具体描述
《机械系统虚拟样机技术》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《机械系统虚拟样机技术》介绍机械系统虚拟样机软件的理论基础和实现原理，主要内容包括机械系统仿真分析的数学基础、基于多体系统理论的串联机构和并联机构的运动学和动力学建模与仿真、多学科联合建模与仿真技术及数值算法等。
《机械系统虚拟样机技术》适合于作为机械工程及相关领域的高年级本科生和研究生教材，也可供相关领域研究人员阅读和参考。
复杂系统建模与仿真：从理论基石到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的复杂系统建模与仿真框架。本书跳脱出特定领域的技术壁垒，聚焦于跨学科、通用性的方法论和技术体系，着重探讨如何将现实世界中错综复杂的动态系统，通过数学语言转化为可计算、可分析的模型，并利用先进的仿真技术揭示其内在规律与未来行为。 本书内容结构严谨，从系统科学的基本原理出发，逐步深入到高精度建模技术、高效仿真算法、不确定性分析以及面向决策的仿真应用。全书强调理论深度与工程实践的有机结合，力求使读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”。 --- 第一部分：系统科学基础与建模的哲学 本部分奠定了理解复杂系统建模与仿真的理论基石。它首先回顾了系统科学的核心思想，包括整体性、突现性、反馈机制和层次结构，并将其与工程、自然科学及社会科学中的实际问题建立联系。 1.1 系统思维的重塑： 探讨如何从还原论思维转向系统论思维。重点解析了“黑箱”、“白箱”与“灰箱”模型的适用场景、优缺点及相互转换的逻辑。引入了系统边界的确定性问题，以及如何在高维空间中有效提取关键特征和变量。 1.2 抽象层次与模型选择： 详细讨论了模型化过程中不可避免的抽象过程。内容涵盖了从第一性原理（First Principles）出发的机理模型构建，到基于数据驱动的经验模型（如回归模型、状态空间模型）的选择与构建标准。强调模型保真度（Fidelity）与计算成本之间的权衡艺术，并引入了复杂性度量指标。 1.3 数学工具箱的准备： 聚焦于支撑复杂系统建模的核心数学工具。深入讲解了微分方程（ODE/PDE）、差分方程、张量分析在描述连续和离散动态系统中的应用。特别辟出一章讨论了随机过程、马尔可夫链以及概率分布在处理系统固有不确定性时的核心作用。 --- 第二部分：高精度建模方法论与技术 本部分是全书的技术核心，详细介绍了构建精确、鲁棒模型的具体技术路径，尤其关注多领域耦合系统的建模挑战。 2.1 多物理场耦合建模： 针对现代工程系统普遍存在的跨领域交互现象（如热-力耦合、电磁-结构耦合、流固耦合），系统阐述了基于有限元法（FEM）、边界元法（BEM）以及有限体积法（FVM）的求解框架。重点剖析了不同离散化技术在处理界面条件和非线性传递机制上的技术细节与挑战。 2.2 离散事件仿真（DES）与混合系统建模： 对于具有明显状态转换点的系统（如生产调度、通信网络），本书详细介绍了离散事件系统（DES）的建模范式，包括活动扫描（Activity Scanning）和基于事件驱动的仿真内核设计。对于结合了连续状态和离散事件的混合系统，探讨了状态机理论在驱动模型切换中的应用。 2.3 基于本体论（Ontology）的知识表示： 面对日益增长的异构数据源和专业知识，本书引入了语义Web技术和本体论方法来构建可重用、可推理的知识模型。讨论了如何利用本体论来规范化系统组件的描述、接口定义以及行为逻辑，从而实现知识的自动化集成与模型的可解释性增强。 2.4 数据驱动建模的进阶： 深入探讨了从观测数据中提取系统结构和参数的技术。内容包括系统辨识（System Identification）的高级算法，如子空间辨识法（Subspace Identification），以及将机器学习技术（如深度神经网络、高斯过程回归）集成到机理模型中的混合建模策略（Grey-Box Modeling）。 --- 第三部分：高效仿真环境的构建与性能优化 精确的模型必须在高效、稳定的计算平台上运行。本部分关注仿真执行的工程化问题，特别是针对大规模、实时性要求的挑战。 3.1 求解器技术与算法选择： 对常微分方程（ODE）的数值积分方法进行深入比较，包括显式、隐式欧拉法、龙格-库塔（Runge-Kutta）族、以及针对刚性系统（Stiff Systems）的BDF（Backward Differentiation Formula）方法。讨论了如何根据模型的特性（如稀疏性、非线性程度）动态选择最优求解器。 3.2 并行化与分布式仿真： 阐述了提升仿真效率的关键技术。内容涵盖了模型级并行（Model Parallelism）、数据级并行（Data Parallelism）以及时间并行（Time Parallelism）的策略。详细介绍了分布式内存环境下的仿真协调机制，如并行求解器的耦合算法和数据交换协议，以应对超大规模系统的计算需求。 3.3 实时仿真与硬件在环（HIL）的实现： 讲解了为满足实时性约束而对模型和求解器进行的专门优化。包括定步长算法的策略性使用、固定点运算的引入，以及如何设计高效的I/O接口和调度机制，确保仿真时钟与物理时间同步，为硬件验证和控制系统测试奠定基础。 --- 第四部分：不确定性、敏感性与可信度评估 在真实世界中，模型参数和输入条件总是带有不确定性。本部分专注于量化和管理这种不确定性，确保仿真结果的可靠性。 4.1 敏感性分析（Sensitivity Analysis）： 系统介绍了局部敏感性分析（一阶、高阶导数法）和全局敏感性分析（如Sobol指数法）。强调了如何利用敏感性信息指导模型的简化、参数校准和实验设计。 4.2 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 深入探讨了处理输入不确定性向输出传播的方法。详细讲解了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）、准蒙特卡洛法（Quasi-Monte Carlo）以及概率代理模型（Surrogate Modeling）在UQ中的应用。 4.3 模型验证与确认（V&V）： 提供了科学的模型可信度评估流程。区分了验证（Verification，模型是否正确地实现了数学描述）和确认（Validation，模型是否准确地代表了物理现实）。介绍并对比了统计学方法在模型与实验数据对比中的应用标准。 --- 第五部分：面向决策的仿真应用与未来趋势 本部分将理论和技术成果应用于实际决策场景，并展望仿真技术的发展方向。 5.1 优化与控制中的仿真应用： 探讨了如何将仿真模型嵌入到优化循环中，实现参数优化、性能评估和控制策略的开发。重点讨论了基于模型的预测控制（MPC）中仿真模块的角色及其效率要求。 5.2 数字孪生（Digital Twin）的概念与构建： 深入解析了数字孪生的核心要素——高保真模型、实时数据同步机制、生命周期管理。讨论了如何利用本书所介绍的建模与仿真技术，构建与物理实体高度一致、能够进行前瞻性分析的数字孪生体。 5.3 人工智能与仿真技术的融合： 展望了仿真领域的前沿发展，包括利用强化学习（RL）直接从仿真环境中学习最优控制策略，以及使用生成对抗网络（GANs）合成高度逼真的复杂工况数据，以克服物理测试数据的稀缺性。 本书适合于从事工程设计、系统分析、科学计算领域的工程师、研究人员以及相关专业的高年级本科生和研究生，是构建和利用复杂系统仿真能力的权威参考资料。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有