本書主要介紹有限元法基礎(chǔ)知識及COMSOL在彈性力學(xué)、流體力學(xué)、電磁學(xué)、電化學(xué)、多物理場耦合等方面的應(yīng)用。全書先介紹有限元法的基礎(chǔ)知識，然后介紹COMSOL的界面組成與基本操作和網(wǎng)格劃分的方法與實例，最后給出了結(jié)構(gòu)力學(xué)分析實例、流體力學(xué)分析實例、電磁學(xué)分析實例、電化學(xué)分析實例和多物理場耦合分析實例，即以實例方式介紹CO

本書詳細(xì)闡述了Python語言基礎(chǔ)知識、Abaqus內(nèi)核二次開發(fā)、Abaqus插件GUI二次開發(fā)和Abaqus主窗口GUI二次開發(fā)的相關(guān)知識，通過大量實例和詳細(xì)說明，幫助讀者掌握Abaqus二次開發(fā)基礎(chǔ)知識和應(yīng)用方法。本書共14章，前兩章為基礎(chǔ)篇，包括Abaqus二次開發(fā)概述和Python語言基礎(chǔ)；第3~6章為內(nèi)核開發(fā)

本書是作者結(jié)合多年計算固體力學(xué)的教學(xué)、科研以及軟件開發(fā)工作,撰寫的一本既全面涵蓋計算固體力學(xué)主要基礎(chǔ)知識和理論,又具有一定的深度、實用性和創(chuàng)新性的著作。全書內(nèi)容分為八個部分:固體力學(xué)中的一般問題及非線性;伽遼金逼近:不可約形式和混合形式;桁架和梁的有限元分析;二維和三維實體的有限元分析;板和實體殼的有限元分析;笛卡爾張

《數(shù)值計算方法習(xí)題集》是《數(shù)值計算方法》的配套教材，內(nèi)容包括數(shù)值計算引論、非線性方程的數(shù)值解法、線性代數(shù)方程組的數(shù)值解法、插值法、曲線擬合的小二乘法、數(shù)值積分和數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法和試題及解答等8章。前7章每章均由內(nèi)容提要、習(xí)題及解答、同步練習(xí)題及解答三部分組成，一章給出了3份試題樣卷及解答。隨著計算

本書共用六章的篇幅介紹了排序、覆蓋和博弈等相關(guān)問題研究結(jié)果，分別從近似算法、在線算法和算法博弈論三個層面進行了闡述。每個部分都對應(yīng)著一個獨立問題的算法設(shè)計與分析結(jié)果，并給出了具體算法和分析步驟。特點：本書既重視近似算法的理論基礎(chǔ)，又注重實踐應(yīng)用。通過對經(jīng)典算法和實際案例的分析，讀者能夠理解理論知識的實際應(yīng)用，并學(xué)習(xí)如何

本書介紹Patran2020的基本操作以及Dytran2020的求解分析。全書共15章，前8章分別介紹了MSCSoftware公司軟件Patran和Dytran的基本功能、Patran建模和Dytran分析過程、創(chuàng)建幾何模型、劃分有限元網(wǎng)格、單元屬性、約束和加載、流固耦合、運行分析。第9章至第15章涵蓋Dytran對應(yīng)

《數(shù)值計算方法理論與典型例題選講(第二版)》是為理工類大學(xué)本科課程數(shù)值分析和計算方法編寫的教材與課外自學(xué)指導(dǎo)兩用書，主要內(nèi)容包括引言、插值法、線性方程組的直接與迭代解法、方程求根、數(shù)據(jù)擬合與函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解法、矩陣特征值與特征向量問題.此外，為了兼顧學(xué)生能力的培養(yǎng)和考試技能的提高，并幫助其

本書共12章，包括Abaqus概述、Abaqus建模、定義屬性和分析步、定義相互作用和載荷邊界條件、劃分網(wǎng)格與分析作業(yè)、可視化后處理、線性靜力學(xué)分析、非線性力學(xué)分析、模態(tài)分析、顯式動力學(xué)分析、熱力學(xué)分析用戶子程序等知識。本書在知識點的講解過程中，結(jié)合大量的實例案例，詳細(xì)介紹了Abaqus2022有限元分析全方位的知識應(yīng)

本書主要內(nèi)容包括Origin入門，表格管理，數(shù)據(jù)管理，矩陣管理，數(shù)據(jù)可視化，三維數(shù)據(jù)可視化，數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)運算，數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容，覆蓋了科學(xué)繪圖與數(shù)據(jù)分析的各個方面，實例豐富而典型，將重點知識進行融入應(yīng)用，指導(dǎo)讀者有的放矢地進行學(xué)習(xí)。

本書分為6篇：第1篇智能優(yōu)化的理論基礎(chǔ)，內(nèi)容包括優(yōu)化理論和智能優(yōu)化方法概述；第2篇進化算法，內(nèi)容包括遺傳算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能優(yōu)化算法，內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊邏輯算法、思維進化算法；第4篇群智能優(yōu)化算法，內(nèi)容包括蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算