具体描述
《工程材料与热加工技术》是根据教育部制定的《高职高专教育工程材料与成型工艺基础课程教学基本要求》编写的高职高专教育通用教材。全书共13章，主要内容包括绪论、材料的性能、金属的晶体结构与结晶、铁碳合金状态图、非合金钢、钢的热处理、低合金钢与合金钢、铸铁、非铁合金与粉末冶金材料、常用非金属材料、铸造、锻压、焊接、零件材料与毛坯的选择。《工程材料与热加工技术》在各章开始设计了案例或有趣的实验，在各章最后开辟了知识窗，以扩大学生的视野；各章末对学习内容作了总结，并附有一定量的复习思考题，以方便学生课后复习巩固。
《工程材料与热加工技术》既可作为高职高专院校机械类和近机类各专业教材，也可作为职工培训教材。
好的，以下是一本关于“工程材料与热加工技术”的图书的详细简介，但内容完全不涉及“工程材料与热加工技术”本身。 --- 《现代复杂系统仿真与优化设计》 图书简介 第一部分：绪论与理论基础 本书深入探讨了现代复杂系统仿真建模的理论基础、方法论以及在工程实践中的应用。在信息技术飞速发展的今天，工程领域面临的系统日益复杂化、多维度化，传统的解析方法已难以满足需求。本书旨在为读者提供一套系统的、跨学科的工具和框架，用于理解、描述和预测这些复杂系统的行为。 第一章：复杂系统的定义、特征与建模范式 本章首先界定了复杂系统的核心概念，包括非线性、涌现性、自组织和适应性等关键特征。详细阐述了从物理系统、信息系统到社会经济系统的跨界建模需求。重点介绍了系统建模的哲学基础，包括系统论、控制论、信息论在复杂系统分析中的地位。接着，系统地梳理了主流的建模范式，如基于主体的建模（ABM）、系统动力学（SD）、有限元分析（FEA）的宏观/微观结合，以及面向对象的建模方法。尤其强调了如何选择恰当的层次结构和抽象级别以适应不同的工程目标。 第二章：高级仿真算法与数值方法 本章聚焦于支持复杂系统仿真的核心计算技术。详细介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在高维不确定性量化中的应用，包括方差缩减技术和准蒙特卡洛序列（Sobol, Halton 序列）的生成与应用。对于涉及大量迭代和高精度要求的物理过程，深入讲解了先进的数值积分方法，如隐式欧拉法、龙格-库塔法（Runge-Kutta）在时间离散化中的稳定性分析。此外，还引入了基于稀疏网格和自适应网格细化的技术，以应对大规模计算资源的挑战。 第二部分：仿真平台构建与数据驱动方法 第三章：多尺度与多物理场耦合仿真技术 现代工程问题往往涉及从微观粒子到宏观结构的跨尺度现象，以及力、热、电磁等多种物理场的相互作用。本章专门讨论如何实现不同尺度的信息传递与耦合。详细阐述了宏观/微观信息映射技术，如粗粒化（Coarse-graining）方法和分子动力学（MD）与连续介质力学（如有限体积法）的耦合接口设计。重点介绍了诸如电池充放电过程中的电化学-热-力学多场耦合仿真框架的构建流程。 第四章：数据驱动模型与混合仿真 随着传感器技术和大数据分析的进步，数据驱动的建模方法正变得越来越重要。本章介绍如何利用机器学习技术（如高斯过程回归、神经网络）对难以精确解析的系统子模块进行替代建模（Surrogate Modeling）。深入探讨了混合仿真（Co-simulation）的架构设计，包括时间同步机制、数据交换协议（如FMI/FMU标准），以及如何有效地将物理模型与数据模型集成在一个统一的仿真环境中，以提高整体预测的准确性和计算效率。 第三部分：系统优化与决策支持 第五章：复杂系统优化理论与算法 仿真结果的价值最终体现在对系统性能的优化上。本章系统地介绍了多目标优化问题（MOP）的求解策略。详细讲解了帕累托前沿（Pareto Front）的概念及其在工程设计中的指导意义。重点介绍了进化算法（Evolutionary Algorithms），如非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和多目标粒子群优化（MOPSO）在处理高维、非凸优化问题中的应用。同时，也探讨了基于梯度的优化方法在模型可微情况下的高效性。 第六章：不确定性量化（UQ）与可靠性分析 在工程实践中，输入参数和模型本身都存在不确定性。本章致力于如何量化和管理这些不确定性。详细介绍了全局敏感性分析方法，特别是基于概率的Sobol'指数分析法，用以识别影响系统输出的关键输入参数。讨论了可靠性分析（Reliability Analysis）的几种主要方法，包括First-Order Reliability Method (FORM) 和 Second-Order Reliability Method (SORM)，以及如何结合拉丁超立方抽样（LHS）进行快速可靠性评估，为工程决策提供稳健的置信区间。 第七章：实时仿真与硬件在环（HIL）测试 对于控制系统和嵌入式设备的设计验证，实时仿真至关重要。本章详细介绍了如何将复杂的数学模型转换为可以在实时操作系统（RTOS）上精确执行的代码。重点阐述了如何设计高效的求解器调度和I/O延迟补偿机制，以满足严格的实时性约束。详细介绍了硬件在环（HIL）测试系统的架构、信号调理和数据采集策略，确保仿真模型与真实硬件接口的无缝对接和精确对时。 第四部分：应用案例与未来展望 第八章：跨领域高级应用案例分析 本章通过详实的案例研究，展示了上述理论和方法的实际威力。案例涵盖了航空航天器飞行控制系统的鲁棒性验证、能源网络（如智能电网）的动态稳定性评估、以及大规模物流配送网络的瓶颈分析与资源调度优化。每个案例都清晰地展示了从系统识别、建模、仿真到优化决策的完整流程。 第九章：新兴技术与研究前沿 展望未来，本书最后讨论了仿真技术面临的新机遇和挑战。包括量子计算在复杂系统求解中的潜力、数字孪生（Digital Twin）技术的深化应用（侧重于数据流与模型同步），以及深度学习与符号回归在自动模型发现中的集成策略。强调了人机协作在未来复杂系统工程决策中的核心地位。 本书面向从事系统工程、控制科学、计算物理、高性能计算的工程师、研究人员及高年级本科生和研究生。通过系统学习，读者将能掌握构建、求解、优化和验证复杂工程系统的全套现代计算工具箱。
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