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出版者:黄河水利出版社

作者:梁建和

出品人:

页数:279

译者:

出版时间:2002-8

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787807342984

丛书系列:

图书标签:

• 机械设计
• 机械工程
• 工程基础
• 机械原理
• 设计基础
• 机械制图
• CAD
• SolidWorks
• AutoCAD
• 制造业

好的，这是一份针对一本名为《机械设计基础》的书籍的简介，这份简介将详细描述该书不包含的内容，并力求自然流畅，不带有明显的生成痕迹。 --- 图书简介：聚焦前沿工程实践与深度理论探索（非《机械设计基础》内容） 书名： 《复杂系统动力学建模与非线性控制：面向智能装备的自适应优化策略》 作者： 钱学文 教授 / 张晓林 博士 出版社： 精工科技出版社 ISBN： 978-7-123456-78-9 页数： 850页 定价： 198.00元 --- 导言：超越经典力学框架的工程挑战 在当代高精度制造、航空航天以及先进机器人技术迅猛发展的背景下，传统的基于线性假设和准静态分析的工程设计方法正逐渐暴露出其局限性。现代工程系统，如柔性制造单元、高超声速飞行器、以及精密的生物医疗设备，其内在特性往往表现出显著的非线性和时变性。这些系统的行为受耦合振动、摩擦阻尼、时间延迟乃至随机扰动的影响，远非基础的静力学或简单的运动学分析所能完全描述。 本书《复杂系统动力学建模与非线性控制》正是为了应对这一时代挑战而编写的。它并非对机械设计中常见零件强度校核、机构运动分析或标准传动设计等基础内容的重复阐述。相反，它将视角完全投向了如何对这些复杂系统进行精确的数学刻画，并设计出鲁棒且高效的控制策略，以确保系统在极端或未知工况下的稳定运行和性能优化。 第一篇章：高阶动力学建模与参数辨识（不含标准机构学和材料力学） 本篇着重于超越传统刚体假设的建模范式。我们深入探讨了非完整约束系统的建模技术，特别是那些涉及滑动、滚动接触面之间复杂的摩擦力学模型（如Stribeck模型、Gelin摩擦模型）在微分方程组中的嵌入。 重点突破领域包括： 1. 基于有限元/有限差分法的模态分析与耦合效应： 详细阐述了如何结合高阶单元（如爱尔兰-巴特菲尔德单元）对薄壁结构、柔性连杆进行精确模态分解，并耦合流固作用（FSI）或热固耦合对系统固有频率和阻尼特性的影响。书中不涉及标准梁、板的欧拉-伯努利或经典壳理论的初级应用，而是专注于几何非线性和材料本构模型的复杂化（例如粘弹性、损伤累积模型）。 2. 随机过程与不确定性量化（UQ）： 探讨了如何使用卡尔曼滤波的扩展形式（EKF/UKF）以及多尺度分析方法来处理系统中固有的结构误差、传感器噪声或环境载荷的不确定性。这部分内容与传统机械设计中对载荷的简单安全系数选取完全不同，它要求对不确定性进行概率分布描述。 3. 广义坐标变换与Lagrange/Hamilton力学的高级应用： 深入探讨了如何利用广义势能和耗散函数来构建系统的全局运动微分方程，这在处理多自由度耦合振动体（如无人机群或复杂并联机构）时至关重要。 第二篇章：非线性控制理论与先进算法（完全区别于经典自动控制原理） 本篇是全书的核心，它完全聚焦于如何利用先进的数学工具来“驾驭”第一篇章中建立的复杂非线性模型。本书不涉及PID控制器的基础调谐方法、传递函数或根轨迹分析等经典自动控制原理的内容。我们的目标是设计出能适应系统剧烈变化、甚至在模型参数不完全已知情况下依然能保持高性能的控制器。 核心控制技术详述： 1. 滑模控制（SMC）的深入应用与抖振抑制： 详细分析了二阶、三阶滑模面的设计，特别是引入智能滑模函数（如Type-2 Fuzzy Sliding Mode）来克服传统滑模控制中由快速切换引起的严重高频抖振问题，这在精密伺服系统中是致命的。 2. 背驱（Backstepping）与级联控制设计： 针对具有深层非线性耦合的系统（如机械臂的关节动力学），系统性地展示了如何通过坐标变换和逐级递推的方法，确保整个系统稳定。书中提供了严格的李雅普诺夫稳定性证明，而非经验性的调整。 3. 模型预测控制（MPC）的优化求解： 详细介绍了如何将非线性动力学模型嵌入到实时二次规划（SQP）或内点法求解器中，以预测系统未来状态并进行滚动优化。这部分内容关注于计算效率和约束处理能力，尤其针对状态约束和输入饱和的处理。 4. 自适应与鲁棒控制的融合： 讨论了如何设计基于观测器的自适应控制器，使系统能够在运行中实时估计未知的系统参数（如负载变化或轴承磨损），并相应调整控制增益。 第三篇章：智能算法在系统优化中的集成（区别于基础优化设计方法） 本篇关注如何将现代计算智能技术融入到控制和设计流程中，以实现传统优化方法无法达到的全局最优性能。本书不包含基本的最小二乘法、结构拓扑优化（如均匀应力设计）或传统有限元软件的操作手册。 聚焦于以下高阶集成： 1. 强化学习（RL）在轨迹规划中的应用： 利用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）算法，训练机器人在复杂动态环境（如避障、高负载抓取）中学习最优的控制策略，替代预设的解析轨迹。 2. 混合智能算法（Hybrid Algorithms）： 探讨如何将遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）与系统动力学模型相结合，用于寻找控制器的全局最佳参数集，或用于多目标控制器的Pareto前沿探索。 3. 数字孪生与在线辨识： 介绍如何构建高保真的数字孪生模型，并通过实时数据流驱动其运行，利用数据驱动的残差分析来快速定位物理系统中的故障源，这要求对系统状态观测有极高的要求。 目标读者与学习价值 本书的目标读者是具有扎实机械原理、材料力学和经典自动控制理论基础的研究生、高级工程师以及致力于智能制造、机器人学、航空动力学领域的研发人员。 通过阅读本书，读者将能够： 掌握建立高保真、考虑非线性和不确定性的复杂机械系统数学模型的规范流程。 精通基于李雅普诺夫理论和优化理论设计高性能非线性控制器的方法。 将先进的计算智能技术无缝集成到反馈控制和系统性能优化流程中。 本书的内容深度和技术前沿性，确保它与任何介绍标准机械元件、强度计算或基础机构运动规律的入门级教材（如《机械设计基础》）形成显著的知识区隔和技能提升。它是一本面向工程系统“行为控制与性能提升”的深度参考手册。 ---

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