具体描述
《能源审计原理与实施方法》讲述了能源、能源审计的基本概念及相关概念等基本知识，重点阐述了能源审计的基本原理、能源审计的基本方法、能源审计的基本程序等。《能源审计原理与实施方法》又结合化工行业、钢铁行业、建材行业和电镀行业的特点讲述了行业特性，以及能源审计在各个行业中的应用特点，并结合典型案例进行了详细分析。在《能源审计原理与实施方法》后面摘录了国家有关能源、能源审计的政策、法规。
复杂系统建模与仿真技术：理论基础与工程应用 图书简介 本书聚焦于复杂系统建模与仿真领域的前沿理论、核心方法论以及在多个工程领域中的实际应用。全书内容基于严谨的数学框架和深刻的系统科学思想，旨在为读者提供一套系统化、工具化的知识体系，以应对现代工程实践中遇到的非线性、不确定性、多尺度耦合等复杂挑战。 第一部分：复杂系统理论基础与数学建模 本书首先深入探讨了复杂系统的基本特征、涌现现象及其分类体系。着重阐述了系统科学中的关键概念，如反馈机制、自组织、耗散结构理论在工程系统中的映射与应用。 1.1 系统动力学基础与方法论： 详细介绍了系统动力学（System Dynamics, SD）的建模范式，包括存量-流量（Stock and Flow）图的构建、因果回路图的分析，以及如何将定性认知转化为可量化的数学模型。重点阐述了时间滞后、非线性反馈在稳定性和振荡行为中的作用。引入了层次分析法（AHP）与系统动力学结合的混合建模思路，以处理定性与定量信息的融合问题。 1.2 随机过程与不确定性处理： 在分析大量实际工程问题时，系统的随机性是不可避免的。本章系统梳理了马尔可夫过程（Markov Processes）、泊松过程以及布朗运动（Brownian Motion）在建模中的应用。重点讲解了随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）的推导及其在金融工程、可靠性分析中的具体实现。针对参数不确定性，引入了不确定性传播理论，包括基于概率密度演化的方法和非概率不确定性理论（如模糊集理论在系统描述中的应用）。 1.3 网络科学与拓扑结构分析： 复杂系统往往表现为相互连接的网络结构。本书从图论基础出发，深入讲解了复杂网络的拓扑属性，如度分布、聚类系数、小世界效应和无标度特性。详细讨论了基于网络的级联失效模型（Cascading Failure Models），如Pratt-Holt模型在电网、供应链中断分析中的应用。同时，阐述了动态网络模型，例如基于主体的网络演化模型（Agent-Based Network Evolution Models）。 1.4 多尺度与多物理场耦合建模： 现代工程问题往往涉及时间尺度和空间尺度的巨大差异，以及多物理场（如热、力、电、流）的相互作用。本章介绍了如何构建多尺度模型，包括如何进行尺度间的映射与降阶处理。详细探讨了均质化方法（Homogenization Techniques）在宏观模型构建中的应用，以及如何利用多重网格法（Multigrid Methods）高效求解跨尺度耦合方程组。 第二部分：仿真技术与计算实现 本部分从计算角度深入剖析了实现复杂系统仿真的核心技术，强调了算法效率、精度控制和结果的可视化。 2.1 离散事件仿真（DES）与混合系统建模： 针对过程驱动而非状态驱动的系统（如制造流程、通信网络），详细介绍了离散事件仿真（DES）的原理、核心组件（如事件调度器、状态变量集）。重点分析了Petri网（Petri Nets）在描述并发性、异步性和资源共享方面的优势，并展示了如何将其扩展为混合Petri网以处理连续状态变量。 2.2 基于主体的建模与仿真（ABM）： ABM是处理智能体交互和涌现行为的强大工具。本书详细阐述了主体（Agent）的设计原则，包括其感知、决策和行动机制。重点介绍了基于规则的推理系统、有限状态机（FSM）在主体行为编程中的应用。结合案例，展示了ABM如何揭示宏观社会经济现象（如交通流、市场扩散）的微观起源。 2.3 求解非线性微分方程的数值方法： 针对复杂的常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）系统，本书对比了显式、隐式和半隐式积分方法的特性。详细分析了龙格-库塔法（Runge-Kutta Methods）的变步长控制策略，以及在处理刚性系统（Stiff Systems）时，后向欧拉法（Backward Euler）和后向微分公式（BDF）的适用性与计算成本。 2.4 仿真模型的验证、确认与不确定性量化（V&V）： 仿真模型的价值依赖于其可靠性。本章系统介绍了验证（Verification，确保模型按预期计算）和确认（Validation，确保模型准确描述现实）的流程和标准。着重介绍了灵敏度分析（Sensitivity Analysis）的系统方法，如Sobol指数法，用于识别模型中对输入参数最敏感的变量，并辅以基于历史数据的校正技术（Data Assimilation），以持续优化模型参数集。 第三部分：工程应用实例与前沿展望 本部分将理论与方法应用于实际工程领域，并探讨了当前研究的热点与未来方向。 3.1 城市交通流的仿真与优化： 结合OD矩阵、路网拓扑和信号控制策略，构建大规模交通网络仿真模型。应用DES和ABM相结合的方法，模拟高峰期拥堵的形成和扩散，并评估智能交通系统（ITS）干预措施的有效性。 3.2 智能电网的鲁棒性分析： 针对高比例新能源接入导致的系统动态特性变化，利用状态空间法建立电网模型，通过蒙特卡洛仿真和SDE分析评估系统在极端天气或故障下的暂态稳定性和电压崩溃风险。 3.3 供应链弹性与风险建模： 运用网络科学方法分析全球供应链的脆弱性（Bottlenecks），结合库存策略的随机动态优化，构建多层级供应链的仿真模型，用于测试供应链中断后的恢复时间与成本。 3.4 前沿展望：数字孪生（Digital Twin）与机器学习融合： 探讨如何利用实时数据流驱动的仿真模型，实现对物理实体状态的精确映射与预测。讨论了将深度学习（如强化学习）整合进仿真决策模块的潜力，以实现复杂系统的自适应控制与实时优化。 本书内容深度适中，理论推导严谨，同时配有大量的计算实例和工程案例分析，适合高等院校相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事系统工程、工业仿真、智能控制和决策支持领域的研究人员与工程师参考使用。
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