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页数:95

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出版时间:2009-6

价格:10.80元

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isbn号码:9787508387130

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复杂系统建模与仿真技术研究 书籍简介 本书全面系统地探讨了复杂系统建模与仿真的前沿理论、核心技术及其在工程实践中的应用。全书内容聚焦于如何构建高保真度的数学模型来精确描述现实世界中相互关联、非线性和时变的行为，并利用先进的仿真平台对这些模型进行动态验证与性能评估。 第一部分：复杂系统理论基础与建模方法 本部分首先界定了复杂系统的内涵与外延，从系统论、控制论和信息论的视角，阐述了复杂系统区别于传统线性系统的关键特征，如涌现性、自组织性、鲁棒性与脆弱性并存的特性。 1.1 复杂系统基础理论 详细介绍了复杂系统的基本拓扑结构、状态空间描述方法以及非线性动力学的基础概念，包括相空间分析、分岔理论和混沌现象的初步认识。重点剖析了不同尺度的相互作用如何导致系统宏观行为的非预期变化。 1.2 系统建模范式 系统地梳理了构建复杂系统模型的几种主流范式： 机理建模（白箱法）： 深入探讨基于物理定律（如牛顿力学、热力学、电磁学）的微分方程组构建。针对工程领域中常见的耦合问题，如机电耦合、流固耦合，详细介绍了如何建立跨学科的统一控制方程组，并重点讨论了模型降阶（Model Order Reduction, MOR）技术在处理高维微分方程组时的应用，包括模态分析法和Proper Orthogonal Decomposition (POD) 方法。 数据驱动建模（黑箱法）： 聚焦于现代人工智能技术在系统辨识中的应用。系统介绍了基于神经网络（如RNN, LSTM, Transformer结构）的时序预测模型构建，以及高斯过程回归（GPR）在不确定性量化中的作用。特别阐述了混合数据驱动模型的构建策略，即如何将部分已知的物理约束融入到纯粹的数据驱动模型中，以提高模型的泛化能力和物理合理性。 混合建模（灰箱法）： 探讨了如何结合先验知识与实验数据，对模型中的未知参数进行优化估计。详细阐述了卡尔曼滤波及其扩展版本（EKF, UKF）在实时系统状态估计和参数修正中的应用流程。 第二部分：高保真仿真技术与平台构建 本部分转向仿真工具和实施层面，重点解决如何高效、准确地在计算环境中复现模型的动态行为。 2.1 离散化与数值求解 复杂系统的连续模型通常需要通过数值方法进行离散化。本章详细比较了显式、隐式时间积分算法（如Runge-Kutta族、BDF方法）的收敛性、稳定性和计算效率。针对刚性系统（Stiff Systems）的特点，给出了选择适当求解器的标准和技巧。此外，空间离散化方法，特别是有限元法（FEM）和有限差分法（FDM）在处理复杂几何和边界条件时的优缺点被进行了深入对比。 2.2 仿真平台集成与互操作性 现代复杂系统往往涉及多领域（Multi-Domain）的协同工作。本章聚焦于不同领域仿真工具的集成。详细介绍了Modelica语言及其在物理建模中的优势，以及FMI（Functional Mock-up Interface）标准在实现工具链间模型交换和联合仿真（Co-Simulation）中的关键作用。阐述了如何搭建一个标准化的仿真平台，以支持模型资产的重用和不同算法模块的灵活组合。 2.3 实时仿真与硬件在环（HIL） 为了验证控制系统的鲁棒性，实时仿真技术至关重要。本章深入探讨了确定性建模与实时操作系统（RTOS）的匹配问题。讨论了如何通过优化模型结构、并行计算调度和选择高效的求解器来满足严格的实时性约束。硬件在环（HIL）测试的架构设计、信号调酸化处理和时间同步机制是本章的重点内容。 第三部分：仿真结果的分析、验证与不确定性量化 高质量的仿真结果必须经过严格的验证和确认。本部分关注仿真分析的高级方法。 3.1 模型验证与确认（Verification & Validation, V&V） 区分了模型自身的数学准确性（Verification）和模型对现实系统的描述能力（Validation）。系统介绍了基于实验数据的模型校准流程，包括敏感性分析（Sensitivity Analysis）以识别模型中关键参数，以及不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法，如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和概率加权不确定性传播。 3.2 复杂性度量与可解释性 针对黑箱或灰箱模型，本章探讨了如何量化模型的复杂程度（如有效自由度、信息熵）。引入了模型可解释性（Explainable AI, XAI）技术，例如LIME和SHAP方法，帮助工程师理解复杂模型中关键输入变量对输出结果的贡献机制，从而增强对仿真结论的信任度。 3.3 优化与设计空间探索 仿真不再仅仅是性能评估的工具，更是设计优化的引擎。本章介绍了在仿真环境中进行全局优化搜索的策略。对比了梯度优化方法与进化算法（如遗传算法、粒子群优化）在处理非凸、多模态设计空间时的适用性，并讨论了代理模型（Surrogate Models）技术在加速大规模设计空间探索中的应用。 适用对象 本书内容涵盖理论深度与工程实用性，是高等院校机械工程、航空航天、车辆工程、控制科学等专业的研究生及高年级本科生的重要参考教材，同时也是从事复杂装备设计、系统集成、高级仿真分析及数字孪生技术开发的工程师和科研人员的必备手册。本书侧重于方法论的构建和跨学科知识的融合，旨在培养读者构建、求解和分析复杂工程系统的整体能力。

