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工程系統(tǒng)建模與仿真 版權(quán)信息
- ISBN：9787118132205
- 條形碼：9787118132205 ; 978-7-118-13220-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
工程系統(tǒng)建模與仿真 內(nèi)容簡介
本書是作者結(jié)合多年科研項(xiàng)目研究的經(jīng)驗(yàn)和*新的研究成果的總結(jié)。基于MATLAB R2020b版由淺入深地全面講解了工程系統(tǒng)建模與仿真的知識。本書涉及面廣，涵蓋了一般用戶需要使用的各種功能。全書共7章，分別為建模與仿真基礎(chǔ)知識、數(shù)學(xué)建模與計(jì)算、控制系統(tǒng)分析與建模、模糊邏輯控制建模、建模與仿真技術(shù)的應(yīng)用、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
工程系統(tǒng)建模與仿真 目錄
第1章 建模與仿真基礎(chǔ)知識
1.1 建模與仿真的基本理論與方法
1.1.1 建模的基本理論與方法
1.1.2 仿真的基本理論與方法
1.2 建模與仿真技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 建模技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 仿真技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 小結(jié)
第2章 數(shù)學(xué)建模與計(jì)算
2.1 插值分析與計(jì)算
2.1.1 拉格朗日插值方法
2.1.2 牛頓均差插值
2.1.3 埃爾米特插值
2.1.4 三次樣條插值
2.1.5 一維數(shù)據(jù)插值
2.1.6 多維插值
2.2 數(shù)據(jù)擬合建模與計(jì)算
2.2.1 函數(shù)逼近
2.2.2 *小二乘擬合
2.2.3 多項(xiàng)式擬合
2.2.4 *小二乘法曲線擬合
2.3 方程求根建模與計(jì)算
2.3.1 二分法
2.3.2 牛頓法
2.3.3 割線法
2.3.4 逆二次插值
2.3.5 Zeroin算法
2.3.6 fzem()函數(shù)
2.4 概率統(tǒng)計(jì)分布計(jì)算
2.4.1 概率密度函數(shù)
2.4.2 隨機(jī)變量的一般特征
2.4.3 一維隨機(jī)數(shù)生成
2.4.4 統(tǒng)計(jì)圖繪制
2.4.5 蒙特卡羅方法
2.5 小結(jié)
第3章 控制系統(tǒng)分析與建模
3.1 控制系統(tǒng)基本概念
3.1.1 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.1.2 控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
3.1.3 控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)
3.2 控制系統(tǒng)分析方法
3.2.1 時域分析法
3.2.2 根軌跡分析法
3.2.3 頻域分析法
3.2.4 狀態(tài)空間分析法
3.3 小結(jié)
第4章 模糊邏輯控制建模
4.1 模糊邏輯控制基礎(chǔ)
4.1.1 模糊邏輯控制的基本概念
4.1.2 模糊邏輯控制原理
4.1.3 模糊邏輯控制器設(shè)計(jì)內(nèi)容
4.1.4 模糊邏輯控制規(guī)則設(shè)計(jì)
4.1.5 模糊邏輯控制系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域
4.2 模糊邏輯控制工具箱
4.2.1 模糊邏輯控制工具箱的功能特點(diǎn)
4.2.2 模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本類型
4.2.3 模糊邏輯控制系統(tǒng)的構(gòu)成
4.2.4 模糊推理系統(tǒng)的建立、修改與存儲管理
4.2.5 模糊語言變量及其語言值
4.2.6 模糊語言變量的隸屬度函數(shù)
4.2.7 模糊規(guī)則的建立與修改
4.2.8 模糊推理計(jì)算與去模糊化
4.3 模糊邏輯控制工具箱的圖形界面工具
4.3.1 nS編輯器
、4.3.2 隸屬度函數(shù)編輯器
4.3.3 模糊規(guī)則編輯器
4.3.4 模糊規(guī)則瀏覽器
4.3.5 模糊推理輸入／輸出曲面視圖
4.4 模糊聚類分析
4.4.1 FIS曲面分析
4.4.2 FIS結(jié)構(gòu)分析
4.4.3 模糊均值聚類
4.4.4 模糊聚類工具箱
4.5 小結(jié)
第5章 建模與仿真技術(shù)的應(yīng)用
5.1 獨(dú)輪自行車建模與仿真
5.2 基于雙閉環(huán)控制的一階倒立擺控制系統(tǒng)建模與仿真
5.3 一階直線雙倒立擺系統(tǒng)的可控性建模與仿真
5.4 龍門吊車運(yùn)動控制建模與仿真
5.5 水箱液位控制建模與仿真
5.6 水輪發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的線性化分析
5.7 小結(jié)
第6章 遺傳算法
6.1 遺傳算法的理論基礎(chǔ)
6.1.1 遺傳算法概述
6.1.2 遺傳算法工具箱
6.1.3 遺傳算法常用函數(shù)
6.1.4 遺傳算法工具箱應(yīng)用舉例
6.2 遺傳算法原理
6.2.1 基本原理
6.2.2 算法編碼
6.2.3 適應(yīng)度及初始群體選取
6.2.4 遺傳算法程序設(shè)計(jì)及其MATLAB工具箱
6.2.5 遺傳算法的GUI實(shí)現(xiàn)
6.3 基于遺傳算法和非線性規(guī)劃的雨數(shù)尋優(yōu)算怯理論基礎(chǔ)
6.3.1 非線性規(guī)劃函數(shù)
6.3.2 遺傳算法基本思想
6.3.3 算法結(jié)合思想
6.3.4 遺傳算法實(shí)現(xiàn)
6.4 小結(jié)
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念
7.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
7.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
7.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
7.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式
7.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
7.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
7.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
7.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法
7.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立與識別
7.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立
7.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別
7.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例
7.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
展開全部
工程系統(tǒng)建模與仿真 作者簡介
李俊燁：長春理工大學(xué)教授，長期從事機(jī)電裝備制造等領(lǐng)域的研究。主持及參與國家級、省部級及其他科研項(xiàng)目50 余項(xiàng)，目前主持在研國家級、省部級及企業(yè)橫向項(xiàng)目7 項(xiàng)。目前，已獲專利授權(quán) 132 件；獲軟件著作權(quán)授權(quán) 8 項(xiàng)。發(fā)表論文 130 多篇，被 SCI、EI、 ESCI 收錄 98 篇，其中 SCI 收錄 39 篇、EI 收錄65 篇。
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