Fem and Micromechatronics with Atila Software pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Uchino, Kenji

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2008-5

价格:$ 121.98

装帧:Pap

isbn号码:9781420058789

丛书系列:

图书标签:

FEM
Micromechatronics
Atila
Finite Element Method
Mechanical Engineering
Simulation
Software
Modeling
Analysis
Design

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具体描述

Students preparing to work with mechatronics, particularly with highly precise and smart actuators, face the challenge of designing and analyzing devices without formal and practical guidance in computer techniques. Finally there is a textbook that is as practical as it is authoritative: Kenji Uchino's "FEM and Micromechatronics with ATILA Software". This title is ideal for today's computer-based curricula. Every aspect of this book reflects its focus on being easy to use, easy to teach from, and above all, easy to implement. The first half of the text outlines the theory needed to develop and design smart actuators and transducers, while the second half walks students step-by-step through the software implementation using seven extensive examples.Even the book's lay-flat binding makes it easy for students to follow the text while working simultaneously at a computer. The companion CD-ROM supplies a free educational version of ATILA-Light. It offers unified coverage for integrated technologies. Covering the myriad challenges posed by smart transducers, the author introduces the fundamentals of piezoelectric and magnetostrictive devices, practical materials, device designs, drive and control techniques, and typical applications. Numerous problems and examples give students ample opportunity to put the concepts into practice. Outlining a complete treatment in 30 convenient 75 minute lessons, "FEM and Micromechatronics with ATILA Software" is a unique classroom text that students will continue to use throughout their entire careers.

