Computational Fluid and Solid Mechanics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bathe, K. J.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-7

价格:$ 127.69

装帧:

isbn号码:9780080439563

丛书系列:

图书标签:

• 计算流体动力学
• 计算固体力学
• 流体动力学
• 固体力学
• 数值方法
• 有限元方法
• 计算物理
• 工程力学
• 传热学
• 结构力学

聚焦新兴与交叉领域：现代工程计算与跨学科前沿探索 图书名称： 《多尺度计算力学与智能系统集成》 图书简介： 本书旨在深入探讨当前计算科学与工程领域中最具活力和挑战性的前沿方向，特别关注不同尺度现象的耦合建模、多物理场问题的数值求解技术，以及人工智能与机器学习在复杂系统仿真中的应用。全书内容聚焦于突破传统单一学科分析的局限性，强调跨尺度、多物理、智能驱动的集成计算范式。 第一部分：多尺度计算力学基础与先进模型 本部分系统阐述了从微观到宏观尺度的信息传递与耦合机制，为复杂工程问题的精确模拟奠定理论基础。 第一章：尺度分离与耦合的挑战 本章首先剖析了在材料科学、生物力学乃至地球系统科学中普遍存在的尺度差异问题。详细讨论了不同尺度间信息传递的物理机制，包括界面效应、孔隙率演化对宏观响应的影响。重点介绍了升尺度（Upscaling）和降尺度（Downscaling）的数学框架，包括多尺度有限元方法（MsFEM）的基本原理、变分多尺度（VMS）方法在湍流和非线性材料中的应用。与传统的均质化方法（Homogenization）相比，本书更侧重于非均匀界面的处理技术，如基于傅里叶变换的分析方法在晶体塑性模拟中的应用。 第二章：非平衡态热力学与相场模型 超越传统的平衡态假设，本章深入研究了涉及微观结构演变和界面动力学的非平衡态过程。详细介绍了相场（Phase-Field）方法在描述材料断裂、凝固、以及液滴动力学中的优势。重点讨论了能量泛函的构建、时间离散方案的选择（如隐式-显式混合格式），以及如何将相场变量与弹性力学场进行弱耦合。特别阐述了梯度理论在捕捉材料损伤演化中的作用，以及如何通过引入曲率能量项来稳定高分辨率模拟。此外，还探讨了多相流体动力学中，如何利用相场模型准确捕捉自由界面与固体边界的相互作用。 第三章：高保真度的离散化方法 本部分聚焦于提升数值方法的精度和效率，以应对高维和高度非线性问题。系统介绍了无网格方法（Meshless Methods），如光滑粒子流体动力学（SPH）和核近似法（KNA），及其在处理大变形和复杂边界下的优势。对于基于网格的方法，则侧重于高阶有限元（High-Order FEM），包括$p$法和$hp$自适应技术，并结合了扩展有限元法（XFEM）来处理裂纹尖端、材料界面等不连续区域，无需对网格进行重划分。在时间积分方面，对比了Runge-Kutta法、广义$alpha$法以及保能量/保守格式在长期动力学模拟中的适用性。 第二部分：多物理场耦合与系统集成 本部分将重点放在不同物理域之间的相互作用，特别是涉及热-力-电-磁等场耦合的复杂工程问题。 第四章：热-力耦合的动态响应分析 详细分析了热应力、热粘塑性、以及热驱动的相变对结构完整性的影响。讨论了热弹性与热粘性问题的数值求解，特别是瞬态热冲击下的材料失效模型。