实用热处理模拟技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:王顺兴

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2002-5

价格:21.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111094524

丛书系列:

图书标签:

• 热处理
• 模拟技术
• 材料科学
• 金属材料
• 工艺优化
• 有限元分析
• 数值模拟
• 热处理工艺
• 金属热处理
• 工程技术

复杂系统建模与优化：理论、方法与应用 本书聚焦于现代工程与科学研究中日益凸显的复杂系统建模与优化问题，旨在提供一套全面、深入且具有高度实践指导价值的理论框架、算法工具箱以及跨学科应用案例。本书内容不涉及任何关于“热处理模拟技术”的特定知识或方法。 第一部分：复杂系统建模的基石 本部分奠定理解和构建复杂系统模型的数学与概念基础。 第一章：复杂系统的本质与特征 本章首先界定“复杂系统”的内涵，区别于传统线性、简单的工程系统。探讨复杂系统共有的特征，如非线性、自组织、涌现性、多尺度性以及高度的相互依赖性。系统地梳理了复杂系统在生态学、经济学、社会学、生物工程和大规模工业制造等领域中的普遍存在性。重点讨论了系统的边界、状态空间和演化规律的识别方法，强调了建模过程中对不确定性和随机性的量化处理。 第二章：数学建模的范式转换 本章深入探讨适用于复杂系统的主要数学建模范式。详细介绍了基于微分方程（ODE/PDE）的连续模型，并着重分析了其在处理具有明确物理定律的系统时的局限性。随后，系统介绍离散化建模方法，包括基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）的原理、微观规则的制定、宏观行为的涌现机制。此外，阐述了网络科学（Network Science）在描述系统结构和信息流中的核心地位，包括图论基础、中心性度量、社区结构发现等关键技术。 第三章：不确定性、随机性与模糊性处理 复杂系统的核心挑战在于其固有的不确定性。本章专门探讨量化和管理这些不确定性的工具。内容涵盖概率论在系统状态估计中的应用，马尔可夫链与随机过程在高频动态系统中的建模。系统介绍贝叶斯推断及其在利用观测数据修正先验模型信念中的强大能力。对于知识不完全或定义模糊的系统，本章详细阐述了模糊逻辑（Fuzzy Logic）及其在构建基于语言变量的半定性模型中的应用，并结合了证据理论（Dempster-Shafer Theory）来处理不确定性的交叉验证。 第二部分：高级建模技术与工具箱 本部分专注于构建高精度、高效率的复杂系统模型所需的先进技术。 第四章：多尺度建模与跨尺度耦合 复杂系统往往在不同时间尺度和空间尺度上表现出迥异的行为。本章深入研究如何有效地整合这些尺度信息。讲解了如何通过时间尺度分离（Singular Perturbation Theory）简化模型，以及如何利用多重网格方法处理空间尺度差异。重点讨论了不同尺度模型（例如，微观分子动力学模型与宏观连续介质模型）之间进行信息传递和能量守恒的耦合技术，如并行迭代映射和域分解方法。 第五章：数据驱动的建模与辨识 随着大数据时代的到来，数据驱动方法在系统建模中扮演越来越重要的角色。本章详细介绍了系统辨识的现代方法。内容包括非线性系统辨识中的核方法（Kernel Methods）、高维数据降维技术（如PCA、t-SNE在系统状态估计中的应用）。专门章节介绍“稀疏建模”的概念，利用L1范数正则化（Lasso）等方法从海量测量数据中自动提取出最简洁、最具解释性的系统驱动方程（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）。 第六章：混合动力系统建模 许多现实系统包含连续变化的动态过程与离散的事件驱动切换。本章阐述了混合动力系统（Hybrid Dynamical Systems）的建模语言和理论。介绍状态机（State Machine）的概念，如何将连续的微分方程与离散的切换条件、保护条件结合起来形成统一的数学描述。本章还涉及混合系统稳定性分析的基本方法，包括休克解与滑动模态的存在性与稳定性。 第三部分：复杂系统的优化与控制 本部分将研究如何利用已建立的模型来指导决策、实现目标控制和提升系统性能。 第七章：基于模型的优化理论 复杂系统的优化问题通常具有大规模、非凸和高维的特点。本章系统回顾了经典优化理论在复杂系统中的应用与局限。详细讲解了凸优化技术作为基准，以及非凸优化中的全局优化策略，如模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和粒子群优化（PSO）等群智能算法的机制及其在工程实践中的参数调优。特别关注了基于梯度信息的优化方法（如BFGS, L-BFGS）在大规模梯度计算的可行性。 第八章：鲁棒控制与适应性控制 面对模型误差、外部干扰和参数漂移，系统的控制性能必须具有鲁棒性。本章深入研究了$mathcal{H}_{infty}$控制的设计原理，强调其在最小化最坏情况性能指标上的优势。对于系统参数随时间变化的复杂场景，详细介绍了自适应控制器的设计，包括基于梯度下降和基于模型的自整定（Self-Tuning）方法，确保系统在不确定环境下仍能维持既定性能。 第九章：复杂系统性能评估与反事实分析 本章探讨如何利用模型对系统进行深层次的评估和预测。介绍基于性能指标的系统健康监测（Condition Monitoring）技术，如故障检测与隔离（FDI）的基于模型的观测器设计。此外，重点阐述了反事实分析（Counterfactual Analysis）在决策支持中的应用——如何通过求解最优控制问题来回答“如果初始条件或外部输入不同，系统结果会如何”这类关键问题，为复杂系统的战略规划提供理论支持。 第四部分：跨学科应用案例精选 本部分通过具体案例展示前述理论和方法的实际应用能力，案例选择完全脱离材料科学与冶金领域。 第十章：大规模电力网络的动态优化与控制 以包含大量可再生能源接入的智能电网为例，展示如何将其建模为大规模的非线性、混合动态系统。讨论如何应用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）来实时调度发电和负荷，以应对间歇性的可再生能源供应。分析网络拓扑结构对系统稳定性的影响，并运用网络流理论进行最优潮流计算。 第十一章：供应链韧性与动态库存优化 将全球供应链网络建模为具有多层级结构和延迟效应的复杂系统。运用随机过程和离散事件模拟技术来评估极端事件（如自然灾害、贸易限制）对整个网络韧性的影响。重点介绍使用大规模优化技术，设计分布式库存管理策略，以平衡维护成本和缺货风险。 第十二章：群体行为的建模与干预策略 分析社会群体（如交通流、疫情传播、金融市场）的涌现行为。采用ABM结合社会网络理论，模拟个体交互规则如何导致宏观模式的出现。在此基础上，探讨如何设计最小干预成本的控制策略，以引导群体行为向期望方向发展，例如，通过信息传播的激励机制来抑制交通拥堵。 结语：面向未来的系统工程 总结复杂系统建模与优化的前沿挑战，包括模型的可解释性（Explainable AI in Modeling）、实时在线优化（Real-Time Optimization）以及量子计算对大规模系统求解的潜在影响，展望未来跨学科研究的合作方向。

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