焊接与切割操作技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:414

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出版时间:2009-4

价格:30.00元

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isbn号码:9787122047748

丛书系列:

图书标签:

• 焊接
• 切割
• 操作技术
• 工业技术
• 机械工程
• 金属加工
• 安全操作
• 职业技能
• 技术培训
• 实操指南

冶金工艺与材料科学前沿探索 图书名称： 冶金工艺与材料科学前沿探索 图书简介： 本书深入剖析了现代冶金工业在材料制备、性能调控及应用领域所面临的关键挑战与前沿技术进展。内容涵盖了从基础的热力学与动力学原理，到尖端的材料设计与加工技术，旨在为冶金工程师、材料科学家以及相关领域的科研人员提供一个全面、深入的学习与参考平台。 第一部分：先进金属材料的设计与制备 本部分聚焦于新一代高性能金属材料的开发策略和精密制备技术，着重探讨如何通过微观结构控制实现宏观性能的优化。 第一章：高熵合金的相稳定性与结构调控 高熵合金（HEAs）以其独特的无序固溶体结构和卓越的综合性能，正成为材料科学研究的热点。本章详细阐述了高熵合金体系的设计原则，包括组元选择的经验法则和基于第一性原理的计算模拟方法。重点分析了非等原子比、价电子浓度（$overline{FCC}$）以及混合焓（$Delta H_{ ext{mix}}$）对形成单相固溶体（FCC, BCC, L12等）的决定性影响。深入探讨了热力学不稳定性和动力学效应在相变过程中的作用，特别是“贫相变”现象的机理。此外，本书还介绍了通过快速凝固、粉末冶金以及增材制造技术对高熵合金微观组织进行细化和强化的最新进展，如纳米孪晶结构的引入及其对屈服强度和韧性的协同提升效应。 第二章：先进陶瓷材料的增韧与界面工程 高性能陶瓷在极端环境下的应用，要求其具备高强度、高硬度和优异的抗热震性。本章超越了传统氧化物陶瓷的范畴，重点介绍了非氧化物陶瓷（如氮化物、碳化物和硼化物）的合成技术，例如化学气相沉积（CVD）和反应烧结法。核心内容在于增韧机制的精细化研究，包括裂纹偏转、桥接、微裂纹成核与扩展的定量分析。特别关注陶瓷基复合材料（CMCs）中的纤维/基体界面设计，阐述了涂层材料（如TaC、SiC）如何有效调控应力传递，从而实现断裂韧性的显著提高。探讨了利用梯度结构设计来缓和热膨胀失配应力的前沿思路。 第三章：轻质高强镁合金的腐蚀抑制与成形工艺 镁合金因其极高的比强度和良好的阻尼特性，在航空航天和汽车工业中潜力巨大。然而，其固有的高活性导致的快速腐蚀是制约其广泛应用的主要瓶颈。本章系统梳理了稀土元素（如Y, Gd）对镁合金晶界强化的作用机制。在腐蚀防护方面，本书详述了微弧氧化（MAO）涂层的结构-性能关系，特别是如何通过多层复合结构或掺杂功能性氧化物来提高涂层的致密性和耐点蚀能力。成形工艺方面，深入分析了半固态触变挤压（Thixoforming）技术对细化晶粒和消除铸造缺陷的优势，以及超塑性拉伸在复杂构件制造中的应用潜力。 第二部分：材料的表面工程与功能化 本部分着重于如何通过先进的表面改性技术，赋予传统材料新的功能，以满足更苛刻的使用环境要求。 第四章：高精度薄膜沉积与表面改性技术 薄膜技术是现代微电子、光电和生物医学领域不可或缺的一环。本章详细对比了物理气相沉积（PVD）和等离子体增强化学气相沉积（PECVD）的优缺点及适用范围。重点剖析了原子层沉积（ALD）技术在实现亚纳米级厚度和极佳的共面性方面的独特优势，并讨论了如何利用ALD技术精确控制多层堆叠结构以实现定制化的光学或电学性能。在表面改性方面，本书深入探讨了激光熔覆（Laser Cladding）在修复和功能化大型基体材料上的应用，分析了热影响区（HAZ）的微结构演变及其对结合强度的影响。 第五章：功能梯度材料（FGM）的梯度设计与制造 功能梯度材料通过材料组分或微结构的连续性变化，实现了材料性能在空间上的平滑过渡，有效解决了界面应力集中的问题。本章构建了FGM的梯度函数模型，包括线性、指数和幂函数梯度剖面。详细介绍了制造FGM的多种技术路径，如粉末离心铸造、磁悬浮辅助烧结以及梯度激光增材制造。特别关注FGM在热屏障涂层和生物医用植入体（如金属-陶瓷界面）中的应用案例，分析了梯度变化率对材料整体热应力分布的优化效果。 第三部分：计算材料学与数据驱动的材料发现 本部分转向理论前沿，探讨如何利用先进的计算工具和大数据方法加速新材料的筛选和性能预测。 第六章：第一性原理计算与缺陷工程 量子力学计算是理解材料本征性质的基石。本章详细介绍了密度泛函理论（DFT）在计算电子结构、形成能和弹性常数中的应用流程。重点讨论如何利用DFT计算点缺陷（空位、间隙原子）的形成能和迁移能，并阐明这些缺陷如何影响材料的扩散行为、电导率和辐照损伤抵抗能力。通过Cluster Expansion方法，结合计算模拟，构建了复杂的合金相图和有序-无序转变的理论模型。 第七章：机器学习在材料性能预测中的应用 数据科学正在革新材料研发的范式。本章介绍了如何利用高通量计算数据构建材料信息学数据库。重点阐述了回归模型（如高斯过程回归）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN）在预测复杂合金的力学性能（如硬度、疲劳寿命）和热力学稳定性中的应用。书中提供了实际的案例分析，展示了如何通过特征工程（Descriptor Engineering）选择最能表征材料特性的输入变量，从而实现对新型催化剂或储能材料的快速筛选，显著缩短研发周期。 全书结构严谨，理论与实践相结合，图表丰富，适合从事材料研究、金属加工工艺优化及相关工程领域的专业人士深入研读。

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