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出版者:西南交通大学出版社

作者:郭世明

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2007-9

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787811043174

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飞跃的边界：现代材料科学与前沿制造技术 图书简介 本书旨在深入探讨现代材料科学的基石、最新的研究进展，以及这些进展如何驱动前沿制造技术的革命性变革。我们不关注宏观的工程管理或概论性的学科介绍，而是聚焦于微观世界的精妙控制和宏观应用中的性能极限的突破。全书结构严谨，内容兼具理论深度与工程实用性，力求为材料工程师、研发人员以及对高新技术感兴趣的读者提供一份详尽的技术指南和思考框架。 第一部分：先进结构材料的微观机制与设计 本部分将材料科学的核心——微观结构与宏观性能之间的复杂关系——进行了系统性的剖析。我们不再满足于对传统金属和陶瓷的泛泛而谈，而是将目光投向那些在极端条件下表现出卓越性能的新一代材料体系。 第一章：高熵合金（HEAs）的相稳定性和变形行为 高熵合金代表了传统合金设计理念的颠覆，其复杂的多主元体系带来了独特的构型熵效应。本章详细阐述了如何利用计算热力学和第一性原理计算来预测高熵合金中的单相（如FCC或BCC）的形成条件和稳定性窗口。重点讨论了价电子浓度（c/o比）、晶格畸变和弛豫效应对相分离倾向的影响机制。在变形行为方面，我们深入分析了在低温（韧脆转变区）和高温（蠕变）条件下，高熵合金中位错运动受到的复杂阻碍机制，包括剪切带的形成、孪晶的诱发以及动态再结晶的速率控制。案例分析集中在铝、钴、铬、铁、镍基系合金在航空发动机叶片和核反应堆结构件中的应用潜力。 第二章：陶瓷基复合材料（CMCs）的界面工程 陶瓷基复合材料是实现超高温结构的关键。本章的重点在于“界面”——即纤维与基体之间的相互作用区域。我们详尽考察了通过化学气相沉积（CVD）或渗透技术构建的弱连接界面的设计哲学。讨论了氧化物钝化层（如碳化硼或氮化硅涂层）的厚度、形貌和化学惰性对纤维断裂韧性的影响。此外，本章还专题研究了非氧化物陶瓷（如SiC/SiC）在氧化气氛下，界面氧化物层的膨胀压力对基体完整性的破坏机理，并提出了新型梯度界面设计方案以提高抗热震疲劳寿命。 第三部分：功能性软物质与智能响应材料 本部分聚焦于那些能够对外界刺激（光、电、热、力）产生可逆、可控响应的先进软物质体系，这是柔性电子、生物医学工程和传感技术的核心驱动力。 第三章：可拉伸电子材料的本构关系与应变极限 柔性电子器件对材料的力学性能提出了前所未有的要求。我们不再将聚合物视为惰性基底，而是将其视为主动的力学响应体。本章详细推导了高模量导电填料（如银纳米线或石墨烯片层）在弹性基体中的渗流理论和应变依赖的电导率模型。特别关注了在超过100%应变下，导电网络的断裂与重构过程，这涉及到弹道传输模型和随机行走理论的应用。针对电极材料，我们分析了离子凝胶和导电聚合物（如PEDOT:PSS）在循环拉伸下的化学稳定性和电化学性能衰减机制。 第四章：光敏和热敏聚合物的弛豫动力学 本章探讨了材料如何“记住”或“响应”外部环境变化。以形状记忆聚合物（SMPs）为例，我们超越了简单的固定-释放过程，深入到分子链段运动的时间-温度等效原理。通过动态力学分析（DMA）数据，结合Arrhenius或Williams-Landel-Ferry (WLF) 模型的拟合，精确确定了聚合物的玻璃化转变温度（Tg）及其松弛时间。对于光敏材料，如含偶氮苯基团的聚合物，本章详细阐述了顺/反异构化引起的体积变化和折射率调控，并探讨了其在光刻胶和光学存储中的应用瓶颈。 第三部分：颠覆性的增材制造与过程控制 先进材料的性能往往受制于其加工过程。本部分侧重于增材制造（AM）技术如何实现传统工艺无法企及的微结构控制和复杂几何集成。 第五章：激光选区熔化（SLM）中的冶金缺陷控制 选择性激光熔化（SLM）的成功依赖于对熔池动力学的精确掌握。本章侧重于如何通过优化激光参数（功率密度、扫描速度、层厚）来抑制关键冶金缺陷。我们详细分析了热裂纹的形成条件，特别是对于高反射率材料（如铝合金或铜基合金），如何通过选择合适的预热温度和光吸收增强剂来控制冷却速率和枝晶生长。此外，本章还引入了数值模拟技术（如有限元法）来预测残余应力和变形，并提出了基于多尺度建模的工艺参数反馈优化策略，以实现近乎零孔隙率的致密化。 第六章：多尺度3D打印的材料结构一体化设计 超越单一材料的制造，本章探索了如何利用先进的增材技术实现材料性能的梯度分布和功能集成。我们详细讨论了多喷头挤出技术在制造具有连续力学梯度（如从硬质到软质的过渡）结构中的实现方案。在生物医学领域，本章关注于生物活性涂层的定向沉积技术，如何精确控制药物释放载体的表面形貌和孔隙结构，以优化细胞黏附和组织再生过程。对于微结构制造，我们对比了双光子聚合（TPP）和数字光处理（DLP）在实现亚微米级分辨率时的局限性与优势，重点在于光聚合速率和氧气抑制机制的控制。 总结 本书跨越了从原子尺度设计到宏观制造实现的全链条，旨在揭示现代工程材料突破现有性能极限的内在科学原理和工程手段。它要求读者具备扎实的物理化学和力学基础，并致力于将前沿研究成果转化为可操作的工程解决方案。

