具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材·特种印刷技术》为了满足国内高校印刷工程和包装工程专业的教学需要，1990年我们曾编写出版了《特种印刷技术》一书（机械工业出版社）。1996年和2001年我们又编写出版了印刷工程类规划教材《特种印刷技术》（印刷工业出版社）和高等职业教育教材《专用印刷技术》（中国轻工业出版社）。此外，在此期间还出版了《包装印刷》一书（印刷工业出版社）。
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材·特种印刷技术》是在前几本教材主要内容基础之上，进行了修改、补充与完善，力求处理好基本理论与实际应用的关系，系统性、完整性与先进性的关系，并在内容的取舍和主要内容的叙述上，注意到有利于提高教材的适用性和启发性，同时，应便于自学，着重提高学生分析问题和解决问题的能力。
全书共分六部分，除第一部分总论外，第二部分作为特种印刷基础的印刷技术，既体现出特种印刷的技术支撑，也是特种印刷的组成部分，从而将几大版式印刷与特种印刷有机地联系起来。第三部分至第六部分分别为制作生活媒体、生产媒体、社会活动媒体和其他的印刷技术，这是特种印刷的主体内容，其印刷制品渗透到社会生活的各个方面，体现出巨大的市场潜力和发展前景。
《现代材料科学前沿：从纳米结构到功能集成》 图书简介 第一部分：材料的微观世界——结构与性能的深度解析 本书聚焦于当代材料科学领域最前沿的研究热点和核心理论，旨在为读者提供一个从原子尺度到宏观性能的完整认知框架。我们首先深入探讨了先进表征技术在揭示材料微观结构方面的突破性应用，包括高分辨率透射电子显微镜（HRTEM）、同步辐射X射线散射以及先进的局部探针技术，如何以前所未有的精度描绘出晶体缺陷、界面结构和纳米尺度异质性。 核心内容之一是新型功能晶体材料的理性设计与合成。书中详细阐述了基于第一性原理计算（如密度泛函理论DFT）的计算材料学在预测材料稳定性、电子结构和力学性能中的关键作用。我们将重点介绍拓扑绝缘体、二维材料（如过渡金属硫化物和石墨烯的衍生物）的能带工程，以及如何通过精确控制晶格畸变和应变工程来调控其电学和光学特性。 在机械性能方面，我们突破了传统的晶体塑性理论，引入了高熵合金（HEA）与超高强度钢的复杂协同效应研究。书中分析了HEA中不同组元原子团簇对位错运动、相变动力学的影响，并结合原位拉伸测试，揭示了其极端环境下的强化和韧化机制。此外，本书还涵盖了先进复合材料中的界面控制技术，特别是纤维增强金属基复合材料（MMC）和陶瓷基复合材料（CMC）中，界面化学键合强度对整体热力学和疲劳寿命的决定性影响。 第二部分：能源与环境驱动下的功能材料创新 本领域着重探讨了材料科学如何响应全球可持续发展的迫切需求。 1. 先进储能系统材料： 我们详细分析了固态电解质和锂离子电池正极材料的挑战与机遇。对于固态电池，书中细致对比了聚合物、氧化物和硫化物基固态电解质的离子电导率、界面阻抗和电化学窗口。重点论述了如何利用界面修饰层（如原子层沉积ALD技术）来抑制锂枝晶的形成，提高循环稳定性。在正极材料方面，高镍、富锂锰基材料的结构稳定性和热失控风险控制是核心议题，阐述了表面包覆、掺杂改性和结构有序化对提升能量密度的关键作用。 2. 光电转换与催化材料： 本章节深入研究了钙钛矿太阳能电池的性能瓶颈。内容包括对有机-无机杂化钙钛矿材料中离子迁移率、缺陷态密度以及长期环境稳定性的深入剖析。我们讨论了如何通过分子工程设计新型钝化剂和空穴传输材料（HTM）来提高器件效率和工作寿命。在催化领域，我们聚焦于单原子催化剂（SACs）的构筑原理和高选择性反应机理，探讨了如何在低载量贵金属或非贵金属位点上实现高效的电催化析氧反应（OER）和二氧化碳还原反应（CO2RR）。 3. 智能与响应性材料： 本部分介绍了具有自适应和环境响应能力的先进材料。内容涵盖了形状记忆聚合物（SMPs）在软机器人和生物医学工程中的应用潜力，以及电活性聚合物（EAPs）作为人工肌肉的驱动机制。特别地，我们探讨了磁致伸缩材料和电致变色材料在传感器和光控器件中的集成策略。 第三部分：前沿制造技术与跨学科集成 材料的性能实现离不开先进的制造工艺。本书将材料科学与精密制造技术紧密结合。 1. 增材制造（3D打印）中的材料学： 重点分析了激光粉末床熔融（LPBF）和定向能量沉积（DED）过程中材料的冶金行为。由于快速熔化和凝固速率极高，书中详细阐述了这如何导致微观组织异常、残余应力累积以及非平衡相的形成。内容包括如何通过优化激光参数和粉末特性，来控制金属部件的晶粒取向和抑制宏观缺陷。 2. 纳米制造与自组装： 介绍了DNA纳米技术和块状共聚物（BCP）自组装在制作高精度纳米结构模板中的应用。我们探讨了如何利用相分离理论和表面活性剂工程来精确控制纳米图案的周期和缺陷密度，这对于下一代光刻技术和分子电子器件的制造至关重要。 3. 材料信息学（Materials Informatics）： 最后，本书将介绍如何利用大数据、机器学习和人工智能算法来加速新材料的发现和性能预测。详细介绍了高通量实验数据（HTE）的采集、特征工程的构建，以及如何利用高斯过程回归（GPR）或深度神经网络来建立材料结构-性能的映射关系，从而指导实验合成方向，显著缩短研发周期。 本书面向材料科学、化学工程、物理学及相关领域的本科高年级学生、研究生以及科研和工程技术人员，是理解并推动下一代功能材料技术发展的必备参考书。它着重于科学原理的深度理解、前沿技术的交叉应用以及面向未来的材料设计策略。
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