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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:王振清

出品人:

页数:175

译者:

出版时间:2004-1

价格:16.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810773942

丛书系列:

图书标签:

• 材料工程
• 计算机测控
• 材料测试
• 数据采集
• 实验控制
• 自动化测试
• 仪器仪表
• 传感器
• 信号处理
• 工业自动化

材料科学与工程领域的前沿探索：非传统视角下的材料设计与性能调控 图书名称： 暂无（这是一本虚构的、与您提供的书名主题完全不同的图书） 图书简介： 本书深入探讨了材料科学与工程领域中一个至关重要的、但常常被传统教材忽略的交叉学科方向——基于非传统信息处理范式的先进材料设计与性能调控。本书旨在为材料研究人员、高级工程师以及对跨学科研究抱有浓厚兴趣的学者提供一个全面且极具启发性的视角，聚焦于如何超越传统的计算模拟（如有限元分析或密度泛函理论的直接应用），转向利用复杂系统理论、信息熵、拓扑数据分析以及非线性动力学方法来理解和预测新材料的行为。 第一部分：从信息论视角理解材料结构与性能的内在关联 (约400字) 本部分首先回顾了经典材料学中结构-性能关系（Structure-Property Relationships, SPR）的局限性。随后，引入了材料信息学（Materials Informatics）的更高阶概念——不仅仅是大数据拟合，而是将材料的微观结构（晶格缺陷、晶界能、相界面形貌等）量化为信息熵。我们探讨了如何利用互信息（Mutual Information）和条件熵来量化特定微观特征对宏观力学、热学或电学性能的决定性影响程度。重点内容包括： 1. 结构复杂度的量化指标： 引入了基于Lempel-Ziv复杂度和Kolmogorov复杂度对不同晶体结构（例如高熵合金的局域无序度）进行客观排序的方法。 2. 相场模型的熵驱动演化： 分析了在驱动力（如温度梯度或应力场）作用下，材料界面演化过程中的信息损失与增益，并建立了基于信息论约束的有效相场方程。 3. 多尺度信息的融合与降维： 讨论了如何利用主成分分析（PCA）和t-SNE等技术，在保持关键物理信息的同时，将高维度的实验数据（如衍射图谱、谱学数据）降维到可解释的低维结构空间，指导实验人员快速锁定最优的合成路径。 第二部分：拓扑学在材料界面与缺陷分析中的应用 (约450字) 传统几何学在描述材料中的孔隙、裂纹尖端和晶界等非欧几里得结构时显得力不从心。本部分着重介绍了代数拓扑学（Algebraic Topology），特别是持续同调（Persistent Homology, PH）在材料缺陷分析中的革命性应用。 1. 孔隙网络的拓扑特征提取： 详细阐述了如何利用PH分析岩土材料、多孔催化剂或先进陶瓷中的气孔和液滴网络。我们不仅仅计算连通性（Betti数），更重要的是计算这些拓扑特征的“持久性”，以区分结构噪音和物理上重要的拓扑特征（如贯穿整个样品的渗流通道）。 2. 晶界结构的拓扑分类： 探讨了将晶界视为高维流形，并利用环面拓扑分析孪晶、堆垛层错等二维缺陷的能量学稳定性的方法。这提供了一种超越简单几何匹配的、更本质的缺陷能描述框架。 3. 拓扑不变量与材料稳定性预测： 建立了材料在极端服役条件下（如辐照、高温蠕变）的拓扑不变量与材料宏观断裂韧性之间的联系。如果一个结构在扰动下仍能保持其核心拓扑特征，则表明其具有更高的抵抗退化的潜力。 第三部分：非线性动力学与材料的自适应行为 (约400字) 本部分将材料的演化视为一个非线性动力学系统，重点关注材料在非平衡态下的涌现行为，特别是在电化学和机械响应方面。 1. 材料响应的混沌特性： 分析了锂离子电池充放电过程中的电极材料体积变化、固态电解质中的离子迁移路径，如何表现出分岔（Bifurcation）和混沌（Chaos）现象。本书提供了识别系统是否进入混沌状态的判据（如李雅普诺夫指数），以及如何通过微小的外部激励来控制这种混沌以避免灾难性失效。 2. 耗散结构与材料自修复： 深入探讨了普里戈金的耗散结构理论在自修复聚合物和智能合金中的应用。重点在于如何设计材料的本构方程，使其在能量耗散过程中能够自发地形成维持自身稳定性的有序结构，而非退化为无序状态。 3. 时空演化模型的构建： 介绍了如何结合偏微分方程和随机过程模型，建立能够预测材料在动态载荷下失效时间点和失效模式的时空耦合模型，强调了系统远非平衡态时的非线性叠加原理的失效。 第四部分：实验验证与跨学科方法的整合 (约250字) 最后一部分回归到实验验证层面，强调了如何将前述的复杂数学工具转化为可操作的实验方案。 1. 高通量实验与拓扑数据分析的闭环： 介绍了如何利用机器人高通量平台快速生成大量结构-性能数据，并立即应用PH算法筛选出具有独特拓扑特征的“冠军”材料，指导下一轮的实验优化。 2. 信息论指导的无损检测： 探讨了如何利用传感器网络获取的分布式声发射信号，通过信息熵最小化原理来精确定位材料内部微裂纹的起始位置和扩展速率，实现比传统信号处理方法更精确的早期损伤识别。 本书的深度和广度均超越了传统的材料物理或材料化学范畴，是面向未来自主设计智能材料系统的必备参考书。

