模糊技术与神经网络技术选编(4)

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出版者:北京航空航天大学出版社 作者:刘增良 出品人: 页数:479 译者: 出版时间:1999-10 价格:50.00 装帧:平装(无盘) isbn号码:9787810129206 丛书系列:
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具体描述

《模糊技术与神经网络技术选编》(4)是《模糊技术与应用选编》的续集,是关于模糊技术与神经网络技术理论研究及应用方面的文献精选的第四卷。本卷从发表在国内上百种期刊的最新研究成果中,选编了有关模糊技术、神经网络技术以及它们的结合应用等方面有代表性的文章61篇,并提供了169篇相关研究的论文摘要。它较集中地反映了我国现阶段在模糊技术与神经网络技术的研究开发及应用方面的最新成果,具有重要的研究参考价值。

主要内容包括:模糊逻辑与模糊推理的基础研究;神经网络与模糊神经网络;模式聚类、分类及识别中的模糊技术与神经网络技术;模糊控制、神经网络控制与智能控制;基于模糊逻辑和神经网络的知识处理与专家系统;模糊技术、神经网络技术与信息融合;工程设计中的模糊技术与神经网络技术;基于模糊技术与神经网络技术的智能化故障诊断;模糊技术、神经网络技术与管理运筹决策;模糊逻辑、神经网络与遗传算法等。

本书内容涉及到模糊技术与神经网络技术在模式识别、自动控制、智能化信息处理和工程设计等诸多工程技术学科以及管理、决策等软科学方面的应用研究,是从事上述诸领域研究开发的广大科技人员及管理工作者的重要参考资料。

