Theoretical and Mathematical Models in Polymer Research: Modern Methods in Polymer Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Grosberg, Alexander 编

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:1998-3

价格:$ 237.30

装帧:

isbn号码:9780123041401

丛书系列:

图书标签:

• polymer
• Polymer Science
• Polymer Chemistry
• Mathematical Modeling
• Theoretical Physics
• Materials Science
• Rheology
• Polymer Physics
• Computational Chemistry
• Statistical Mechanics
• Macromolecules

聚合物科学前沿探索：理论与实践的交融 聚合物，作为现代材料科学的基石，其研究领域广阔而深邃。从日常用品到尖端科技，聚合物无处不在，深刻影响着我们的生活和未来的发展。本书旨在为读者呈现聚合物科学研究领域的新兴理论框架与前沿数学模型，并聚焦于现代研究方法在聚合物科学中的创新应用，为有志于深入探索这一领域的研究人员、学生以及相关行业的专业人士提供一份详实的参考。 第一部分：理论模型与模拟仿真——理解聚合物世界的深层机制 本部分将深入剖析理解聚合物行为所必需的关键理论模型，并重点介绍如何利用先进的模拟仿真技术来揭示聚合物微观和宏观层面的结构、动力学以及热力学性质。 聚合物链的构象与统计理论： 高斯链模型及其局限性： 探讨高斯链模型如何描述理想聚合物链的统计行为，包括均方末端距、回转半径等关键参数的推导。在此基础上，我们将深入分析该模型在描述真实聚合物（如存在链内相互作用、溶剂效应等）时的不足之处，为理解更复杂的模型奠定基础。 自由体积理论与玻璃化转变： 阐述自由体积理论如何解释聚合物从玻璃态向橡胶态的转变（玻璃化转变），以及自由体积与聚合物动力学之间的关系。我们将探讨如何通过模型来预测玻璃化转变温度，并分析不同聚合物结构对其影响。 格林-李普西兹模型与链缠结： 介绍格林-李普西兹模型在描述聚合物链缠结现象中的作用，探讨链缠结对聚合物流变学性质、机械性能等产生的重要影响。我们将分析缠结密度、临界缠结分子量等关键概念。 溶剂化理论与聚合物溶解性： 详细阐述聚合物在不同溶剂中的溶解机理，包括Flory-Huggins理论等经典模型，以及如何预测聚合物的溶解度参数和相行为。我们将讨论溶剂效应如何影响聚合物链的构象和动力学。 分子动力学模拟： 基本原理与算法： 介绍分子动力学（MD）模拟的核心思想，包括牛顿运动方程的求解、力场的作用以及时间步长的选择等。我们将详细讲解常用的积分算法，如Verlet算法及其变种。 力场选择与构建： 探讨不同类型力场（如原子力场、粗粒化力场）的适用范围和选择原则。我们将重点介绍如何根据聚合物的化学结构构建和优化力场参数，以实现对真实体系的精确模拟。 模拟体系的构建与边界条件： 讲解如何构建具有代表性的聚合物模拟体系，包括单链、多链、体相、界面等。我们将详细介绍周期性边界条件、截断边界条件等常用边界处理方法。 聚合物结构与动力学性质的模拟： 展示如何利用MD模拟来研究聚合物的链构象、链段运动、扩散系数、粘度等性质。我们将通过具体案例分析，说明MD模拟在揭示聚合物微观动力学机制方面的强大能力。 溶剂化与溶剂效应的模拟： 探讨如何利用MD模拟来研究聚合物与溶剂之间的相互作用，计算溶剂化能、溶剂化自由能，并分析溶剂效应如何影响聚合物的动力学行为。 蒙特卡罗模拟： 核心思想与算法： 介绍蒙特卡罗（MC）模拟的基本原理，包括随机数生成、重要性采样以及能量最小化等。我们将讲解Metropolis准则等常用接受准则。 格点模型与链式MC： 讨论在格点模型上进行聚合物链的构建与构象搜索，以及链式MC算法在模拟聚合物集合体方面的应用。 相平衡与相分离模拟： 展示如何利用MC模拟研究聚合物混合物的相行为，预测相分离点、相图等。我们将重点介绍在MC模拟中引入随机过程以探索不同构象空间。 粗粒化MC模拟： 探讨如何通过粗粒化模型和MC方法来模拟更大尺度、更长时间的聚合物体系，例如聚合物薄膜的自组装过程。 有限元分析（FEA）在聚合物力学中的应用： 基本原理与离散化： 介绍有限元分析（FEA）的基本思想，即将连续体离散化为有限个单元，并通过数值方法求解偏微分方程。 