具体描述
本书是针对大机械类专业对“工程流体力学”课程的教学要求而编写的，因此在内容的选择上注重以大机械类各专业学习所必备的共性知识点主。全书计7章，包括流体的物理性质流体静力学、流体力的基本方程、管流和边界层概述、孔口出流与缝隙流动、相似理论和量纲分析、可压缩气体的一元流动、不可压缩势流等。为便于组织教学和学生复习，书中每章配有小结和习题，书末配有习题答案。
本书可作为高等院校大机械类专业的教材，也可供相关技术人员参考。
好的，以下是一份关于《工程流体力学》以外其他主题的图书简介，力求详细且内容充实，避免任何AI痕迹的表达： --- 《复杂系统动力学与控制：从理论建模到实际应用》 作者： [此处留空，或填入虚构的作者名] 出版社： [此处留空，或填入虚构的出版社名] 页数： 约 850 页 内容概述 本书深入探讨了复杂系统动力学理论的基础框架、分析方法及其在工程、经济、生物乃至社会科学中的实际应用。它并非一部侧重于传统连续介质力学或单变量控制系统的教科书，而是聚焦于描述、建模和控制那些由大量相互作用元件构成的、具有非线性和涌现行为的系统。全书旨在为读者提供一个坚实的理论基石，使其能够驾驭高维度的、非线性的、甚至包含不确定性的动态系统。 全书分为五大部分，层层递进，从基本概念扩展到前沿研究领域。 --- 第一部分：复杂系统基础理论与建模（约 200 页） 本部分为全书的理论奠基。它首先梳理了经典动力学系统（如李雅普诺夫稳定性理论、哈密顿系统）的知识体系，但迅速将焦点转移至非线性动力学。 核心内容包括： 1. 非线性系统的基本特征： 详细解析了平衡点、极限环、周期解、准周期运动的概念。着重讨论了系统的分岔现象（Bifurcation），包括鞍结分岔、 Hopf 分岔、导叉分岔等，并配以大量的几何解释和相平面分析实例。 2. 混沌理论基础： 引入庞加莱截面、Lyapunov 指数、信息熵等工具来量化系统的不可预测性。重点剖析了洛伦兹（Lorenz）吸引子、Rössler 吸引子等经典混沌模型的数学结构。 3. 随机动力学与噪声影响： 讨论了如何使用随机微分方程（SDEs）来描述受环境扰动影响的系统。引入了Ito积分、斯特拉托诺维奇（Stratonovich）积分，并比较了它们在物理系统建模中的适用性差异。 4. 网络化系统建模： 针对由多个子系统通过连接结构耦合而成的系统，介绍了图论在系统描述中的应用。建立了基于拉普拉斯矩阵和邻接矩阵的耦合动力学方程组，为后续的同步性研究打下基础。 --- 第二部分：复杂网络结构分析（约 180 页） 本部分专注于分析系统内部连接拓扑结构对整体动力学行为的决定性影响。 重点涵盖： 1. 复杂网络的基本度量： 深入讲解了无标度网络（Scale-Free）、小世界网络（Small-World）的生成模型（如Barabási-Albert模型、Watts-Strogatz模型），以及集群系数、平均路径长度等拓扑指标的计算。 2. 同步现象的机制： 这是网络动力学的核心议题。详细阐述了耦合振子系统（如Kuramoto模型）如何实现全局同步。区分了全局同步、部分同步、簇同步等不同状态，并探讨了耦合强度、相位差和拓扑结构之间的定量关系。 3. 网络鲁棒性与脆弱性： 评估网络在遭受节点故障（随机失效或恶意攻击）后的信息传输效率和动力学稳定性下降程度。引入了基于熵和连通性的鲁棒性指标。 4. 网络重构： 探讨在仅能观测部分节点信息的情况下，如何通过数据驱动的方法反向推导出潜在的网络连接结构，这对理解神经科学和生态学中的隐性关系至关重要。 --- 第三部分：控制复杂系统（约 220 页） 本部分从理论分析转向工程实践，聚焦于如何通过外部干预来引导复杂系统达到期望状态。 1. 非线性控制基础： 巩固了反馈线性化、输入输出线性化等经典方法，并讨论了其在实际高维系统中的局限性。 2. 时滞系统控制： 针对工程中普遍存在的信号传输延迟问题，介绍了利用DDEs（延迟微分方程）模型，以及基于无穷维系统理论（如谱方法）的稳定性判据和控制设计。 3. 基于混沌的控制策略： 介绍两种主要思想——混沌抑制（将混沌系统驱动到稳定点或周期轨道）和混沌激活（利用混沌系统的遍历性实现复杂任务，如增强混合或搜索）。重点讲解了奥梅（O’Malley）的脉冲控制方法和实时反馈控制（OGY方法）。 4. 智能与自适应控制： 引入了神经网络、模糊逻辑在非线性系统辨识和控制中的应用。特别是对模型参考自适应控制（MRAC）和鲁棒自适应控制进行了详细的数学推导和收敛性证明。 5. 事件触发与脉冲控制： 针对传感器和执行器资源受限的场景，设计了仅在系统状态偏离预设阈值时才进行控制更新的策略，极大地提高了控制效率。 --- 第四部分：数据驱动与计算方法（约 150 页） 本部分聚焦于处理无法获得精确解析模型的系统，强调计算仿真和数据挖掘技术在动力学分析中的作用。 1. 降维与延迟嵌入： 基于Takens定理，详细介绍了如何从单变量时间序列中重构高维相空间，并使用方法如主成分分析（PCA）或局部线性嵌入（LLE）来提取系统的低维本质流形。 2. 稀疏识别算法（Koopman算子）： 这是当前研究热点。本书详细介绍了如何利用动态模态分解（DMD）及其扩展——稀疏识别的动态系统（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）——从观测数据中直接识别出系统的微分方程形式，弥合了物理建模与数据建模之间的鸿沟。 3. 数值积分与误差分析： 讨论了龙格-库塔法、辛积分器等在保持长期动力学特性（如能量守恒或轨道结构）方面的优劣，并强调了数值误差对识别高阶混沌特征的影响。 4. 高维系统的高性能计算： 介绍了并行计算框架（如MPI/OpenMP）在求解包含数百万节点的大规模网络同步问题中的应用策略。 --- 第五部分：跨学科应用案例分析（约 100 页） 本部分将前述理论应用于具体的工程、科学问题，展示了复杂系统思维的普适性。 1. 电力系统暂态稳定分析： 将大规模互联电网视为一个非线性网络，分析了在负荷骤变或线路故障下，系统如何演化至同步失效（失稳），并应用鲁棒控制策略恢复电网的稳定性。 2. 生态系统中捕食者-猎物模型的复杂化： 在经典的Lotka-Volterra模型基础上，引入空间异质性和时滞效应，探讨环境扰动如何诱发种群数量的周期性崩溃或持续振荡。 3. 金融市场中的信息传播与泡沫形成： 将投资者视为具有不同信念的耦合主体，利用社会动力学模型研究异质性信念如何通过信息网络传播，最终导致市场集体行为的非线性突变。 --- 本书特点： 本书的特点在于其数学严谨性与工程实用性的高度结合。它避免了对经典流体力学中如纳维-斯托克斯方程的深入探讨，而是将重点放在结构、反馈、涌现与控制上。书中包含了大量的原创性习题集，并附带了MATLAB/Python的仿真代码库，确保读者不仅理解理论，更能亲手模拟和控制复杂的动态过程。本书适合高等院校研究生、从事非线性控制、网络科学、系统工程及相关交叉学科领域的科研人员和高级工程师参考使用。
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