UnigraghiceII模型设计-基础篇

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出版者:中国铁道出版社
作者:黄俊明 吴运明 詹永裕
出品人:
页数:300
译者:
出版时间:2001-10
价格:36.0
装帧:平装
isbn号码:9787113043506
丛书系列:
图书标签:
  • Unigraphics II
  • UG
  • 模型设计
  • 基础
  • CAD
  • 机械设计
  • 工业设计
  • 软件教程
  • 数字化建模
  • 三维设计
  • 工程图纸
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具体描述

本书详细介绍了UG环境界面基本操作、曲线绘制与编辑,以及各种实体特征建构与编辑等操作内容。

各章节后提供例题,并逐一讲解其步骤,使初学者能在最短的时间内,得到最好的学习效果。随书并附赠范例光盘,通过范例练习,熟练每一指令的操作,立即验证学习,对于教学、自学均有很大的帮助。若您想更进一步了解Unigraphics,请参考我社所出版的《Unigraphics II模型设计——高级篇》,必定能让您让Unigraphics有全面的认识。

《面向复杂系统的建模与仿真:从理论到实践》 导语: 在当今高度互联和快速演进的工程、科学和社会领域,我们面对的系统日益复杂,其内部交互机制、动态行为以及对外部扰动的响应往往难以直观把握。《面向复杂系统的建模与仿真:从理论到实践》旨在为读者提供一套系统、深入且具备实操性的工具箱,以应对这一挑战。本书聚焦于如何将现实世界的复杂现象抽象为数学模型,并利用先进的仿真技术来验证、分析和预测这些系统的行为。 第一部分:复杂系统基础理论与建模哲学 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石,并探讨了构建有效模型的思维框架。 第一章:复杂系统的内涵与特征 本章首先界定了“复杂系统”的范畴,区分了简单、浑沌与复杂系统。我们将深入剖析复杂系统的核心特征,包括:涌现性(Emergence)、自组织(Self-organization)、反馈回路(Feedback Loops)、非线性动力学(Nonlinear Dynamics)以及多尺度(Multi-scale)现象。通过对经典案例,如生态系统、交通网络和金融市场的分析,读者将建立对系统复杂性来源的直观认识。 第二章:建模范式的选择与哲学思辨 建模并非追求绝对的精确,而是在于有效性与可理解性之间的权衡。本章系统比较了主要的建模哲学: 1. 现象学模型(Phenomenological Models): 侧重于描述输入与输出之间的关系,适用于快速原型设计和工程控制。 2. 基于机制的模型(Mechanistic Models): 试图还原系统内部运作的微观机制,追求更高的解释力。 3. 基于主体的建模(Agent-Based Modeling, ABM):将复杂性归因于个体行为及其交互规则。 我们将讨论“奥卡姆剃刀原则”在模型选择中的应用,以及如何根据研究目的确定模型的合适粒度(Granularity)。 第二章第三节:从定性到定量的转化 本节重点讨论如何将模糊的系统描述转化为可操作的数学语言。这包括系统边界的确定、关键变量的识别、状态空间的定义,以及如何使用数学工具(如微分方程、概率分布或图论)来形式化系统组件间的相互作用。 第二部分:主流建模方法精讲与应用 本部分深入讲解当前工程与科学领域应用最广泛的几种建模技术。 第三章:连续系统建模:微分方程组的构建与求解 本章聚焦于描述时间连续变化的物理、化学或工程系统。 1. 常微分方程(ODE)模型: 详细介绍拉普拉斯变换、传递函数在线性时不变(LTI)系统分析中的应用。