本构模型与材料参数： 探讨适用于聚合物材料的各种本构模型，如线弹性、弹塑性、黏弹性模型等。我们将关注如何从实验数据中确定这些模型的参数。 聚合物结构的应力应变分析： 展示FEA如何用于分析聚合物制品在不同载荷下的应力分布、应变分布和变形行为。我们将关注复杂几何形状和边界条件下的模拟。 断裂力学与失效预测： 介绍FEA在聚合物断裂力学分析中的应用，如何模拟裂纹的萌生、扩展和失稳，从而预测材料的断裂韧性。 多尺度建模与耦合： 讨论如何将微观尺度的理论模型（如分子动力学）与宏观尺度的FEA相结合，实现多尺度模拟，更全面地预测聚合物的力学性能。 第二部分：现代研究方法——创新视角与实验技术的融合 本部分将聚焦于聚合物科学领域的新兴研究方法，包括先进的谱学技术、显微成像技术、高通量实验技术以及人工智能在数据分析与模型构建中的应用，旨在为读者提供理解和解决复杂聚合物问题的现代化工具箱。 先进谱学技术在聚合物结构与性能表征中的应用： 核磁共振（NMR）谱学： 详细介绍固体NMR和溶液NMR在聚合物分子结构确证、链段动力学、玻璃化转变研究等方面的应用。我们将关注高场NMR和二维NMR技术在解析复杂聚合物体系中的作用。 红外（IR）与拉曼（Raman）光谱： 探讨IR和Raman光谱如何用于聚合物的化学键分析、官能团识别、晶体结构研究以及分子间相互作用的表征。我们将讨论表面增强拉曼光谱（SERS）在界面聚合物研究中的潜力。 紫外-可见（UV-Vis）光谱： 分析UV-Vis光谱在聚合物发色团分析、共轭聚合物的光电性能研究以及高分子溶液浓度测定中的应用。 荧光光谱： 介绍荧光光谱在聚合物链构象变化、能量转移、分子探针技术以及聚合物微环境探测中的应用。 高分辨率显微成像技术——窥探聚合物微纳世界的奥秘： 透射电子显微镜（TEM）与扫描电子显微镜（SEM）： 介绍TEM和SEM在观察聚合物形貌、微观结构、相分离、纳米粒子分散等方面的基本原理和应用。我们将关注冷冻断裂-TEM技术在研究聚合物内部结构中的优势。 原子力显微镜（AFM）： 阐述AFM如何实现对聚合物表面形貌、粗糙度、硬度、局部杨氏模量等性质的纳米尺度测量。我们将介绍AFM在研究聚合物薄膜、自组装结构以及生物大分子表面形貌方面的应用。 共聚焦激光扫描显微镜（CLSM）： 讨论CLSM在观察聚合物内部三维结构、荧光标记物分布以及动态过程（如相分离、溶胀）中的应用。 X射线衍射（XRD）与小角X射线散射（SAXS）： 介绍XRD在分析聚合物结晶度、晶体结构、取向等方面的作用，以及SAXS在研究聚合物链的尺寸、形状、聚集体结构等方面的应用。 高通量实验与自动化合成——加速聚合物研发进程： 微流控技术在聚合物合成中的应用： 探讨微流控技术如何实现对反应条件（温度、浓度、停留时间）的精确控制，从而提高聚合物合成的效率、均一性和可重复性。 自动化合成平台： 介绍自动化合成设备在聚合物分子设计、单体筛选、聚合反应优化以及产物纯化等方面的应用，以及如何实现高通量产物制备。 高通量筛选与性能评估： 阐述如何结合高通量实验技术，快速评价大量合成聚合物的性能，例如薄膜性能、催化活性、药物释放速率等，从而加速材料的发现和优化。 人工智能与机器学习在聚合物科学中的赋能： 数据驱动的聚合物设计： 探讨如何利用机器学习算法（如神经网络、支持向量机）从海量实验数据中学习聚合物结构与性能之间的关系，从而预测和设计具有特定性能的新型聚合物。 模型参数优化与加速模拟： 介绍如何利用AI技术优化理论模型的参数，缩短计算时间，提高模拟的效率和准确性。例如，利用AI辅助解析谱学数据，加速力场参数的优化。 预测性维护与过程控制： 讨论AI在预测聚合物生产过程中的潜在故障，优化工艺参数，提高生产效率和产品质量方面的应用。 文献挖掘与知识图谱构建： 介绍AI技术在自动化分析海量学术文献，提取关键信息，构建聚合物科学知识图谱，加速科研人员获取最新研究进展的应用。 结论 本书所涵盖的理论模型、模拟仿真方法和现代研究技术，为深入理解和创新聚合物科学提供了坚实的理论基础和强大的实践工具。随着科技的不断发展，理论与实验的结合将更加紧密，模拟仿真将更加精确，人工智能将扮演更重要的角色。我们相信，通过对这些前沿方法和技术的掌握，研究人员将能够更有效地探索聚合物世界的无限可能，为解决人类社会面临的能源、环境、健康等重大挑战贡献力量。本书的宗旨是激发读者对聚合物科学的兴趣，并为其在该领域的深入研究和创新实践提供有力的支持。

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