Integrated Intelligent Systems for Engineering Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Ios Pr Inc

作者:Zha, X. F. (EDT)/ Howlett, R. J. (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:

价格:138

装帧:HRD

isbn号码:9781586036751

丛书系列:

图书标签:

• 工程设计
• 智能系统
• 集成系统
• 人工智能
• 优化设计
• 决策支持
• 知识工程
• 计算机辅助设计
• 系统集成
• 创新设计

《数据驱动的创新设计：理论、方法与实践》 本书深入探讨了在当今快速发展的工程领域中，如何有效地利用数据驱动的理念和技术来革新设计流程。我们认识到，传统的设计方法往往依赖于经验和有限的迭代，而数据的涌现和计算能力的飞跃则为创造更智能、更高效、更具适应性的工程解决方案提供了前所未有的机遇。 本书的章节将带领读者从宏观的理论框架，逐步深入到具体的实践应用。 第一部分：理论基石与前沿洞察 第一章：数据驱动设计范式转型：从经验到智能 本章将详细阐述数据驱动设计（Data-Driven Design, DDD）的核心理念，对比其与传统设计方法的根本差异。我们将探讨数据在整个设计生命周期中所扮演的关键角色，包括问题定义、概念生成、方案评估、优化迭代乃至最终产品部署后的反馈循环。重点分析大数据、机器学习、人工智能等技术如何从根本上重塑工程设计的思维模式和操作流程。我们将回顾这一范式转变的历史轨迹，并展望其未来发展方向，强调其在应对复杂工程挑战中的不可或缺性。 第二章：智能算法在工程设计中的应用基础 本章将系统介绍支撑数据驱动设计的重要算法理论。我们将涵盖但不限于： 机器学习算法： 监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习等，并解释它们如何用于预测系统性能、识别设计模式、生成新的设计方案。 优化算法： 遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，以及它们如何帮助工程师在庞大的设计空间中找到最优解。 知识图谱与推理： 如何构建和利用工程知识图谱，实现更深层次的设计理解和推理，促进跨领域知识的融合。 深度学习的最新进展： 例如卷积神经网络（CNN）在图像识别和特征提取中的应用，循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的优势，以及生成对抗网络（GAN）在创造新设计元素方面的潜力。 我们将强调这些算法的内在机制、适用场景以及它们如何协同工作，为工程设计提供强大的智力支撑。 第三章：从海量数据中提取设计洞察 本章聚焦于数据采集、预处理和分析的技术。我们将探讨： 多源异构数据集成： 如何整合来自仿真、实验、传感器、历史项目、用户反馈等不同来源的数据。 数据清洗与特征工程： 关键的数据预处理技术，以确保数据的质量和可用性，以及如何从原始数据中提取对设计有意义的特征。 可视化与探索性数据分析： 利用先进的可视化工具和技术，帮助工程师理解数据模式、发现隐藏的关联，并提出设计假设。 统计建模与数据挖掘： 应用统计学原理和数据挖掘技术，识别设计变量与性能之间的关系，预测潜在的设计风险。 本章强调，有效的数据洞察是进行精准、高效设计的前提。 第二部分：方法论与关键技术 第四章：基于机器学习的设计空间探索与优化 本章将深入探讨如何利用机器学习技术来遍历和优化复杂的设计空间。我们将介绍： 代理模型（Surrogate Models）： 如何构建低成本的代理模型来替代高成本的仿真或实验，加速设计迭代。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）： 一种高效的全局优化方法，特别适用于昂贵的评估函数。 主动学习（Active Learning）： 如何智能地选择需要进行评估的数据点，以最有效地改进模型性能。 多目标优化（Multi-Objective Optimization）结合机器学习： 如何同时考虑多个设计目标，并在它们之间找到权衡。 我们将提供具体的算法流程和案例分析，展示如何在实际工程设计中应用这些方法。 第五章：知识图谱驱动的智能设计辅助系统 本章关注知识图谱在工程设计中的构建与应用。我们将讲解： 工程本体论与模式构建： 如何为特定工程领域建立概念模型和关系。 知识抽取与融合： 从文本、CAD模型、数据库等多种来源抽取和整合工程知识。 推理引擎的设计： 构建智能推理机制，以支持设计规则检查、冲突检测、方案推荐和故障诊断。 人机协作的设计流程： 如何设计以知识图谱为核心的辅助系统，增强设计师的决策能力和效率。 