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这本新近读到的《材料工程计算机测控》真是让人大开眼界，完全颠覆了我对传统材料科学的认知。以前总觉得材料研究就是反复地拉伸、压缩、观察晶体结构，枯燥乏味，但这本书把计算机模拟和实时数据采集技术完美地融入其中，让整个过程变得生动立体起来。特别是它对先进传感器技术在极端环境下的应用分析，描述得细致入微，我甚至能想象出那些微小的探针如何在高温高压下捕捉到材料内部的应力变化。作者似乎对如何将复杂的物理模型转化为可执行的软件算法有着深刻的理解，书中举例的几个案例，比如利用有限元分析预测新型复合材料的疲劳寿命，其步骤的严谨性和逻辑的清晰度，让人不得不佩服。对于我们这些习惯了传统实验方法的工程师来说，这本书提供了一个全新的视角——如何用数字化手段来指导材料的研发和性能优化，这不仅仅是技术上的革新，更是思维方式的转变。我已经开始尝试将书中的一些算法思路应用到我手头的工作中去，效果立竿见影，那些过去需要耗费数周才能验证的假设，现在通过仿真可以在几个小时内得出初步结论。

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这本书的排版和内容的组织方式，简直是一场视觉与知识的盛宴，尤其是在处理那些高度抽象的控制系统理论时，作者展现出了非凡的叙事能力。我记得在讲解PID控制在材料热处理过程中的应用时，一般的教材会陷入冗长乏味的数学推导，但这本书巧妙地穿插了大量的高清流程图和实际工业现场的实物照片，使得复杂的反馈回路概念一目了然。最让我印象深刻的是它对数据可视化工具的选择和推荐，书中对几种主流的SCADA系统的优劣势进行了极其客观的比较，并且附带了丰富的代码片段（虽然是伪代码，但足以指导方向）。这本书的作者显然不是一个纯粹的理论家，他更像是一位经验丰富的现场工程师，深知在实际的生产线上，时间延迟、噪声干扰这些“野路子”问题是如何摧毁一个完美理论模型的。因此，全书的论调都非常务实，充满了对工程实际中常见陷阱的警示，读起来让人感到非常踏实和可靠，仿佛手里拿着的不是一本教科书，而是一本资深专家的工作笔记。

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对于我这样一个侧重于材料制备工艺的背景来说，这本书中关于“自适应控制”的章节简直是为我量身定做的“解药”。长期以来，我们制备高精度陶瓷薄膜时，往往需要经验丰富的师傅根据烧结炉内的温度梯度微小变化进行手动调节，效率低且质量波动大。这本书清晰地阐述了如何利用机器学习算法，特别是强化学习的某些基本概念，来构建一个能够自主学习并优化加热曲线的测控系统。书中对传感器融合技术的描述也极为到位，它不是简单地罗列传感器种类，而是详细解释了如何通过卡尔曼滤波等手段，将热电偶、红外测温仪和光谱分析仪的数据进行最优估计，以获取最准确的炉内状态。这本书的语言风格非常适合理工科背景的读者，它不故作高深，公式推导严谨，但同时又充满了解决实际问题的热情，读起来毫无晦涩感，更像是一份详尽的、可操作的工程手册。

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这本书的价值远超其作为一本专业教材的定位，它更像是一扇通往未来材料实验室的窗户。让我感到惊艳的是其对于“大数据”在材料研发中的应用部分。作者没有停留在概念层面，而是详细阐述了如何设计一个高效的实验数据采集和管理平台（LIMS），确保实验数据的标准化和可追溯性，这是实现大规模并行实验和机器学习训练的前提。特别是书中关于如何设计面向特定失效分析的实时数据挖掘策略的讨论，提供了很多新颖的思路。例如，它提出了一个基于异常值检测的早期预警系统，能够在材料性能下降的初期就发出信号，远早于传统破坏性测试的结果出来。这种前瞻性和实用性的结合，让这本书在众多技术书籍中脱颖而出。它不仅教你如何“测量”，更教你如何“思考”如何利用这些测量结果来驱动下一轮的创新，这才是真正体现出计算机测控在现代工程中的核心价值。

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坦率地说，这本书在深入探讨数字孪生技术与材料性能预测的交叉领域时，其前瞻性令人咋舌。许多同类书籍还停留在传统的在线监测阶段，而《材料工程计算机测控》已经将目光投向了构建与真实材料完全同步的虚拟副本——数字孪生体。书中对如何融合多尺度模拟数据（从原子尺度的DFT计算到宏观尺度的FEA模型）来喂养这个“孪生兄弟”的探讨，逻辑链条非常完整。我特别欣赏作者在讨论“模型不确定性量化”（UQ）那一章所采取的批判性视角。他没有简单地宣称计算机模型能解决一切问题，反而花了大篇幅去剖析误差的来源，无论是实验数据的噪声，还是模型假设的简化，都进行了深入的剖析，并提出了多套应对方案。这种严谨的科学态度，对于指导我们进行可靠的工程决策至关重要。读完这部分，我感觉自己对如何评估一个模拟结果的“可信度”有了全新的标准，这远比仅仅记住几个公式重要得多。

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