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| 編輯推薦： |
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本书结合据作者多年来的研究实践和系统仿真的最新技术发展，全面和系统地向读者介绍系统仿真的相关知识。
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| 內容簡介： |
系统仿真是一种研究、设计、分析和评估各类复杂系统的重要工具，随着以数字化、网络化、智能化为特征的智能制造技术发展，系统仿真在复杂产品开发与制造过程中的重要性更加突出，已经成为支撑复杂产品设计研发的重要手段。
本书结合据作者多年来的研究实践和系统仿真的最新技术发展，在有限的文字篇幅内，力图全面和系统地向读者介绍系统仿真的相关知识。
读者对象：高校智能制造专业以及相关专业（如机械、工业工程、自动化、计算机、仪器仪表、管理……）的学生或企业人员。
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| 關於作者： |
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张和明，清华大学自动化系工业智能与系统研究所，教授，博士生导师。长期深耕企业信息化与智能制造领域，主持完成了国家自然科学基金、863、重点研发、国际合作项目30余项，发表学术论文150余篇，出版著作2部。获CAA高等教育教学成果一等奖1项，省部级科技进步二等奖4项。
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| 目錄：
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第1章概论
1.1仿真科学与技术发展的历程
1.2计算机仿真
1.3仿真技术在产品设计与制造中的应用
1.4仿真技术研究与应用的发展趋势
1.5仿真科学与技术在学科发展中的重要性
习题
第2章系统仿真基础
2.1系统仿真的技术基础
2.1.1相似理论
2.1.2基于相似原理的系统仿真
2.2系统、模型与仿真
2.2.1系统
2.2.2模型
2.2.3仿真
2.3商用仿真软件
2.4系统仿真的实现步骤
2.5小结
习题
第3章连续系统建模与仿真
3.1基本概念
3.2集中参数连续系统
3.2.1建模方法
3.2.2离散化数值计算
3.2.3数值积分法
3.2.4算法稳定性与误差
3.3分布参数连续系统
3.3.1模型描述
3.3.2差分法
3.3.3线上求解法
3.4小结
习题
第4章离散事件系统建模与仿真
4.1基本概念
4.2离散事件系统建模
4.3离散事件系统仿真策略
4.3.1事件调度法
4.3.2活动扫描法
4.3.3进程交互法
4.3.4三阶段法
4.4服务台排队问题
4.4.1排队系统的模型描述
4.4.2单服务台排队系统仿真
4.5机修车间维修服务系统仿真实例
4.6小结
习题
第5章单领域仿真及应用
5.1概述
5.2误差估计与步长控制
5.3机械系统仿真
5.3.1机械系统仿真技术概况
5.3.2机械运动学、运动学仿真基础
5.3.3多体系统仿真
5.4控制系统仿真
5.4.1控制系统仿真技术概况
5.4.2基本原理
5.4.3案例分析
5.5在产品设计中的典型应用
5.6小结
习题
第6章多领域协同仿真
6.1协同仿真的产生及其内涵
6.2协同仿真机理
6.2.1协同机理
6.2.2模型描述
6.2.3模型求解理论基础
6.3协同仿真方法
6.3.1基于联合步长的协同仿真算法
6.3.2基于收敛积分步的协同仿真算法
6.3.3变步长协同仿真算法
6.3.4变步长协同仿真实例分析
6.3.5协同仿真算法的性能分析
6.4基于接口的CAE联合仿真技术
6.5多领域CAE的联合仿真与集成优化
6.6典型应用案例
6.6.1复杂产品开发的协同仿真需求
6.6.2汽车动力学的协同仿真应用
6.7小结
习题
第7章分布式协同仿真
7.1分布式仿真的特点
7.2分布式仿真技术
7.2.1网络化仿真技术
7.2.2分布交互仿真
7.2.3高层体系结构
7.3基于HLA的多领域协同建模方法
7.3.1基于HLA的模型映射方法
7.3.2HLA应用层程序框架
7.3.3HLA应用层程序框架实现
7.4基于HLA的协同仿真运行
7.5分布式协同仿真平台
7.6小结
习题
第8章智能制造系统中的仿真应用
8.1概述
8.2基于仿真的虚拟样机技术
8.2.1虚拟样机的概念
8.2.2虚拟样机技术
8.2.3虚拟样机在产品生命周期各阶段的应用
8.2.4虚拟样机典型案例
8.3多学科协同仿真应用
8.3.1某飞机起落架的协同仿真应用
