具体描述
本书是北京航空航天大学CAXA教育培训中心与“CAXA大学”CAD/CAM标准培训指定教程，主要内容包括CAXA工程师最新V2版软件的基本概念和基本操作，线架造型，曲面造型，特征实体造型，数控铣加工的基本知识，数控铣加工刀具轨迹生成与编辑，轨迹生成方法分析等。教程从CAXA制造工程师v2版之CAD/CAM各种功能出发，较详细地讲解了CAD/CAM各功能的作用，作图或操作方法，注意事项及技巧等。同时贯穿了许多数控加工的实用知识和实际工作中的应用经验，力求学员能在学完本课程后，不仅能够掌握较强的三维造型能力和数控自动编程技巧，而且能达到CAXA制造工程师的最终目的——CAM：计算机辅助制造。
好的，这是一份针对名为《CAXA制造工程师V2/XP实例教程》的图书，但内容完全不涉及该书所述主题的图书简介。这份简介将聚焦于一个完全不同的领域——深度学习在复杂系统优化中的应用。 智能涌现：基于Transformer架构的非线性系统自适应控制与优化 图书分类： 计算机科学与工程 / 人工智能 / 控制理论与优化 页数： 约680页 定价： 188.00元 导言：面向未知环境的控制范式革命 在工业4.0和智能制造的浪潮下，传统基于精确数学建模的控制方法正面临严峻挑战。现实世界中的复杂系统，如高动态航空航天载具、大规模分布式能源网络或高度耦合的生化反应器，其内部动力学往往表现出强烈的非线性和时变特性，且建模难度极大或成本高昂。面对这些“黑箱”或“灰箱”系统，如何实现高可靠性、高鲁棒性以及超乎预期的自适应控制与全局优化，已成为前沿工程领域的核心瓶颈。 本书《智能涌现：基于Transformer架构的非线性系统自适应控制与优化》并非停留在传统的有限元分析、CAD/CAM流程或特定软件操作指南层面，而是深入探讨如何利用当前最前沿的深度学习技术——特别是自然语言处理领域取得巨大成功的Transformer架构——来重塑控制工程的思维范式。我们聚焦于如何将序列建模的强大能力引入到连续动态系统的状态预测、故障诊断乃至策略生成中，实现对复杂、高维、噪声干扰下系统的精细化、实时化控制与优化。 第一部分：复杂动态系统的序列表征与建模（第1章 - 第12章） 本部分为读者构建理解Transformer应用于控制系统的理论基础。我们将彻底抛弃传统的频域或时域系统辨识方法，转而采用时序数据嵌入的视角。 第1章：动态系统的数字化孪生与时序化挑战 探讨高频传感器数据流的预处理、数据对齐与特征注入，强调如何将物理系统的连续状态转化为适合序列模型的离散化输入令牌（Tokens）。 第2章：自注意力机制在控制信号预测中的潜力 详述Transformer中的核心组件——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）。重点分析自注意力如何捕获系统状态变量之间非直观的长期依赖关系，这在处理具有显著延迟和惯性的物理系统中至关重要。我们将推导注意力权重与系统可控性之间的潜在联系。 第3章：编码器-解码器架构的控制策略生成 研究如何设计一个专为控制任务定制的编码器-解码器结构。编码器负责理解当前系统的全历史状态（上下文），解码器则负责迭代生成最优控制序列（动作）。这与传统的强化学习中的值函数近似方法形成鲜明对比。 第4章：位置编码的物理意义重构 传统的Transformer依赖绝对或相对位置编码。在控制系统中，时间步长并非恒定，且物理系统的状态受微分方程支配。本章将提出基于Lyapunov函数梯度或系统相平面几何的“物理位置编码”方法，以确保模型学习到的序列信息真正反映了物理时间演化规律。 第5章 - 第12章：特定非线性系统的序列建模案例 深入研究在不同物理约束下的建模实践，包括：高维机械臂的关节力矩预测、多智能体系统（MAS）的协同决策序列生成、以及电网中不确定负荷下的电压稳定控制序列预测。重点展示如何利用注意力稀疏化技术应对高频、海量传感器数据的实时处理需求。 第二部分：基于Transformer的强化学习与优化（第13章 - 第24章） 本部分将深度结合Transformer的序列生成能力与决策优化理论，构建一套全新的决策框架。 第13章：行为克隆（Behavioral Cloning）与序列模仿学习 首先从最基础的模仿学习出发，训练Transformer直接模仿专家的最优控制轨迹。本章将分析模仿学习中“状态漂移”（Covariate Shift）问题在动态系统中的表现，并提出基于上下文信息的鲁棒性损失函数。 第14章：决策变换器（Decision Transformer, DT）的系统重构 详细介绍如何将强化学习问题转化为一个“序列预测”问题。不再需要价值函数或优势函数估计器，Transformer直接以期望回报（Returns-to-Go）作为条件，预测达成该回报所需的动作序列。 第15章：策略优化中的全局搜索与局部收敛 分析DT模型在全局优化任务中的局限性——即倾向于生成与输入回报序列相似的保守策略。本章提出了一种“多目标注意力对齐”机制，允许模型在维持高回报预期的同时，探索具有更高安全裕度的局部解空间。 第16章：离线强化学习与数据效率 由于在线部署复杂控制策略成本极高，本书强调离线学习。我们探讨如何利用大规模、异构的历史运行数据，通过Transformer架构进行高保真度的策略学习，并引入不确定性量化（Uncertainty Quantification）模块，为控制策略提供可信赖的置信区间。 第17章 - 第24章：前沿应用与实验验证 包括：基于Transformer的鲁棒故障诊断与主动隔离策略；利用生成式模型（如GPT变体）进行异常工况的合成与训练数据增强；以及在数字孪生环境中，验证所提优化算法相对于经典PID、LQR和MPC方法的性能提升（尤其在系统参数未知变动时的表现）。 结语：迈向通用智能控制系统 本书旨在为控制工程师、系统优化专家和深度学习研究人员提供一座坚实的桥梁。它清晰地展示了，那些曾被认为只适用于文本、图像或语音的先进模型架构，如何通过恰当的物理世界映射与数学重构，成为解决现实世界中最棘手、最非线性控制难题的强大工具。我们相信，序列建模的范式变革将引领新一代高自主性、高可靠性的智能控制系统的发展。 本书面向读者： 控制系统工程师、自动化领域的研究生及博士生。 从事机器人、航空航天、能源系统优化领域的研发人员。 对深度学习前沿模型（尤其是Transformer）在工程领域应用感兴趣的交叉学科研究者。
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