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我接触过不少实验指导书，大多都是冷冰冰的指令集，但这本书读起来，仿佛能感受到作者对机械设计领域的热爱和对教学的责任感。它的语言风格在保持专业性的同时，充满了人文关怀。例如，在介绍如何正确拆装精密仪器时，作者会特意提醒操作者要保持耐心和细心，并将这种品质与工程设计中的“鲁棒性”联系起来，这种跨学科的联系方式非常新颖。这本书的实验设计也非常贴合当前工业界的实际需求，很多项目不再是那些过时的、早已被淘汰的旧设备测试，而是紧密围绕现代制造中的关键技术，比如无损检测和先进材料的性能评估。这使得我们所学的知识和技能能够无缝衔接到未来的工作岗位中去。总而言之，这本书不是一本让你“应试”的工具书，而是一本陪伴你成长为合格工程师的“良师益友”。

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坦白讲，这本书的深度远超我预期的入门级教材。它在介绍基础实验原理时，并没有满足于停留在高中物理的层面，而是巧妙地融入了更深层次的材料力学和机械动力学概念。例如，在讲解转子平衡实验时，作者不仅详细介绍了动平衡机的操作，还深入探讨了不平衡力矩的产生机理以及傅里叶分析在信号处理中的应用，这对于我们这些想深入研究机械设计的人来说，提供了宝贵的延伸阅读点。我尤其喜欢它在每一章末尾设置的“开放性思考题”，这些问题往往没有标准答案，需要我们结合实验数据和课堂理论进行批判性思考和讨论。这有效地避免了学生将实验仅仅视为完成任务，而是将其视为一个探索未知、解决实际问题的过程。这本书成功地激发了我对实验科学的热情，让我意识到，真正的工程学习是永无止境的迭代和优化。

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说实话，当我翻开这本书的时候，我的期待值其实是比较低的，毕竟很多实验教程都是那种“依葫芦画瓢”式的指导，看完一遍，实验做完了，知识点也就还给老师了。但这本书给我的感觉完全不同，它更像是一位经验丰富的老工程师在手把手带你入门。它的叙述方式非常注重逻辑的连贯性，你每做一个实验，都能清晰地看到它与前一个实验的内在联系，以及它如何为后续更复杂的项目打下基础。我特别欣赏它在“安全须知”和“数据记录规范”上所下的功夫，那种对细节的执着，体现了作者对实验严谨性的深刻理解。很多教程会轻描淡写地带过这些，但这本书却反复强调，这对于培养我们正确的工程素养至关重要。它不仅仅是教你如何操作一台拉伸试验机，更是教你如何以科学家的态度去对待每一次测量，每一次记录。读完前几个章节，我明显感觉自己对实验的规划能力有了质的飞跃，不再是盲目地开始，而是有步骤、有目的地去验证假设。

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这本书，拿到手里沉甸甸的，光是封面设计就透露出一种严谨的学风。我本以为会是一本枯燥的理论堆砌，结果翻开目录，才发现它更像是一本实践手册，而不是纯粹的教科书。它没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是将重点放在了“如何做”和“为什么这么做”上。比如，在讲到材料的疲劳强度测试时，书中详细描绘了实验设备的搭建步骤和注意事项，每一个步骤都配有清晰的图示，让人感觉仿佛伸手就能触摸到那些精密的仪器。特别是关于误差分析的部分，作者没有采取那种高高在上的说教口吻，而是用非常贴近实际工程案例的方式，教我们如何识别和减小系统误差与随机误差，这对于我们这些初涉实验领域的学生来说，简直是及时雨。这本书的价值，不在于它告诉你一套标准答案，而在于它引导你去思考实验背后的物理意义和工程限制。它成功地架起了一座从书本知识到实际操作的桥梁，让那些在课堂上听起来玄之又玄的机械原理，在实验台上变得有迹可循，清晰可见。

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这本书的排版和插图设计，简直是教科书级别的典范。它没有采用那种密密麻麻的小字体和晦涩难懂的流程图。相反，大篇幅的空白和高对比度的图表，让阅读体验瞬间提升了一个档次。特别是那些剖面图和机构运动示意图，绘制得极为精准，即便是复杂的齿轮传动系统或轴承受力分析，也能通过图示一目了然。我记得有一次调试一个振动测试台时，理论计算和实际结果出现了偏差，我花了很长时间才定位到是某个参数设置错误。后来翻看这本书中关于动态特性测试的章节，发现作者用了一种非常巧妙的方式，将理论模型与实际测试参数一一对应起来，让我一下子找到了问题所在。这本书的厉害之处在于，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是，它用大量的图文并茂的案例，让你理解“为什么这样做是错的”以及“如何修正它”，这种反向教育的力量是无穷的。

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