《计算流体力学基础与应用:湍流模型与多相流模拟》 内容概要 本书系统地梳理了计算流体力学(CFD)的核心理论基础、前沿数值方法以及在工程实际中的广泛应用。重点聚焦于流体力学模拟中最具挑战性的两个领域:湍流建模和多相流体模拟。全书结构严谨,从基本的守恒方程推导出发,深入探讨了有限体积法、有限差分法等主流数值离散技术,并详尽解析了当前工业界和学术界广泛采用的各类湍流模型,如RANS系列($k-epsilon$, $k-omega$ SST)以及大涡模拟(LES)的基本原理和适用条件。在多相流方面,本书详细介绍了欧拉-欧拉、欧拉-拉格朗日以及相场法等关键建模范式,并结合实际案例展示了如何利用这些工具解决复杂的流体-颗粒、流体-液滴或气液两相流动问题。 第一部分:CFD基础与数值方法 第一章:流体动力学控制方程 本章首先回顾了牛顿流体的基本概念和运动学描述。核心内容在于详细推导了质量守恒方程(连续性方程)、动量守恒方程(纳维-斯托克斯方程)以及能量守恒方程,并讨论了这些方程在不同参考系下的形式。特别地,针对不可压缩流和可压缩流的特点,阐述了如何进行适当的物理解释和数学简化。此外,本章还引入了流函数-涡度(Streamfunction-Vorticity)方法作为求解二维不可压缩流的有力工具,并讨论了边界条件的精确陈述与实现方式。 第二章:离散化技术与数值求解器 本章聚焦于将连续的偏微分方程转化为可求解的代数方程组的数值技术。详细介绍了有限体积法(FVM)的几何构建、通量计算和守恒性保证机制,并对比了其与有限差分法(FDM)和有限元法(FEM)的优劣。在速度-压力耦合问题上,本书重点阐述了SIMPLE(Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations)及其变体(PISO, SIMPLER)的迭代算法流程,分析了压力修正方程的推导过程和收敛性控制策略。对于高雷诺数流动,本章还讨论了迎风格式、中心格式以及高阶迎风格式(如QUICK格式)在对流项离散化中的应用及其引入的数值误差。 第二章的延伸:网格生成与质量评估 理解网格对模拟结果的决定性影响,本章安排了专门的章节讨论结构化网格、非结构化网格以及混合网格的生成技术。重点在于如何定量评估网格质量(如正交性、伸缩比、雅可比行列式),并讨论了网格收敛性分析(Grid Convergence Index, GCI)的实施步骤,确保数值解的可靠性。 第二部分:湍流建模的深度剖析 第三章:湍流的本质与雷诺平均Navier-Stokes(RANS)模型 本章从物理角度阐释了湍流的统计特性,包括雷诺应力、湍流粘性系数等核心概念。随后,详细推导了雷诺平均化过程,引出附加的雷诺应力项。重点剖析了RANS模型的支柱——双方程模型。详细介绍了标准$k-epsilon$模型、剪切力可忽略(SRR)$k-epsilon$模型的修正,以及适用于边界层流动和复杂应力敏感区域的$k-omega$模型和$k-omega$ SST模型。每种模型的输运方程、源项的物理意义及其模型假设被逐一解构。 第四章:高精度湍流模拟技术 针对RANS模型在分离流、二次流和非定常流动中的局限性,本章转向了更高级的模拟技术。详细介绍了大涡模拟(LES)的基本思想,即通过滤波函数分离大尺度涡和亚网格尺度(SGS)的湍流。重点分析了Smagorinsky模型、动态Smagorinsky模型以及WALE模型的数学构建。此外,也简要探讨了直接数值模拟(DNS)的理论基础及其对算力需求的极端限制。本章的实例部分将展示如何通过LES精确捕捉非定常涡结构和动量交换过程。 第三部分:多相流与界面动力学 第五章:多相流的分类与欧拉-欧拉方法 本章首先根据相态和相互作用强度对多相流进行系统分类(如气固、气液、液固等)。核心内容是欧拉-欧拉(Euler-Euler)模型,即假设所有相体积分率之和为一时,为每种相体建立独立的质量、动量和能量方程组。本章着重讨论了相间传递项(Interfacial Transfer Terms)的建模,包括相间曳力(Drag Force)、升力(Lift Force)和湍流扩散(Turbulent Diffusion)的经验或半经验关系。 第六章:离散相模型(DPM)与相场方法 针对颗粒或液滴尺寸远小于特征流动尺度的稀相或中相流,本章详细阐述了欧拉-拉格朗日方法(DPM)。通过跟踪离散颗粒的轨迹,计算颗粒所受的力(曳力、压力梯度力、虚拟质量力等)并求解颗粒的运动方程。本章强调了颗粒-颗粒碰撞模型(如Kinetic Theory of Granular Flow, KTGF)在处理颗粒体积分率较高情况下的重要性。最后,本章引言相场方法(Phase Field Method)作为一种处理相界面演化和结构形成(如凝固、破碎)的现代界面捕捉技术。 应用案例与前沿展望 本书在各章节后均附有利用商用或开源CFD软件实现的典型算例,涵盖航空器外形阻力分析、燃气轮机叶栅流动、多孔介质中的热质传递、以及气固两相反应器设计等实际工程问题。 结语 本书旨在为从事流体力学数值模拟的研究人员、高级工程技术人员提供坚实的理论框架和实用的建模工具。通过对现代CFD技术链条的全面梳理,读者将能够批判性地选择合适的模型,高效地解决复杂的流体工程挑战。

作者简介

目录信息

第一章 模糊逻辑与模糊推理的基础研究
第二章 神经网络与模糊神经网络
第三章 模式聚类、分类及识别中的模糊技术与神经网络技术
第四章 模糊控制、神经网络控制与智能控制
第五章 基于模糊技术和神经网络技术的知识处理与专家系统
第六章 模糊技术、神经网络技术与工程设计
第七章 基于模糊技术和神经网络技术的智能化故障诊断
第八章 模糊技术、神经网络技术与信息融合
第九章 采用模糊技术和神经网络技术的运筹管理与决策方法
第十章 模糊逻辑、神经网络与遗传算法
第十一章 文章摘要
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读后感

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用户评价

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这本书的语言风格是一种极为克制而精准的学术表达,但其中蕴含的教学匠心却值得称赞。作者似乎深谙“少即是多”的道理,用词极为考究,没有一句多余的赘述,每一个句子都仿佛经过了反复的锤炼,直击问题的核心。然而,这种严谨并非高高在上拒人千里,而是恰到好处地服务于知识的准确传达。例如,在解释某个模糊逻辑操作符的数学性质时,作者往往会先用一段精炼的白话文进行概括,帮助读者建立直觉理解,然后再给出严密的符号定义,这种“先感性认识,后理性把握”的教学节奏,非常符合认知规律。我尤其喜欢它在章节末尾设置的一些“思考与延伸”部分,这些小节往往不是简单的习题,而是更深层次的开放性问题,它们成功地激发了读者的批判性思维,促使我们不仅仅是接受知识,而是主动地去质疑、去探索知识的边界。这种引导,体现了作者希望读者成为知识创造者的殷切期望,而非仅仅是知识的被动接收者。

