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出版者:国防工业出版社

作者:郑桂水

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2000-9

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787118023206

丛书系列:

图书标签:

• Mathcad
• Mathcad 2000
• 工程计算
• 科学计算
• 数值分析
• 数学软件
• 教程
• 电子书
• 计算工具
• 公式编辑器
• 技术手册

工程计算与数据可视化：现代工具箱的精要（书名暂定） 本书并非关于Mathcad 2000的特定操作指南。相反，它聚焦于当今工程、科学计算以及数据分析领域中，更先进、更具通用性的计算平台和方法论。 --- 第一部分：现代工程计算范式转型 本部分深入探讨了二十一世纪初以来，工程计算领域所经历的根本性转变。我们不再仅仅依赖于单机部署的专用软件，而是转向了高度集成化、跨平台和可复现性的计算环境。 第一章：从符号计算到高性能数值分析 数值计算基础的重塑： 详细讲解了现代迭代算法（如Levenberg-Marquardt、GMRES）的优化策略，重点分析了在多核处理器架构下，如何利用并行化技术加速大型矩阵运算和偏微分方程求解。 Python生态系统的崛起： 为什么NumPy和SciPy已成为科学计算的事实标准。深入剖析了数组操作的底层机制（C语言接口），以及如何利用JIT（Just-In-Time）编译技术（如Numba）显著提升计算性能，这是传统固定版本软件难以比拟的灵活性。 面向对象的建模思维： 介绍如何使用Python类结构来构建复杂、可维护的工程模型，而非简单的脚本堆砌。通过实例展示面向对象方法在处理多物理场耦合问题时的优势。 第二章：数据驱动的决策制定与可视化 工程问题的解决越来越依赖于数据的获取、清洗与解释。本章着眼于如何高效地将计算结果转化为可理解的洞察。 交互式数据探索： 重点介绍Pandas库在处理异构时间序列数据和大型数据集时的强大功能。讲解数据清洗的关键步骤（缺失值处理、异常值检测）和高效的数据筛选技术。 高级图形化输出技术： 跳出基础的二维绘图，探讨Matplotlib的面向对象接口和Plotly/Bokeh等前端库的集成。如何创建具有缩放、平移、动态反馈的3D表面图和复杂工程流程图。探讨颜色图（Colormaps）的选择对科学准确性的影响。 报告与文档的自动化： 介绍Jupyter Notebook/Lab作为动态计算报告环境的优势。如何将代码、输出、数学公式（LaTeX渲染）和解释性文本无缝集成，实现“计算即文档”的理念，确保研究结果的可追溯性。 第二部分：专业领域的高级应用与工具链 本部分将计算工具的应用场景细化到具体工程学科，展示现代工具链如何解决传统方法难以应对的复杂性。 第三章：有限元方法（FEM）的现代实现 从理论到代码的桥梁： 讨论现代开源FEM库（如FEniCS或Code_Aster的Python接口）的结构。重点分析变分形式（Weak Form）的构建，以及自动微分（Automatic Differentiation）在简化梯度计算中的作用。 非线性问题的收敛性控制： 详细分析了求解大规模非线性方程组时，选择合适的求解器（如Newton-Raphson变体）和线搜索技术的重要性。涵盖接触、大变形等复杂物理现象的数值处理。 多尺度建模挑战： 介绍如何使用嵌套或并行化的计算策略来处理跨越多个数量级（如材料微观结构到宏观构件）的分析任务。 第四章：控制系统设计与实时仿真 现代控制系统设计要求工具不仅能进行离线设计，还能支持硬件在环（HIL）仿真。 状态空间模型与传递函数： 利用SciPy.signal库进行系统的时域和频域分析。重点讲解Bode图、Nyquist图的自动生成与稳定性裕度计算。 数字控制器设计： 详细阐述PID控制器的参数整定方法（如Ziegler-Nichols的现代修正版），以及如何将连续时间系统转换为离散时间系统（如Tustin变换），并评估量化对性能的影响。 优化与鲁棒性分析： 引入LQR（Linear-Quadratic Regulator）的设计原理，以及H-infinity方法在确保系统在模型不确定性下的鲁棒性方面的应用。 第五章：优化算法与机器学习在工程中的融合 工程优化问题往往是约束复杂、目标函数非线性的。本章探讨了如何结合优化算法和机器学习工具箱来解决这些问题。 约束优化求解器： 深入介绍Sequential Quadratic Programming (SQP) 和Interior-Point方法在处理复杂不等式和等式约束时的应用。讨论目标函数的梯度信息获取（解析梯度、数值梯度、自动微分）。 代理模型与实验设计： 当昂贵的仿真（如CFD或FEA）作为目标函数时，如何利用高斯过程回归（Kriging）构建代理模型（Surrogate Model）。结合拉丁超立方采样等实验设计方法，以最少的计算资源找到全局最优解。 神经网络在参数识别中的应用： 介绍如何使用TensorFlow/PyTorch等框架，通过训练网络来反演复杂系统的内部参数，实现快速的逆向工程分析。 --- 总结与展望：构建可复现的工程知识体系 本书的最终目标是引导读者超越特定软件版本的限制，掌握一套基于开放标准和强大算法库的现代工程计算思维。我们强调可复现性、模块化设计和对计算底层原理的理解，使读者能够自信地应对未来计算环境的任何变化和技术迭代。本书提供的不是固定的“菜谱”，而是构建未来工程解决方案的“工具箱”与“蓝图”。

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