烧结过程数学模型与人工智能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中南大学出版社

作者:范晓慧

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-10

价格:28.00元

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isbn号码:9787810615259

丛书系列:

图书标签:

• 烧结
• 数学模型
• 人工智能
• 材料科学
• 粉末冶金
• 数值模拟
• 机器学习
• 优化算法
• 过程控制
• 材料工程

烧结过程数学模型与人工智能：深度解析，赋能智造 在现代工业生产的广阔图景中，材料的制备与加工是基础且关键的环节。其中，烧结作为一种重要的粉末冶金工艺，广泛应用于陶瓷、金属、复合材料等众多领域，其核心在于通过加热使粉末颗粒相互连接、致密化，最终形成具有特定性能的固态材料。然而，烧结过程的复杂性、非线性和多因素耦合性，使得对其进行精确控制和优化成为一个巨大的挑战。传统的经验依赖和试错法，不仅效率低下，而且难以达到精益生产的要求。 本书《烧结过程数学模型与人工智能》正是应时代之需，应运而生。它深入挖掘烧结过程的本质，系统阐述如何运用先进的数学模型和人工智能技术，为这一古老而又充满活力的工艺注入新的生命力，引领其走向智能化、高效化的未来。本书旨在为相关领域的科研人员、工程师以及对材料科学与先进制造技术感兴趣的读者，提供一套系统、全面、实用的理论框架与技术指导。 第一部分：烧结过程的数学建模基础 烧结过程的物理化学机理错综复杂，涉及传热、传质、颗粒间的接触、颈部的形成与生长、孔隙率的演变、相变等等。理解和量化这些过程，离不开严谨的数学描述。本部分将从基础出发，构建起理解烧结过程的数学语言。 颗粒动力学与接触模型： 烧结的起点是粉末颗粒的堆积与接触。我们将探讨不同颗粒形貌、尺寸分布对堆积密度的影响，以及颗粒间的接触力学模型，包括范德华力、静电力等微观作用力在接触形成中的作用。在此基础上，介绍颗粒链的形成、断裂等动态过程的建模方法。 表面扩散与体扩散机制： 烧结过程中，物质的迁移是实现颗粒连接的关键。本部分将详细介绍表面扩散、晶界扩散、体扩散等主要的质量传递机制。我们会推导基于菲克定律的扩散方程，并讨论不同扩散路径对颈部生长速率的影响。特别地，我们将重点阐述其在不同温度、气氛下的行为差异，以及如何通过数学模型来预测和控制扩散通量。 颈部生长与孔隙演变模型： 随着扩散的进行，颗粒间的接触区域（颈部）逐渐扩大，同时孔隙的形状和大小也发生显著变化。本书将系统介绍经典的颈部生长模型，如颈部体积比法、颈部半径法等，并深入分析其物理意义和局限性。在此基础上，我们将探讨更先进的数值模拟方法，如有限元法（FEM）、格子玻尔兹曼方法（LBM）等，来精确描述复杂几何形状的颈部生长以及孔隙的闭合、迁移、连接与断裂过程。 烧结收缩与致密化模型： 烧结的最终目标之一是实现材料的致密化和尺寸收缩。我们将建立描述宏观收缩率与微观烧结动力学之间关系的模型。这包括对不同致密化阶段（如初始阶段、中间阶段、最终阶段）的特征建模，以及考虑材料内部应力分布对收缩行为的影响。 多场耦合与多尺度建模： 烧结过程往往涉及多个物理场（如温度场、应力场、化学势场）的相互作用。本书将强调多场耦合建模的重要性，介绍如何构建包含传热、扩散、力学等方程组的耦合模型。同时，也将探讨不同尺度下的建模策略，从原子尺度上的扩散行为，到颗粒尺度的连接生长，再到宏观尺度的材料致密化，实现多尺度的信息传递与信息融合。 第二部分：人工智能在烧结过程中的应用 如果说数学模型为我们提供了理解烧结机理的“语言”，那么人工智能技术则为我们提供了操纵和优化这一过程的“智能”。本部分将聚焦于如何运用机器学习、深度学习等AI技术，解决传统模型难以应对的挑战，实现烧结过程的智能化控制。 