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出版者:湖南人民出版社

作者:徐士良

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:1998-11-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302031406

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 公共课
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• 计算机科学
• 信息技术
• 大学教材

现代工程技术概论 聚焦于跨学科应用与未来发展趋势 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代工程技术领域的概览，特别侧重于跨学科的融合、新兴技术的应用及其对社会和产业的深远影响。我们摒弃了对单一、基础性计算理论的冗余探讨，转而聚焦于当前工程实践中最前沿、最具颠覆性的技术栈与方法论。 第一部分：工程范式的演进与系统思维 本部分首先探讨了工程学思维从传统线性设计向敏捷、迭代、系统化方向的转变。我们详细分析了“系统工程”（Systems Engineering, SE）的核心原则，强调在复杂系统中，组件之间的相互作用远比单个组件的性能更为关键。内容涵盖需求工程的深度分析、系统架构设计中的权衡取舍（Trade-offs），以及全生命周期管理（Life Cycle Management）的视角。 复杂系统建模与仿真： 重点介绍基于模型的系统工程（MBSE）方法，特别是使用SysML等语言来构建行为、结构和参数模型。深入探讨离散事件仿真（DES）和基于主体的建模（Agent-Based Modeling）在预测复杂系统行为中的应用，而非基础的算法复杂度分析。 韧性与可靠性工程： 阐述如何设计具有高韧性（Resilience）的系统，使其能够在面对突发故障、网络攻击或环境变化时快速恢复。讨论超越传统可靠性分析的“安全边际”和“冗余策略”在现代基础设施中的部署。 第二部分：数据驱动的决策与智能系统 本章深入探讨了数据如何成为现代工程的核心驱动力，以及如何利用先进的计算范式来提取价值并驱动决策。本书强调的是应用智能工具解决具体工程问题，而非介绍这些工具背后的底层计算原理。 工业物联网（IIoT）与边缘计算： 分析传感器网络、数据采集协议（如MQTT, OPC UA）在工业环境中的部署挑战。重点讨论边缘智能（Edge AI）的架构设计，即如何在资源受限的设备上实时运行推理模型以优化现场操作，例如预测性维护和过程控制。 机器学习在工程优化中的实践： 侧重于应用强化学习（RL）来解决动态控制问题（如机器人路径规划、资源调度），以及使用深度学习进行高维传感器数据的特征提取与异常检测。我们关注的是如何构建高效的训练与部署流水线（MLOps for Engineering），而非神经网络的数学基础。 数字孪生（Digital Twins）： 详细阐述数字孪生从概念到实施的全过程，包括多物理场耦合模型的集成、实时数据同步机制，以及利用孪生体进行“假设分析”（What-If Scenarios）以指导物理世界操作的策略。 第三部分：先进制造与材料革命 本部分聚焦于推动物理世界变革的前沿制造技术，以及新材料的发现与工程应用。 增材制造（Additive Manufacturing, 3D打印）的工业化： 探讨从原型制造到批量生产的转化过程中遇到的材料科学挑战（如孔隙率控制、各向异性）、后处理优化，以及供应链整合。重点介绍拓扑优化算法如何与增材制造工艺深度融合，设计出轻量化、高性能的结构件。 智能材料与结构： 介绍形状记忆合金、压电材料、自修复聚合物等在传感器、驱动器以及自适应结构中的应用。讨论如何通过集成微电子元件，使结构本身具备感知、计算和响应的能力。 第四部分：网络安全与信息基础设施的保护 在万物互联的时代，工程系统的安全性已上升为首要任务。本部分探讨了针对工程控制系统（Operational Technology, OT）的安全防护策略。 工业控制系统（ICS/SCADA）安全： 分析传统OT网络与IT网络的融合所带来的安全风险。重点介绍纵深防御策略在物理安全边界上的应用，如网络分段（Segmentation）、零信任架构在工厂网络中的实施，以及事件响应流程的特殊性。 信息物理系统（CPS）的攻防： 鉴于CPS的高度耦合性，讨论如何识别针对传感器数据注入、控制指令篡改的隐蔽攻击，以及如何利用加密和认证机制来保护数据完整性，确保控制回路的安全性。 第五部分：可持续性与未来工程伦理 最后，本书将工程实践置于更广阔的社会和环境背景下进行审视。 循环经济与面向拆解的设计（DfD）： 探讨如何从设计初期就融入材料的可回收性、可维护性和寿命终止处理，以减少资源消耗。 工程决策的伦理考量： 讨论自动化决策系统（如自动驾驶、AI医疗诊断）中的偏见、责任划分问题，以及工程师在设计过程中对社会公平和环境影响的责任。 本书特色： 本书面向具备一定工程基础知识的在职工程师、高年级本科生及研究生，旨在提供一个高度应用导向、面向未来的知识框架。内容强调工具的集成应用、跨领域的知识迁移，以及应对未来技术挑战的系统性思维，完全避开了对基础计算机科学概念的重复阐述。其核心在于“如何应用先进技术解决复杂的现实世界工程难题”。

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