重点分析反馈控制系统中的稳定性和瞬态响应。 2. 偏微分方程(PDE)模型: 探讨涉及空间分布的现象,如热传导、流体力学(简要介绍Navier-Stokes方程的简化应用)和扩散过程。 3. 状态空间表示法: 讲解状态向量的选取、能控性(Controllability)与能观测性(Observability)的分析,为现代控制理论打下基础。 第四章:离散事件仿真(DES)与面向过程建模 对于库存管理、生产调度、通信网络等具有明确事件驱动特性的系统,DES是核心工具。 本章详细阐述DES的基本要素:实体(Entities)、资源(Resources)、事件(Events)和状态变量(State Variables)。我们将构建一个基于DES的复杂排队系统模型,演示如何利用事件调度机制来模拟系统随时间推移的动态变化,并探讨如何利用该技术优化流程效率。 第五章:基于主体的建模(ABM)与社会模拟 ABM是研究分布式智能和宏观涌现行为的强大工具。 1. ABM的设计原则: 探讨个体行为规则(Ruleset)的设计,环境(Environment)的构建,以及通信和交互机制的编码。 2. ABM的实现技术: 介绍主流ABM框架(如NetLogo, GAMA等)的特点,并侧重于如何设计个体间的异质性(Heterogeneity)。 3. 宏观-微观连接: 重点讨论如何从大量的微观模拟结果中提取出可验证的宏观统计规律,并与传统宏观模型进行对比验证。 第六章:网络科学与图论建模 将复杂系统视为节点与边的集合,是理解信息流、鲁棒性和疾病传播的关键。 本章介绍图论的基本概念(度、路径、中心性)。深入探讨特定网络模型:随机网络(Erdos-Renyi)、小世界网络(Small-World)和无标度网络(Scale-Free)。通过对这些拓扑结构的分析,读者可以理解不同网络结构对信息传播速度和系统容错能力的影响。 第三部分:模型验证、校准与仿真技术 一个精心构建的模型只有经过严格的验证和校准,才能被信任地应用于决策支持。 第七章:模型校准与参数估计 模型参数的确定是建模中最具挑战性的环节之一。本章提供系统性的方法论: 1. 数据驱动校准: 介绍优化算法(如遗传算法、粒子群优化)在参数拟合中的应用。 2. 敏感性分析(Sensitivity Analysis): 讲解如何识别模型中对输出结果影响最大的关键参数,从而指导实验设计和数据收集。 3. 不确定性量化: 探讨如何处理模型结构和输入数据中的不确定性,并利用蒙特卡洛方法进行评估。 第八章:模型验证、确认与实验设计 验证(Verification)关注模型是否“正确地”实现了数学描述;确认(Validation)关注模型是否“准确地”描述了现实系统。 本章详细阐述了“输入-输出检验法”和“结构检验法”。同时,介绍如何设计科学的仿真实验,包括因子设计(Factorial Design)和响应曲面法(Response Surface Methodology),以最大化从有限的仿真运行中获取的信息。 第九章:高级仿真技术与计算挑战 本章面向高性能计算环境下的复杂系统仿真。 1. 并行化与分布式计算: 探讨如何将大规模的ABM或高精度PDE模型分解到多核处理器或集群上进行加速计算。 2. 混合仿真(Hybrid Simulation): 针对同时包含连续和离散特性的系统(如机电耦合系统),讲解如何有效集成不同类型的求解器。 结语: 《面向复杂系统的建模与仿真:从理论到实践》旨在培养读者批判性地看待问题、系统性地构建模型、以及严谨地评估结果的能力。本书强调理论深度与工程实践的紧密结合,是工程技术人员、系统分析师和科研人员不可或缺的参考手册。通过掌握这些工具,读者将能够有效地解构并驾驭未来世界中的复杂挑战。

