液压6-DOF并联机器人操作手运动和力控制的研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王洪瑞

出品人:

页数:520

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:29.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787810287630

丛书系列:

图书标签:

• 液压机器人
• 并联机器人
• 6-DOF
• 运动控制
• 力控制
• 机器人学
• 机械工程
• 控制工程
• 自动化
• 液压系统

好的，这是一份基于您提供的图书名称，但内容完全不涉及“液压6-DOF并联机器人操作手运动和力控制”的图书简介： --- 图书简介：大数据时代下的复杂系统建模与优化 导言：面向数字孪生的系统重塑 在当今信息爆炸与技术深度融合的时代，我们正目睹着物理世界与数字世界边界的日益模糊。传统的工程学、管理学乃至社会科学的分析方法，在面对海量异构数据和高度互联的复杂系统时，显得力不从心。本书《大数据时代下的复杂系统建模与优化》正是在此背景下应运而生，它旨在提供一套超越传统线性、静态分析范式的系统性工具集，以应对现代工业、城市运行、生态环境乃至金融市场中普遍存在的非线性和动态演化特征。 本书的核心思想是将复杂系统视为一个由大量相互作用的子单元构成的动态网络。我们不再试图用简化的宏观方程去描述一切，而是着重于微观个体行为的涌现性（Emergence）与系统整体的适应性（Adaptivity）。我们关注如何利用现代计算能力，结合先进的数学理论，构建出能够捕捉系统真实非线性动态的数字化模型，并在此基础上实现对系统性能的有效优化与调控。 第一部分：复杂系统理论基础与建模范式转型 本部分为全书的理论基石，旨在帮助读者完成思维模式上的转变，从确定性思维迈向概率性、动态性的系统思考。 第一章：复杂性科学概述与学科交叉 本章系统梳理了复杂性科学（Complexity Science）的起源与发展脉络，重点阐述了“涌现性”、“自组织”、“临界现象”等核心概念在不同学科（物理学、生物学、经济学）中的体现。我们探讨了如何识别一个系统是否具有“复杂性”的特征，并讨论了其与经典控制论、信息论的本质区别。 第二章：网络科学与拓扑结构分析 复杂系统天然具有网络结构。本章深入剖析了现代网络科学的工具箱。内容涵盖了从基础的网络度分布、聚类系数到更高级的社群发现（Community Detection）、中心性度量（Centrality Measures）。我们特别引入了时变网络（Temporal Networks）的概念，用于描述随时间演化的连接模式，这对于理解交通网络、社交网络和供应链的动态特性至关重要。 第三章：基于代理的模型（ABM）构建与仿真 代理模型（Agent-Based Modeling, ABM）是研究复杂系统微观驱动力的关键工具。本章详细介绍了ABM的建模流程，包括代理的定义、规则集的设计、环境的构建以及多尺度耦合。我们将通过具体的案例，如市场行为模拟或城市交通拥堵形成，演示如何通过程序化仿真，观察宏观模式的自发形成，而非简单地从外部强加。 第四章：高维数据的降维与流形学习 面对海量传感器数据和模拟输出，如何提取系统的关键低维表示是建模的前提。本章重点介绍非线性降维技术，如t-SNE、UMAP等流形学习方法，以及它们在揭示高维数据内在结构上的优势。这为后续的系统状态估计和预测提供了坚实的数据基础。 第二部分：大数据驱动的动态系统辨识与预测 本部分聚焦于如何将数据驱动的方法有效地融入到系统模型的构建与验证之中，特别关注时间序列的处理和模型的实时迭代。 第五章：深度学习在系统状态估计中的应用 传统的卡尔曼滤波等方法在处理高度非线性和高斯假设失效时表现不佳。本章转向深度学习方法，介绍如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及更先进的Transformer架构，对系统的时间依赖性进行高效捕捉。重点讨论了如何设计损失函数以反映系统的物理约束（Physics-Informed Neural Networks, PINNs的初步探讨）。 第六章：异构数据融合与数字孪生体的初步构建 现代复杂系统的数据源是分散且异构的（传感器数据、日志文件、专家知识）。本章探讨了多模态数据融合的技术，包括证据理论和贝叶斯网络在处理不确定性信息中的作用。我们将首次尝试勾勒出“数字孪生体”（Digital Twin）的框架，即一个实时、高保真、可交互的虚拟系统模型。 第七章：系统演化的不确定性量化与鲁棒性分析 复杂系统本质上是随机的。本章引入蒙特卡洛方法、Polynomial Chaos Expansion (PCE) 等工具，用于量化输入不确定性或模型参数不确定性对系统输出的影响。我们还将探讨系统在面对外部扰动时的“鲁棒性”指标，及其与系统冗余度和多样性之间的关系。 第三部分：复杂系统控制与优化决策 系统的最终目标是实现有效控制和优化。本部分将理论模型转化为可操作的干预手段。 第八章：强化学习在动态决策中的应用 当系统的完整模型未知或随时间变化时，强化学习（RL）提供了一种通过试错学习最优策略的强大方法。本章详细介绍了基于值函数和策略梯度（如PPO, SAC）的算法，并讨论了RL在处理高维状态空间和延迟反馈下的复杂系统调控问题，例如能源网的负荷平衡优化。 第九章：多目标优化与帕累托前沿探索 现实世界的系统优化往往涉及相互冲突的目标（如效率与公平、成本与可靠性）。本章系统介绍了多目标进化算法（如NSGA-II, MOEA/D），用于同时求解多个目标函数的最优解集——帕累托前沿。读者将学习如何基于业务需求，在帕累托前沿上选择出最适合的折衷方案。 第十章：反馈控制的自适应与分布式策略 针对大规模、分布式部署的复杂系统（如智能电网、分布式传感器网络），集中式控制往往效率低下且易受单点故障影响。本章探讨了分布式优化算法和自适应控制策略，例如基于一致性算法（Consensus Algorithms）的协同控制，实现局部决策下系统级的优化目标达成。 结论与展望 本书的收尾部分将总结大数据、复杂性科学、网络科学和人工智能在系统工程中的融合趋势。我们展望了未来在可解释性AI、因果推断以及元学习（Meta-Learning）应用于系统优化中的巨大潜力，并鼓励读者将本书提供的工具应用于解决他们领域内最棘手的非线性、动态挑战。 --- 适合读者： 工业工程师、运筹学专家、数据科学家、系统科学研究人员，以及对城市规划、金融建模、生物网络分析感兴趣的高级学生和专业人士。本书假定读者具备一定的微积分、线性代数基础和基础编程能力。

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