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出版者:中高职分社

作者:欧进萍 著

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:2003-1

价格:66.00元

装帧:

isbn号码:9787030121172

丛书系列:

图书标签:

• 工学
• 学习
• 结构动力学
• 振动控制
• 主动控制
• 被动控制
• 阻尼
• 隔振
• 智能结构
• 健康监测
• 有限元分析
• 控制理论

《动力学系统的智能响应策略》 内容概要： 《动力学系统的智能响应策略》一书深入探讨了如何设计和实现能够对复杂动态系统进行智能感知、理解并做出优化响应的先进技术。全书以系统性的视角，从理论基础到实际应用，层层递进，旨在为读者构建一个全面而深刻的认知框架，以应对当今工程、科学及经济领域日益增长的动态系统挑战。 本书的重点并非仅仅在于对现有方法的简单罗列，而是着力于揭示各类响应策略背后的核心原理、内在联系及其适用边界。我们关注的是如何让系统能够“思考”，如何使其行为具备“智慧”，如何通过精妙的设计实现对外部扰动、内部变化以及环境不确定性的最优适应。 核心章节解读： 第一部分：理论基石与建模范式 第一章：动态系统的本质与表征： 本章将从基础出发，详细阐述动力学系统的定义、关键特征（如非线性、时变性、耦合性）以及其在自然界和社会工程中的普遍存在。我们将引入描述动态系统行为的数学语言，包括微分方程、差分方程、状态空间表示等，并探讨不同建模方法的优缺点及其适用场景。重点将放在如何构建能够准确反映系统真实物理或逻辑过程的数学模型，为后续的响应策略研究奠定坚实基础。我们将讨论模型的精度、复杂性与计算可行性之间的权衡，以及如何处理模型不确定性。 第二章：感知信息处理与状态估计： 智能响应的前提是准确感知和理解系统状态。本章将聚焦于从传感器网络获取的原始数据出发，如何进行有效的预处理、降噪和特征提取。我们将深入讲解状态估计理论，包括卡尔曼滤波及其各种变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波），以及粒子滤波等基于随机采样的方法。这些技术能够帮助我们从不确定、有噪声的观测中，尽可能准确地推断出系统的真实内部状态。此外，本章还将探讨分布式传感网络中的协同估计问题，以及如何处理传感器失效或通信延迟。 第三章：不确定性量化与传播： 现实世界的动态系统往往伴随着各种形式的不确定性，包括模型参数的不确定性、外部输入的随机性以及测量噪声等。本章将系统介绍量化和传播不确定性的方法，例如概率论方法、模糊逻辑、区间分析等。我们将探讨如何在系统建模和分析中显式地考虑这些不确定性，并研究不确定性如何影响系统的行为和响应效果。理解不确定性的来源和传播路径，是设计鲁棒且可靠响应策略的关键。 第二部分：核心响应机制与控制算法 第四章：基于模型预测的响应规划： 模型预测控制（MPC）是本书的核心内容之一。本章将详细介绍MPC的基本原理，即利用系统的动态模型，在每个控制周期内预测系统未来一段时间的行为，并求解一个优化问题，以确定当前最优的控制输入。我们将深入剖析MPC的预测模型构建、滚动优化算法、约束处理（如输入约束、状态约束）以及其在处理多输入多输出（MIMO）系统中的优势。本章还将讨论MPC的在线实现挑战，如计算复杂度、实时性要求，并介绍一些加速算法和简化方法。 第五章：自适应与鲁棒响应策略： 针对参数变化或环境扰动下的系统，自适应控制和鲁棒控制提供了有效的解决方案。本章将介绍自适应控制器的设计思想，即控制器参数能够根据系统的变化情况进行在线调整，以维持系统的性能。