作者简介

目录信息

第1章 基本环境介绍
第2章 常用功能
第3章 Curve曲线
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书在理论与实践的结合点上,处理得极其微妙和高明。许多技术书籍在试图贴近应用时,往往会牺牲理论的严谨性,变成一本“工具手册”;而这本书则成功地保持了其作为理论基石的地位,同时又处处流露出对实际工程问题的关怀。我发现,书中在讲解完一个基础设计模式后,通常会紧跟着一小节案例分析,这些案例往往不是那种完美无瑕的教科书式例子,而是充满了现实世界中常见的“妥协”和“权衡”。例如,在讨论资源分配模型的构建时,作者并没有给出单一的最优解,而是详细分析了在算力受限和实时性要求冲突下的几种次优策略及其代价,这种现实主义的叙事风格,让我觉得这本书的实用价值极高。它教会了我们,在真正的设计工作中,最优解往往是不存在的,关键在于如何根据约束条件做出最明智的取舍。这种成熟的、不偏不倚的视角,是很多初级教材所不具备的,它让读者在学习理论的同时,就建立起了一种对工程复杂性的敬畏感。

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这本书的封面设计得相当有意思,那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形,让人一眼就能感觉到其中蕴含的严谨和专业。我拿到手的时候,心里其实是有些忐忑的,毕竟“模型设计”这个词汇听起来就意味着大量的数学公式和复杂的抽象概念。不过,翻开第一章后,我的顾虑很快就打消了。作者似乎非常擅长将枯燥的理论包装得引人入胜。他没有一上来就抛出那些让人头皮发麻的定义,而是从一个非常实际的应用场景入手,比如为什么我们需要一个统一的框架来处理不同类型的数据结构。这种叙事方式,仿佛是带着你一步步走进一个精密的机械工厂,先看成品如何运转,再慢慢拆解每一个齿轮的构造。特别是关于数据流图的引入部分,作者用了很多生动的比喻,把原本抽象的“拓扑排序”概念讲得清晰明了,这对于初次接触这类理论的读者来说,无疑是一剂强心针。书中对于基础概念的阐述极其扎实,每一个术语的定义都经过了反复推敲,保证了无歧义性。我尤其欣赏作者在排版上所下的功夫,图表清晰,注释到位,阅读起来的流畅度非常高,即便是在处理一些稍微复杂一点的流程时,也不会感到迷失方向。这让我觉得,这本书不仅仅是教科书,更像是一位耐心的导师在耳边细细讲解。

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我对这本书的阅读体验,可以说是“酣畅淋漓”中带着一丝“烧脑的快感”。说它酣畅淋漓,是因为作者对理论框架的构建体系非常清晰,就像建造一座摩天大楼,从地基、承重墙到幕墙的安装顺序,逻辑严密,没有丝毫的跳跃感。当你理解了前一个模块的概念,下一个模块的引入就会显得水到渠成。但是,这种流畅感背后,是对读者思维的极大挑战。比如在阐述“一致性与完备性”这两个核心概念时,作者用了整整一个章节的篇幅去辨析二者在不同语义定义下的细微差别,引用了多位学者的观点进行对比,这种学术上的深度,要求读者必须全神贯注,稍有走神,就可能错过关键的逻辑转折点。我不得不承认,有好几次,我需要停下来,合上书本,在白纸上重新画出作者描述的结构图,才能真正“消化”掉那些信息。这种需要主动参与、深度思考的学习过程,正是它最吸引我的地方。它拒绝了那些肤浅的“速成秘籍”的套路,而是实实在在地在提升读者的理论功底。这本书,绝不是茶余饭后的消遣读物,它需要你沉下心来,与之进行一场高质量的智力对话。

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这本书的内容深度和广度,超乎了我对一本“基础篇”读物的预期。我原本以为它会停留在对各种既有框架的罗列和简单介绍,但事实证明,我的想法太浅薄了。作者明显是抱着一种“授人以渔”的态度在写作。在深入探讨核心算法逻辑时,作者并没有满足于仅仅展示公式,而是花费了大量篇幅去剖析每一步推导背后的思维逻辑和潜在的局限性。比如,在讨论状态空间搜索的优化策略时,书中不仅详述了A*算法的基本原理,还花了近二十页的篇幅去分析不同启发函数在特定约束条件下的性能差异,甚至还引入了少量概率论的知识来支撑其有效性。这种层层递进的结构,让我感觉自己不是在被动接受知识,而是在参与一场深入的智力探险。我甚至能想象出作者在撰写这些章节时,是如何反复推敲每一个数学符号的放置位置,以期达到最佳的教学效果。对于有一定工程背景的读者来说,书中穿插的那些“陷阱与避让”的小提示,更是价值连城,它们避免了我可能在实际应用中会犯的低级错误,大大提高了学习效率。这本书的价值,在于它教会了你如何“思考”模型设计,而不仅仅是“如何使用”模型设计。

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从排版和细节处理上来看,这本书绝对是业界的一股清流。我留意到,作者在引用外部资料时,其脚注和参考文献的标注系统是完全遵照某个主流的学术规范的,这体现了一种对知识产权和学术规范的尊重。更重要的是,书中的图示质量达到了前所未有的高度。很多复杂的模块交互图,如果用普通的线条图来表示,很容易让人眼花缭乱,但这本书中的插图,色彩的运用、层次的区分都经过了精心设计,每一条线、每一个色块都有其明确的含义,几乎不需要过多的文字解释,图本身就能说话。这极大地减轻了阅读的认知负荷。此外,书末的索引做得也非常详尽和实用,当我需要回顾某个特定概念时,可以迅速定位到相关的页码和上下文,这对于后期作为参考手册使用时,提供了极大的便利。整体而言,这本书不仅仅是一份知识的载体,它本身就是一件经过精心打磨的工艺品,体现了作者对读者体验的深切关注。

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