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数据力学 主编 郭旭 高等教育出版社
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商品名称:数据力学
ISBN:9787040658019
出版社:高等教育出版社
出版年月
作者:主编 郭旭
定价:53.00
页码:340
装帧:平装
版次:1
字数:420 千字
开本:16开
套装书:否

本书是力学领域“101计划”核心教材之一。数据力学是融合物理建模思想与现代数据科学方法的新兴交叉领域,旨在突破力学建模中数据表征、物理约束与计算效率的协同瓶颈,为传统力学体系赋予创新动能。

全书分两部分,共15章。第一部分为数据力学基础与方法,含6章,包括绪论、概率论与数理统计初步、非线性优化与变分法、数据力学之机器学习、数据力学之数据分析、数据力学之神经网络。第二部分为数据力学的工程应用,含9章,包括数据力学中数据驱动的建模方法、物理信息神经网络、数据力学在力学控制方程建模中的应用、数据力学在力学宏观本构建模与分析中的应用、数据力学在结构分析与设计中的应用、数据力学在分子动力学中的应用、数据力学在多刚体系统动力学建模中的应用、数据力学在重大工程装备先进制造中的应用、数据力学在深地油气开采中的应用。

本书可作为高等学校力学相关专业高年级本科生、研究生课程教材,也可作为相关工程技术人员的专业学习与参考用书。

前辅文
第一部分数据力学基础与方法
  第1章绪论
   1.1 传统力学方法的概况与发展挑战
   1.2 数据科学方法的背景
   1.3 发展数据力学的重要意义
   1.4 维数灾难
   1.5 小结
  第2章概率论与数理统计初步
   2.1 概率论简介
   2.2 数理统计简介
   2.3 小结
  第3章非线性优化与变分法
   3.1 非线性优化
   3.2 变分法
   3.3 基于变分法的概率统计
   3.4 小结
  第4章数据力学之机器学习
   4.1 机器学习概述
   4.2 机器学习分类和任务
   4.3 小结
  第5章数据力学之数据分析
   5.1 数据结构
   5.2 数据拟合
   5.3 数据聚类与主成分分析
   5.4 数据同化分析
   5.5 小结
  第6章数据力学之神经网络
   6.1 前馈神经网络
   6.2 激活函数
   6.3 正向传播
   6.4 自动微分
   6.5 反向传播
   6.6 优化算法
   6.7 正则化
   6.8 小结
第二部分数据力学的工程应用
  第7章数据力学中数据驱动的建模方法
   7.1 DDCM 的基本原理
   7.2 典型工作与理论拓展
   7.3 与机器学习的融合
   7.4 小结
  第8章物理信息神经网络
   8.1 物理信息神经网络
   8.2 结合时间离散的物理信息神经网络
   8.3 结合区域分解技术的物理信息神经网络
   8.4 求解变刚度薄板问题的双网络策略物理信息神经网络
   8.5 物理信息Kolmogorov–Arnold 网络
   8.6 神经正切核分析物理信息神经网络
   8.7 算例
   8.8 小结
  第9章数据力学在力学控制方程建模中的应用
   9.1 数据驱动识别偏微分方程的Seq-SVF 方法
   9.2 基于Seq-SVF 方法的杆系统控制方程建模实例
   9.3 弹性变形及热力耦合系统控制方程建模实例
   9.4 数据驱动杆系统控制方程建模MATLAB 代码示例
   9.5 小结
  第10章数据力学在力学宏观本构建模与分析中的应用
   10.1 本构建模概述
   10.2 数据驱动本构建模的发展路径
   10.3 MAP123 本构建模方法
   10.4 基于数值实验的数据驱动本构建模实例
   10.5 数据驱动本构建模MATLAB 代码示例
   10.6 小结
  第11章数据力学在结构分析与设计中的应用
   11.1 线性边界假设条件下的传统子结构分析
   11.2 考虑物理约束的多尺度形函数神经网络训练与优化
   11.3 问题无关机器学习增强的结构拓扑优化
   11.4 代码
   11.5 小结
  第12章数据力学在分子动力学中的应用
   12.1 经验势能参数优化
   12.2 数据驱动势函数构建
   12.3 小结
  第13章数据力学在多刚体系统动力学建模中的应用
   13.1 多刚体系统动力学方程
   13.2 基于拉格朗日的全连接神经网络
   13.3 基于LNN 的数据驱动多刚体系统动力学建模
   13.4 数值仿真
   13.5 小结
  第14章数据力学在重大工程装备先进制造中的应用
   14.1 盾构装备自主研制与应用中的关键力学问题
   14.2 盾构工程实测数据力学分析与反演识别
   14.3 融合底层力学逻辑的盾构掘进载荷机器学习
   14.4 小结
  第15章数据力学在深地油气开采中的应用
   15.1 多孔数字岩心的生成
   15.2 多孔岩石渗流分析
   15.3 岩石断裂破坏预测
   15.4 小结
  参考文献

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