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[澳] Jiyuan Tu Guan Heng Y 著

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• 有限体积法
• 计算物理
• 科学计算
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• OpenFOAM
• 湍流模型

店铺： 润轩泽辕图书专营店

出版社： 东北大学出版社

ISBN：9787551707862

商品编码：28534082401

包装：平装

出版时间：2014-10-01

基本信息

书名：计算流体力学--从实践中学习

：78元

作者： Jiyuan Tu Guan Heng Yeoh, Chaoq

出版社：东北大学出版社

出版日期：2014-10-01

ISBN：9787551707862

字数：

页码：330

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《计算流体力学：从实践中学习》的目的是为现在和将来使用CFD的读者提供一本合适的教材。CFD是一门与数学相关的复杂学科，《计算流体力学：从实践中学习》旨在为读者提供通俗易懂的CFD基础理论、基本技术和实用指南，而非计算技术中的复杂数学和理论。《计算流体力学：从实践中学习》尝试用各种方式来讨论所涉及的素材，以引起读者的兴趣。《计算流体力学：从实践中学习》的特色在于从实践中理解CFD。基于在CFD教学方面的经验，作者能够确认初学者在开始时应掌握的基本概念。《计算流体力学：从实践中学习》精心设计的系列CFD计算实例可以促进读者的学习，同时可以更好地理解CFD的基本原理。《计算流体力学：从实践中学习》所采用的方法是专为致力于CFD技术工程实践的初学者而设计的。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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深入探索数字孪生与系统工程的融合实践 本书聚焦于一个快速发展的交叉学科领域：数字孪生（Digital Twin）技术在复杂系统工程中的深度应用与实现路径。 随着工业4.0和智能制造的浪潮，如何构建一个与物理实体实时同步、高度逼真的虚拟模型，并利用它来进行预测性维护、性能优化和决策支持，成为了工程领域的核心挑战。本书旨在为读者提供一个全面、系统的框架，阐述从概念构建到实际部署的全过程。 第一部分：数字孪生基础与理论基石 本部分将首先奠定理解数字孪生复杂性的理论基础。我们不再满足于传统的CAD模型或简单的仿真软件，而是深入探讨数字孪生如何整合多源异构数据，实现跨越生命周期的信息闭环。 第一章：数字孪生的演进与核心范式 本章追溯了从模拟技术到虚拟模型，再到真正意义上的数字孪生的发展历程。我们将详细解析数字孪生的三个核心维度：物理实体、虚拟模型和连接（数据流）。深入剖析不同成熟度等级的孪生体，从描述型（Descriptive）到规范型（Prescriptive），并强调语义互操作性在构建一致性孪生模型中的关键作用。重点讨论数据模型标准（如MBD、IFD）如何支撑跨平台的数据集成。 第二章：数据驱动的建模与同步机制 数字孪生的生命力在于其与物理世界实时、准确的同步。本章详尽分析了用于数据采集、清洗、传输和融合的技术栈。这包括了物联网（IoT）传感器网络的设计原则、边缘计算（Edge Computing）在降低延迟中的作用，以及时间序列数据库（TSDB）的选型与优化。我们将探讨同步延迟的量化评估方法，并介绍基于事件驱动和周期性更新的不同同步策略，以及在数据不完整或缺失情况下的状态估计与插值算法。 第三章：构建高保真虚拟模型的计算挑战 虚拟模型是孪生的“大脑”。本章聚焦于如何利用先进的计算方法来保证模型保真度（Fidelity）。内容涵盖： 1. 多物理场耦合建模的复杂性： 如何将热、力、电磁等多种物理场方程在同一时间尺度和空间网格上进行耦合求解。 2. 