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从内容上看,这本书的选材广度和深度都令人印象深刻,展现出一种跨越学科壁垒的宏大视野。它没有仅仅停留在对单一理论的机械罗列,而是精妙地将不同领域内的经典成果进行了富有洞察力的串联。我特别欣赏它对“模糊集”概念引入时所采用的哲学思辨方式,它没有直接抛出数学定义,而是先从人类认知不确定性的角度进行铺陈,这种由宏观到微观的叙事路径,极大地增强了理论的说服力。此外,书中对某些前沿应用的描述,虽然篇幅有限,但选取的案例都极具代表性,例如它对模糊系统在复杂系统故障诊断中的应用分析,不仅仅是罗列了方法,还深入探讨了其在处理非线性、不确定性数据时的鲁棒性优势,这对于实际工程应用者来说,无疑提供了宝贵的思路。整本书的知识脉络清晰,仿佛一位经验丰富的向导,引领读者在知识的迷宫中,不仅找到了出口,还发现了沿途的宝藏。它成功地将原本可能枯燥的理论,转化成了一系列引人入胜的逻辑探险。

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阅读体验中,我感受到这本书在技术深度和可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点,这在高度专业化的技术书籍中是相当罕见的成就。它的章节划分非常清晰,主题聚焦明确,使得读者可以根据自己的知识背景和当前的兴趣点,灵活地选择阅读路径,而不必被线性的结构所束缚。比如,如果我对某个特定类型的隶属函数如何影响系统性能感兴趣,我可以直接跳转到相关章节,快速找到深入的数学推导和性能曲线图,而无需在大量不相关的基础内容中迂回。此外,书中对符号系统的定义和维护也极为严谨,全书始终保持一致,这极大地减少了阅读中因符号混淆而产生的认知负担。这种细致入微的编辑处理,使得这本书不仅适合作为专业研究人员的工具书,也非常适合作为高年级本科生或初级研究生的进阶读物。它提供了一个扎实、可靠的知识平台,让学习者能够自信地在此基础上,进一步探索更广阔的未知领域。

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这本书的选材逻辑体现了一种高屋建瓴的编纂智慧,它似乎在努力弥合理论的“理想世界”与工程实践的“残酷现实”之间的鸿沟。它没有偏废任何一方,而是致力于搭建一座坚实的桥梁。我注意到,它在介绍完一套理论框架后,紧接着就会引出一个与之相对应的、具有实际操作意义的案例分析模块。这种结构安排,避免了理论脱离实际的空泛感。比如,在讨论如何将模糊规则转化为可执行的控制策略时,书中不仅详细分解了规则库的构建流程,还穿插了对不同推理引擎计算效率的对比分析,这对于资源有限的嵌入式系统开发人员来说,是极其宝贵的实战信息。更难能可贵的是,作者在某些关键技术点上,并非仅仅提供了一种解决方案,而是呈现了不止一种历史上的主流思路及其各自的优缺点,这种辩证的视角,让读者能够清晰地看到技术演进的路径,理解为什么今天的技术会以这样的形态存在,从而培养出一种历史的、全面的技术观。

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这本书的装帧和排版着实让人眼前一亮。封面设计简约而不失深度,那种深蓝色调与银白色字体搭配,透露出一种沉稳的学术气息。拿到手里,纸张的质感非常舒服,不是那种廉价的粗糙纸张,而是带着微微哑光、手感细腻的特种纸。内页的印刷质量也无可挑剔,字体清晰锐利,排版间距合理,长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我尤其欣赏它在图表和公式的处理上所下的功夫。那些复杂的数学模型和算法流程图,被清晰地勾勒出来,即便是初次接触这些高深概念的读者,也能通过直观的视觉辅助快速把握核心逻辑。例如,在讨论某个模糊推理规则的推导过程时,作者巧妙地使用了不同深浅的阴影和线条来区分前提和结论,这种可视化处理大大降低了理解门槛。这种对细节的极致追求,体现了编者对读者体验的尊重,让人感觉这不是一本生硬的教材,而是一份精心制作的知识献礼。即便是作为案头参考书,它也能以其出色的物理质感,在书架上占据一个体面的位置,让人随时都愿意翻阅。

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