我们将展示如何通过构建个性化的知识库，实现更智能、更具上下文感知的设计支持。 第六章：生成式设计与创意工程 本章将探索如何利用生成式设计（Generative Design）技术，打破传统设计的局限，激发工程师的创造力。我们将涵盖： 算法生成设计： 基于预设的约束和目标，算法自动生成大量满足条件的设计方案。 拓扑优化（Topology Optimization）与形态生成： 如何利用算法探索材料的分布和结构的形态，创造轻量化、高性能的设计。 参数化设计与定制化生成： 如何通过参数化模型与生成算法结合，实现大规模的个性化设计。 评估与筛选生成设计： 如何有效地评估和筛选算法生成的众多方案，找到最具潜力的设计。 本章将强调生成式设计在复杂结构、仿生设计、艺术化工程等领域的巨大潜力。 第七章：仿真与数据驱动的集成：增强设计鲁棒性 本章深入探讨仿真技术与数据驱动方法的深度融合。我们将关注： 数据增强仿真（Data-Augmented Simulation）： 如何利用实际数据来校准和改进仿真模型，提高其准确性。 模型订单（Model Order Reduction）与数据驱动的加速仿真： 如何通过数据驱动的方法，创建更高效、更快捷的仿真模型。 不确定性量化（Uncertainty Quantification）： 如何结合仿真和数据，量化设计中的各种不确定性，评估其对系统性能的影响。 基于数据的设计验证与确证： 如何利用实际运行数据来验证和确证设计方案的有效性。 本章旨在实现设计过程中仿真与现实的无缝对接，提升设计的可靠性和鲁棒性。 第三部分：行业应用与未来展望 第八章：特定工程领域的应用案例分析 本章将通过多个实际工程领域的案例，展示数据驱动设计方法的落地应用。我们将选取但不限于： 航空航天： 轻量化结构设计、气动性能优化、故障预测与维护。 汽车工程： 车辆性能优化、燃料效率提升、自动驾驶系统设计。 制造业： 智能产品设计、工艺流程优化、供应链协同。 生物医学工程： 个性化医疗器械设计、药物研发辅助。 城市规划与建筑： 智能交通系统、可持续建筑设计。 每个案例将深入分析所面临的挑战、采用的方法、取得的成果以及关键的技术细节。 第九章：伦理、安全与可持续性考量 随着数据驱动设计日益普及，我们必须审慎地考量其带来的伦理、安全和社会影响。本章将探讨： 数据隐私与安全： 在设计过程中如何保护敏感数据。 算法的公平性与偏见： 如何避免设计算法中潜在的偏见，确保设计的公平性。 模型的可解释性与透明度： 如何理解和解释复杂模型所做出的设计决策。 可持续性设计： 如何利用数据驱动方法来推动环境友好和资源节约的设计。 本章旨在促进负责任和可持续的数据驱动工程实践。 第十章：未来发展趋势与研究方向 本章将展望数据驱动设计领域的未来发展。我们将讨论： 人机智能协同的进一步深化： 设计师与智能系统之间更深层次的协作模式。 数字孪生（Digital Twin）在设计中的集成： 如何利用数字孪生实现实时设计反馈和优化。 跨领域设计的智能融合： 促进不同工程学科之间的知识和技术互通。 自主设计系统的发展： 未来可能出现的能够独立完成复杂设计任务的系统。 新兴技术的影响： 如量子计算、区块链等技术对数据驱动设计可能带来的变革。 本章旨在激发读者对未来工程设计发展方向的思考和探索。 本书旨在为工程领域的学生、研究人员和从业者提供一个全面、深入的视角，帮助他们理解和掌握数据驱动设计所带来的革命性潜力，并引领工程设计进入一个更加智能、创新和高效的时代。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究**高级制造过程的实时质量控制与自适应调整**，主要围绕增材制造（3D打印）中的热力学行为预测和缺陷检测展开。我正在寻找一本能够详细阐述如何利用计算机视觉和深度神经网络（如YOLO或Mask R-CNN变体）来实时监测熔池状态，并据此动态调整激光功率和扫描速度的书籍。我希望书中能提供一套完整的框架，指导读者如何从原始的、高维度的过程数据中提取有意义的特征，并将其转化为可操作的控制信号。很多关于“智能系统”的著作，侧重于描述概念框架，例如智能工厂的愿景，但却鲜少触及到控制论和反馈回路的具体数学建模。对我而言，这本书如果能深入探讨**随机过程理论**在处理制造过程中的不确定性方面的应用，例如如何使用卡尔曼滤波或粒子滤波来平滑传感器噪声并提高预测精度，那将是极具价值的。此外，对于如何设计一个**可解释的AI（XAI）模块**来向质量工程师解释为什么系统做出了某个调整，而不是仅仅给出一个“黑箱”指令，也是我非常看重的部分。如果这本书只是停留在对现有自动化系统的修补和提升上，而没有提供面向下一代制造系统的全新范式，那么它的吸引力就会大打折扣。我期待的是能看到关于**数字孪生（Digital Twin）**在制造环节中如何通过智能算法实现闭环优化和预测性维护的深度剖析。