模型降阶（Model Order Reduction, MOR）： 针对高维、高精度的有限元模型（FEM）或计算流体力学（CFD）模型，介绍如何提取其本质动态特性，构建轻量化的代理模型（Surrogate Models），以满足实时仿真需求。我们将分析Proper Orthogonal Decomposition (POD) 和 Kriging插值法在MOR中的应用边界。 3. 材料本构模型的动态更新： 探讨如何将实验数据或在线监测数据反馈给材料模型，使其能够反映制造过程、老化或疲劳损伤带来的材料属性变化。 第二部分：数字孪生在系统优化中的应用 拥有高保真的数字模型后，本部分将转向如何利用这些模型进行高级分析和实际决策。 第四章：基于孪生的预测性维护与健康管理 预测性维护是数字孪生最直接的应用场景之一。本章深入讲解如何将传感器数据映射到系统的潜在故障模式。我们将详细介绍故障树分析（FTA）和事件树分析（ETA）与孪生模型的集成，如何通过模拟不同载荷条件下的应力演化和裂纹扩展，来预测剩余使用寿命（RUL）。此外，本章还会介绍基于概率的寿命预测模型，而非简单的阈值报警。 第五章：优化设计迭代与“What-If”分析 在产品开发阶段，数字孪生提供了一个无风险的实验平台。本章探讨如何利用孪生体进行参数空间探索（Design Space Exploration）。我们将介绍响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）与蒙特卡洛模拟在孪生环境中的结合使用，用以评估设计变量对系统整体性能指标（如能效、可靠性）的敏感性。强调自动化优化流程，即从目标函数的设定到优化算法（如遗传算法或粒子群优化）在云端孪生实例上的并行执行。 第六章：操作层面的实时决策支持与闭环控制 数字孪生不仅用于预测，更应用于实时干预。本章讨论如何将孪生模型的结果实时反馈给物理系统的控制器。重点在于控制律的验证：在将新的控制算法部署到物理设备前，先在数字孪生体上进行严格的压力测试和安全裕度验证。探讨模型预测控制（MPC）在利用孪生体优化未来系统行为方面的优势，以及如何处理模型与实际系统之间的“模型不确定性误差”。 第三部分：实施挑战与未来展望 本部分着眼于在实际工业环境中部署数字孪生技术所面临的非技术性挑战，以及该领域的前沿研究方向。 第七章：信息安全、互操作性与标准化难题 数字孪生系统连接了敏感的运营技术（OT）网络和企业信息技术（IT）网络，安全风险空前。本章分析了数据传输链中的安全漏洞点，以及如何采用加密通信和身份验证机制来保护孪生模型的完整性和私密性。同时，深入探讨了当前工业界在数据本体（Ontology）和模型交换标准方面存在的碎片化问题，以及如何通过中介层软件来桥接不同供应商的系统。 第八章：高级计算范式下的孪生前沿 本章展望了未来数字孪生技术的发展方向： 1. AI驱动的自主孪生： 探讨强化学习（RL）如何使孪生体学会自主地进行复杂决策和自我校准，从被动预测转向主动适应。 2. 物理信息神经网络（PINNs）在孪生中的角色： 分析如何利用PINNs来构建数据稀疏或物理定律未完全明确的系统的混合模型，从而提高未知工况下的预测精度。 3. 量子计算的潜在影响： 简要探讨量子计算在加速复杂多尺度、多物理场仿真方面的潜力，及其对下一代数字孪生计算架构的颠覆性影响。 通过系统地梳理理论、方法和实践，本书旨在使工程师和研究人员能够跨越概念鸿沟，掌握构建和利用高保真数字孪生系统所需的核心知识和技能，从而在复杂工程系统的管理和优化中取得实质性突破。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书的时候，心里是抱着十二分的怀疑态度的，毕竟市面上关于计算方法类的书籍汗牛充栋，真正能让人眼前一亮的少之又少。然而，这本书的开篇就给我了一个响亮的耳光——它没有冗长空洞的哲学探讨，而是直接切入核心，用一种近乎“硬核”的方式展开论述。那种对数值格式稳定性和收敛性的深度剖析，简直是教科书级别的典范。我记得有一部分专门讲了边界条件的设置技巧，书中不仅罗列了标准方法，还细致地分析了每种方法在不同网格畸变情况下的误差来源和传播路径，这一点在其他任何教材中都难以找到如此细致的讨论。我立刻用书中的方法去重新审视了手头的一个复杂湍流问题，结果发现自己之前对数值离散误差的理解存在严重的偏差。