机器学习在烧结参数优化中的应用： 烧结过程的成功与否，很大程度上取决于烧结温度、升温速率、保温时间、气氛等关键参数的设定。然而，这些参数之间的相互作用复杂且非线性。本书将介绍如何利用回归模型（如支持向量回归SVR、多项式回归）、分类模型（如支持向量机SVM）等机器学习算法，从大量的实验数据中学习参数与烧结结果（如密度、硬度、微观结构）之间的映射关系，从而预测最佳参数组合，缩短实验周期，提高优化效率。 神经网络与深度学习在烧结过程预测与控制中的应用： 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理高维数据和时序数据方面展现出强大的能力。本书将探讨如何利用CNN分析烧结过程中不同阶段的显微图像，识别和量化孔隙、晶粒等微观结构特征，并将其与宏观性能关联。同时，RNN及其变种（如LSTM）将用于构建动态预测模型，实时预测烧结过程的发展趋势，并为在线反馈控制提供决策依据。 强化学习在烧结过程智能调控中的探索： 强化学习（RL）是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的技术。本书将深入探讨强化学习在烧结过程智能调控中的潜力。我们将设计合适的奖励函数，让智能体（控制器）能够自主学习在不同工况下如何调整烧结参数，以达到最优的目标（如最大化材料性能，最小化能耗）。这有望实现烧结过程的自主优化和自适应控制。 数据驱动的烧结工艺开发与故障诊断： 随着工业互联网和物联网技术的发展，海量的烧结过程数据得以采集。本书将介绍如何构建数据驱动的烧结工艺开发平台。利用大数据分析和挖掘技术，可以发现隐藏在数据中的工艺规律，甚至发现新的烧结机理。此外，AI模型也可用于烧结过程的故障诊断，通过对传感器数据的实时监测和异常模式识别，提前预警潜在的设备故障或工艺偏差，避免生产事故。 数字孪生与虚拟烧结： 数字孪生技术通过创建物理实体（烧结炉、材料）的虚拟副本，实现对现实世界的实时监测、模拟和预测。本书将探讨如何构建烧结过程的数字孪生模型，结合数学模型和AI模型，实现虚拟烧结。虚拟烧结不仅可以用于工艺验证和优化，还可以用于新材料的性能预测和工艺路线设计，极大地降低了研发成本和风险。 第三部分：模型与AI技术的融合与实践 理论的价值在于实践。本部分将重点阐述如何将数学模型和人工智能技术有机地结合起来，形成强大的技术体系，并在实际烧结生产中落地应用。 模型与AI的混合方法： 许多情况下，单纯依赖数学模型或AI模型都存在局限性。本书将介绍混合方法，例如，利用数学模型作为AI模型的先验知识或基础框架，再通过AI技术对模型进行修正和优化。或者，将AI模型嵌入到数学模型的求解过程中，加速数值模拟的进程。 数据采集与预处理： 高质量的数据是AI模型训练的基础。本部分将详细介绍烧结过程中所需采集的关键数据（温度、压力、气氛组分、图像、声学信号等），以及数据清洗、特征工程、数据增强等预处理技术，确保数据的可用性和有效性。 案例研究与工程实践： 本书将精选多个烧结过程的实际应用案例，涵盖陶瓷、金属粉末、磁性材料等不同领域。通过对这些案例的深入分析，读者将了解如何将所学理论和技术应用于解决实际生产问题，例如，如何利用AI优化复杂形状陶瓷的烧结，如何提高金属粉末注射成形（MIM）后烧结的致密化率，以及如何实现纳米粉末的高效烧结。 挑战与未来展望： 烧结过程的智能化改造并非一蹴而就。本书也将理性分析当前模型与AI技术在烧结领域的应用所面临的挑战，如数据孤岛、模型可解释性、算力需求等。同时，对未来发展趋势进行展望，例如，多物理场精确仿真与AI深度融合、实时动态自适应控制、区块链技术在工艺追溯中的应用等。 《烧结过程数学模型与人工智能》是一本集理论深度、技术广度和实践导向于一体的专著。它不仅为读者提供了理解和控制烧结过程的全新视角，更指明了迈向智能化制造的清晰路径。我们相信，本书将成为推动材料科学与先进制造技术发展的重要力量，为构建更加高效、绿色、智能的未来工业生产贡献智慧与力量。

