Integrated Modeling using MatLab, Simulink and COMSOL pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:VDM Verlag Dr. Müller

作者:Jos van Schijndel

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2008-11-27

价格:USD 102.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783639106695

丛书系列:

图书标签:

• 材料学
• simulation
• Matlab
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《多物理场耦合仿真与优化：基于Python与PyTorch的实践指南》 引言 在当今科学研究与工程设计领域，系统日益复杂，对现象的理解和预测需求也愈发精细。许多现实世界的问题，如新能源器件的设计、生物医学工程的突破、航空航天结构的可靠性分析，都涉及到多个物理场之间的相互作用。例如，一个微电子器件的性能可能同时受到电、热、应力乃至流体动力学的影响；生物体内的药物扩散过程则与流体流动、化学反应以及传热传质紧密相关。精确地模拟和预测这些多物理场耦合效应，是实现系统优化、性能提升和故障诊断的关键。 传统的仿真方法往往难以全面捕捉这些复杂耦合的动态过程。单一物理场的建模和分析固然重要，但往往不足以揭示系统整体的性能表现和潜在的瓶颈。近年来，随着计算能力的飞速发展和人工智能技术的崛起，基于机器学习和深度学习的仿真方法正逐渐成为一股重要的力量。它们不仅能够处理海量数据，发现隐藏在数据中的复杂模式，还能在一定程度上加速仿真过程，甚至提供传统解析或数值方法难以获得的洞察。 本书《多物理场耦合仿真与优化：基于Python与PyTorch的实践指南》正是应时代需求而生，旨在为读者提供一套全面、系统且前沿的多物理场耦合仿真与优化解决方案。我们聚焦于利用Python及其丰富的科学计算库，结合深度学习框架PyTorch，来构建、求解和优化复杂的耦合模型。本书的独特之处在于，它不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的代码示例和项目实践，引导读者亲手构建自己的仿真系统，理解背后的机理，并掌握将先进的机器学习技术应用于实际工程问题的能力。 本书内容概述 本书共分为四个主要部分，层层递进，由基础概念深入到高级应用，旨在构建一个完整的多物理场耦合仿真与优化知识体系。 第一部分：多物理场仿真的理论基础与建模方法 本部分为读者打下坚实的基础，介绍多物理场仿真的核心概念、数学原理以及建模方法。 多物理场耦合的本质与分类： 详细阐述不同物理场（如力学、电磁学、热学、流体力学、化学反应等）之间的相互作用机制，并对其进行分类，区分直接耦合、间接耦合以及强耦合与弱耦合等情况。例如，在材料失效分析中，力学载荷可能导致温度升高（热-力耦合），而温度变化又会影响材料的力学性能。 偏微分方程（PDEs）与守恒定律： 深入讲解描述各种物理现象的基本物理定律，并将其转化为数学模型，即偏微分方程。我们将介绍Navier-Stokes方程（流体力学）、Maxwell方程组（电磁学）、热传导方程、弹性力学方程等。强调守恒定律在方程推导中的核心作用。 数值离散方法（有限元法、有限差分法等）： 介绍将连续的PDE模型转化为可计算的代数方程组的常用数值方法。重点会放在有限元法（FEM），因为其在处理复杂几何形状和边界条件方面表现出色。同时也会简要介绍有限差分法（FDM）及其适用场景。 耦合模型的建立策略： 讨论如何将不同物理场的方程组整合为一个统一的耦合模型。介绍顺序耦合（Sequential Coupling）、并行耦合（Parallel Coupling）以及单向耦合与双向耦合的区别。深入分析不同耦合策略的优缺点及其适用性。 Python在科学计算中的应用： 介绍Python作为一种强大的科学计算语言的优势，以及其在数值计算、数据处理和可视化方面的核心库，如NumPy、SciPy、Matplotlib。为后续使用Python进行仿真建模和代码实现做好准备。 第二部分：基于Python的经典多物理场仿真实践 本部分将聚焦于使用Python及其核心科学计算库，通过丰富的实例，演示如何构建和求解经典的多物理场耦合问题。 流固耦合（Fluid-Structure Interaction, FSI）： 案例研究： 桥梁在风载下的振动分析。 建模： 使用NumPy和SciPy实现流体动力学（如有限差分方法求解Navier-Stokes方程）和结构力学（如有限元方法求解弹性力学方程）的独立求解器。 耦合实现： 讲解如何通过迭代的方式实现流体与结构之间的信息传递（如压力、位移），实现耦合求解。 代码示例： 提供完整的Python代码，演示如何设置几何模型、离散方程、求解并可视化结果。 热-固耦合（Thermo-Mechanical Coupling）： 案例研究： 焊接过程中材料的热应力分析。 