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李献，骆志伟，于晋臣编著 著

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• 信号处理
• 数值计算
• 工程仿真
• 建模
• 算法
• 自动化
• 数学建模

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302467403

商品编码：14962215024

出版时间：2017-09-01

作  者:李献,骆志伟,于晋臣 编著 定  价:89 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:540 装  帧:平装 ISBN:9787302467403 ●第1章 MATLAB基础知识
●1.1 MATLAB简介
●1.2 MATLAB的通用命令
●1.2.1 MATLAB菜单说明
●1.2.2 MATLAB路径设置
●1.2.3 MATLAB系统常量说明
●1.2.4 MATLAB程序注解符说明
●1.3 MATLAB的计算基础
●1.3.1 MATLAB的预定义变量
●1.3.2 常用运算和基本数学函数
●1.3.3 数值的输出格式
●1.4 MATLAB程序设计基础
●1.4.1 MATLAB基本程序设计
●1.4.2 MATLAB程序控制语句的运用
●1.5 MATLAB的绘图功能
●1.5.1 离散数据图形绘制
●1.5.2 函数图形绘制
●1.5.3 网格图绘制
●1.5.4 曲面图的绘制
●1.5.5 特殊图形绘制
●部分目录

内容简介

本书在MATLAB 2016a的基础上由浅入深地讲解了MATLAB/Simulink软件的知识，内容涉及面广、涵盖了用户需要使用的各种功能。本书编排合理，自始至终采用实例描述； 内容完整且各章相对独立，是一本极具参考价值的MATLAB/Simulink参考书。
本书分为三大部分共16章。靠前部分主要介绍了MATLAB基础知识、Simulink仿真入门、Simulink模型建立与仿真以及Simulink常用命令库等； 第二部分主要介绍S-Function的应用、控制系统仿真和PID控制仿真等； 第三部分则涉及Simulink不错应用，包括模糊逻辑控制、电力系统仿真、通信系统仿真、神经网络控制仿真、滑模控制、车辆系统仿真、群智能算法仿真和图像处理仿真等。
本书以工程应用为目标，深入浅出，实例引导，讲解翔实，适合作为理工科高等院校本科生和研等
李献,骆志伟,于晋臣 编著 李献、毕业于中国科学院研究生院，博士学位，硕士毕业于华中科技大学。毕业后留在中科院电工研究所应用超导重点实验室工作。主要从事电磁推进、脉冲强磁场以及脉冲功率电源的相关研究工作。在靠前外期刊发表论文多篇，出版多部畅销图书。

