数控机床编程与操作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787121030703

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复杂系统建模与仿真技术 本书概要 本书深入探讨复杂系统建模与仿真的理论基础、关键技术、应用实例和发展前沿。在现代工程、科学研究和决策支持领域，复杂系统无处不在，它们具有高度的非线性、多尺度、自组织和涌现特性，传统的线性或简化模型往往难以准确描述其行为。本书旨在为读者提供一套系统性的工具和方法论，以应对这些挑战，从理论构建到实际应用，全面掌握复杂系统的分析与设计能力。 第一部分：复杂系统基础理论与建模范式 第一章：复杂系统概述与理论基础 本章首先界定了复杂系统的内涵与外延，区分了简单系统、复杂系统与混沌系统。重点介绍复杂系统的基本特征，包括：结构复杂性（大量异构组件的互联）、功能多样性（涌现行为）、时空动态性（非平衡态下的演化）以及适应性与学习能力。在此基础上，系统梳理了支撑复杂系统研究的核心理论，如：耗散结构理论（普里高津的贡献）、突变论、分形几何、非线性动力学（如洛伦兹吸引子、李雅普诺夫指数）和信息论在复杂性度量中的应用。理解这些理论是构建有效模型的先决条件。 第二章：经典与新兴建模范式 本章详细比较和分析了适用于复杂系统的主要建模范式。 基于微分方程的连续模型（Macroscopic Models）： 侧重于对系统宏观规律的描述，如连续介质力学、热力学方程组在生态和环境系统中的应用。讨论了如何处理高维非线性常微分方程组（ODEs）和偏微分方程组（PDEs）的求解挑战。 基于离散事件和状态的建模（Discrete Models）： 重点介绍有限状态机（FSM）、Petri网在并发控制和工作流分析中的应用。Petri网的扩展形式，如高阶Petri网和随机Petri网，如何用于建模资源竞争和随机延迟。 基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 作为现代复杂系统研究的基石，本章深入讲解ABM的构建流程，包括代理的设计（行为规则、感知能力、记忆机制）、环境的构建（拓扑结构、交互规则）和自下而上的涌现现象的观察。讨论了异构代理的设计策略和多尺度ABM的集成。 网络科学与图论方法： 将复杂系统视为由节点和边构成的网络。分析了不同网络拓扑结构（如小世界网络、无标度网络、随机网络）对系统动态性的影响。重点介绍网络中心性度量（介数、度中心性）和网络演化模型（如BA模型）。 第二部分：仿真技术与实现方法 第三章：仿真方法论与设计原则 本章着眼于仿真项目的工程实施。首先定义了仿真实验的规范化流程，包括问题定义、模型构建、数据收集、实验设计、结果分析与验证/确认（Verification and Validation, V&V）。重点阐述了V&V的重要性，特别是如何通过敏感性分析和不确定性量化来评估模型的可靠性。讨论了仿真模型的可解释性与透明度问题。 第四章：离散事件仿真（DES）的深入应用 DES是处理系统异步事件流的强大工具。本章详细介绍了DES的逻辑结构，包括系统状态、事件调度和仿真时钟管理。以供应链物流和并行处理系统为例，演示如何使用DES语言（如SimPy或Arena的底层逻辑）构建高效的仿真模型。讨论了如何处理随机变量的输入模型（拟合经验数据、选择合适的概率分布）和仿真输出的统计处理（如排队论在等待时间分析中的应用）。 第五章：连续系统与混合系统仿真 对于涉及连续变化的物理和生物过程，本章聚焦于数值积分方法。系统回顾了欧拉方法、龙格-库塔（Runge-Kutta）系列方法在稳定性、精度和计算效率上的权衡。特别关注处理刚性（Stiff）微分方程组的向后差分公式（BDF）等隐式方法。对于混合系统（涉及连续动态和离散事件切换），介绍了混合自动机（Hybrid Automata）的概念和相应的求解策略。 第六章：高性能仿真与并行计算 在处理大规模、高保真度的复杂系统模型时，单机仿真往往力不从心。本章探讨了高性能计算（HPC）在仿真中的应用。内容包括：仿真模型的并行化策略（数据并行、任务并行、域分解）、分布式内存计算框架（如MPI在耦合仿真中的应用）以及共享内存并行化（如OpenMP）。讨论了面向GPU的仿真加速技术，特别是如何利用CUDA或OpenCL优化计算密集型的模型组件。 第三部分：高级主题与交叉应用 第七章：适应性与学习系统的建模 本章转向具有内在反馈和自适应能力的系统。深入探讨了强化学习（RL）与仿真环境的结合，将RL智能体嵌入到ABM或连续仿真框架中，以模拟决策者的学习过程。讨论了群体智能算法（如蚁群优化、粒子群优化）作为系统决策机制在复杂网络资源分配中的应用。 第八章：多尺度与多物理场耦合仿真 现代工程问题往往涉及不同尺度（原子尺度、介观尺度、宏观尺度）和不同物理场（力、热、电磁）的相互作用。本章详细介绍了多尺度建模的层次化方法（如粗粒化技术、多尺度时间积分方案）。重点分析了不同物理场耦合（例如流固耦合、热电耦合）的模型接口设计和信息传递机制，强调了跨尺度数据映射和信息损失的控制。 第九章：模型校准、不确定性与数据驱动建模 本章聚焦于模型与现实世界的桥梁。详细介绍了基于历史观测数据的模型参数校准技术，包括最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯校准方法。深入讨论了模型结构不确定性、输入数据不确定性和参数不确定性对仿真结果的影响，并介绍了蒙特卡洛方法、概率加权函数（PWF）在不确定性量化中的应用。最后，探讨了如何利用机器学习（如高斯过程回归、神经网络）进行高保真度仿真的代理模型构建（Surrogate Modeling）。 第十章：复杂系统仿真在关键领域的应用案例 本章通过具体案例展示本书所学方法的实用价值： 1. 城市交通流仿真： 使用ABM和DES结合的混合模型，分析大规模拥堵的形成机理和智能信号控制的优化策略。 2. 生物医学系统建模： 药物动力学/药效学（PK/PD）模型的构建，以及细胞群体水平上的信号通路网络仿真。 3. 能源电网稳定性分析： 结合非线性动力学和网络拓扑，模拟大规模停电事件的传播路径与韧性评估。 结语：未来展望 本书最后对复杂系统仿真领域的前沿趋势进行了展望，包括可解释性人工智能（XAI）在仿真结果分析中的融合、数字孪生（Digital Twin）技术的理论框架，以及实时、高频、反馈式的闭环仿真系统的设计挑战。 读者对象 本书适合高等院校的硕士及博士研究生、从事工程仿真、系统科学、计算物理、运筹学及相关交叉学科的科研人员、高级工程师和决策分析人员阅读。需要具备一定的微积分、线性代数基础以及至少一门编程语言（如Python, C++）的实践经验。

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