建模： 分别实现热传导方程和热应力方程的求解。 耦合实现： 演示温度场对材料刚度和膨胀系数的影响，以及形变产生的内应力。 代码示例： 提供Python代码，模拟焊接过程中温度和应力的演变。 电-热耦合（Electro-Thermal Coupling）： 案例研究： 微电子器件的功耗发热与温度分布。 建模： 求解欧姆定律（电场）和热传导方程。 耦合实现： 讲解电阻率随温度的变化，以及电场分布对热源的影响。 代码示例： 实现一个简单的电阻发热仿真。 其他经典耦合： 简要介绍并提供部分代码示例，如声-固耦合（Acoustic-Structure Interaction, ASI）等。 第三部分：深度学习在多物理场仿真中的应用 本部分将引入深度学习技术，为多物理场仿真带来革新性的解决方案，尤其关注PyTorch框架的应用。 物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）： 核心思想： 讲解PINNs如何将物理定律（PDEs）融入神经网络的损失函数中，从而实现无网格、无监督的仿真。 PyTorch实现： 详细介绍如何使用PyTorch构建PINNs模型，包括定义神经网络结构、损失函数（包含数据损失和物理损失）、优化器等。 案例应用： 求解单物理场PDEs： 通过PINNs求解Burgers方程、Poisson方程等。 求解多物理场耦合PDEs： 尝试使用PINNs求解简化的FSI或热-固耦合问题，展示其在处理复杂边界条件和几何形状时的潜力。 神经网络代理模型（Neural Network Surrogate Models）： 概念： 介绍代理模型如何通过训练数据学习复杂仿真模型的输入-输出映射关系，从而实现仿真加速。 PyTorch实现： 讲解如何利用PyTorch构建全连接神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）作为代理模型。 数据生成与训练： 讨论如何从传统仿真数据（如FEM结果）生成训练集，以及如何训练代理模型。 案例应用： 加速FSI仿真： 训练一个代理模型，输入风速和结构参数，输出结构的位移和应力，显著缩短计算时间。 加速参数化研究： 在设计空间内快速评估不同参数组合对系统性能的影响。 深度学习与传统方法的结合： 探讨如何将深度学习技术与FEM等传统方法融合，例如，利用神经网络来加速FEM的某个计算环节，或者用FEM结果来辅助训练神经网络。 第四部分：多物理场仿真的优化与应用 在掌握了多物理场仿真和深度学习建模之后，本部分将探讨如何利用这些工具进行系统优化，并展望其在各个工程领域的实际应用。 基于仿真的参数优化： 优化算法： 介绍梯度下降、遗传算法、粒子群优化等常用优化算法。 集成仿真与优化： 讲解如何将仿真模型（无论是传统方法还是深度学习模型）作为目标函数，与优化算法结合，寻找最优设计参数。 案例应用： 最优结构设计： 优化薄翼的气动外形以获得最佳升力/阻力比。 最优材料选择： 确定材料配方以在强度和成本之间取得最佳平衡。 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 概念： 介绍如何量化输入参数的不确定性对仿真结果的影响。 方法： 介绍蒙特卡洛模拟、敏感性分析等技术。 与深度学习的结合： 探讨如何利用深度学习模型进行高效的不确定性量化。 前沿应用领域展望： 新能源： 电池热管理、燃料电池性能模拟、太阳能电池板效率优化。 生物医学工程： 药物输送模拟、组织力学分析、生物流体动力学。 航空航天： 飞行器结构强度分析、发动机燃烧模拟、气动声学。 智能制造： 工艺参数优化、材料加工模拟。 未来发展趋势： 讨论异构计算、多模态仿真、强化学习在仿真中的潜在应用等。 学习目标与读者对象 本书旨在帮助读者： 深入理解多物理场耦合的理论基础和建模方法。 熟练掌握使用Python进行经典多物理场仿真模型的构建和求解。 理解深度学习在仿真领域的应用潜力，特别是PINNs和代理模型。 学会使用PyTorch实现基于深度学习的仿真模型。 掌握将仿真与优化算法结合，解决实际工程设计问题。 对多物理场仿真在各领域的最新应用和未来发展有清晰的认识。 本书适合以下读者： 高校学生： 机械工程、航空航天、土木工程、生物医学工程、电子工程、应用数学、计算物理等相关专业的本科生和研究生。 科研人员： 需要进行复杂系统仿真和优化的科研工作者。 工程师： 从事产品设计、工艺开发、性能分析的工程师，希望利用先进的仿真工具提升工作效率和设计水平。 对AI在科学计算领域感兴趣的开发者。 结语 《多物理场耦合仿真与优化：基于Python与PyTorch的实践指南》致力于为读者提供一个强大且灵活的工具集， enabling them to tackle increasingly complex scientific and engineering challenges. 通过理论与实践的结合，本书将帮助读者在多物理场仿真这一前沿领域打下坚实的基础，并为未来的创新研究和工程实践铺平道路。我们相信，掌握这些技能的读者将能在各自的领域取得突破性的进展。

