《結(jié)構(gòu)模態(tài)分析全自動化算法與優(yōu)化》圍繞結(jié)構(gòu)運營模態(tài)分析（OMA）領域的關鍵挑戰(zhàn)，展開自動模態(tài)識別的算法及其優(yōu)化研究，研究內(nèi)容涵蓋自動模態(tài)識別算法、模態(tài)參數(shù)優(yōu)化方法及相關軟件開發(fā)，解決了傳統(tǒng)OMA方法中人工干預較多、識別效率低、誤差大等問題，顯著提高了模態(tài)識別的準確性、魯棒性和效率�；�于數(shù)值模擬、瑞士Z24橋梁基準試驗及

系統(tǒng)描述主要是建立描述系統(tǒng)輸入-輸出關系的數(shù)學模型。系統(tǒng)辨識是最基本的建模方法之一，本書通過介紹系統(tǒng)辨識的基本理論和算法，讓讀者學會根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)建立數(shù)學模型，使模型在輸入-輸出關系上等價于相應的物理系統(tǒng)。

國際系統(tǒng)工程委員會（INCOSE）編寫的《系統(tǒng)工程手冊》為系統(tǒng)工程師所從事的關鍵流程活動提供說明。本手冊的目標讀者是新的系統(tǒng)工程師、需要從事系統(tǒng)工程的非系統(tǒng)工程專業(yè)的工程師或需要進行參考的有經(jīng)驗的系統(tǒng)工程師。本手冊描述了每個系統(tǒng)工程流程活動在可承受性和性能設計背景中的必需性方面的內(nèi)容。本書為中英文對照版。

"本書系統(tǒng)地發(fā)展了復雜思維的概念框架，將其建立在關系實用主義世界觀的基礎之上，既是理論探索，也是實踐指南。作者指出，在這個充滿不確定性和不斷變化的時代，人類比以往任何時候都更需要接受復雜性，理解其基本過程，并建立有效的管理方法。本書通過定義一系列維度和屬性，為復雜思維概念提出了實用框架，這些維度涵蓋了結(jié)構(gòu)復雜性、動態(tài)過

本書詳細介紹了基于MATLAB和Python的動態(tài)系統(tǒng)建模與分析所需的一系列控制主題及高級編程技能。首先對姿態(tài)估計與控制進行了全面介紹，包括姿態(tài)運動學、傳感器以及用于姿態(tài)估計的擴展卡爾曼濾波器。然后對自動駕駛車輛任務規(guī)劃進行了實用討論，包括無人機路徑規(guī)劃和移動目標跟蹤。接著對生物系統(tǒng)建模進行了綜合探索，包括生物分子網(wǎng)絡

當前，基于模型的系統(tǒng)工程（model-basedsystemsengineering，MBSE）和SysML語言在國內(nèi)工業(yè)界和學術界得到廣泛應用，但大多停留在作圖、描述或建模層面，利用系統(tǒng)模型開展問題分析的案例鮮見。國際業(yè)界和研究機構(gòu)早期也有類似問題，SysMLv2將加強基于模型的分析能力。 基于模型的分析在復雜系統(tǒng)

數(shù)據(jù)包絡分析（dataenvelopmentanalysis，DEA）是管理運籌學領域中的重要數(shù)學工具方法，被廣泛應用于效率評價領域。本書通過理論方法與實踐運用相結(jié)合的方式介紹了DEA的常用模型和實踐應用案例。本書內(nèi)容主要包括CCR模型、BCC模型、SBM模型、超效率DEA模型、交叉效率DEA模型、Cobb-Dougl

本書以系統(tǒng)可用性理論為基礎，闡述了其與可靠性的不同，以維修決策、韌性策略及其應用為目標，系統(tǒng)地介紹了涵蓋可用性、檢測、維修性、韌性等特性的設計和分析，并創(chuàng)新性地增加了智能機器人系統(tǒng)的重要度、可用性、維修和韌性等相關研究內(nèi)容和結(jié)論。本書注重介紹系統(tǒng)工程實踐中的方法和流程，旨在幫助讀者掌握系統(tǒng)工程的實際應用。讀者能夠了解到

系統(tǒng)辨識與建模是控制科學與工程學科的一門重要課程。本書主要內(nèi)容包括引言、數(shù)學預備知識、動態(tài)系統(tǒng)的數(shù)學模型、最小二乘估計、系統(tǒng)辨識法、閉環(huán)系統(tǒng)辨識、自校正控制、沃爾泰拉模型及其辨識、哈默斯坦與維納模型辨識、基于NARMAX模型的非線性系統(tǒng)辨識、基于K�睱分解的時空建模、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的時空建模、線性系統(tǒng)的最優(yōu)狀態(tài)估計等

本書從系統(tǒng)工程的概念出發(fā)，介紹了MBSE理論、SysML建模語言各類視圖的作用、建模工具SysDeSim.Arch和系統(tǒng)運行可視化仿真工具SysDesim.Rvz的使用方法，以及這兩個工具的應用。