具体描述
《高等学校机械设计制造及自动化专业"十一五"规划教材:互换性与几何量测量技术》按教学规律阐述了机器或机械零、部件的互换性和检测技术的基本知识，介绍了几种典型机械零件公差与配合的基本原理和方法以及国家标准在设计中的应用。全书共分11章，前5章阐述互换性的基本概念、测量技术基础、尺寸精度、形状和位置精度、表面粗糙度等机械零件公差与配合的基础知识；第6～10章阐述滚动轴承、圆锥配合、键和花键、螺纹结合以及圆柱齿轮等典型零件的精度设计基础知识；第11章主要阐述长度尺寸链的基本概念及计算。书中各章附有相关习题，以配合教学的需要，也便于读者自学。《高等学校机械设计制造及自动化专业"十一五"规划教材:互换性与几何量测量技术》内容新颖，按照2006年底前颁布的国家标准编写。
现代精密制造中的复杂系统建模与优化 本书聚焦于当前工业界和科研领域面临的前沿挑战：如何对高度耦合、非线性且参数众多的复杂系统进行精确建模、高效分析与优化控制。 随着智能制造、航空航天、生物医学工程等领域的飞速发展，对系统性能的要求已不再局限于线性或简单的静态优化，而是深入到动态过程的精确预测和全局最优解的实时寻优。本书旨在提供一套严谨而实用的理论框架和工具箱，以应对这些挑战。 第一部分：复杂系统的基础理论与拓扑结构分析 本部分首先为读者奠定理解复杂系统建模的理论基石。我们不再停留于传统的集中参数模型，而是深入探讨分布式参数系统（DPS）和多尺度耦合系统的建模方法。 第一章：非线性动力学与状态空间重构 系统复杂性的核心在于其非线性本质。本章详细阐述了如何运用高阶泰勒展开、Volterra 级数以及现代的核方法（如高斯过程回归）来逼近高度非线性的系统动态。重点讨论了切片模型（Pade Approximation） 在处理具有明显时间延迟和时间变化的系统时的应用。我们引入了林肯代数（Lienard-Chipart Criterion） 的扩展形式，用于分析高维非线性系统的稳定边界，而非仅仅停留在李雅普诺夫稳定性判据上。 第二章：网络化系统与复杂拓扑结构建模 现代工程系统往往由多个子系统通过复杂的通信或物理链路连接而成。本章深入研究了图论在系统建模中的应用，特别是针对具有动态拓扑变化的时变图（Time-Varying Graphs）的建模。内容包括：如何使用拉普拉斯矩阵的广义形式（如Weighted Laplacian）来描述节点间的相互作用强度，以及如何利用谱图理论（Spectral Graph Theory）来理解和预测系统整体的同步行为和鲁棒性。我们详细分析了小世界网络（Small-World Networks） 和无标度网络（Scale-Free Networks） 在故障传播模型中的特性。 第三章：多模态数据融合与异构信息集成 复杂系统通常产生来自不同传感器和测量设备的多模态数据（如时域信号、频谱数据、图像特征）。本章探讨了如何建立一个统一的数学框架来集成这些异构信息。核心技术包括：张量分解（如Tucker分解和CP分解）在特征提取和噪声分离中的应用，以及如何利用贝叶斯网络来量化不同信息源之间的因果依赖关系，从而构建出比单一数据源更鲁棒的系统状态估计器。 第二部分：先进的系统识别与参数辨识 建立精确的数学模型是优化的前提。本部分侧重于如何从实际观测数据中，高效、准确地辨识出复杂系统的结构和参数。 第四章：高维系统的参数辨识挑战与稀疏性 在高维系统中，参数数量可能远超观测数据量，导致“维度灾难”。本章聚焦于压缩感知（Compressed Sensing, CS） 技术在系统辨识中的创新应用。我们详细阐述了如何利用$ell_1$ 范数最小化（LASSO）和弹性网络（Elastic Net） 来筛选出系统中真正具有显著影响的少数参数，从而实现高效且稀疏的系统辨识。此外，还讨论了针对具有周期性或准周期性动态的系统，如何利用谐波分析辅助稀疏建模。 第五章：基于物理信息（Physics-Informed）的神经网络建模（PINNs的扩展） 传统的基于数据的黑箱模型难以保证物理一致性。本章介绍了一种结合物理定律与数据驱动学习的混合建模方法。我们不仅使用数据来训练神经网络，更将系统的微分方程（如Navier-Stokes方程或电路方程）作为软约束嵌入到损失函数中。重点讨论了自动微分（Automatic Differentiation, AD） 技术如何高效地计算偏微分方程（PDEs）在网络中的梯度，从而实现参数在数据和物理定律之间的平衡辨识。 第六章：不确定性量化与模型误差评估 所有真实世界的模型都存在不确定性，如何量化这种不确定性是保障控制系统可靠性的关键。本章深入探讨了全局敏感性分析方法，包括Sobol’指数分解，用于评估每个输入参数对模型输出的贡献度及交互影响。此外，我们引入了随机响应法（Stochastic Response Method, SRM） 和区间算术，用于在不确定参数输入下，对系统的输出响应进行区间估计或概率分布描述，而非仅仅提供一个点估计值。 第三部分：复杂系统的优化、控制与决策制定 在获得精确模型和辨识参数后，本部分指导读者如何利用这些信息对系统进行最优控制和智能决策。 第七章：非凸优化与全局搜索策略 复杂系统的性能指标函数往往是非凸的，易陷入局部最优。本章对比和分析了多种全局优化算法的适用性。重点阐述了模拟退火（Simulated Annealing, SA） 在高维空间中的改进策略，以及粒子群优化（PSO） 和遗传算法（GA） 的自适应参数调整机制。对于计算成本极高的系统，我们探讨了代理模型（Surrogate Modeling），即先用低保真模型进行全局搜索，再将最优区域映射回高保真模型进行精细优化。 第八章：预测控制的鲁棒性与约束处理 在实际工程中，控制输入和系统状态都受到严格的物理约束。本章的核心是模型预测控制（MPC） 算法在处理复杂约束系统时的性能提升。我们详细讨论了二次规划（QP） 求解器在处理线性/局部线性系统时的速度优势，并介绍了半定规划（SDP） 在保证非线性系统稳定性和可行性方面的应用。特别关注了鲁棒MPC（RMCP），通过在不确定性范围内优化最坏情况性能，来确保控制策略在模型误差下的有效性。 第九章：多目标协同优化与帕累托前沿设计 许多工程问题涉及相互冲突的目标（如成本最小化与性能最大化）。本章系统介绍了多目标优化（MOO） 的方法论。内容涵盖了加权法、$epsilon$-约束法以及更先进的非支配排序遗传算法II（NSGA-II）。读者将学习如何构建和分析帕累托前沿（Pareto Frontier），并掌握如何在工程实践中，基于决策者的偏好，从帕累托最优解集中选择出最符合系统需求的折衷方案。 结语 本书的最终目标是为工程师和研究人员提供一个全面的认知工具箱，使他们能够超越传统控制理论的线性假设，深入到现代工程系统固有的复杂性之中，并最终实现对这些系统的精确预测、可靠辨识和最优运行。
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