引入了焦耳热效应在高速变形和摩擦过程中的反馈机制，并讨论了如何建立一个统一的本构关系来描述温度、应变率和微观损伤之间的非线性耦合。重点介绍了焦耳-麦克斯韦效应在电磁流体力学（MHD）中的应用，及其对导电流体流动和传热的影响。 第五章：电磁场与结构变形的相互作用 本章深入探讨了电磁-机械耦合在现代工程中的关键作用，如压电材料、磁流变弹性体（MRE）以及感应加热下的结构响应。详细介绍了有限元法求解麦克斯韦方程组（包括静磁场、涡流和电磁波传播），以及如何通过菲德尔-克雷塞尔（Fiedler-Kröse）或类似的耦合算法，将电磁应力准确地映射到机械域。讨论了磁致伸缩（Magnetostriction）现象的本构模型及其在传感器和驱动器设计中的应用。 第六章：生物力学与软物质模拟 本部分将计算方法应用于生命科学与软物质系统。涵盖了流固耦合（FSI）在血管动力学和瓣膜模拟中的应用，重点讨论了如何处理流体域与柔性固体边界的非线性相互作用，包括浸入式边界法（IBM）和区域分解技术。在软物质方面，详细介绍了分子动力学（MD）与连续介质力学模型的桥接，以及如何利用耗散粒子动力学（DPD）模拟高分子溶液和细胞内物质输运。 第三部分：计算范式的革新：人工智能驱动的仿真 本部分关注如何利用现代数据科学和机器学习技术，革新传统的仿真流程，提高效率并挖掘数据中的潜在物理规律。 第七章：数据驱动的本构模型发现 传统本构关系往往依赖于经验假设，本章致力于探索如何利用实验数据和高保真模拟数据，通过符号回归（Symbolic Regression）和稀疏识别（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）方法自动发现潜在的物理方程。详细介绍了神经网络（NN）作为通用函数逼近器，构建物理信息神经网络（PINNs），实现在强非线性或数据稀疏情况下的参数识别和约束求解。讨论了PINNs在求解逆问题和超材料设计中的最新进展。 第八章：高效能计算与代理模型构建 面对高维参数空间和极高的计算成本，本章聚焦于加速仿真过程。介绍了降阶模型（Reduced Order Models, ROMs）的构建，包括本征正交分解（POD）和本征正交基方法，用于快速预测系统的动态响应。重点阐述了如何结合高斯过程回归（Gaussian Process Regression）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）构建代理模型（Surrogate Models），实现对复杂设计变量的快速评估。讨论了大规模并行计算（HPC）架构下的内存优化策略和异构计算（GPU/FPGA）在加速迭代求解器中的应用。 第九章：不确定性量化与可靠性分析 现代工程系统对可靠性的要求日益提高，本章全面介绍不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法论。对比了蒙特卡洛模拟、路径积分方法以及基于谱的随机伽辽金方法（Stochastic Galerkin）在处理输入参数和模型偏差不确定性时的性能。重点介绍了如何将UQ分析与优化设计过程相结合，实现对系统鲁棒性的评估。 总结与展望 全书贯穿了从第一性原理到工程应用、从确定性分析到概率性评估的完整链条，旨在为从事先进材料模拟、复杂系统工程、以及高性能计算研究的工程师和学者提供一套前沿且实用的计算工具箱和理论框架。本书的最终目标是推动计算科学从“解决问题”向“发现规律与优化设计”的范式转变。

