具体描述
《先进制造系统导论》是较系统全面地介绍先进制造系统的教材，分为三大部分，包括现代制造系统的概念，现代制造系统的理论基础和先进制造系统的生产模式等。
现代工程设计与优化：从理论到实践的深度探索 图书名称：现代工程设计与优化：从理论到实践的深度探索 图书简介 本书旨在为工程技术人员、高级本科生及研究生提供一个全面且深入的视角，探讨现代工程设计与优化领域的核心理论、先进方法论及其在复杂系统工程中的实际应用。不同于聚焦于特定制造流程或自动化硬件的专著，本书将视野拓展至整个工程系统的生命周期管理、决策科学以及跨学科的集成优化策略。 第一部分：工程设计理论的革新与基础 本部分着重于奠定现代工程设计思维的理论基础，强调从传统的线性、串行设计模式向迭代、并行和系统化的思维转变。 第一章：系统工程思维的重构 本章深入剖析了系统工程（Systems Engineering, SE）的基本范式及其在当代复杂产品开发中的核心地位。我们将探讨如何有效地定义系统需求、建立系统边界，并理解不同工程子系统之间的相互依赖性。重点内容包括：功能分析与系统分解（Functional Analysis and Decomposition）、需求管理与验证（Requirements Management and Validation），以及基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering, MBSE）的引入。MBSE不仅是一种工具集，更是一种思维方式的转变，它强调以统一的、跨专业的模型来描述和分析系统行为，避免了传统文档化带来的信息孤岛问题。我们还将讨论敏捷系统工程（Agile Systems Engineering）的原则，如何在快速变化的环境中保持设计的灵活性和适应性。 第二章：设计理论的哲学基础与方法论 本章考察了设计活动背后的哲学和认知科学基础。我们将审视设计过程的本质——它是一种发现（Discovery）还是一种创造（Invention）？核心内容包括： 设计空间探索： 探讨如何有效地在巨大的潜在设计方案中进行筛选和评估。介绍结构化搜索算法和启发式方法的应用，以及如何定义和量化“设计可行性”。 认知负荷与设计决策： 分析人类在面对多目标冲突时如何进行权衡取舍（Trade-offs）。引入决策理论，特别是基于偏好的多标准决策分析（MCDA）方法，如AHP（层次分析法）和TOPSIS（理想解排序法）在设计评估中的应用。 情境化设计与用户体验（UX）整合： 强调设计不再是纯粹的技术实现，而是必须深入理解最终用户的操作情境、情感需求和使用环境。我们将介绍设计思维（Design Thinking）的核心步骤及其与严谨工程分析的融合策略。 第三章：面向性能的仿真与建模 仿真技术是现代工程设计的基石。本章着重于超越基础的有限元分析（FEA）和计算流体力学（CFD），探讨如何构建高保真、跨尺度的仿真模型。 多物理场耦合分析： 详细讨论如何处理结构、热、电磁、流体等多个物理场相互作用的复杂问题。介绍分布式计算和高性能计算（HPC）在加速复杂仿真中的作用。 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 现代工程面对的往往是具有内在不确定性的参数（材料性能波动、环境载荷变化）。本章将介绍蒙特卡洛模拟、概率模型集成以及基于代理模型（Surrogate Modeling）的不确定性分析方法，确保设计鲁棒性。 数字孪生（Digital Twin）的构建基础： 探讨如何将实时数据与高精度模型相结合，创建数字孪生体，实现对物理资产的预测性维护和远程优化。 第二部分：高级优化策略与决策科学 本部分聚焦于利用数学工具和计算智能来解决高维、非线性和多目标的工程优化难题。 第四章：多目标优化理论与算法 工程设计本质上是多目标冲突的解决过程（例如：降低成本的同时提高性能、减轻重量的同时增强刚度）。本章系统阐述了多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）的理论框架。 帕累托最优性与支配关系： 深入讲解帕累托前沿（Pareto Front）的概念，以及如何识别和生成一组非支配解集。 进化算法的应用： 详细介绍NSGA-II、MOEA/D等领先的进化优化算法在工程设计中的应用案例，包括拓扑优化、尺寸优化和形状优化。 优化算法的收敛性与效率评估： 讨论如何科学地评估优化算法的性能，并针对实际工程问题选择合适的算法参数。 第五章：可靠性导向的设计与优化 传统的优化方法往往基于确定性假设，无法充分应对现实世界的风险。本章将可靠性分析和优化融入设计流程。 概率可靠性分析（PRA）： 介绍了一阶可靠性方法（FORM）和二阶可靠性方法（SORM），用于计算系统的失效概率。 可靠性优化（Optimization Under Uncertainty）： 讨论如何最小化失效概率同时满足性能约束，包括基于可靠性指标的优化（RDO）和基于鲁棒性的优化（Robust Optimization）。鲁棒性设计的目标是使系统对输入参数的微小变化不敏感。 寿命周期成本分析（LCCA）： 将初始设计、制造成本、维护成本和报废成本纳入优化目标，实现全生命周期的经济性优化。 第六章：计算智能与机器学习在设计中的赋能 本部分探索前沿的计算智能技术如何加速设计迭代、辅助专家决策。 拓扑优化的高级迭代： 介绍密度法、水平集法在先进制造约束下的应用，例如为增材制造（Additive Manufacturing）设计的结构生成。 代理模型的构建与集成： 详细讲解径向基函数（RBF）、高斯过程回归（Kriging）等方法如何快速近似昂贵的仿真模型，从而实现高效的全局优化搜索。 设计空间中的模式识别： 利用神经网络和深度学习技术分析历史设计数据和仿真结果，自动发现潜在的设计规律和性能瓶颈，为设计人员提供直观的指导。 第三部分：跨学科集成与未来挑战 本部分将理论与实践相结合，探讨在集成化、智能化的趋势下，工程设计所面临的实际挑战和新兴领域。 第七章：面向增材制造（AM）的设计 增材制造技术彻底改变了设计与制造的关联性。本章专注于“为制造而设计”（Design for Additive Manufacturing, DfAM）的原则。 几何约束与工艺限制： 探讨支撑结构的设计、残余应力管理、最小化材料使用与最大化性能之间的权衡。 功能集成与轻量化： 介绍如何利用AM的自由度来实现结构与功能的集成，例如设计内部晶格结构以实现特定力学响应。 第八章：复杂系统的集成优化案例研究 本章通过深入的案例分析，展示前述理论和方法论如何应用于解决真实的、多学科交叉的工程问题，例如高性能航空器结构优化、电动汽车热管理系统集成设计等。我们将关注系统级优化（System-Level Optimization）的挑战，即如何协调来自不同工程领域专家的优化目标，确保整体系统的最优解而非局部最优解的集合。 第九章：伦理、法规与未来趋势 最后，本书将讨论工程设计决策的社会责任和未来走向。我们将探讨AI辅助设计中的可解释性（Explainability）问题，以及设计师在面对自动化推荐结果时应如何保持专业判断。同时，简要概述可持续设计（Sustainable Design）和循环经济原则如何被融入到优化框架中，确保工程进步与环境保护的协调发展。 本书特色： 本书的结构严谨，理论推导详实，并辅以大量来自工业实践的抽象模型和算法描述。它并非关于如何操作某个特定CAD/CAE软件的指南，而是关于如何构建一套科学的、可量化的、面向未来的工程决策框架，以应对日益复杂的现代工程挑战。读者在掌握了本书内容后，将具备从系统层面理解和优化复杂工程设计问题的核心能力。
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