评分☆☆☆☆☆

我的研究兴趣集中在**复杂供应链网络的动态优化与风险规避**方面，这是一个典型的多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的应用场景。我正在寻找一本能够详尽阐述如何利用MAS框架来模拟和协调供应链中各个独立参与者（供应商、制造商、物流商、零售商）的行为，以应对突发的全球性中断（如港口关闭或原材料短缺）。我希望书中不仅仅停留在建立MAS的通信协议和状态空间描述上，而是要深入探讨**博弈论**与**强化学习**在协同决策中的交叉应用。例如，如何设计激励机制和惩罚策略，使得在局部最优目标驱动的智能体能够自发地趋向于实现全局供应链的韧性最大化。如果这本书的内容过于偏向于传统的运筹学方法，或者只是简单地将神经网络应用于需求预测，而没有构建出动态、互动的多智能体环境进行仿真和训练，那么它就无法满足我的需求。我更倾向于看到如何利用**因果推断（Causal Inference）**技术来区分供应链中断的真正驱动因素，并指导智能体采取最有效的干预措施。我尤其关注的是关于**去中心化学习（Decentralized Learning）**的章节，探讨在信息不对称和部分可观察性环境下，如何训练出稳定且高效的供应链控制策略。

评分☆☆☆☆☆

我目前正在着手一个**大规模基础设施（如桥梁或风力涡轮机）的结构健康监测（SHM）**项目，核心挑战在于如何从数千个分布式传感器节点中高效、鲁棒地提取异常信息，并区分出环境噪声与结构损伤的真实信号。我期待的教材应该在**分布式智能和边缘计算**方面有所建树。具体来说，我希望看到如何设计轻量级的、能够在低功耗微控制器上运行的机器学习模型（如TinyML），用于在传感器端进行初步的数据过滤和特征提取，从而极大地减少传输到中央服务器的数据量。如果这本书只是讨论了传统的主动学习（Active Learning）或半监督学习的理论，而没有结合物联网（IoT）的实际部署限制（如带宽、延迟、功耗），那么它的实用价值就会大打折扣。我特别关注的是**时空数据融合技术**——如何将来自不同时间戳和不同空间位置的应变、加速度数据，通过智能算法进行有效的整合，以生成对结构完整性状态的全局性、高置信度的评估。我对那些侧重于优化算法本身的数学推导而非其在实际海量异构数据流管理中的应用的著作不感兴趣。能否提供针对SHM场景中**数据不平衡性**问题的特定智能解决方案的探讨，例如如何针对罕见的重大损伤事件进行有效训练？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是什么？我正在寻找一本关于集成智能系统在工程设计中应用的专业书籍，但是您提供的书名似乎与我正在寻找的内容不符。我关注的焦点在于**机器学习模型在复杂系统建模中的实际应用**，特别是它们如何与传统有限元分析（FEA）和计算流体力学（CFD）工具无缝集成，以加速迭代设计周期。我期待的教材应该深入探讨如何构建混合智能体架构，其中可能包括深度强化学习（DRL）用于优化参数空间探索，以及知识图谱技术用于捕获专家经验和设计约束。如果这本书主要关注的是更宏观的系统级集成，比如企业资源规划（ERP）与产品生命周期管理（PLM）系统的智能化升级，那可能就不是我需要的方向了。我更希望看到的是在微观层面，如材料选择、结构拓扑优化这些具体工程任务中，如何利用传感器数据和实时反馈驱动的智能算法来指导设计师做出更优决策的案例分析。关于这一点，目前市面上许多强调“智能系统”的书籍往往过于泛泛而谈，缺乏具体到某个工程学科（如航空航天或土木工程）的深度案例支撑，这使得理论与实践之间存在巨大的鸿沟。我希望这本书能提供可复现的代码示例，展示如何将Python或Julia中的AI库与MATLAB或Ansys等工程软件进行接口调用，从而真正实现“集成”的概念，而不是仅仅并列介绍两种技术。

评分☆☆☆☆☆

最近我被指派去评估和设计**面向高可靠性电子系统（如自动驾驶域控制器）的故障预测与健康管理（PHM）策略**。这个领域对冗余设计和失效模式分析的要求极高，因此，对智能系统工具箱的要求也异常严苛。我需要一本能够详细介绍**贝叶斯网络**或**隐马尔可夫模型（HMMs）**在建模复杂部件退化路径（Degradation Pathways）中的应用的著作。理想中的书籍应该超越简单的分类或回归任务，而是专注于**生存分析（Survival Analysis）**技术，结合这些智能模型来预测剩余使用寿命（RUL）。如果这本书的内容侧重于软件架构的演进或者更偏向于商业智能（BI）领域的数据挖掘，那么它就无法满足我的专业需求。我更关心的是如何将电信号、温度漂移、振动数据等物理量，转化为能反映部件健康状态的概率分布。书中是否会探讨**迁移学习（Transfer Learning）**在不同批次或不同工作环境下电子模块的PHM模型快速部署中的应用？例如，如何利用在实验室环境下训练的模型，快速适应实际运行中的环境变化，而无需进行大规模的重新训练。我对那种仅仅停留在介绍TensorFlow或PyTorch的API层面的书籍已经感到厌倦，我需要的是能够将这些工具与严格的工程可靠性理论相结合的深度探讨。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