《工程建模与仿真实践》 引言 在当今科技飞速发展的时代，复杂工程系统的设计、分析与优化已成为一项极具挑战性的任务。传统的物理样机制造和实地测试不仅耗时耗资，且存在安全隐患，难以满足快速迭代和精准控制的需求。因此，高效、灵活且准确的仿真技术应运而生，并已成为现代工程研究与实践不可或缺的工具。本书《工程建模与仿真实践》旨在为读者提供一套系统、深入的工程建模与仿真方法论，涵盖从理论基础到实际应用的各个环节，帮助读者掌握利用仿真技术解决工程问题的能力。 本书内容不涉及任何具体的商业软件名称，而是专注于通用的工程建模与仿真原理、算法和流程，让读者能够灵活地将所学知识迁移到不同的仿真平台和工具中。我们相信，理解核心概念比掌握某个特定软件的用法更为重要，因为软件工具会不断更新换代，而坚实的理论基础和方法论将始终是解决问题的关键。 第一部分：工程建模基础 工程建模是将现实世界中的物理系统、过程或现象转化为数学描述或计算模型的过程。这一部分将深入探讨建模的艺术与科学，为后续的仿真分析奠定坚实基础。 第一章：建模的本质与分类 1.1 什么是工程模型？ 我们将从哲学的角度审视模型在工程中的作用：模型是对现实世界的简化、抽象和近似。 讨论模型的精度、复杂度与适用性之间的权衡。 分析模型如何帮助我们理解、预测和控制系统行为。 1.2 模型的分类 物理模型 vs. 数学模型： 阐述两者在构建方式和应用场景上的区别。 连续模型 vs. 离散模型： 详细讲解如何根据系统的连续或离散特性选择合适的模型。 确定性模型 vs. 概率性模型： 探讨模型中是否存在不确定性及其处理方法。 时域模型 vs. 频域模型： 分析不同域的模型表达方式及其优势。 黑箱模型、白箱模型与灰箱模型： 深入解析不同透明度模型的构建思路和应用。 1.3 建模过程的关键步骤 问题定义与需求分析： 如何清晰地界定仿真目标和关键性能指标。 系统边界的确定： 如何合理地划分系统与环境的界限。 变量与参数的选择： 如何识别和选择影响系统行为的关键因素。 数学关系的建立： 介绍各种数学工具（代数方程、微分方程、差分方程等）在建模中的应用。 模型验证与确认： 强调模型结果与实际系统或实验数据的对比分析。 第二章：物理系统的建模方法 本章将聚焦于对常见物理系统进行建模的通用方法，涉及力学、电路、热学等多个工程领域。 2.1 力学系统建模 牛顿定律在建模中的应用： 从基本运动方程出发，推导各种机械系统的动力学模型。 拉格朗日方程与哈密顿方程： 介绍更高级的力学建模方法，适用于复杂多自由度系统。 质量-弹簧-阻尼系统： 作为经典示例，深入剖析振动系统的建模与分析。 刚体动力学建模： 讨论如何处理惯性、力矩等因素。 2.2 电气系统建模 基尔霍夫定律： 作为电路建模的基石，讲解电压定律与电流定律的应用。 元件模型： 详细介绍电阻、电容、电感、二极管、晶体管等基本元件的数学模型。 交流与直流电路建模： 分析不同电源激励下的电路行为。 电磁场模型简介： 探讨在特定情况下电磁效应的建模考量。 2.3 热学系统建模 热传导、对流与辐射： 讲解三种基本传热方式的数学描述。 能量守恒定律： 基于能量守恒原理构建热平衡模型。 传热系数与热阻： 介绍在热学建模中常用的参数。 2.4 其他物理系统建模简介 流体动力学建模： 简要介绍纳维-斯托克斯方程等概念。 化学反应动力学建模： 概述化学反应速率方程的应用。 第三章：离散事件与状态机建模 与连续变化的物理系统不同，许多工程系统（如通信协议、生产流程、控制系统中的逻辑决策）的演变是离散的、触发式的。本章将介绍如何对这类系统进行建模。 3.1 状态机模型 状态、事件与转移： 明确状态机模型的组成要素。 有限状态自动机 (FSA)： 讲解 FSA 的定义、工作原理及应用。 带输出的状态机（摩尔机与米利机）： 区分两种不同输出方式的状态机模型。 