8.3.2某摆式列车的协同仿真应用
8.4生产系统建模与仿真
8.4.1生产系统的组成与特点
8.4.2生产系统的建模与仿真目标
8.4.3随机生产系统建模与仿真实例
8.4.4某轿车总装生产线的仿真应用
8.5小结
参考文献
附录A
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| 內容試閱：
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仿真科学与技术是以建模和计算理论为基础，建立并利用模型，以计算机系统、物理效应设备或仿真器作为工具，对研究对象进行建模、分析、运行与评估的一门综合性交叉学科，已经成为理论研究、科学实验之后人类认识世界的重要方法。
仿真技术是以模型构建为基础，计算机仿真可以不受时空的限制，实现对物理系统的性能分析和设计评估，成本低、效率高，在许多复杂工程系统的分析和设计中应用越来越广泛，目前已成为复杂系统工程研制、设计分析、测试评估和技能训练的重要手段，在航空航天、先进制造、生物医学、能源交通、军事训练等关键领域，发挥着不可替代的作用。
近年来，5G、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术快速发展，人类社会将迎来以大连接、大数据和智能计算为特征的智能时代，越来越多的应用场景开始展现虚拟世界与现实世界、数字系统与物理系统的融合。在工业领域，信息技术与制造技术的深度融合，推动了以数字化、网络化、智能化为核心的智能制造技术及相关产业的发展。信息物理系统（cyber physical systems，CPS）是智能制造的核心要素，数字孪生（digital twin，DT）是目前智能制造技术领域的研究热点。通过构建一个与实物制造过程相对应的虚拟制造系统，可以实现产品研发、设计、试验、制造、服务过程的虚拟仿真，采用基于数字仿真的方式来优化制造系统，将软件定义、数据驱动、平台支撑更好地用于支撑物理系统的实际制造过程。智能制造是实体制造和虚拟制造的数字孪生和虚实融合，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，在计算机虚拟空间建立与物理实体等价的信息模型，基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化，而建模与仿真是其关键的支撑技术。虚拟仿真在制造过程的应用涵盖复杂产品的设计研发、制造过程、服务运营的全流程。
在复杂系统的论证分析和大型装备研制过程中，基于模型的系统工程（modelbased systems engineering，MBSE）是一种有效的方法，贯穿于复杂系统研制与开发的全生命周期，支持需求分析、系统设计、系统验证和技术管理活动。MBSE实际上是系统工程与仿真技术的融合，在解决系统问题的不同阶段，都离不开建模与仿真技术的支持。
我们经常需要建立某个工业系统的数学模型，然后分析影响系统性能的关键参数，而当其机理不明确导致数学模型难以建立时，就不能用模型来分析，此时采用工业大数据技术可以建立它的黑箱模型。在仿真领域，数据的问题一直存在，数据是仿真模型的关键要素，如产品对象数据、仿真环境数据、输入输出数据、仿真过程数据等，多数情况下系统建模过程需要机理建模与数据建模相结合。此外，大数据和人工智能技术也促进了仿真方法的发展。
智能制造是制造业数字化、网络化、智能化的发展过程，是新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，是实体制造和虚拟制造的数字孪生。在智能制造系统中，“智能”的本质是广泛链接、实时感知与自学习能力的不断提升，是数字化技术的深入应用，充分利用系统建模、数据处理、仿真分析等手段，在计算机虚拟空间对制造系统进行状态监测和性能优化，而“制造”的本质是把虚拟变成现实。
本书作者长期从事智能制造与系统仿真领域的科研和教学工作。针对高等学校理工科类高年级大学生仿真模块单元的教学要求，根据作者的经验和体会，在内容选择上考虑到有限的教学学时数情况，除了介绍仿真的基本概念、连续系统和离散系统建模与仿真的基础理论，书中内容还侧重于介绍智能制造领域的建模与仿真技术，并精选了制造业典型场景下系统建模与仿真应用。
本书力图系统而有重点地讨论系统建模与虚拟仿真的理论、方法与技术，以便读者能比较全面和准确地理解和掌握该领域的专业知识。由于作者的专业水平有限，书中难免存在不足，恳请读者给予批评指正。
本书得到国家自然科学基金重点支持项目（项目号： U22A2047）和国家重点研发计划课题（课题号： 2022YFB3402002）支持。
2024年2月
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