基于模型的系统工程(MBSE)正成为高端复杂装备制造业数字化转型的重要使能技术与工具。本书是一本关于MBSE建模技术与模型驱动技术的专著。本书在介绍MBSE建模语言、方法与工具等基础建模知识的基础上，对模型驱动相关技术进行探索，建立面向行业的领域元模型（领域建模语言）的构建方法，探索自顶向下的模型驱动正向设计策略，这是一个模型驱动设计自动化的全新探索。另外，本书还以模型驱动为基础，提出装备系统设计方案如何与系统仿真、下游各学科专业详细设计、系统优化等进行集成的方法，为 MBSE真正落地实施、消除MBSE所带来的新信息孤岛提供解决方案。

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本书引入数据融合、逻辑推理、知识图谱等新理论、方法，对目标体系相关内容展开分析研究。全书一共分为9章，除第一章绪论和最后一章原型系统设计与案例验证外，其余章节将目标体系分析与辅助决策研究内容划分为态势信息挖掘、目标体系构建和态势知识分析三大部分。第一部分由第2章和第3章构成，包含态势信息预处理、挖掘融合和表达相关基础理论方法；第二部分由第4章和第5章构成，包含目标体系建模和推理相关理论方法；第三部分由第6章、第7章和第8章构成，包含目标体系脆弱点分析、意图识别、威胁评估以及态势问答等相关理论方法。

本书首先介绍数学建模的基本原理及其应用领域，旨在为初学者构建一个整体性的框架认识。其次，阐述了大语言模型（如ChatGPT等）的兴起对数学建模领域的影响，内容从基础技术延伸至高级技术；核心部分详细讲解了如何利用ChatGPT等工具来优化数学建模过程，这包括数据分析、代码编写等多个方面。最后，探讨了数学建模的未来发展趋势以及AIGC工具在这一过程中的角色，同时强调了保持核心数学技能和批判性思维的重要性。本书适合学生、教师以及数据分析师等人群阅读，有助于他们深入理解数学建模的重要性及其应用前景，掌握ChatGPT等AIGC工具的使用技能，从而在快速发展的时代中占据有利地位。

《系统动力学（第三版）》以培养系统思考能力为主线，以传授系统动力学知识为辅线，弱化微分方程式等数学知识，强化文本、*线图等，呈现复杂系统的动态特征，使之能为具有不同数学水平的读者所理解。《系统动力学（第三版）》精心选取能为本科生所熟知或者能相对准确感知的复杂系统为教学案例，将系统动力学知识传授、系统思考能力培养和价值观塑造三者有机融合，吸收中国学者的原创成果，展示中国智慧。第三版主要修订了第3章、第4章、第6章、第7章、第8章、第11章、第12章、第15章等。

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全书共分为三个部分：在第一个部分，作者对不确定性进行了简要介绍；在第二个部分，作者对我们的世界中的不确定现象进行了解释，比如气候变化、瘟疫大流行和金融危机等；在第三个部分，作者介绍了我们要如何运用不确定性了解混沌的宇宙和我们在其中的位置。

本文集收录方福康教授从事系统科学研究40年的学术论文，涵盖了系统科学基础理论研究、经济系统复杂性、认知神经系统的复杂性、资源环境的复杂性和教育系统等方面的研究成果。中国社会发展中的很多问题和困难越来越需要利用系统思维来解决，方老师的这本文集对于如何科学地系统性思考具有重要启示意义。系统科学在国内取得重要发展，从事系统科学研究的人员和学生越来越多，本书可作为该专业及从事系统科学研究的人员和学生的参考用书。

本书从系统工程的概念出发，介绍了MBSE理论、SysML建模语言各类视图的作用、建模工具SysDeSim.Arch和系统运行可视化仿真工具SysDesim.Rvz的使用方法，以及这两个工具的应用。

本书基于作者承担的国家自然科学基金项目“柔性分析结构下交互式层次型群组DEMATEL决策方法研究”的研究成果，在综述已有复杂系统DEMATEL研究进展的基础上，从评价决策专家遴选机制、多源信息融合以及中心度和原因度关联三方面系统分析了现有DEMATEL所存在的内在弊端，并提出创新性的解决思路及具体实现方法。通过方法对比验证及案例应用进一步验证了所提复杂系统DEMATEL新方法的科学合理性及实践应用的可操作性。

本书对STAR-CCM+几何、网格、物理模型、求解器、后处理进行了详细的介绍，对其所能计算的物理类型，采用的计算方法以及数据分析方法进行了陈述。对STAR-CCM+的图形界面，包括菜单、工具栏、树形窗口、属性窗口、图形窗口、输出窗口进行了描述，对在计算中需要用到的一些重要概率进行了阐述。解释了CFD求解的方程，湍流模型，各个湍流模型的特点以及壁面函数的处理方法等。在此基础上，介绍了气动、传热、燃烧、多相流、运动、固体应力、气动声学等不同类型设计航空、汽车和船舶的算例，并将计算结果和试验结果进行了对比。针对STAR-CCM+的优化模块，介绍不同的优化方法使用方法，包括伴随形状优化、流体拓扑优化、参数化优化。

系统辨识与建模是控制科学与工程学科的一门重要课程。本书主要内容包括引言、数学预备知识、动态系统的数学模型、最小二乘估计、系统辨识法、闭环系统辨识、自校正控制、沃尔泰拉模型及其辨识、哈默斯坦与维纳模型辨识、基于NARMAX模型的非线性系统辨识、基于K睱分解的时空建模、基于卷积神经网络的时空建模、线性系统的最优状态估计等。 本书可以作为控制科学与工程学科及相关学科高年级本科生与研究生的教材，也可以作为相关领域科技人员的参考书。

本书以系统可用性理论为基础，阐述了其与可靠性的不同，以维修决策、韧性策略及其应用为目标，系统地介绍了涵盖可用性、检测、维修性、韧性等特性的设计和分析，并创新性地增加了智能机器人系统的重要度、可用性、维修和韧性等相关研究内容和结论。本书注重介绍系统工程实践中的方法和流程，旨在帮助读者掌握系统工程的实际应用。读者能够了解到当前系统领域的热点问题、挑战和趋势，从而具备对未来发展的预测和应对能力。通过具体的案例分析和技术讨论，读者能够获得解决实际工程问题的能力，并在实际工程项目中应用所学知识。

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