个不同的学习方法区分开来。浏览是遍历广泛的信息而可以不甚了了，读书则不同，读书是为了对所描述的领域进行深入的了解。要了解一个领域，并且想进入这个领域，最好的办法就是先找一本这个领域的经典著作，老老实实地读完。不仅要掌握书中阐述的基本概念，还要弄懂书中介绍的基本理论，学好书中采用的基本方法。如果有计算公式，那么最好一个一个地推导，如果有作业，最好一个一个做一遍。读完以后，再依照书和借助其他工具的引导，去浏览可能得到的信息以丰富自己。此时，对于得到的信息，不仅要能够辨别信息的可信程度，而且要估计它的重要性并判断是否需要花时间和需要花多少时间去进_步了解。这样就完成了从不了解到进入一个领域的第一步。一本好书，还应当起到帮助初学者掌握正确的学习方法，和以严谨、科学的治学态度潜移默化地感染读者的作用。
进入一个领域的第二步，也是不可缺少的一步，就是实践。一个人，不论他读了多少书，如果没有亲自做过，他就不可能真正领会很多理论和方法的精髓。当他要用读到的知识去解决问题时，就会觉得没有把握。另外，任何书都不可能完美无缺，经过实践，不仅能够更深入地理解书中正确的方面，更可以发现书中论点和方法的不足之处。读书不是为了做书呆子，而是为了在前人成功的基础上找到自己前进的方向。
从上面的分析可以看到，一本经典著作，对于引领一个人进入一个领域，是多么的重要。可惜现在这样的好书太少了，按照这种要求来写的书太少了。另外，能够这样读书的人也太少了。很多人往往满足于在网络上浏览，或者用对待查手册的态度对待读书。读得也不少，但是越读越理不出头绪。另一方面，没有好书可读也是事实。读文献不等于读书，一篇文献讲的往往是很局部的问题，不可能从一条缝隙中看到一片天；综述文献又太概括，对于还不熟悉这个领域的人，很难从中了解问题的本质。
第一章 智能模拟的科学
1.1 信息社会与思维科学
1.1.1 思维与思维科学
1.1.2 思维的类型
1.2 思维的基础和认知的发展
1.2.1 思维与智能
1.2.2 思维的神经基础
1.2.3认知发展
1.3 智能模拟
1.3.1 智能模拟的科学基础
1.3.2 智能模拟的哲学基础
1.3.3 智能模拟的基本途径
第二章 智能设计方法和技术综述
2.1 智能设计的发展概述
2.1.1 CAD的发展
2.1.2 智能设计的两个阶段
2.2 智能设计的概念和特征
2.2.1 智能设计的特点
2.2.2 智能设计技术的研究重点
2.2.3 智能化方法的分类和智能设计的层次
2.3 智能设计的基本方法
2.3.1 智能设计的分类
2.3.2 智能设计系统与技术
2.3.3 智能设计体系和知识表达
第三章 进化设计技术与方法
3.1 进化设计技术基础
3.1.1 遗传算法的概貌
3.1.2 基本遗传算法
3.1.3 模式定理
3.1.4 遗传算法的有关操作规则和方法
3.1.5 多个体参与交叉的遗传算法
3.1.6 多目标进化算法简介
3.2 基于进化的健壮性设计方法
3.2.1 健壮性开发方法的基本思路
3.2.2 基于进化的健壮性设计方法的总体框架
3.2.3 基于进化的健壮性设计方法的说明
3.3 结构智能优化设计——进化设计
3.3.1 结构智能设计的概念
3.3.2 结构进化智能优化设计
3.3.3 基于进化的桁架结构相位设计
3.3.4 基于进化的结构非线性强制振动解法
3.3.5 基于进化的圆抛物面天线健壮结构设计
3.4 基于遗传算法的配送路径优化设计
3.4.1 路径优化问题与模型
3.4.2 遗传算法的构造
3.4.3 仿真与结果分析
3.5 高速贴片机PCB板贴片装配工艺的遗传优化
3.5.1 贴装工艺流程及其简化
3.5.2 贴装工艺的集成优化数学模型
3.5.3 用遗传算法求解贴片装配工艺优化问题
第四章 自组织设计技术与方法
4.1 自组织技术基础
4.1.1 “生命的游戏”
4.1.2 元胞自动机的基础
4.1.3 元胞自动机的自组织建模方法
4.1.4 元胞自动机的应用领域
4.2 城市交通信号自组织控制模型
4.2.1 CA与城市交通信号控制问题
4.2.2 基于CA的城市交通信号控制模型
4.2.3 城市交通信号自组织控制的实时过程与规则
4.2.4 仿真结果与比较
4.3 结构拓扑的自组织进化
4.3.1 结构拓扑优化中的ECA直接规则
4.3.2 ECA规则的进化表达
4.3.3 结构拓扑形态优化的算例
4.4 电子连接器微动磨损的自组织模型及其仿真
4.4.1 影响因素分析
4.4.2 模型建立
4.4.3 仿真及结果分析
第五章 自学习设计技术与方法
5.1 自学习技术基础
5.1.1 神经网络的概述
5.1.2 神经网络的主要特点
5.1.3 细胞元模型
5.1.4 神经网络模型
5.1.5 神经网络的学习
5.1.6 多层前向神经网络（BP网络）
5.1.7 典型反馈网络——Hopfield网络
5.1.8 基于概率学习的Boltzmann机模型
5.2 非线性振动的自学习建模
5.2.1 神经网络和系统识别
5.2.2 非线性振动脉冲响应的学习和系统预测
5.2.3 Duffing振动的学习和预测
5.2.4 预测精度和泛用性的考察
5.3 基于学习的机械系统特性预测
5.3.1 机械系统特性预测的问题
5.3.2 机械系统特性预测的基本模型
5.3.3 雷达结构系统固频的预测例
5.4 神经网络专家系统的智能设计体系结构
5.4.1 建立人工神经网络专家系统的必要性
5.4.2 面向设计的智能平台
5.5 基于神经网络的CAD/CAM一体化
5.5.1 系统的结构
5.5.2 产品零件数据结构
5.5.3 智能cAPP系统
参考文献
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