状态机在设计与验证中的应用： 如何利用状态机描述系统逻辑、检测死锁和活锁。 3.2 离散事件系统 (DES) 建模 事件驱动的仿真： 阐述 DES 仿真的基本思想。 队列与事件调度： 讨论如何在仿真中管理事件的发生顺序。 Petri 网简介： 作为一种强大的 DES 建模工具，介绍其基本概念和表达能力。 离散事件系统在通信、制造等领域的应用。 第二部分：仿真方法与技术 建立好模型之后，关键在于如何利用这些模型进行仿真，从而获取有价值的信息。本部分将深入探讨各种仿真方法和相关的技术细节。 第四章：数值解法与离散化技术 大多数工程模型的数学描述是微分方程或代数方程，在计算机上求解时需要将其转化为数值算法。 4.1 常微分方程 (ODE) 的数值解法 欧拉方法： 介绍最基础的显式与隐式欧拉法，分析其精度与稳定性。 龙格-库塔 (RK) 方法： 详细讲解二阶、四阶 RK 方法，阐述其在高精度求解中的优势。 多步法： 介绍 Adams-Bashforth、Adams-Moulton 等方法。 求解器选择的原则： 如何根据模型的特性选择合适的 ODE 求解器。 4.2 偏微分方程 (PDE) 的数值解法简介 有限差分法 (FDM)： 介绍如何将连续域的导数用离散的差分来近似。 有限元法 (FEM)： 介绍如何将求解域划分为小单元，在单元上构建近似解。 有限体积法 (FVM)： 介绍如何基于守恒律在单元边界上进行积分。 4.3 代数方程组的求解 直接法： 如高斯消元法、LU 分解。 迭代法： 如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代。 非线性方程组的求解： 如牛顿-拉夫逊法。 4.4 离散化技术在不同模型类型中的应用： 如何将连续系统转化为可计算的离散模型。 第五章：仿真算法与仿真策略 除了数值求解，仿真还需要一系列算法来管理仿真过程、处理数据和提高效率。 5.1 仿真类型： 动态仿真： 模拟系统随时间变化的轨迹。 稳态仿真： 分析系统达到稳定状态后的行为。 蒙特卡洛仿真： 通过随机抽样进行多次模拟，分析不确定性。 优化仿真： 结合优化算法，搜索最优参数。 5.2 仿真步长控制与稳定性 自适应步长算法： 如何根据误差估计动态调整仿真步长。 仿真稳定性分析： 确保数值解法不会发散。 5.3 仿真模型集成与互操作性 模块化建模： 如何将大型系统分解为可重用的模块。 模型接口与通信： 如何实现不同模型模块之间的数据交换。 混合仿真： 如何将不同类型的模型（如连续模型与离散事件模型）集成到同一个仿真框架中。 5.4 仿真效率的提升策略 并行计算与分布式仿真： 如何利用多核处理器或多台计算机加速仿真。 模型降阶： 如何通过简化模型来降低计算复杂度，同时保持足够的精度。 事件队列优化： 在离散事件仿真中提高事件处理效率。 第六章：模型验证与确认 (V&V) 仿真结果的可靠性取决于模型的准确性。V&V 是确保仿真模型符合设计意图、能准确预测实际系统行为的关键环节。 6.1 模型验证： 概念验证： 检查模型是否正确实现了设计者设定的数学逻辑。 单元测试： 对模型中的独立模块进行单独测试。 集成测试： 测试模型模块组合后的整体行为。 仿真代码审查与静态分析： 检查代码中的潜在错误。 6.2 模型确认： 数据比较： 将仿真结果与实际系统或实验数据进行对比。 敏感性分析： 评估模型输出对输入参数变化的敏感程度。 不确定性量化： 分析输入参数的不确定性如何影响仿真结果。 极端情况测试： 模拟系统在边界条件或异常条件下的行为。 专家评审： 邀请领域专家对模型和仿真结果进行评估。 6.3 V&V 过程中的挑战与最佳实践。 第三部分：仿真应用与实践 本部分将通过具体案例，展示工程建模与仿真在解决实际工程问题中的强大能力。 第七章：系统性能分析与优化 仿真最核心的应用之一是评估系统性能并找到最优的设计方案。 