我们将探讨基于梯度下降、Lyapunov稳定性理论等多种自适应控制方法。同时，本章也将深入研究鲁棒控制理论，包括H∞控制、LMI（线性矩阵不等式）方法等，旨在设计出在存在模型不确定性或外部干扰的情况下，仍能保证系统稳定性和性能指标的控制器。 第六章：智能决策与机器学习驱动的响应： 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已成为动态系统智能响应的重要驱动力。本章将聚焦于如何利用机器学习技术，特别是强化学习（RL）和深度学习，来设计和实现智能响应策略。我们将介绍强化学习的基本框架（如Q-learning, Actor-Critic），以及如何将其应用于动态系统的控制问题，使系统能够通过与环境的交互学习最优控制策略。此外，本章还将探讨如何利用深度神经网络（DNN）来近似复杂的系统模型或策略函数，实现高效的在线响应。我们将讨论监督学习、无监督学习在系统故障诊断、异常检测和预测中的应用，以及这些信息如何反馈到响应策略的制定中。 第七章：协同与分布式智能响应： 在许多实际应用中，动态系统并非孤立存在，而是由多个相互关联的子系统构成，或者部署在分布式环境中。本章将探讨协同控制和分布式智能响应的理论与技术。我们将介绍多智能体系统（MAS）中的协调与合作机制，如何通过信息共享和局部交互实现全局最优目标。此外，本章还将深入研究分布式模型预测控制（DMPC）等技术，以及如何在不完全信息或有限通信条件下，实现分布式系统的智能响应。 第三部分：集成应用与前沿展望 第八章：智能材料与驱动器的集成响应： 本章将探讨如何将先进的智能材料（如压电陶瓷、形状记忆合金）和智能驱动器集成到动态系统中，以实现更精细、更高效的响应。我们将分析这些智能材料的物理特性、驱动机制及其在系统控制中的应用潜力。重点将放在如何设计与这些新型执行器相匹配的控制算法，以充分发挥其性能优势，实现传统方法难以达到的控制效果。 第九章：性能评估与系统优化： 无论采用何种响应策略，有效的性能评估是至关重要的。本章将介绍用于评估动态系统响应性能的各种指标，例如稳定性、鲁棒性、精度、能耗、响应速度等。我们将探讨如何通过仿真和实验手段，对设计的响应策略进行全面而客观的评估。此外，本章还将介绍系统优化技术，包括参数调优、结构优化等，旨在进一步提升系统的整体性能。 第十章：行业应用案例分析： 为了帮助读者更好地理解理论知识的实际价值，本章将选取多个典型的行业应用案例进行深入分析。这些案例将涵盖但不限于：航空航天（如飞行器姿态控制、减震系统）、汽车工程（如主动悬挂、自动驾驶）、机器人技术（如运动控制、路径规划）、能源系统（如智能电网、风力发电控制）、结构工程（如桥梁、建筑物的抗震设计）以及生物医学工程（如医疗设备控制）等领域。通过对这些案例的剖析，读者将能够直观地看到各种智能响应策略是如何在真实世界中发挥作用的。 第十一章：面向未来的挑战与机遇： 本章将对动态系统智能响应领域的未来发展方向进行展望。我们将讨论当前面临的主要挑战，例如高维复杂系统、极端环境下的响应、人机协同的智能化等。同时，本章也将探讨新的机遇，如结合量子计算、边缘计算、数字孪生等新兴技术，有望为动态系统的智能响应带来革命性的突破。 本书特点： 《动力学系统的智能响应策略》致力于提供一套连贯、严谨且富有洞察力的理论框架。书中大量结合了最新的研究成果，并通过丰富的图示和数学推导，清晰地展示了各项技术的核心思想。我们不仅关注理论的深度，更强调其实际工程应用的普适性和可操作性。本书适合于从事动态系统建模、分析、控制以及人工智能应用的工程师、研究人员和高年级本科生、研究生阅读。通过本书的学习，读者将能够掌握设计和实现各类智能响应策略的先进方法，从而有效解决复杂工程问题，推动相关领域的技术进步。

