Kinematics and Dynamics of Multibody Systems With Imperfect Joints pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Flores, Paulo/ Ambrosio, Jorge/ Claro, J. c. Pimenta/ Lankarani, Hamid M.

出品人:

页数:169

译者:

出版时间:

价格:1387.00元

装帧:

isbn号码:9783540743590

丛书系列:

图书标签:

• Multibody Systems
• Kinematics
• Dynamics
• Imperfect Joints
• Mechanical Engineering
• Robotics
• Mathematical Modeling
• Applied Mechanics
• Vibration
• Control

复杂系统建模与分析：从理论基础到前沿应用 本书聚焦于工程和物理领域中，复杂、多因素耦合系统的数学建模、精确分析与数值模拟方法。它旨在为研究人员、高级工程师以及研究生提供一个全面、深入的视角，探讨如何处理现实世界中那些无法被简化为理想线性模型的系统。 第一部分：复杂系统建模的数学基石 本部分系统地回顾并深化了描述复杂物理现象所需的数学工具，强调了从物理直觉到严格数学表述的转化过程。 第一章：非线性动力学的基本框架 本章从经典力学的基础出发，引入了广义坐标系、拉格朗日方程和哈密顿力学在处理约束系统中的优势与局限。重点讨论了保守系统与耗散系统的微分方程表示，特别是如何精确地捕捉系统中的非线性耦合项，例如摩擦力、阻尼项以及高阶的几何非线性。本章将详细阐述李雅普诺夫（Lyapunov）方法在分析系统稳定性和极限环方面的应用，为后续的复杂性分析打下基础。 第二章：连续体力学与场论在离散系统中的延伸 虽然本书主要关注多体系统，但复杂系统的建模往往需要引入连续介质的概念。本章探讨了如何利用有限元法（FEM）的基础理论来离散化具有柔性部件（如柔性梁、薄壳）的刚体系统。我们将深入分析几何描述如何影响应力和应变张量，以及如何通过模态分析（Modal Analysis）提取系统的固有特性，从而有效地降低高维模型的计算复杂度，使其适用于后续的动力学求解。 第三章：随机过程与不确定性量化 现实中的工程系统总伴随着模型误差、参数不确定性以及外部激励的随机性。本章引入随机微分方程（SDEs）作为描述受噪声驱动系统的强大工具。我们将详细介绍伊藤微积分（Itō Calculus）的基本规则，并探讨如何应用高斯过程、蒙特卡洛模拟（MCS）以及更高效的概率方法，如谱方法（Spectral Methods），来量化系统响应的不确定性区间，而非仅仅提供单一的确定性解。 第二部分：多尺度与多物理场耦合分析 本部分深入探讨了在不同时间尺度和空间尺度上相互作用的物理现象，这对于理解材料行为、宏观机构运动以及流固耦合至关重要。 第四章：时滞动力学与反馈控制 时间延迟在许多物理系统中是不可避免的，例如信号传输延迟、材料松弛效应等。本章专门研究延迟微分方程（DDEs）的解的性质，包括稳定性边界的分析以及如何通过延迟引入周期性振荡。随后，本章衔接至主动控制理论，探讨如何设计鲁棒控制器（如H-infinity控制、滑模控制）来抑制由时滞或非线性引起的系统失稳。 第五章：流固耦合（FSI）的基础理论与数值实现 流固耦合是理解生物力学、航空航天结构振动以及水下机器人等复杂系统的关键。本章首先建立流体力学（如Navier-Stokes方程）与固体力学（弹性动力学方程）的耦合界面条件。接着，对比讨论了“强耦合”和“弱耦合”的数值求解策略，例如隐式/显式时间积分方案，以及如何处理交界面网格的重构或映射问题。 第六章：热-力学耦合与材料本构关系 温度变化是引起结构变形和失效的重要因素。本章聚焦于热弹性理论，分析温度场与应力场之间的双向反馈机制。我们将研究材料在不同温度下的本构关系（如粘弹性、塑性），并展示如何将这些复杂的本构模型有效地嵌入到大型有限元程序中作为用户自定义材料子程序，以模拟焊接、激光加工等过程中的热机械效应。 第三部分：高级数值计算与优化方法 为了解决上述复杂系统的模型方程，需要依赖先进的计算技术。本部分侧重于提高计算效率、精度以及利用计算结果进行系统优化。 第七章：高效的非线性求解器与时间积分 对于高维、强非线性的微分代数方程（DAEs），传统的欧拉法或龙格-库塔法可能效率低下或不稳定。本章深入分析了隐式积分方案（如Newmark-$eta$法、广义$alpha$法）的稳定性和精度。此外，重点讨论了求解大型非线性代数方程组所依赖的牛顿法及其变体（如修正牛顿法），以及如何通过预条件子技术加速收敛。 第八章：模型降阶（MOR）技术与数据驱动方法 当系统维度过高，无法进行实时仿真时，模型降阶成为关键技术。本章详细介绍基于模态分析的投影方法，以及更先进的、不依赖于先验物理知识的数据驱动降阶技术，例如本征正交分解（POD）、均衡模态分解（EMD）在提取系统内在低维主模态上的应用。本章将对比物理模型与数据驱动模型在预测能力上的异同。 第九章：系统识别与参数估计 在模型建立初期，许多关键参数（如阻尼系数、接触刚度）往往未知或难以直接测量。本章介绍如何利用实验测得的输入-输出数据，运用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和子空间识别（Subspace Identification）等技术，反向估计系统的动态参数。本章还将讨论如何利用梯度下降法和伴随方法（Adjoint Method）进行敏感性分析，指导实验设计。 结论与展望 本书以严谨的数学推导和丰富的工程实例相结合，为理解和驾驭复杂工程系统提供了全面的方法论。未来的研究趋势将更加强调多物理场之间的深度学习集成，以及利用高性能计算（HPC）平台加速求解具有极高自由度（DOF）的瞬态问题。本书的内容旨在为读者掌握这些前沿领域所需的理论工具做好准备。

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