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我最近在啃的这本**《高级材料科学与应用》**，对于我研究的复合材料疲劳测试部分，简直是颠覆性的存在。这本书的深度和广度远超我的预期，它不仅仅停留在材料的微观结构分析，更进一步探讨了这些结构如何影响宏观力学性能，尤其是在极端环境下的表现。作者对高熵合金的晶格畸变和缺陷工程的论述，采用了极其严谨的物理化学模型，公式推导过程详尽到每一步的变量替换都清晰可见，这对于习惯于严密逻辑推导的研究生来说，简直是福音。更难能可贵的是，它并没有完全沉溺于理论的象牙塔，而是穿插了大量近五年内发表在顶级期刊上的尖端研究成果摘要，这使得全书内容紧跟时代脉搏。比如，它对新型陶瓷基复合材料的界面结合机制分析，提出了一个全新的三维应力梯度模型，这个模型的提出本身就具有极高的学术价值。阅读过程中，我发现这本书的术语表做得非常专业，对于那些新兴的概念，都有对应的精确定义和引用来源。虽然阅读难度偏高，需要一定的专业基础，但它强迫你跳出舒适区，去思考那些尚未被完全解决的工程难题。读完一章，我都会有一种被知识“洗礼”的感觉，迫不及待想把学到的新视角应用到我的实验设计中去。

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**《热力学与统计物理学导论》**这本书，在构建我对微观世界和宏观能量转换之间联系的理解上，起到了至关重要的作用。这本书的叙事风格非常平稳且富有哲学思辨性。作者并没有急于用玻尔兹曼分布轰炸读者，而是花费了相当大的篇幅来探讨“熵”这个概念的本质——它如何从一个纯粹的宏观热力学量，逐步演变成一个描述微观状态数目的统计量。关于相变和临界现象的讲解，引入了重整化群理论的初步概念，这在很多本科教材中是难得一见的深入程度。更让我欣赏的是，书中对“时间之箭”的探讨，它将热力学第二定律与宇宙学、信息论巧妙地联系起来，拓宽了读者的视野。在讲解理想气体模型时，作者没有停留在简单的麦克斯韦分布，而是细致地分析了粒子间相互作用的引入如何导致非理想气体的行为，并通过范德华方程展示了理论的迭代与修正过程。这本书的习题设计也极具匠心，很多题目并非直接套用公式，而是需要读者进行概念的深度整合和逻辑推演才能得出答案。对于一个希望真正理解能量、热和无序之美的学习者来说，这本书提供的深度和广度是无与伦比的。

