快速成形在生物医学工程中的应用

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页数:176
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出版时间:2009-5
价格:36.00元
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isbn号码:9787509121825
丛书系列:
图书标签:
  • 快速成形
  • 生物医学工程
  • 3D打印
  • 组织工程
  • 生物材料
  • 医疗器械
  • 再生医学
  • 生物制造
  • 计算机辅助设计
  • 生物力学
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具体描述

《快速成形在生物医学工程中的应用》为国内知名口腔医学专家张富强教授和快速成形技术专家王运赣教授共同编写的一部全面而完整介绍快速成形技术在生物医学工程领域方面的应用及最新进展的图书。全书分9章,内容涉及生物医学图像的获取、三维重建及快速原型加工,医学植入假体的设计与制作,快速成形技术在组织工程支架中的应用情况,基于快速成形技术的控制释放给药系统等。全书内容精练,结构合理,有利于读者的学习和理解。《快速成形在生物医学工程中的应用》适合医务人员,特别是口腔科、骨科、整形外科的医生、研究生;生物医学工程研究人员;以及从事相关医、工交叉领域研究人员的科研,学习与参考之用。

好的,这是一份关于《材料科学与工程前沿进展》的图书简介,其内容与您提到的“快速成形在生物医学工程中的应用”无直接关联: --- 图书名称:《材料科学与工程前沿进展》 内容简介 本书旨在全面梳理和深入探讨当代材料科学与工程领域最具创新性和影响力的前沿研究方向与技术突破。面对全球对高性能、环境友好和功能多样化材料的迫切需求,本书聚焦于基础理论的最新发展、关键合成技术的革新,以及材料在极端条件和复杂系统中的应用潜力。全书结构严谨,内容涵盖了从微观原子尺度设计到宏观系统工程化的完整链条。 第一部分:先进结构材料与力学行为 本部分重点阐述新一代高性能结构材料的研发理念与应用挑战。内容涵盖了超高强度钢的微观组织调控,特别是贝氏体钢和马氏体钢在提升韧性和疲劳寿命方面的最新进展。深入分析了金属间化合物(如Ni3Al、TiAl)在高温稳定性和抗蠕变性能方面的研究瓶颈与突破口。 此外,对先进复合材料的界面工程给予了特别关注。详细讨论了纤维/基体界面结合的理论模型,以及通过表面改性技术(如等离子体处理、化学气相沉积)实现界面性能优化的策略。在力学行为方面,本书剖析了多尺度模拟技术在预测材料疲劳裂纹萌生与扩展机制中的应用,并介绍了原位(In-situ)表征技术在揭示材料变形机制中的关键作用,如同步辐射X射线衍射在应力场实时监测上的应用。 第二部分:功能材料的量子调控与器件集成 本部分聚焦于材料的电学、光学和磁学功能。在半导体材料领域,本书详细介绍了第三代半导体材料(如GaN、SiC)在功率电子器件和高频通信中的应用潜力,并探讨了异质结结构设计如何影响载流子传输效率和器件可靠性。 光学功能材料方面,本书深入探讨了新型光子晶体材料的设计原理,及其在光通信、传感器件中的应用。特别对量子点(Quantum Dots)和钙钛矿材料的缺陷工程进行了深入分析,解释了如何通过精确控制合成过程中的掺杂和尺寸效应,实现窄带发射和高光致发光量子产率。 磁性材料的研究集中于自旋电子学(Spintronics)的前沿。内容包括磁性隧道结(MTJ)的隧穿磁阻效应的理论解释,以及铁磁/反铁磁多层膜的交换耦合现象。书中还介绍了磁性随机存取存储器(MRAM)中关键材料的性能优化路径,旨在提升存储密度和读写速度。 第三部分:能源材料与转换效率 能源材料是本书的另一核心部分。针对电化学储能系统,本书系统梳理了锂离子电池、钠离子电池及固态电池的电极材料研究进展。在正极材料方面,重点分析了高镍三元材料的热稳定性问题及表面包覆策略;在负极材料方面,硅基负极的体积膨胀控制技术被详细阐述。 燃料电池领域,本书探讨了质子交换膜(PEMFC)和固体氧化物燃料电池(SOFC)中高性能催化剂和电解质材料的开发。对无铂催化剂的结构设计、活性位点调控,以及高温电解质的离子电导率提升方法进行了详尽论述。此外,光电催化材料在水分解制氢和二氧化碳还原方面的最新进展,特别是新型半导体光催化剂的能带结构设计,也被纳入讨论范围。 第四部分:环境友好与可持续材料 面对全球环境挑战,本部分关注可持续发展材料的研发与应用。生物可降解高分子材料的研究占据重要篇幅,内容涉及聚乳酸(PLA)、聚羟基脂肪酸酯(PHAs)的合成路线优化,以及如何通过共混改性来改善其机械性能和降解速率。 在环境修复材料方面,本书重点介绍了新型吸附剂和催化剂的开发。包括金属有机框架(MOFs)和共价有机框架(COFs)在气体分离、污染物吸附与催化降解中的应用。深入分析了这些多孔材料的孔隙结构设计对实际应用效率的影响。此外,对低毒性、高稳定性的无铅压电陶瓷替代品的研究,也体现了材料科学向绿色化转型的趋势。 第五部分:材料计算与人工智能辅助设计 本书的最后部分展望了材料科学的前沿研究范式转变。介绍了基于第一性原理(DFT)的计算材料学在预测材料结构、优化电子性质方面的强大能力。详细阐述了计算热力学和动力学模拟在理解相变、扩散过程中的应用。 更具前瞻性的是,本书探讨了机器学习(ML)和人工智能(AI)在加速材料发现过程中的潜力。内容包括高通量计算数据的挖掘、构建材料性能预测模型、以及通过逆向设计(Inverse Design)快速筛选出满足特定功能要求的候选材料。本书旨在为材料科学家和工程师提供一个广阔的视野,理解如何利用跨学科工具,推动材料科学进入数据驱动的新时代。 本书适合材料科学、化学工程、物理学及相关领域的本科高年级学生、研究生、科研人员和工程技术人员阅读。它不仅是知识的汇编,更是激发创新思维、指引未来研究方向的重要参考资料。 ---

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