[吉林大学]吉大20年4月《机械优化设计》作业考核试题【满分】

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【熊猫奥鹏】-[吉林大学]吉大20年4月《机械优化设计》作业考核试题
试卷总分:100 得分:100
第1题,（）一般是指在处理设计疑问时，使其成果到达某种含义上的无可争议的完善化。
A、正交化
B、标准化
C、最优化
D、正定化
正确答案:


第2题,下列说法不正确的一项是（ ）。
A、变量轮换法的方法是顺次沿相应的坐标轴方向进行的一维优化，收敛速度较慢
B、二维正定二次函数的等值线是同心的椭圆族，且椭圆中间即是以该函数为方针函数的极小点
C、用梯度法寻求方针函数的最小值时，即是沿方针函数方向上的一维查找寻优法
D、使用复合形法进行优化设计时，结构初始复合形的悉数极点都有必要在可行城内选择。
正确答案:


第3题,下列束缚中不归于功能束缚的一项是（ ）。
A、齿轮齿面触摸疲惫强度条件
B、梁的刚度条件
C、斜齿轮螺旋角取值规模的约束条件
D、转子旋转的平衡条件。
正确答案:


第4题,K-T条件是多元函数获得束缚极值的（）条件。
A、充沛
B、必要
C、充沛必要
D、不断定
正确答案:


第5题,下列说法正确的一项是（ ）。
A、若方针函数的海森矩阵H(X)对应的队伍式的次序主子式的值都小于零，则此海森矩阵H(X)为正定矩阵
B、牛顿法寻优时的查找方向是向量表明的方向
C、使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需满意可行性条件就能够作为一个寻长处
D、机械优化设计中的可行域有必要是一个有界的闭域。
正确答案:


第6题,非线性疑问分为一维疑问和（）两种。
A、静态疑问
B、n维性疑问
C、无束缚疑问
D、束缚疑问
正确答案:


第7题,黄金切割的数值为（）。
A、0.618
B、0.318
C、0.218
D、0.118
正确答案:


第8题,（）是从可行域的外部结构一个点序列去迫临原束缚疑问的最优解。
A、外点法
B、内点法
C、混合法
D、抛物线法
正确答案:


第9题,一个可行设计有必要满意某些设计约束条件，这些约束条件称作（）。
A、可行条件
B、固定条件
C、束缚条件
D、鸿沟条件
正确答案:


第10题,（）是在使用多维设计空间中的几许图形不断向好点移动迭代的一种算法，可经过反射、缩短、拓展三种运算来处理。
A、单钝形法
B、内点法
C、外点法
D、混合法
正确答案:


第11题,赏罚函数法有（）三种方法。
A、迭代法
B、内点法
C、外点法
D、混合法
正确答案:,C,D


第12题,下列哪几项归于坐标变换法的特色？（）
A、计算量少，程序简略，不需求求函数导数的直接探究方针函数最优解的方法
B、探究道路较长，疑问的维数愈多求解的功率愈低
C、改动初始点从头迭代，可防止呈现病态
D、仅适用于n较少（n 10）的方针函数求优
正确答案:,B,C,D


第13题,一维查找方法数值解法有（）。
A、打听法
B、插值法
C、迭代法
D、计算法
正确答案:,B


第14题,下列哪几项归于阻尼牛顿法的特色？（）
A、初始点应选在X*邻近，有必定难度
B、若迭代点的海赛矩阵为奇特，则无法求逆矩阵，不能结构牛顿法方向
C、不只要计算梯度，还要求海赛矩阵及其逆矩阵，计算量和存储量大
D、关于二阶不可以微的F(X)也适用
正确答案:,B,C


第15题,最优化疑问分为（）两种。
A、静态疑问
B、动态疑问
C、线性疑问
D、非线性疑问
正确答案:,B


第16题,混合法是用内点法处理不等式束缚，用外点法处理等式束缚。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第17题,关于方针函数和束缚函数都是凸函数的状况， 契合K-T条件的点必定是大局最长处。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第18题,函数在某点的梯度不为零，则必与过该点的等值面笔直。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第19题,假如该函数的HESSEN矩阵为正定，则该函数不是凸函数。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第20题,牛顿法收敛很快，关于二次函数只需迭代一次便到达最长处，对非二次函数也能较快迭代到最长处。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第21题,机械优化设计根本上是线性的、有束缚的最优化疑问。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第22题,气温在人体正常体温的黄金切割点上23℃摆布时，恰是人的身心最适度的温度。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第23题,查找方向的构成疑问乃是无束缚优化方法的要害。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第24题,函数的等值面（线）是用来描绘、研讨函数的全体性质的。（）
A、过错
B、正确
正确答案:


第25题,因为各束缚函数所表达的含义不一样，使得各束缚函数值在量级上相差很大。束缚函数的标准变换常称标准化，为改进数学模型性态常用的一种方法。（）
A、过错
B、正确
正确答案:
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