硅酸盐工业热工过程及设备 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:冶金工业

作者:姜金宁

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:1994-6

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787502414191

丛书系列:

图书标签:

• 全面
• 非常好
• 硅酸盐工业
• 热工过程
• 热力学
• 传热学
• 流体力学
• 工业窑炉
• 节能技术
• 设备选型
• 过程控制
• 物料平衡

好的，这是一本关于“复杂系统动力学与控制”的图书简介，内容与您提到的“硅酸盐工业热工过程及设备”完全无关，并力求详尽、自然： --- 复杂系统动力学与控制：理论、建模与前沿应用 摘要 本书聚焦于现代工程科学与自然界中最具挑战性的领域之一——复杂系统的分析、建模、仿真与智能控制。在信息爆炸和技术快速迭代的背景下，许多关键系统（如生物网络、金融市场、大型电网、智能交通流乃至宏观气候模型）均表现出高度的非线性、多尺度耦合、时滞效应和突变性，传统线性理论已难以有效描述和驾驭。 本书系统性地构建了一个从基础理论到尖端应用的知识体系，旨在为研究人员、高级工程技术人员及研究生提供一个全面、深入且富有洞察力的工具箱。我们不仅梳理了经典动力学理论的最新进展，更着重探讨了处理高维、高耦合度系统所需的新兴数学框架和计算范式。 第一部分：复杂系统基础理论与数学工具 第一章：复杂系统的本质特征与分类 本章首先界定了复杂系统的核心概念，区分了简单、一般复杂与超复杂系统。探讨了涌现性（Emergence）、自组织性（Self-organization）与鲁棒性（Robustness）等核心现象。系统回顾了复杂性度量标准，包括信息熵、李雅普诺夫指数、以及基于网络拓扑的度量方法。重点分析了系统层级结构（Hierarchy）在复杂系统中的作用及其对整体行为的影响。 第二章：非线性动力学基础回顾与扩展 本章深入探究了非线性系统的基本分析工具。内容涵盖相平面分析（Phase Plane Analysis）、极限环（Limit Cycles）的判定与稳定性分析（如彭加莱-阿诺德映射）。特别关注了混沌（Chaos）理论，详细介绍了分岔（Bifurcation）现象，包括鞍结分岔、霍普夫分岔等，并讨论了如何利用庞加莱截面来识别高维系统中的混沌行为。引入了基于Lyapunov函数的间接稳定性分析在复杂系统中的应用。 第三章：随机过程与不确定性建模 在真实世界中，不确定性无处不在。本章致力于随机动力学的数学基础。详细介绍了布朗运动（Brownian Motion）和维纳过程（Wiener Process）。核心内容是随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）的建立、求解方法（如伊藤积分）及其在系统噪声建模中的应用。同时，讨论了马尔可夫过程、朗之万方程（Langevin Equations）在描述系统涨落行为时的独特优势。 第四章：网络科学与拓扑结构对动力学的影响 复杂系统往往以网络形式存在。本章将动力学理论与图论（Graph Theory）紧密结合。分析了不同网络拓扑（如随机网络、小世界网络、无标度网络）对信息传播、同步性（Synchronization）和鲁棒性的影响。引入了基于网络拓扑的扩散动力学（Diffusion Dynamics）模型，并探讨了耦合振子系统中的同步锁定现象及其控制方法。 第二部分：建模、仿真与分析方法 第五章：从微观到宏观的建模范式转换 本章侧重于构建描述复杂系统的数学模型。详细对比了基于第一性原理的机理模型、基于观测数据的唯象模型（Phenomenological Models）以及混合建模方法。重点介绍了集值动力学（Set-valued Dynamics）和模糊动力学（Fuzzy Dynamics）在处理知识不完整情况下的应用。此外，探讨了多尺度建模（Multi-scale Modeling）的技术，如何有效链接原子/分子尺度、介观尺度和宏观系统行为。 第六章：高维系统状态估计与降阶技术 面对高维、状态不可测的复杂系统，状态估计至关重要。本章详细阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理强非线性系统中的性能优化。针对高维系统的计算瓶颈，引入了模态分解（Modal Decomposition）、本征正交分解（POD）等降阶模型（Reduced-Order Models, ROMs）的构建技术，旨在以极低的计算代价重现系统关键动态。 第七章：数据驱动的系统辨识与黑箱建模 随着传感器技术的发展，数据驱动建模成为重要手段。本章介绍了基于高维数据挖掘的系统辨识方法。重点讲解了动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）及其扩展形式（如权衡DMD），如何从非线性、高维观测数据中提取出最优的线性子空间，从而揭示系统的本征振荡模式。此外，介绍了稀疏识别（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）方法在自动发现控制律或动力学方程中的应用潜力。 第三部分：复杂系统的智能控制与优化 第八章：基于反馈的鲁棒性与稳定性控制 本章探讨如何设计反馈控制器，使复杂系统在面对外部扰动和内部参数变化时仍能保持期望的稳定性或功能性。深入分析了$H_{infty}$控制理论在处理有界干扰下的最优控制问题。针对系统存在时滞的情况，讨论了基于预测模型控制（MPC）的时滞补偿策略，以及模糊逻辑控制器在处理不精确系统描述时的应用。 第九章：智能优化与群体行为控制 针对大规模、分布式复杂系统的协调与优化问题，本章引入了元启发式算法（Metaheuristic Algorithms）。详细分析了粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）的动力学基础及其在复杂系统参数寻优中的应用。特别关注群体智能（Swarm Intelligence）在分布式控制中的作用，如无人机编队、传感器网络的能量平衡调度等问题。 第十章：适应性、学习与自适应控制 复杂系统的参数可能随时间漂移或在运行中未知。本章聚焦于自适应控制策略，旨在无需预知系统参数的情况下实现性能目标。讨论了基于模型的误差学习算法（如MRAC）以及无模型的基于梯度下降的自适应控制。引入了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在复杂环境下的决策制定中的最新进展，包括深度Q网络（DQN）和策略梯度方法的应用边界。 第十一-十五章：前沿应用案例研究 本书的后半部分选取了几个代表性的复杂系统，展示前述理论和方法的综合运用： 第十一章：生物医学系统动力学与控制： 以免疫网络和细胞信号传导通路为例，分析时滞对系统稳定性的影响，并探讨药物剂量调控的自适应策略。 第十二章：能源系统的高维动态分析： 针对大型互联电网的暂态稳定问题，应用随机矩阵理论分析故障传播，并利用DMD识别电网的低频振荡模式。 第十三章：交通流与城市规划的涌现现象： 建立基于微观个体行为的交通流模型，探讨交通堵塞的临界点，并设计基于信息的反馈控制机制以优化整体流量。 第十四章：金融市场的非线性耦合模型： 采用SDEs和Copula函数对资产价格的非高斯、非对称相关性进行建模，并探讨基于网络结构的系统性风险传导机制。 第十五章：量子计算与信息处理中的复杂性挑战： 从信息论角度审视量子退相干（Decoherence）过程，并讨论纠错码（Error Correction Codes）在维持复杂量子态中的动力学意义。 总结与展望 本书的结构旨在引导读者从经典的、可分析的动力学模型出发，逐步过渡到处理真实世界中难以量化的、数据驱动的、具有高度不确定性的复杂系统。我们强调理论工具的严谨性与工程应用的有效性之间的平衡，期待本书能激发更多交叉学科的创新研究。 ---

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