奥鹏教育吉林大学《机械优化设计》在线作业一

奥鹏教育吉林大学在线作业

吉大18春学期《机械优化设计》在线作业一-0001

关于机械优化设计的设计空间的描述，不正确的一项是（ ）。
A:设计空间是一个优化设计问题所有设计方案的集合
B:一个优化奥鹏教育吉林大学在线作业设计问题中，设计变量的个数，就是它的设计空间的维数
C:设计空间就是设计变量的可行域
D:每个优化设计方案都可用一个从设计空间原点出发的向量表示
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动态问题分为约束问题和（）两种。
A:一维问题
B:n维性问题
C:无约束问题
D:约束问题
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（）是在利用多维设计空间中的几何图形不断向好点移动迭代的一种算法，可通过反射、收缩、扩展三种运算来解决。
A:单钝形法
B:内点法
C:外点法
D:混合法
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（）通常是指在解决设计问题时，使其结果达到某种意义上的无可争议的完善化。
A:正交化
B:规范化
C:最优化
D:正定化
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下列说法正确的一项是（????? ）。
A:若目标函数的海森矩阵H(X)对应的行列式的顺序主子式的值都小于零，则此海森矩阵H(X)为正定矩阵
B:牛顿法寻优时的搜索方向是向量表示的方向
C:利用复合形法进行优化设计时，每一轮迭代中求出的映射点只要满足可行性条件就可以作为一个寻优点
D:机械优化设计中的可行域必须是一个有界的闭域。
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有n个设计变量为坐标所组成的实空间称为（）。
A:设计空间
B:行向量
C:列向量
D:集
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下列约束中不属于性能约束的一项是（ ）。
A:齿轮齿面接触疲劳强度条件
B:梁的刚度条件
C:斜齿轮螺旋角取值范围的限制条件
D:转子旋转的平衡条件。
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K-T条件是多元函数取得约束极值的（）条件。
A:充分
B:必要
C:充分必要
D:不确定
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无约束优化问题极值必要条件是（）。
A:在极值点处函数的梯度为一维零向量
B:在极值点处函数的梯度为二维零向量
C:在极值点处函数的梯度为三维零向量
D:在极值点处函数的梯度为n维零向量
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在最速下降法中，相邻两个迭代点上的函数梯度相互（）。
A:平行
B:垂直
C:相交
D:相异
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最优化问题分为（）两种。
A:静态问题
B:动态问题
C:线性问题
D:非线性问题
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按照产品设计变量的取值特点，设计变量可分为（）。
A:连续变量
B:离散变量
C:矢量
D:标量
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下列哪几项属于阻尼牛顿法的特点？（）
A:初始点应选在X*附近，有一定难度
B:若迭代点的海赛矩阵为奇异，则无法求逆矩阵，不能构造牛顿法方向
C:不仅要计算梯度，还要求海赛矩阵及其逆矩阵，计算量和存储量大
D:对于二阶不可微的F(X)也适用
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一维搜索方法数值解法有（）。
A:试探法
B:插值法
C:迭代法
D:计算法
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惩罚函数法有（）三种方法。
A:迭代法
B:内点法
C:外点法
D:混合法
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由于各约束函数所表达的意义不同，使得各约束函数值在量级上相差很大。约束函数的尺度变换常称规格化，为改善数学模型性态常用的一种方法。（）
A:错误
B:正确
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搜索方向的构成问题乃是无约束优化方法的关键。（）
A:错误
B:正确
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如果该函数的HESSEN矩阵为正定，则该函数不是凸函数。（）
A:错误
B:正确
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目标函数的尺度变换使用的并不广泛，但作为一种极好的想法还是很有启发性的。（）
A:错误
B:正确
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约束优化设计的最优点不在可行域 D 中。（）
A:错误
B:正确
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对于具有相等目标函数值的设计点构成的平面曲线或曲面称为等值线或等值面。（）
A:错误
B:正确
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对于目标函数和约束函数都是凸函数的情况， 符合K-T条件的点一定是全局最优点。（）
A:错误
B:正确
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混合法是用内点法处理不等式约束，用外点法处理等式约束。（）
A:错误
B:正确
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函数的等值面（线）是用来描述、研究函数的整体性质的。（）
A:错误
B:正确
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机械优化设计基本上是线性的、有约束的最优化问题。（）
A:错误
B:正确
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