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在我看来，一本优秀的学术著作，其价值绝不仅仅在于内容的深度，更在于它能否激发读者的探索欲，并引导他们走向更广阔的知识海洋。这本书在这方面做得非常出色。它在介绍完核心概念后，常常会留有余地，暗示着更深入的研究方向，或者提出一些尚未完全解决的问题。这让我感觉，我不仅仅是在被动地接受知识，而是在参与到一场正在进行的科学探索中。书中的参考文献也十分丰富，为我提供了进一步深入学习的线索。当我遇到一些难以理解的概念时，这本书通常能提供多种解释角度，或者引用其他学者的观点，让我能够从不同侧面去理解。而且，它在介绍一些较新发展的概念时，也显得十分审慎，既不会过度夸大，也不会回避其潜在的挑战。这种严谨的态度，让我对书中内容更加信赖。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位引路人，它为我指明了方向，激发了我不断学习和探索的动力，让我对计算流体和固体力学领域充满了好奇和期待。

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作为一个在计算科学领域摸爬滚打多年的老兵，我总是对那些能够将前沿理论与严谨数学推导完美结合的书籍情有独钟。这本书在这一点上，无疑达到了极高的水准。它在介绍流体和固体力学基本方程组时，其数学推导过程严谨而流畅，丝毫不含糊。作者对每一个假设条件、每一步积分变换都进行了清晰的阐释，让你能够深刻理解这些方程的由来和适用范围。尤其是在涉及到高级课题，比如湍流模型、非线性材料行为等内容时，这本书的深入程度更是令人赞叹。它并没有回避复杂的数学细节，而是以一种引人入胜的方式，将这些看似高深的理论呈现在读者面前。这种扎实的理论基础，对于希望在CFD或FEM领域进行深入研究的读者来说，是必不可少的。同时，书中也对这些理论在不同应用场景下的取舍和选择进行了分析，这对于实际工程应用中的问题求解，具有极强的指导意义。它不仅仅是提供知识，更是在培养一种严谨的科学思维和解决问题的能力。

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这本书的出现，简直像一股清流，在我这个苦苦钻研流体力学和固体力学的门外汉眼中，打开了一扇全新的大门。原本觉得这些理论离我太过遥远，枯燥乏味，但这本书的叙述方式却出奇地引人入胜。作者似乎深谙如何将复杂的概念层层剥开，用清晰易懂的语言，配以大量生动的插图和案例，将原本抽象的物理过程具象化。我尤其喜欢它在引入基本方程时的循序渐进，不像我之前看过的某些教材，上来就是一大堆符号，让人望而生畏。这本书则会先讲述现象，再引出背后的原理，让你在不知不觉中就掌握了核心知识。而且，它在概念的讲解上也十分到位，不会仅仅停留在数学公式层面，而是深入剖析了每一个变量的物理意义，以及它们之间的相互作用。这让我觉得，我不是在死记硬背，而是在真正理解。即使是那些我之前觉得无比困难的数值方法，在这本书里也变得更加直观和易于上手。总而言之，如果你跟我一样，对CFD和FEM的理论感到困惑，这本书绝对是你值得尝试的启蒙读物。

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我一直认为，在科学研究的道路上，理论的深度固然重要，但其与实际应用的衔接程度，更是决定了一项技术能否真正落地生根的关键。这本书恰恰在这方面做得非常出色。它不仅仅停留在理论的梳理，而是花了大篇幅去阐述这些理论是如何被应用到解决实际工程问题的。比如，在描述流体流动模拟时，它会结合航空航天、汽车设计等实际场景，展示CFD如何在这些领域发挥关键作用。而在固体力学部分，它也深入探讨了材料力学、结构分析在桥梁、建筑、机械制造等方面的应用。书中的案例分析非常详实，从问题的提出、模型的建立，到数值方法的选择和结果的解释，都进行了一一讲解。这让我明白，那些复杂的数学公式背后，究竟能产生多么强大的工程价值。而且，书中对于仿真软件的使用也给出了相当的指导，虽然没有直接教授软件操作，但它通过对仿真流程的解析，让你能够更好地理解软件的内在逻辑，从而更有效地利用它们来解决问题。对于需要将理论知识转化为实际工程能力的读者来说，这本书绝对是价值连城。

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我最近一直在探索如何将机器学习与工程模拟相结合，而这本书则为我提供了一个非常宝贵的视角。它在探讨数值方法的过程中，不经意间触及了一些与数据驱动方法相关的概念。虽然本书的主题并非直接关于AI，但它对计算过程的精细化描述，以及对模型简化和误差分析的深入探讨，却让我思考良多。例如，它在介绍有限元方法时，对网格剖分、单元类型选择的讨论，以及如何权衡计算精度和成本，这些都与如何构建高效的机器学习模型有着异曲同工之妙。书中对不同数值算法的优劣势分析，也让我联想到如何在选择模型架构时，根据问题的特点做出最优决策。我尤其欣赏它在章节末尾处提出的思考题，这些问题常常能激发我从新的角度去审视已知理论，并思考其在更广阔领域的潜在应用。这本书虽然不是一本直接讲解AI的书，但它所提供的坚实计算力学基础，无疑为我在AI与工程模拟交叉领域的研究，打下了坚实的地基，让我能够更自信地进行探索。

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