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我给这本书的深度和广度打个高分，因为它展现了对烧结现象跨学科理解的卓越视野。它不仅仅是关于数学公式的堆砌，更是关于如何用数学语言去“描绘”物理世界的哲学体现。作者巧妙地将计算方法、材料特性与过程控制巧妙地融合在一起，构建了一个宏大的知识框架。对于任何想在材料加工领域寻求突破的研究者来说，这本书提供了一个坚实的理论基石和创新的思维范式。它促使我们思考，如何用更智能、更高效的方式来驾驭这种古老而精密的制造工艺，其前瞻性和指导意义，绝对值得所有相关领域的专业人士收藏并精读。

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这本书的装帧和排版设计真是没得说，拿到手里就感觉很有分量，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，图表制作精良，看着就很专业。虽然我不是这个领域的资深专家，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者在梳理这个复杂体系上的用心。那些复杂的公式和图谱被组织得井井有条，看得出作者在结构化信息方面下了大功夫。装帧设计上选择了沉稳的深色调，辅以简洁的字体，整体给人一种严谨、可靠的印象，非常适合作为工具书或者深入研究的参考资料。书的开本适中，方便在实验室或者办公室阅读时进行标注和翻阅，细节之处体现了对读者体验的重视，让人忍不住想立刻沉下心来学习里面的内容。

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这本书的文字风格非常独特，既有严谨的学术论文的精确性，又夹杂着一种对科学探索的热情和娓娓道来的叙事感。作者在阐述复杂概念时，总能找到一个非常形象的比喻或者类比，帮助读者跨越知识鸿沟，这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我发现，即便是那些我原本认为晦涩难懂的边界条件处理方法，在作者的笔下也变得生动起来，仿佛能看到粒子在高温下相互作用的微观景象。这种兼具深度和温度的写作风格，让长时间的阅读也变得不再枯燥乏味，更像是一场高质量的学术漫步。

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对于我们这些经常需要处理实际工程问题的技术人员来说，这本书的实用价值简直是无价之宝。书中对不同烧结条件下参数变化的敏感性分析，以及如何通过模型来预测和优化工艺窗口的描述，简直是教科书级别的指导。作者没有停留在纯粹的理论层面，而是大量结合了实际案例和实验数据来佐证模型的可行性，这使得抽象的数学描述变得具体可感。特别是关于新型材料体系的建模方法介绍，紧跟了当前工业界的前沿动态，提供了非常直接的操作思路和工具，感觉手里握着一个解决实际生产难题的“瑞士军刀”，能够显著提升我们对过程的控制能力和对结果的预测准确性。

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这本书的理论深度绝对是顶级的，读起来就像是直接和行业内的大师进行对话。内容涵盖的知识点非常广博，从基础的热力学和动力学原理出发，逐步深入到复杂的材料科学和反应动力学，逻辑链条非常严密。我尤其欣赏作者在处理模型建立和验证过程中的那种细致入微的态度，每一步的推导都力求严谨，让人能清晰地看到理论是如何一步步构建起来的。虽然有些部分对我来说理解起来需要反复咀嚼，但这恰恰说明了它内容的厚度和专业性，绝非肤浅的科普读物可比，更像是一部学术殿堂里的经典之作，值得反复研读，每次阅读都能发现新的领悟。

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