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这本书在理论深度上的挖掘，绝对是超乎预期的。我原本以为它会停留在基础的经典力学层面，但很快我就发现自己陷入了对更深层次动态系统分析的迷宫。它对各种控制策略的分类和辨析，精细到了令人发指的地步，尤其是对于主动、被动和半主动控制方法的对比，简直是一场教科书级别的辩论。作者对于数学工具的应用，例如拉普拉斯变换在求解瞬态响应中的运用，以及模态叠加法的精确边界条件处理，都进行了详尽的、不遗漏任何细节的推导。最让我佩服的是，它对于实际工程中“不确定性”的处理——那些关于参数识别和模型误差的讨论，显示出作者对理论与实际脱节问题的深刻洞察。这本书没有回避现实中的“脏数据”和“不完美系统”，而是提供了一套严谨的框架去应对这些挑战。读完相关章节，我感觉自己像是完成了一次高强度的思维体操训练，对整个振动控制领域的理论制高点有了更清晰的认识。

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这本书的排版实在是让人眼前一亮，那种现代感和严谨性完美结合的视觉体验，简直是为工程师量身定做的。封面设计简洁却不失力量感，那种几何线条的交织仿佛就在预示着书中那些复杂系统的内在逻辑。内页的纸张选择非常考究，即便是长时间翻阅，眼睛也不会感到疲劳，这对于需要反复研读专业书籍的人来说，绝对是一个加分项。更值得称赞的是，作者在公式和图表的呈现上，下了不少功夫。每一个数学推导都清晰得像是现场演示，关键的受力图和模态分析图，线条的粗细、颜色的运用都恰到好处，使得那些抽象的概念瞬间变得具象化。我特别喜欢它在章节间的过渡处理，没有生硬的跳跃感，而是像一条平滑的河流，将不同的知识点自然地串联起来。这不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的艺术品，让人在学习知识的同时，也能享受到阅读的愉悦。那些看似微小的细节，比如页眉的页码设计，或者关键术语的加粗处理，都体现出编辑团队的专业水准和对读者的尊重。每次拿起它，都有一种沉浸式的学习体验，让人愿意花更多时间去探索其中的奥秘。

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我对这本书的叙事节奏感到非常惊艳，它完全打破了我对传统技术手册那种枯燥乏味的刻板印象。作者似乎深谙如何通过巧妙的案例引入来抓住读者的注意力。开篇并没有直接抛出复杂的理论，而是从几个极其贴近实际工程挑战的场景入手，比如高层建筑在大风中的摇摆、桥梁在车辆荷载下的共振风险，这种代入感极强的故事性，瞬间拉高了我的阅读兴趣。接着，理论的铺陈如同抽丝剥茧，层层递进，每一步的逻辑推导都像是在解答读者心中刚刚升起的疑问。当涉及到一些高阶的非线性问题时，作者的笔锋没有丝毫的晦涩，反而变得更加细腻和富有条理。我尤其欣赏它对历史背景的穿插描述，那些奠定学科基础的先驱者的贡献被巧妙地融入到技术讲解中，使得冰冷的公式背后有了温度和人情味。这种“讲故事”的方式，让原本可能令人望而却步的复杂课题变得平易近人，仿佛作者正坐在我对面，用一种充满激情的语气向我阐述他的研究心得，而不是冷冰冰地罗列知识点。

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这本书的语言风格，给我最大的感受就是一种深厚的学术自信和令人尊敬的求真精神。作者的表达非常克制、精准，每一个术语的使用都如同外科手术刀般精确，没有丝毫的冗余和煽情。它采用了一种非常正式、严谨的学术腔调，但这并非冷漠，而是一种对知识的敬畏所自然流露出的态度。我特别留意了作者在引用其他研究成果时的措辞，那种对前人工作的充分肯定和在此基础上进行的审慎批判，体现出极高的学术风范。阅读过程中，我能感受到一种作者与读者之间建立起来的默契——我们都是在追求真理的路上，不需要华丽的辞藻，只需要扎实的数据和无可辩驳的逻辑。这种高度凝练的表达方式，虽然在初读时需要集中更多的精力去消化，但一旦适应，就会发现其效率奇高，信息密度极大。它像一块高纯度的晶体，虽然打磨过程艰辛，但其内部结构的美感和力量感是任何粗糙物质无法比拟的。

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从实用性的角度来看，这本书的价值简直是无可估量。它不仅仅是停留在“是什么”的层面，更深入到了“怎么做”的实操层面。书中提供了大量的数值模拟和实验验证案例，这些案例的选取非常具有代表性，涵盖了从结构动力学基础到先进阻尼器应用的全过程。我特别关注了其中关于有限元模型建立和求解器的选择这一部分，作者对不同求解算法的收敛速度和计算资源的消耗进行了坦诚的比较，这对于项目工程师来说，是避免“闭门造车”的宝贵经验。更棒的是，书后附带的附录中，对一些常用的编程实现思路也有所暗示，虽然没有直接给出完整的代码，但那种思路引导足以让我快速搭建自己的仿真环境。总而言之，这本书更像是一个经验丰富的项目主管，在手把手地教你如何将实验室里的理论高效、可靠地转化为现场的工程解决方案，每一步的考量都充满了实战的智慧。

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