这本书的价值在于其无可挑剔的严谨性，它要求读者不仅要会“用”，更要深知“为何如此”，这种对底层逻辑的彻底揭示，是培养真正独立解决问题能力的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调和精准的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。初次翻开时，我被那种排版的美感所震撼，每一个公式、每一个图表都像是精心雕琢过的艺术品，读起来赏心悦目。作者在章节的过渡处理上做得极为巧妙，使得原本枯燥的理论知识流动得如同涓涓细流，丝毫没有生涩感。特别是那些案例分析部分，图文并茂，逻辑清晰，让人仿佛置身于真实的工程现场，亲手操作每一个模拟步骤。读完前几章，我就意识到这不是一本应付考试的工具书，而是一部可以伴随职业生涯成长的宝典。它对流体力学基本原理的阐述深入浅出，即便是初学者也能迅速建立起坚实的理论基础，而对于资深工程师而言，其中蕴含的优化思想和前沿进展也足以令人耳目一新。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的比喻，那种恰到好处的类比，瞬间击破了理解上的壁垒，让抽象的物理现象变得具体可感。这本书的整体阅读体验，堪称完美，它不仅仅是知识的传递，更是一种审美的享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，简直是为自学者量身定做的“闯关地图”。作者似乎完全理解我们这些非科班出身或者想转行进入CFD领域的人所面临的困境——知识点零散，不知道从何处入手搭建系统框架。这本书的厉害之处就在于，它从最基础的离散化讲起，层层递进，每增加一个新概念，都紧密地结合前一个知识点进行拓展和深化，确保知识链条完整无断裂。最让我感到惊喜的是，它巧妙地将理论推导和实际编程实现紧密结合起来。每讲完一个控制方程的数值解法，后面紧跟着的实践环节就要求你动手去实现，这种“即学即用”的模式，极大地提高了学习效率，避免了“纸上谈兵”的尴尬。我个人的学习心得是，如果能严格按照书中的步骤，亲手完成几个小规模算例的编写和调试，那么对于CFD的理解将实现质的飞跃。它不是简单地提供代码，而是引导你思考代码背后的物理和数学逻辑，这种潜移默化的教学方式，远比死记硬背公式有效得多。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在航空航天领域摸爬滚打了十多年的工程师，说实话，对市面上大多数教材已经提不起太大的兴趣了。然而，这本书中的关于高阶迎风格式（Upwind Schemes）的对比分析，让我驻足良久，甚至为此推迟了一个重要的项目汇报。作者没有止步于标准的迎风格式，而是深入探讨了各种高阶插值方法，如MUSCL格式和WENO格式在处理激波和接触间断时的性能差异。他通过大量的对比图和量化指标，清晰地展示了不同格式在保持高分辨率和抑制数值振荡之间的精妙平衡。这种对专业细节的把握深度，绝对不是泛泛之谈，而是源自长期一线研发经验的沉淀。更值得称道的是，书中对网格质量对计算结果敏感性的探讨，提出了很多实用的网格划分策略和后处理建议，这些经验之谈，比任何理论推导都来得更为宝贵，直接关系到项目能否顺利通过验证。这本书是老兵写给新兵的“战场经验录”，其价值无法用简单的学术价值来衡量。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书给我的感受，那就是“通透”。它不仅仅是一本关于如何求解纳维-斯托克斯方程的指南，更是一本关于如何像一个真正的流体力学专家那样思考问题的“心法秘籍”。作者在讲解过程中，总是习惯性地将数学模型与背后的物理现象进行深度耦合，让你在进行任何数值处理之前，都能清晰地感知到这背后代表着哪一种真实的物理作用力。比如，在讨论压力修正环节时，作者不仅给出了标准的SIMPLE算法流程，还深入探讨了为什么松弛因子（Relaxation Factor）的选择会直接影响到求解器的收敛速度和最终结果的物理合理性，这使得我们不再是被动地套用算法，而是能够根据实际物理工况主动调整参数。书中对收敛性诊断的讨论也极为细致，教会读者如何识别“假收敛”和“真收敛”，避免了大量无用功。这本书的阅读体验，就像是跟随一位经验丰富的大师进行一对一的指导，每翻过一页，都能感觉到自己的“计算直觉”在不断增强。