具体描述
本习题集按照高等工科院校机械类与近机类专业工程制图课程教学基本要求，结合近几年的教学实践与经验而编写。
本习题集与石油大学孙培先教授主编的《画法几何与工程制图》教材配套使用，顺序与教材基本相同。内容包括：制图基本规定，点线面的投影，投影变换，曲线与曲面，立体的投影，轴测图，组合体的视图，机件的表达方式，计算机绘图与造型，标准件与常用件，零件图，装配图，焊接构件图，钣金展开图，管路布置图，化工设备图和附录等，适合于80-110学时范围的教学要求。可供石油、化工高等院校机械类与近机类各专业的教学选用，也适合成人高等教育、网络与函授大学等的相关专业使用。
现代复杂系统建模与仿真技术研究 图书简介 本书全面深入地探讨了现代复杂系统建模与仿真的前沿理论、核心技术及实际应用。随着科学技术的飞速发展，工程、社会、经济乃至生物等领域中的系统日趋复杂化、网络化和动态化，对系统理解、预测和优化提出了前苛刻的要求。传统的分析方法往往难以应对这种复杂性，因此，以系统论为基础，结合计算机科学与信息技术的建模仿真方法成为了解决复杂问题不可或缺的工具。 本书旨在为研究人员、高级工程技术人员以及高年级本科生和研究生提供一个系统、严谨且具有高度实践指导意义的参考资料。全书内容紧密围绕“复杂性”、“动态性”和“多尺度”这三大核心挑战展开，内容组织遵循从基础理论到高级应用的逻辑递进关系。 第一部分：复杂系统建模的理论基础与方法论 本部分首先厘清了复杂系统的本质特征，包括非线性、自组织、涌现性、反馈机制以及时空耦合性。在此基础上，系统介绍了构建有效模型所需遵循的基本原则和范式。 系统思维与抽象化: 重点阐述如何将现实世界中错综复杂的现象提炼为可计算、可分析的数学结构。讨论了不同层次的系统抽象策略，包括现象级描述、机理级描述和数据驱动描述的融合。 数学工具箱的构建: 详细介绍了支撑现代建模的数学基础，包括微分方程组（常微分方程、偏微分方程）、随机过程理论（如马尔可夫链、布朗运动）、拓扑数据分析（TDA）在揭示系统结构中的应用。特别强调了时滞系统和不确定性建模的必要性。 多尺度建模范式: 复杂系统往往在不同的时间尺度和空间尺度上表现出不同的行为。本章深入分析了如何处理跨尺度现象，包括多尺度建模（如均化方法、尺度分离理论）和多尺度仿真（如耦合不同分辨率模型的技术）。 第二部分：核心仿真技术与算法实现 本部分聚焦于如何将建立好的模型转化为高效、准确的计算机仿真程序，是连接理论与实践的关键桥梁。 基于主体的建模与仿真（ABM）: 详细阐述了ABM的构建流程，从个体规则设计、环境交互到群体行为的涌现。通过对比Agent-Based Modeling与其他方法的优劣，突显ABM在模拟社会经济系统、生态系统中的独特优势。 离散事件仿真（DES）与连续系统仿真: 对经典的DES理论进行了复习和深化，特别关注资源竞争、排队网络中的高级建模技术。在连续系统方面，重点剖析了现代数值积分方法的改进，例如高阶龙格-库塔法（Runge-Kutta）、自适应步长控制算法，以提高对非线性、刚性系统的求解精度和效率。 混合系统仿真: 针对包含连续动态和离散事件的混合系统（如控制系统与网络交互），介绍了状态事件检测、切换机制处理等关键技术，并讨论了混合自动机（Hybrid Automata）的应用。 高性能计算与并行化: 鉴于复杂系统仿真的计算密集性，本章专门介绍了如何利用现代并行计算架构（如GPU加速、分布式集群）来加速仿真过程，包括数据并行、模型并行和任务并行的策略。 第三部分：数据驱动与智能融合建模 随着大数据时代的到来，如何有效利用观测数据来校正、验证和优化模型是复杂系统研究的前沿方向。 系统辨识与参数估计: 介绍了基于最小二乘法、卡尔曼滤波及其扩展版本（EKF, UKF）等技术，如何从实验或实际观测数据中精确估计系统的内在参数。讨论了模型结构识别的挑战。 机器学习与深度学习在建模中的集成: 探讨了如何将神经网络（如RNN, LSTM）作为复杂系统动态的“黑箱”替代项，用于模拟难以解析的子系统行为。重点分析了物理信息神经网络（PINNs）在保持模型物理一致性方面的创新应用。 模型校正与不确定性量化（UQ）: 仿真结果的可靠性依赖于对模型误差和输入不确定性的评估。本章详细介绍了敏感性分析、贝叶斯方法在不确定性量化中的应用，以及如何通过数据校准来减小模型偏差。 第四部分：复杂系统仿真的验证、确认与应用 成功的仿真不仅在于计算的准确性，更在于结果的可信度与实际指导价值。 V&V（验证与确认）流程: 严格区分了验证（Verification，模型是否正确地实现了数学描述）和确认（Validation，模型是否准确地再现了现实世界行为）。介绍了多种V&V技术，包括简化分析、极端条件测试和基准问题对比。 案例研究与前沿应用: 本书精选了多个跨学科的复杂系统案例进行深入剖析，包括： 智能电网的鲁棒性分析: 利用多智能体系统模拟电网故障传播与恢复机制。 流行病动力学扩散模型: 结合移动数据和接触网络，进行高精度疫情预测。 城市交通流的宏微观耦合仿真: 评估新型交通管理策略的长期效果。 材料科学中的相变过程模拟: 结合分子动力学和连续介质模型。 总结与展望 本书强调，未来的复杂系统建模将更加依赖于跨学科知识的深度融合，特别是与人工智能、高性能计算的深度耦合。读者通过学习本书内容，将掌握一套系统的、现代化的复杂系统分析工具链，为解决21世纪工程与科学领域中的重大挑战奠定坚实的基础。本书的风格力求严谨又不失启发性，通过丰富的图示和算法流程，帮助读者清晰理解抽象概念，并能迅速将其应用于实际的建模仿真项目中。
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