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能源動力工程電腦程序設計基礎

  • 作者：歷秀明//趙亮//盧森驤//段文軍|責編:潘佳寧
  • 出版社：東北大學
  • ISBN：9787551741682
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：247
人民幣：RMB 66 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統梳理了能源與動力工程領域中系統建模、模擬與優化所必需的編程知識與實戰技能，旨在為讀者構建從基礎到前沿、從理論到實踐的全方位能力體系。本書主要包括以下幾部分內容。
    緒論：闡述系統建模編程在能源與動力工程中的核心地位與發展歷程，介紹計算思維如何驅動本領域的科研創新與工程設計變革。
    第一部分：編程基礎。本部分以MATLAB為工具，詳細講解程序設計的核心概念，包括變數與數據類型、流程式控制制（循環與條件語句）、函數編寫與調試技巧，以及數據的基本可視化方法，為後續的數值計算與系統模擬奠定堅實的編程基礎。
    第二部分：數值計算及分析。本部分專註于能源工程中常見的數值問題求解方法，涵蓋線性與非線性系統的求解、數值微積分、常微分方程初值問題（如燃燒動力學、換熱瞬態過程模擬）的演算法實現，以及實驗數據處理、回歸分析與插值等實用技術。
    第三部分：模擬與模擬。本部分深入探討如何利用編程工具構建能源系統的動態模型。內容包括Simulink模塊化建模方法、一維/二維熱傳導、流體流動及熱力系統（如鍋爐、汽輪機、製冷循環）的瞬態模擬，並介紹了模型驗證與誤差分析的基本準則。
    第四部分：Python與人工智慧。考慮到Python在科學計算和人工智慧領域的廣泛應用，本部分作為拓展，介紹了Python語言的基礎語法，NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等核心科學計算庫，並通過案例展示其在大數據分析和機器學習輔助的能源系統優化中的初步應用。
作者介紹
歷秀明//趙亮//盧森驤//段文軍|責編:潘佳寧
目錄
1 緒論
  1.1 概述
  1.2 應用概述及舉例
  1.3 相關編程語言及工具
  1.4 課程內容概述
第一部分 編程基礎
2 MATLAB入門
  2.1 MATLAB簡介與安裝
  2.2 MATLAB基礎操作
  2.3 數據可視化
  2.4 課後習題
3 基本數據類型
  3.1 電腦進位及轉換
  3.2 數值類型
  3.3 數組和矩陣
  3.4 字元和字元串類型
  3.5 結構體類型
  3.6 單元數組類型
  3.7 表格類型
  3.8 日期和時間類型
  3.9 函數句柄類型
  3.10 總結
  3.11 課後習題
4 基本編程流程結構
  4.1 斷點與調試
  4.2 條件語句
  4.3 循環語句
  4.4 分支語句
  4.5 控制流語句
  4.6 嵌套結構
  4.7 典型冒泡演算法程序
  4.8 課後習題
第二部分 數值計算及分析
5 微積分編程基礎
  5.1 微分計算
  5.2 積分計算
  5.3 課後習題
6 方程及方程組的解析求解
  6.1 線性方程的解析求解
  6.2 線性方程組解析求解
  6.3 微分方程解析求解
  6.4 微分方程組解析求解
  6.5 課後習題
7 微分方程及方程組的數值求解
  7.1 數值求解概述
  7.2 典型數值求解演算法程序
  7.3 微分方程的數值求解
  7.4 常微分方程組的數值求解
  7.5 課後習題
8 數值分析

  8.1 擬合
  8.2 插值
  8.3 回歸
  8.4 工具箱
  8.5 課後習題
9 最優化方法
  9.1 最優化問題概述
  9.2 能源與動力工程中的最優化問題實例
  9.3 MATLAB最優化工具箱基礎
  9.4 無約束優化方法
  9.5 約束優化方法
  9.6 遺傳演算法
  9.7 課後習題
第三部分 模擬與模擬
10 動態模擬之Simulink
  10.1 Simulink基礎
  10.2 基本操作
  10.3 簡單示例：模擬一個簡單的動力系統
  10.4 課後習題
11 半物理模擬之Simscape
  11.1 Simscape簡介
  11.2 工作流概述
  11.3 能源與動力工程專業示例
  11.4 課後習題
第四部分 Python與人工智慧
12 Python入門
  12.1 Python基礎語法
  12.2 流程式控制制
  12.3 數據結構
  12.4 課後習題
13 函數編程
  13.1 基礎
  13.2 面向對象編程
  13.3 文件操作
  13.4 Python數值分析庫及使用
  13.5 課後習題
14 數值方法
  14.1 有限元法
  14.2 有限體積法
  14.3 有限體積法與有限元法的區別
15 機器學習之神經網路
  15.1 神經網路基礎
  15.2 應用場景舉例
  15.3 常用機器學習工具介紹
16 生成式AI
  16.1 生成式AI的核心概念與技術本質
  16.2 生成式AI在能源與動力工程中的典型應用場景
  16.3 能源專業學生的生成式AI入門路徑
  16.4 langchain_openai概述
參考文獻

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