7.1 性能指标定义与仿真分析： 如何通过仿真量化关键性能指标（如响应时间、稳定性、能耗、吞吐量等）。 7.2 参数扫描与灵敏度分析： 如何通过系统地改变模型参数，分析其对系统性能的影响。 7.3 场景分析与鲁棒性评估： 模拟系统在不同操作场景、环境条件下或面对干扰时的表现，评估其鲁棒性。 7.4 设计空间探索与优化： 迭代式优化： 通过反复仿真和参数调整来逼近最优解。 自动化优化流程： 结合优化算法，实现设计参数的自动搜索。 案例研究： 以一个具体的工程系统（如通信系统、控制系统、机器人系统）为例，展示性能分析与优化过程。 第八章：故障诊断与容错控制 仿真不仅可以预测正常运行，还能模拟和分析系统故障，并设计相应的应对策略。 8.1 故障模式的建模与仿真： 如何将各种可能的故障（如传感器失效、执行器故障、通信中断）引入模型。 8.2 故障诊断的仿真方法： 基于模型的故障检测： 利用模型预测值与实际观测值的偏差来判断故障。 基于数据驱动的故障识别： 结合机器学习等技术进行故障模式分类。 8.3 容错控制策略的设计与仿真： 重构控制： 在检测到故障后，自动调整控制器参数或切换到备用控制器。 冗余系统设计： 利用备份组件来维持系统功能。 仿真验证容错效果： 确保在故障发生时，系统能够安全、可靠地继续运行。 8.4 案例研究： 如航空器控制系统、工业过程控制中的故障诊断与容错。 第九章：复杂系统的集成仿真与虚拟测试 在现代工程中，系统往往由多个子系统构成，它们的集成行为至关重要。仿真能够在大规模集成之前对整体系统进行全面测试。 9.1 多领域耦合系统仿真： 机电一体化系统： 仿真力学、电子、控制等多个学科的相互作用。 人机交互系统： 仿真操作员与系统的互动行为。 嵌入式系统仿真： 在软件开发早期，对嵌入式软件与硬件进行协同仿真。 9.2 虚拟测试环境的构建： 仿真平台集成： 如何将不同模型和仿真器整合到一个统一的仿真框架中。 真实环境模拟： 仿真各种外部环境因素（如气候、地形、电磁干扰）。 硬件在环 (HiL) 仿真： 将真实的硬件组件接入仿真环境进行测试。 9.3 虚拟测试在产品开发中的优势： 降低开发成本、缩短开发周期、提高产品质量、提升安全性。 9.4 案例研究： 如汽车电子控制单元 (ECU) 的集成测试、大规模通信网络的性能评估。 第十章：仿真在生命周期中的作用 工程建模与仿真不仅仅局限于设计阶段，它贯穿于产品的整个生命周期。 10.1 概念设计与可行性研究： 快速评估不同设计方案的可行性。 10.2 详细设计与优化： 精确分析系统性能，完成参数优化。 10.3 生产制造辅助： 模拟生产过程，优化工艺参数。 10.4 运行维护与故障预测： 模拟系统运行状态，预测潜在故障。 10.5 产品升级与退役： 评估升级方案的影响，规划退役策略。 10.6 仿真数据管理与知识传承： 如何有效管理仿真模型和仿真结果，为未来的项目提供支持。 结论 《工程建模与仿真实践》提供了一套全面而深入的工程建模与仿真知识体系。本书强调了对核心原理和方法论的理解，使其具有广泛的适用性和长久的价值。通过学习本书，读者将能够： 构建准确、有效的工程模型： 掌握不同类型系统的建模方法，理解模型选择的原则。 选择和应用合适的仿真技术： 熟悉数值解法、仿真算法，并能根据问题选择最优的仿真策略。 进行严谨的模型验证与确认： 确保仿真结果的可靠性，增强对仿真结果的信心。 利用仿真解决实际工程问题： 掌握系统性能分析、优化、故障诊断、集成测试等关键应用。 理解仿真在产品生命周期中的价值： 将仿真技术融入工程实践的各个环节。 本书适合所有希望提升工程问题解决能力、掌握现代工程设计与分析技术的学生、研究人员和工程师。我们期望本书能够成为您在工程建模与仿真领域学习和实践的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

