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内容大纲
数值仿真自1940年开始进入历史舞台,并随着计算机、互联网、仿真软件等技术的迅猛发展而逐步在工业领域大放异彩。在遵循一定步骤和最佳实践的前提下,数值仿真可在减少实测数量、提高性价比、促进创新、降低设计成本、稳固概念设计、缩短上市时间等方面发挥积极作用。
本书围绕工业面临的挑战和最佳实践,着重突出技术层面和组织层面的最佳实践方法和相关注意事项。
结合实例,阐述数值仿真展开的五个步骤。
对照数值仿真展开的五个步骤,纵向展开阐释技术层面的八个最佳实践。
对照数值仿真展开的五个步骤,横向展开阐释组织层面的八个最佳实践。
预测工业数值仿真的未来。
本书按照背景知识介绍、常见错误揭示的顺序,逐一引入最佳实践。读者阅后,能够清楚地知道每一项最佳实践实施所对应的前提、实施后所能解决的问题。 -
作者介绍
纪尧姆·杜波依斯(Guillaume Dubois)受雇于麦肯锡咨询公司(McKinsey & Company),服务于不同行业的客户。 Guillaume毕业于法国巴黎中央理工学院。他的职业生涯始于加拿大普拉特·惠特尼集团(Pratt & Whitney Canada),负责开发飞机发动机热力模型。之后他受雇于法国领时国际贸易有限公司(Enertime),负责为生物质发电厂开发财务模型。后来,他加入了标致雪铁龙集团(PSA Peugeot Citroen),在各研发部门创建并发展新的建模活动、团队和流程,以提高汽车能效。 他逐一扮演了书中讨论的不同角色:建模工程师(开发模型)、团队经理(管理建模工程师)、项目经理(成为这些团队的客户)。 Guillaume是La Simulation Numérique:Enjeux et Bonnes Pratiques Pour l’ industrie一书的作者。此书由 Dunod 出版社于2016年在法国马拉科夫出版,Modeling and Simulation:Challenges and Best Practices for Industry是其英文版。 -
目录
第1章 数值仿真
1.1 模型
1.2 仿真
1.3 建模和数值仿真
1.4 状态表征
1.5 数值仿真的价值
第2章 历史回顾
2.1 1940年以前:数值仿真的萌芽期
2.2 1940—1960年:数值仿真的起步期
2.3 1961—1980年:数值仿真的发展期
2.4 1981—1995年:数值仿真的革命期
2.5 1996—2015年:数值仿真的推广期
2.6 从历史中汲取的三个经验
第3 章 工业中的数值仿真
3.1 推广仿真的缘由
3.1.1 仿真是一种预测工具
3.1.2 推广仿真可带来经济收益
3.2 仿真的贡献
3.2.1 建模冰山
3.2.2 价值创造的八个方面
3.3 仿真的成本和局限性
3.3.1 仿真的成本
3.3.2 仿真的局限性
3.4 使用仿真的决定因素
第4章 数值仿真在技术层面的高效利用
4.1 数值仿真的不同种类
4.2 数值仿真展开的五个步骤
4.3 八项技术层面的最佳实践
4.3.1 最佳实践1:明确研究目标
4.3.2 最佳实践2:涵盖充分和必要的物理现象
4.3.3 最佳实践3:转换为方程并配置模型
4.3.4 最佳实践4:挑选软件
4.3.5 最佳实践5:管理数值和IT问题
4.3.6 最佳实践6:管理结果的有效性级别
4.3.7 最佳实践7:产生有用的结果
4.3.8 最佳实践8:维护和存储模型
第5章 数值仿真组织层面的有效使用
5.1 利益相关方
5.2 八个组织最佳实践
5.2.1 最佳实践1:引领与数值仿真相关的变革
5.2.2 最佳实践2:定义数值仿真扩展战略
5.2.3 最佳实践3:统筹数值仿真的沟通
5.2.4 最佳实践4:为数值仿真提供任何必要手段
5.2.5 最佳实践5:使数值仿真产业化
5.2.6 最佳实践6:管理数值仿真相关技能
5.2.7 最佳实践7:管理模型扩展
5.2.8 最佳实践8:管理模型和结果的配置
第6章 工业数值仿真的未来
6.1 预测未来的重要性
6.2 未来10年
6.2.1 过去的变革仍在进行中
6.2.2 未来的变革
6.3 更远的未来
参考文献
缩略语表
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