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这本书的装帧设计本身就给人一种专业而沉稳的感觉，封面采用了深沉的蓝灰色调，与书名“Integrated Modeling using MatLab, Simulink and COMSOL”的字体搭配得恰到好处，让人一眼就能感受到其学术深度。我拿到书后，立刻被它严谨的排版吸引住了。无论是代码示例的字体选择，还是公式的排布，都体现了出版方对技术类书籍应有品质的坚持。拿到手里沉甸甸的分量，也预示着其中蕴含的知识密度。在仔细翻阅前几章时，我注意到作者在引言部分并没有过多空泛的理论阐述，而是直奔主题，清晰地勾勒出了不同软件平台在多物理场耦合仿真中的地位和互补性。这种务实的写作风格，对于我们这些急需掌握实际操作技巧的研究人员来说，无疑是极大的福音。它不像某些教材那样将软件功能拆解得支离破碎，而是着眼于如何构建一个完整、可信赖的集成仿真流程，从数据接口到结果校验，每一步都考虑得非常周到。光是前期对工具链兼容性问题的探讨，就显得比市面上其他书籍深入了一个层次，让人对后续的实战内容充满期待。

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这本书在排版和示例代码的组织上展现出极高的专业素养，这一点非常值得称赞。所有的代码片段都被清晰地框选并附有详细的注释，这些注释不仅仅是代码功能的简单复述，而是解释了编写该特定代码块背后的建模意图和逻辑。我发现作者在设计每一个仿真流程时，都充分考虑了实际工业应用中对计算资源和收敛速度的限制。例如，在处理大型瞬态问题时，作者提供了一套结合Simulink中事件触发机制和COMSOL中求解器参数自适应调整的混合策略，这套方法的描述详尽且具有极强的可复制性。阅读过程中，我发现自己的思维模式也在悄然发生变化，不再将Matlab、Simulink和COMSOL视为三个孤立的工具，而是认识到它们是一个强大、互联的、面向多物理场工程挑战的整体解决方案。这本书无疑是近年来多学科仿真领域中，难得一见的、真正能打通理论与工程实践鸿沟的力作。

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这本书的风格是那种不留情面的硬核派，绝不容忍任何含糊不清的表述。如果你期待的是那种“看图说话、一学就会”的轻松读物，那么你可能会感到吃力。作者对细节的执着近乎偏执，这对于追求精确的工程师来说却是宝藏。我发现书中引用的所有公式推导和边界条件设定，都有严格的理论依据支撑，并且都对应到了软件界面中的具体选项。最让我印象深刻的是，作者在讨论网格划分策略时，不仅展示了如何生成高质量的网格，还花费了相当篇幅解释了不同物理场对网格敏感度的差异性，并提出了针对性地在不同软件中进行局部网格重构的策略。这种对“软硬件”边界的深刻理解和实践经验的倾注，使得全书充满了实战价值，它更像是一本资深顾问的“实战手册”，而不是大学生的入门教材。

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从内容深度来看，这本书的适用范围比我预期的要广阔得多。我原以为它可能侧重于某一个特定的工程领域，比如电子热管理或者结构动力学，但阅读下来发现，作者巧妙地选取了几个跨学科的典型案例，成功地展示了集成建模方法的普适性。比如，它关于电磁-热-机械多场耦合的实例，不仅涉及了Simulink中控制系统的设计，还深入到了COMSOL内部对麦克斯韦方程组和热传导方程的精细离散化处理，最后还用Matlab进行后处理和优化迭代。这种层层递进的讲解结构，使得即便是对其中某个子领域不甚熟悉的读者，也能通过理解整个集成框架，迅速找到切入点。特别是关于自定义接口函数和双向数据交换的部分，讲解得尤为到位，很多业界秘而不宣的“小技巧”都被摊在了阳光下，极大地提高了仿真的效率和模型的可靠性。

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这本书的叙事节奏把握得非常精妙，它没有采用那种教科书式的、平铺直叙的讲解方式，反而更像是一位经验丰富的高级工程师在指导你完成一个复杂的工程项目。我尤其欣赏作者在讲解关键算法和求解器设置时的那种“庖丁解牛”般的清晰度。例如，在处理涉及流固耦合（FSI）的章节中，作者并没有仅仅罗列Matlab函数或COMSOL模块的参数，而是深入剖析了为什么在该特定物理问题下，选择特定类型的求解器比单纯追求更高的网格精度更为关键。这种对“建模哲学”的探讨，远超出了简单的软件操作指南的范畴。它教会了我如何批判性地看待仿真结果，而不是盲目相信屏幕上的数字。当我按照书中的步骤尝试复现那些复杂的非线性耦合案例时，遇到的障碍明显比我以往单独使用某一个软件时要少，这得益于作者对数据流转和接口配置细节的详尽说明，可以说是真正打通了不同平台间的“任督二脉”。

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