Mechanical Ventilation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Papadakos, Peter J., M.D. (EDT)/ Dooley, Joseph, M.D. (EDT)

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:

价格:93

装帧:HRD

isbn号码:9781416048268

丛书系列:

图书标签:

• 机械通气
• 呼吸支持
• 重症监护
• 肺部疾病
• 通气管理
• ICU
• 呼吸机
• 临床医学
• 麻醉学
• 急诊医学

好的，这里有一份关于一本名为《机械通气》（Mechanical Ventilation）的图书的简介，这份简介完全聚焦于该书的替代内容，详细描述了它所涵盖的领域、深度和独特的视角，确保内容丰富且不提及任何与您原书名直接相关的内容。 --- 图书简介：《数字孪生与未来制造：基于复杂系统模型的优化策略》 （A Digital Twin and Future Manufacturing: Optimization Strategies Based on Complex System Models） 导论：跨越物理与虚拟的智能边界 在当前工业4.0和智能制造浪潮的驱动下，制造业正经历一场深刻的范式转变。传统的基于经验和事后修正的生产模式已难以为继。《数字孪生与未来制造：基于复杂系统模型的优化策略》 正是为应对这一挑战而诞生的一部权威著作。本书深度聚焦于如何利用先进的计算科学、信息物理系统（CPS）理论以及高度仿真的数字孪生（Digital Twin, DT）技术，构建一个能够实时映射、预测和优化物理实体行为的虚拟环境。 本书的核心论点在于：未来制造的效率、柔性和可持续性，不再仅仅依赖于物理设备的性能，而更多地取决于我们能否在虚拟空间中，以极高的精度和效率，对复杂的生产过程进行建模、仿真与干预。这是一场从“反应式维护”到“预测性智能决策”的根本性飞跃。 第一部分：复杂系统建模的理论基石 本书的第一部分系统地梳理了构建高保真数字孪生的理论基础，这些基础超越了简单的CAD模型或有限元分析（FEA），深入到动态、非线性和多尺度耦合的层面。 第1章：多尺度建模的集成挑战 本章探讨了如何将微观（材料结构、晶格变化）、介观（组件级热力学、流体力学）和宏观（生产线布局、供应链网络）现象集成到一个统一的计算框架中。重点分析了基于异构多物理场耦合（HMP-Coupling） 的建模方法，特别是如何处理不同时间尺度和空间尺度之间的信息传递与同步问题。章节详细介绍了如何应用随机过程理论来描述材料疲劳和随机故障的累积效应。 第2章：非线性动力学与过程稳定性分析 现代制造过程（如增材制造、精密加工）本质上是非线性的。本章深入探讨了混沌理论和分岔分析在预测工艺窗口稳定性和识别临界点中的应用。读者将学习如何利用李雅普诺夫指数来量化系统对初始条件的敏感性，从而为数字孪生中的实时参数调整提供安全阈值。此外，还包含了对时滞系统（Time-Delay Systems）在反馈控制回路中引入的稳定性的详细讨论。 第3章：基于贝叶斯网络的知识表示与推理 数字孪生不仅是几何模型，更是知识库。本章侧重于如何使用概率图模型（特别是高级贝叶斯网络和马尔可夫随机场）来表示专家知识、历史经验和不确定性数据。重点介绍了因果推断算法在诊断设备故障模式和评估操作决策后果方面的实际部署，确保孪生体的“智能”决策是基于量化风险的。 第二部分：数字孪生体的构建与实时同步 在奠定了理论基础后，本书的第二部分转向了构建和维护高保真数字孪生体的关键技术，特别是数据流的管理和虚拟与现实的精准对齐。 第4章：信息物理系统（CPS）中的数据语义化 传感器海量数据的价值在于其语义，而非数量。本章详细介绍了本体论工程（Ontology Engineering） 在统一设备描述语言、标准化数据格式（如IEC 62264/61499标准下的信息交换协议）中的作用。探讨了如何利用时间序列数据库（TSDB） 和边缘计算架构，实现对海量工业物联网（IIoT）数据的低延迟预处理和上下文感知。 第5章：高保真仿真内核的性能优化 构建一个能实时运行复杂物理模型的孪生体，需要高效的仿真内核。本章深入研究了大规模并行计算（HPC） 技术在加速偏微分方程求解器中的应用，包括GPU加速的有限体积法和基于代数多重网格（AMG）的迭代求解器。对于动态系统，本章还提供了模型降阶（Model Order Reduction, MOR） 技术的深度剖析，如何通过主成分分析（PCA）和Proper Orthogonal Decomposition (POD)在保持预测精度的同时，将计算负荷降低数个数量级。 第6章：双向数据流与闭环反馈机制 数字孪生的核心在于其双向性——物理到数字的映射，以及数字到物理的指令下达。本章聚焦于低延迟、高可靠性的通信协议（如TSN和5G-URLLC）在实现毫秒级同步中的关键作用。重点阐述了如何设计“安全边界” 和“验证层”，确保虚拟环境中的优化结果在被推送给物理系统前，其可行性和安全性得到严格验证。 第三部分：基于孪生的智能优化策略 本书的最后部分，将数字孪生作为优化平台，应用于生产系统的各个层面，实现前所未有的柔性和效率。 第7章：预测性维护与资产健康管理（PHM） 超越传统的基于阈值的维护，本章展示了如何利用孪生体模拟设备的长期退化路径。通过整合剩余使用寿命（RUL）预测模型（如基于高斯过程回归和长短期记忆网络LSTMs），系统可以精确告知维护窗口，同时优化备件库存策略，将维护成本降低至最低点。 第8章：生产调度与资源动态分配的强化学习 在高度波动的市场需求下，静态的生产计划很快失效。本章介绍如何将数字孪生环境构建为一个高维状态空间，并在此环境中训练深度强化学习（DRL）智能体。这些智能体通过与孪生体的实时交互，学习最优的调度策略，例如动态调整生产优先级、重新分配加工任务，以应对突发的设备故障或订单变更，实现全局最优而非局部最优。 第9章：面向可持续性的工艺参数探索 未来的制造必须是绿色的。本章应用数字孪生技术进行“虚拟能耗勘探”。通过在孪生体中模拟不同操作模式下的能源消耗、废料产生和环境影响，读者可以学习如何利用多目标优化算法（如NSGA-II）在满足产品质量的前提下，寻找实现能耗最低或碳足迹最小的工艺参数组合。 结语：迈向自适应的未来工厂 《数字孪生与未来制造：基于复杂系统模型的优化策略》不仅是一本技术手册，更是一份蓝图。它为工程师、研究人员和决策者提供了一套完整的理论框架和实践工具，以驾驭工业智能化带来的复杂性，最终实现一个自配置、自优化、高适应性的未来制造系统。本书的深度和广度，确保了读者能够从概念理解过渡到实际部署，真正掌握下一代工业革命的核心驱动力。 ---

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