掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
闖進數學世界――探秘歷史名題
-
>
中醫基礎理論
-
>
當代中國政府與政治(新編21世紀公共管理系列教材)
-
>
高校軍事課教程
-
>
思想道德與法治(2021年版)
-
>
毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論(2021年版)
-
>
中醫內科學·全國中醫藥行業高等教育“十四五”規劃教材
材料智能設計與制造導論 版權信息
- ISBN：9787111771913
- 條形碼：9787111771913 ; 978-7-111-77191-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
材料智能設計與制造導論 本書特色
針對新工科背景下產業對高端技術人才在信息化、智能化技術應用方面的培養需求，結合當前材料科學與人工智能技術交叉融合的*新發展趨勢，并融入編者對材料智能設計與制造領域教學與科研的實踐經驗編寫而成。
材料智能設計與制造導論 內容簡介
本書屬于教育部戰略性新興領域“十四五”高等教育系列教材，針對新工科背景下產業對高端技術人才在信息化、智能化技術應用方面的培養需求，結合當前材料科學與人工智能技術交叉融合的*新發展趨勢，并融入編者對材料智能設計與制造領域教學與科研的實踐經驗編寫而成。本書共6章，系統闡述了材料智能設計與制造的基本原理、關鍵方法以及實際應用案例。本書內容包括**性原理計算及材料數據庫、材料的機器學習建模方法、材料智能設計與優化方法、基于高通量實驗的材料篩選方法、材料智能設計與制造的前沿應用案例和材料智能設計與制造的發展趨勢。
材料智能設計與制造導論材料智能設計與制造導論 前言
在過去的幾十年中，材料科學取得了令人矚目的進展，推動了諸多高新技術領域的發展，如電子器件、航空航天、生物醫學以及能源技術。然而，傳統的材料設計方法往往依賴于經驗和試錯法，不僅效率低，而且成本高。隨著計算機算力的提升和人工智能技術的興起，材料科學迎來了巨大的變革。材料智能設計與制造技術將理論計算、實驗數據和機器學習有機結合，為材料的創新和優化提供了全新的路徑。本書正是在這樣的背景下應運而生的，旨在為讀者提供相關的知識框架，以探索這一領域的*新進展。 br 本書共6章，大致可分為基本原理與關鍵方法和應用案例兩個部分：第1部分包括1～4章，介紹了**性原理計算及材料數據庫、材料的機器學習建模方法、材料智能設計與優化方法和基于高通量實驗的材料篩選方法，主要聚焦于一些理論基礎和常用方法；第2部分包括第5、6章，主要介紹了材料智能設計與制造的前沿應用案例，在設計高熵合金、功能陶瓷以及鈣鈦礦太陽電池等前沿材料中，應用了自然語言處理、生成式模型以及人工智能等前沿方法，闡述了材料智能設計與制造的發展趨勢，并大膽展望了其未來可能的發展方向。 br 鑒于材料智能設計與制造領域的前沿性和快速發展的特性，本書旨在培養學生的創新思維和實踐能力，而非追求內容和知識體系的完整。每一章均通過具體應用場景或實踐進行引導，深入剖析了材料智能設計與制造方法的應用前景，幫助學生形成運用信息化、智能化方法解決材料科學問題的思維方式。為了方便讀者學習與掌握，本書配套有豐富的線上教學資源，讀者可通過掃描書中的二維碼輕松獲取視頻教程和仿真軟件等的使用方法，實現線上線下學習的無縫銜接。 br 本書在內容上盡可能覆蓋材料智能設計與制造技術的相關內容，但因篇幅有限，很多重要、前沿的材料未能覆蓋，即便覆蓋到的部分也僅是管中窺豹。本書作為材料設計與制造的導論，僅為讀者提供該領域的基本知識和框架，更多內容留待讀者自行探索。 br 本書面向材料科學與工程及相關專業的本科生和研究生，由西北工業大學劉哲教授策劃并統稿。第1章由袁睿豪編寫，第2、3章由劉哲編寫，第4、5章由陳睿豪、王洪強、袁睿豪編寫，第6章由劉哲編寫。 br 本書的完成離不開許多人的支持與幫助，在此，我們謹向所有為本書的撰寫與出版付出努力的人致以誠摯的謝意。材料智能設計與制造領域發展極其迅速，鮮有人能對其眾多分支領域均有精深理解。編者自認才疏學淺，僅略知皮毛，書中欠妥之處在所難免，歡迎廣大讀者批評指正。 br 編者
材料智能設計與制造導論 目錄
前言
緒論1
第1章**性原理計算及材料
數據庫3
11**性原理計算3
111多體薛定諤方程3
112從頭算方法4
113密度泛函理論基礎6
114科恩沈方程求解8
12高通量計算11
121電子結構計算12
122原子尺度計算13
13材料數據庫與大數據技術15
131材料數據庫概述16
132材料大數據技術18
14復習思考題23
第2章材料的機器學習建模方法24
21機器學習在材料領域的應用需求24
22機器學習建模流程25
23常用機器學習算法29
231線性回歸29
232決策樹30
233支持向量機31
234高斯過程回歸31
235神經網絡32
236卷積神經網絡32
237循環神經網絡33
238長短期記憶網絡34
239決策樹梯度提升35
24機器學習指導材料設計與制造35
25復習思考題38
第3章材料智能設計與優化方法39
31貝葉斯條件概率及應用39
311貝葉斯理論基礎39
312貝葉斯參數提取方法40
313物理模型參數提取42
32基于貝葉斯優化的自主實驗方法44
321貝葉斯優化方法基礎44
322貝葉斯自主實驗應用案例47
323貝葉斯優化設計自主實驗的
實踐50
33材料成分及特征的生成模型設計52
331生成模型逆向設計方法52
332有機分子材料的生成模型55
333無機晶體材料的生成模型58
34復習思考題60
第4章基于高通量實驗的材料篩選
方法61
41高通量實驗的材料制備方法61
411高通量實驗的發展概述62
412高通量實驗的基本特征63
413主要的高通量實驗方法63
42高通量表征方法及代理參數的優化70
421高通量微區表征70
422代理參數的優化74
43基于自動機器人的高通量實驗75
431自動機器人概述75
432基于自動機器人的高通量實驗
案例76
433高通量實驗的發展趨勢81
44復習思考題81
第5章材料智能設計與制造的前沿
應用案例82
51人工智能在高熵合金設計中的應用82
511高熵合金的相結構預測82
512高熵合金的力學性能優化87
52人工智能在功能陶瓷材料設計中的
應用94
521純數據驅動的功能陶瓷設計94
522數理結合的功能陶瓷設計102
53人工智能在新能源材料與器件中的
應用112
531人工智能結合鈣鈦礦光伏器件
材料篩選112
532人工智能結合儲能電池材料
篩選119
54復習思考題124
第6章材料智能設計與制造的發展
趨勢125
61人工智能在材料數據庫構建方面的
發展趨勢125
611材料數據庫構建的機遇與挑戰125
612基于人工智能的材料數據庫構建
前沿125
613大語言模型在材料數據獲取
過程中的挑戰128
62人工智能在獲取組分工藝性能
關系中的進展129
621通用大語言模型的微調功能降低了
機器學習建模的使用門檻130
622通用大語言模型的多任務學習能力
減少了對大數據量的需求130
63大語言模型在材料領域的應用前景131
64復習思考題132
參考文獻133
展開全部
書友推薦
- >
經典常談
- >
月亮與六便士
- >
月亮虎
- >
中國歷史的瞬間
- >
二體千字文
- >
我與地壇
- >
上帝之肋:男人的真實旅程
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
本類暢銷