我长期以来一直在研究和开发各种嵌入式系统，而MATLAB/Simulink在这一领域扮演着至关重要的角色。从早期的算法原型设计，到后期的代码生成和硬件部署，Simulink提供了一个无缝集成的开发流程。这本书的出现，正是我在深入挖掘Simulink在嵌入式系统开发中的潜力时所需要的。我希望能在这本书中找到关于如何利用Simulink进行实时控制系统建模的详细指导，包括状态机设计、任务调度以及与硬件接口的交互。此外，代码生成功能是Simulink在嵌入式开发中的核心优势之一，我迫切希望书中能够深入剖析代码生成的过程，例如如何选择合适的代码生成器，如何优化生成的代码以满足实时性和资源限制的要求。我也期待书中能够涵盖一些关于Simulink Coder和Embedded Coder的应用案例，通过这些案例，我能学习到如何将Simulink模型高效地转化为C/C++代码，并最终部署到目标嵌入式平台上。

评分☆☆☆☆☆

作为一名热衷于探索前沿技术的研究人员，我深知掌握先进的仿真工具对于推动科学研究的重要性。MATLAB/Simulink，作为工程领域不可或缺的仿真平台，其强大的功能和广泛的应用范围，为科研工作者提供了无限可能。这本书的出现，恰好满足了我对深入理解和应用Simulink进行复杂系统仿真的需求。我尤其期待书中能够涵盖一些关于高层级建模和抽象技术的内容，例如如何利用Simulink的Stateflow来设计复杂的逻辑控制器，以及如何使用Simulink的Simscape来模拟物理系统的动态行为。另外，我非常关注书中关于如何利用Simulink进行模型预测控制（MPC）和自适应控制等高级控制策略的应用。这些都是当前工程领域的研究热点，如果书中能够提供相关的理论基础和仿真实例，将对我个人的科研工作提供极大的帮助。我希望通过这本书，能够掌握更先进的仿真建模技术，并将其应用于我目前的研究项目中，从而取得突破性的进展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计颇具匠心，深蓝色的背景衬托着金色的MATLAB/Simulink字样，简洁却不失专业感。我当初被它吸引，正是因为它触及了我长期以来在工程实践中遇到的一个痛点——如何更高效、更直观地设计和验证复杂的系统。在实际的项目开发中，我们常常需要模拟各种动态系统，从机械臂的运动控制到电力系统的稳定性分析，再到通信信号的处理。传统的手算方法不仅耗时耗力，而且容易出错，尤其是在处理非线性系统和多变量耦合时。而MATLAB/Simulink作为业界公认的强大工具，提供了图形化的建模环境和丰富的仿真库，能够极大地简化这一过程。这本书的出现，恰恰填补了我在深入理解和灵活运用这些工具方面的空白。我期待它能带领我深入探索Simulink的各个模块，掌握建模策略，并学习如何根据具体的仿真需求，选择最合适的建模方法和工具箱，从而提高仿真精度和效率。同时，我也希望书中能够包含一些实际案例的分析，通过这些案例，我能更好地理解理论知识在实际工程问题中的应用，并从中获得解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实易懂，没有过多晦涩难懂的专业术语，使得即使是像我这样非计算机专业背景的读者，也能相对轻松地理解其中的内容。在我看来，一本好的技术书籍，除了内容的深度，更重要的是能够有效地传递知识，让读者真正掌握所学。这本书在这方面做得相当出色。它通过清晰的图示和结构化的讲解，将MATLAB/Simulink这个强大的工具，从一个抽象的概念，变成了一个个具体可操作的步骤。我特别喜欢书中对各个仿真模块的讲解，比如控制系统设计、信号处理、通信系统仿真等，都配有详细的示例，并且对每个示例的实现步骤都进行了详尽的描述。这让我能够一边阅读，一边动手实践，从而加深对知识的理解。通过这本书，我不仅能够学会如何使用Simulink来搭建仿真模型，还能学习到如何利用MATLAB脚本来实现模型的自动化控制和数据分析。我期待这本书能帮助我克服在实际工程项目中遇到的各种技术难题，提升我的问题解决能力。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被其严谨的结构和详实的论述所折服。虽然我目前对MATLAB/Simulink的应用尚处于初级阶段，但这本书的编写风格让我感受到了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。它并非简单地罗列命令和函数，而是从系统仿真的基本原理出发，逐步深入到MATLAB/Simulink的各项高级功能。例如，书中对信号流图、状态空间方程等数学模型的解析，清晰地展现了Simulink模块之间信息传递的内在逻辑，这对于理解仿真结果的形成至关重要。此外，书中对不同仿真算法的介绍，如离散时间仿真、连续时间仿真以及混合信号仿真，也让我对仿真方法的选择有了更深刻的认识。我尤其关注的是书中关于模型验证和模型优化的章节，这在实际工程中是提升仿真模型可靠性和效率的关键环节。我希望通过学习这些内容，能够掌握系统性地验证仿真模型准确性的方法，并学会如何通过优化模型结构或参数，来加速仿真过程，减少计算资源消耗，最终服务于更高效的系统开发。