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这本**《流体力学基础》**的教材，简直是为我这种对空气动力学有着浓厚兴趣，却又苦于传统教材晦涩难懂的人量身定制的。作者在讲解伯努利原理时，没有直接抛出复杂的数学公式，而是用了一系列生动的生活实例，比如高楼大厦顶部的风速差异，以及为什么飞机机翼上方的气流速度要比下方快。这种由浅入深的讲解方式，让我这个非专业背景的读者也能迅速抓住核心概念。尤其让我印象深刻的是关于粘性和湍流的章节，作者竟然用到了微积分的影子，但又巧妙地用图示和比喻来弱化了数学的压迫感。书中大量的实验案例分析，特别是针对管道流和明渠流的模拟结果，图表清晰，数据详实，让人仿佛身临其境地参与了整个实验过程。我记得有一次为了理解雷诺数的意义，我翻阅了十几本参考书都不得要领，而这本书仅仅用了两页纸的篇幅，结合一个简单的水管模型，就彻底打通了我的认知壁垒。它不仅仅是知识的罗列，更像是一位经验丰富的工程师在耳边细语，引导你如何将理论应用于实际工程问题。这本书的排版设计也值得称赞，字体适中，留白得当，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。对于想要从零开始，真正领悟流体运动奥秘的自学者来说，这无疑是一座宝藏。

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拿起**《非线性控制系统设计》**这本书，我首先感受到的是一种扑面而来的逻辑力量。这本书的叙事方式非常独特，它没有采用传统的“先定义、后定理”的结构，而是以一系列经典的控制难题为引子，逐步引出所需的数学工具和设计方法。这种“问题驱动”的学习路径，极大地激发了我解决问题的欲望。例如，在讲解李雅普诺夫稳定性理论时，作者先展示了一个实际的无人机姿态失控案例，然后才引入李雅普诺夫函数的构造，让读者清楚地知道为什么要学习这个工具，以及它能解决什么实际问题。书中对输入输出线性化和反步法（Backstepping）的讲解尤为精彩，它将复杂的张量运算和偏微分方程的应用，转化成了一步步可执行的算法流程图。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“工程哲学反思”部分，它引导读者思考，在现实世界中，模型的简化和假设带来的误差，与控制器的鲁棒性之间该如何权衡取舍。这本书的参考文献列表非常庞大且权威，显示了作者深厚的学术功底。对于希望从经典线性控制跨越到更复杂、更贴近现实的非线性控制领域的人来说，这本书是不可多得的进阶指南。

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**《计算机视觉中的深度学习方法》**这本书，给我带来了强烈的视觉震撼和思维冲击。我原本以为深度学习在图像处理方面的应用无非就是卷积神经网络（CNN）的堆叠，但这本书完全颠覆了我的认知。作者对Transformer架构在序列数据处理上的优势在视觉任务中的迁移应用进行了深入的剖析，特别是对Vision Transformer（ViT）模型的内部注意力机制的解读，简直是教科书级别的清晰。书中不仅详细讲解了各种经典网络（如ResNet、GANs）的演变脉络，更将重点放在了当前最前沿的自监督学习范式上，比如对比学习（Contrastive Learning）是如何在海量无标签数据中提取有效特征的。最让我赞叹的是，它对模型可解释性（XAI）的讨论，提供了一系列可视化技术（如Grad-CAM），让我们这些开发者不再只是一个“黑箱操作者”，而是能够洞察模型决策背后的逻辑。书中代码示例都是基于最新的深度学习框架（如PyTorch 2.0），并且直接附带了GitHub仓库链接，方便读者即时运行和修改。这本书不只是理论手册，更是一份实战攻略，它教会你如何用最先进的工具去解决诸如目标检测、语义分割和三维重建等复杂的视觉难题。

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