机械与微系统设计中的智能控制与优化：一本聚焦于先进制造与自主系统的前沿专著图书简介在当前高速发展的工程技术领域，机械系统与微系统正经历着一场由智能化、精密化和自主化驱动的深刻变革。本书旨在深入探讨机械系统与微系统设计中的智能控制与优化这一交叉学科的前沿课题，为读者提供一套系统、深入且具有高度实践指导意义的理论框架与方法论。本书摒弃了传统机械设计中相对静态和线性的思维模式，聚焦于如何将先进的计算智能、自适应控制理论以及高效的优化算法融入到复杂的机电耦合系统中，以实现前所未有的精度、可靠性和动态响应能力。全书结构严谨，内容涵盖从基础理论到尖端应用的广泛范围，特别强调了数据驱动的决策制定和实时性能提升。第一部分：智能控制理论的基石与前沿进展 (Foundations and Advancements in Intelligent Control Theory) 本部分为理解后续应用打下坚实的理论基础，重点剖析了驱动现代机械系统实现“智能”行为的核心控制范式。第一章：非线性动力学与鲁棒性设计本章从现代控制理论的视角审视复杂机械系统的非线性特性。深入分析了摩擦模型、结构柔性、时变参数等在高速和高精度运行中引入的复杂动力学挑战。重点阐述了基于Lyapunov稳定理论、Backstepping设计、滑模控制（SMC）在应对模型不确定性和外部扰动方面的最新进展。同时，引入$H_{infty}$控制和$mu$-分析等鲁棒控制技术，确保系统在实际工作环境下的性能界限。第二章：自适应与学习型控制面对环境变化和参数漂移，传统的PID控制已显不足。本章详细介绍了参数自适应控制（如梯度下降法、基于模型的参考自适应控制MRAC）和无模型自适应控制（如Smith预估器、二阶滑模控制的自适应增强）。更重要的是，本章引入了基于强化学习（RL）的控制策略，探讨如何利用智能体与环境的交互，在没有精确模型或模型发生显著偏差时，自主学习出最优或近最优的控制律。第三章：模糊逻辑与神经网络控制本章探讨了软计算（Soft Computing）在控制工程中的应用。详细阐述了模糊推理系统（FIS）如何处理工程中常见的、难以量化的经验知识，并通过T-S模糊模型实现复杂系统的近似建模与控制。随后，深入研究了人工神经网络（ANN）在系统辨识、在线参数估计以及直接映射控制输入方面的潜力，特别是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理时序数据和空间结构数据方面的优势。第二部分：面向微系统的高精度建模与感知 (High-Precision Modeling and Sensing for Microsystems) 微系统（如MEMS、NEMS器件）的设计与控制，对建模精度和感知能力提出了极高的要求。本部分关注如何获取高保真度的系统信息并转化为有效的控制信号。第四章：微纳尺度系统建模超越经典的欧拉-伯努利梁理论，本章侧重于描述微结构中特有的物理现象，例如范德华力、静电力、热弹性耦合效应以及在流体动力学中占主导地位的低雷诺数效应。详细介绍了基于有限元方法（FEM）的多物理场耦合建模技术，并探讨了如何利用高维模型降阶技术（如模态分析法）为实时控制提供计算效率高的简化模型。第五章：先进感知与状态估计精确的状态估计是反馈控制的前提。本章系统梳理了用于微系统测量的非接触式传感器技术，包括激光干涉仪、原子力显微镜（AFM）的工作原理及其在闭环控制中的应用。在状态估计方面，详细介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理强非线性观测模型时的性能提升，并引入了粒子滤波（PF）在处理高斯假设不成立时的鲁棒估计方法。第六章：传感器融合与数据质量管理实际的微系统往往依赖多源异构传感器。本章聚焦于如何有效地融合来自不同传感器（如视觉、力觉、位移）的数据。探讨了基于卡尔曼滤波框架的传感器融合技术，以及如何利用深度学习模型对传感器信号进行去噪和异常检测，确保控制回路输入数据的可靠性。第三部分：优化算法在机械系统设计与运行中的应用 (Optimization in Design and Operation of Mechanical Systems) 本部分将焦点从控制转移到如何利用优化手段提高系统的整体性能指标，包括能效、寿命和速度。第七章：基于模型的优化设计系统级性能的优化必须从设计源头入手。本章讨论了如何将性能目标（如固有频率、阻尼比、驱动力需求）作为约束，通过拓扑优化（Topology Optimization）、形状优化（Shape Optimization）和尺寸优化来确定最佳的机械结构布局。重点介绍了响应面法（RSM）和拉丁超立方采样（LHS）在工程优化中的应用。第八章：实时轨迹规划与路径优化对于机器人和运动平台而言，高效的轨迹规划是核心竞争力。本章深入分析了基于采样的规划算法（如RRT, PRM）如何在高维空间中快速搜索可行路径。同时，详细阐述了基于最优控制理论的实时轨迹优化，包括伪谱法（Pseudospectral Methods）和直接配点法，用于在满足动力学约束的前提下，最小化时间、能耗或振动。第九章：计算智能驱动的系统级优化本章侧重于处理复杂、高维且难以解析的目标函数优化问题。详细介绍了群体智能算法（如粒子群优化PSO、蚁群算法ACO）在全局最优解搜索中的应用。特别关注遗传算法（GA）及其在多目标优化问题（MOO）中的变体，如NSGA-II，用于在系统的不同性能指标之间找到帕累托最优前沿。第四部分：前沿集成：自主系统与数字孪生 (Frontier Integration: Autonomous Systems and Digital Twins) 最后一部分将前述的智能控制与优化方法应用于最具前瞻性的工程实践中。第十章：集成化控制架构：自主决策本章探讨了如何将感知、规划、控制整合到一个统一的自主决策框架中。介绍了分层控制架构（Hierarchical Control），其中高层负责任务分配和环境理解，底层负责精确的运动执行。深入讨论了状态机、行为树（Behavior Trees）等软件工程工具在构建复杂自主行为逻辑中的作用。第十一章：数字孪生与闭环验证数字孪生（Digital Twin, DT）的概念被系统化引入。本章详细阐述了如何构建高保真度的物理系统孪生模型，用于虚拟调试、预测性维护和控制器的在线训练。强调了DT在实现“孪生体驱动的控制”（Twin-Driven Control）中的关键作用，即在物理系统发生故障前，在数字模型中预演并生成应对策略。第十二章：面向未来的挑战与展望本章对当前智能机械系统领域的前沿挑战进行总结和前瞻，包括安全关键系统的可解释性AI（XAI）、边缘计算在实时控制中的部署、以及分布式智能在大型协作系统中的潜力。为研究人员和工程师指明了未来十年的研究方向。 --- 本书特色：跨学科的深度融合：紧密结合了先进控制理论、计算智能、数值优化与多物理场建模。实践导向的案例：穿插了大量对精密定位系统、微操作机器人、自适应减振平台等工程实例的深度剖析。面向下一代工程：重点关注自主性、鲁棒性和自学习能力，是迈向工业4.0和智能制造的必备参考。本书适合高等院校的机械工程、控制工程、自动化、航空航天等专业的高年级本科生、研究生，以及从事高端装备设计、系统集成和智能控制算法研发的工程师和科研人员。