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出版者:Duxbury

作者:Richard L. Scheaffer

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1982-01-01

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780878722983

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 工程统计
• 数据分析
• 概率论
• 假设检验
• 回归分析
• 实验设计
• 质量控制
• 统计建模
• 工程师必备

好的，这是一份关于一本假设的、与《工程统计学》（Statistics for Engineers）内容完全不同的图书的详细简介。 --- 图书名称：《先进材料科学与工程：从微观结构到宏观性能的跨学科探索》 内容简介： 本书旨在为材料科学与工程领域的学生、研究人员及专业工程师提供一个全面、深入且前沿的知识框架，聚焦于理解、设计和制造具有特定功能的先进材料。我们摒弃传统的、侧重于基础概率和推断统计学的叙述方式，转而将重点置于材料本身的物理、化学及结构特性如何决定其宏观行为。 第一部分：原子与晶体结构基础 本部分深入探讨了固体材料的微观结构，这是决定其所有特性的基石。我们首先回顾了晶体化学的基础，包括化学键合的类型（离子键、共价键、金属键、范德华力）及其对材料硬度、熔点和电学特性的影响。随后，我们详细解析了晶体衍射理论，特别是X射线衍射（XRD）在确定晶体结构、晶格参数和相纯度方面的应用。书中包含了大量关于布拉菲晶格、晶体缺陷（点缺陷、线缺陷、面缺陷）如何成为材料塑性和强度瓶颈的案例分析。读者将学会如何通过电子显微镜技术（SEM, TEM）直接观察和量化这些微观特征。 第二部分：热力学与相变动力学 材料的稳定性和转化过程是其应用的关键。本部分聚焦于材料热力学，从吉布斯自由能出发，系统阐述了二元和三元相图的构建与解读。我们详细讨论了固-液、固-固、固-气相变过程中的驱动力与速率控制机制。重点章节包括：扩散理论（菲克定律的深入应用，着重于浓度梯度在界面反应和材料合成中的作用）、形核与长大理论（阐述了热力学驱动力和动力学限制在薄膜沉积和颗粒形成中的平衡）。通过对热力学活度的精确计算，读者将能够预测合金在高温高压环境下的行为。 第三部分：机械性能的本征控制 本章完全侧重于材料力学响应，与统计学中的随机变量分析无直接关联。我们从弹性理论（胡克定律的张量表示法）入手，详细分析了各向异性材料的应力-应变关系。核心内容包括：位错理论及其在金属塑性变形中的核心作用、断裂力学（基于应力强度因子和应力集中效应的线性弹性断裂力学（LEFM）及弹塑性断裂分析）、疲劳和蠕变行为的物理机制。书中利用有限元分析（FEA）的原理指导读者如何模拟复杂载荷下的材料失效模式，例如裂纹萌生和扩展的路径预测。 第四部分：电磁、光学与功能材料 材料的功能性源于其对外部场（电、磁、光）的响应。本部分跨越了物理学和工程学的交叉领域。在电学方面，我们深入研究了半导体物理基础，包括能带结构、载流子输运机制（漂移与扩散），以及PN结和MOS结构的工作原理。光学材料部分，关注于光与物质的相互作用，如吸收、发射和散射，并探讨了在光纤、传感器和光电器件中的应用。磁性材料方面，涵盖了铁磁性、反铁磁性和亚铁磁性的微观起源，以及磁畴壁运动在磁记录和磁存储技术中的重要性。 第五部分：先进加工技术与材料设计 本部分将理论知识转化为实际制造能力。我们探讨了先进的材料合成方法，例如：溶胶-凝胶法、粉末冶金、快速凝固技术（快凝对细化晶粒结构的影响）、原子层沉积（ALD）的精确控制。此外，书中详细介绍了增材制造（3D打印）技术，特别是激光熔覆和选区激光熔化（SLM）过程中，快速冷却速率如何改变材料的微观组织，从而影响最终性能。本书强调了计算材料工程（CME）的理念，鼓励读者利用分子动力学模拟和密度泛函理论（DFT）来指导新材料的设计与筛选，实现从“试错法”向“理性设计”的转变。 本书特色： 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，所有章节均以材料自身的物理机制为核心驱动力进行阐述。书中丰富的图表、高分辨显微图像以及实际工程案例，旨在帮助读者建立一个坚实的、基于物理和化学原理的材料性能预测模型，而非依赖于统计学推断或概率分布模型。本书是专为希望深入掌握材料结构-性能-加工关系的研究人员和工程师量身定制的权威参考书。

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我是在一个高强度、多变量的研发项目中首次接触到这本书的。当时我们面临着一个复杂的系统集成问题，涉及到多个子系统的性能指标相互制约。这本书中关于多元统计过程控制（MSPC）和主成分分析（PCA）的应用部分，为我们提供了一个全新的分析框架。作者没有把PCA描述成一个神秘的“降维黑箱”，而是细致地解释了如何通过载荷图（Loadings Plot）来解释降维后新变量的工程含义，以及如何构建基于主成分的控制限。这种对技术“为什么有效”的深层剖析，是其他任何我读过的同类书籍都未曾触及的。这本书的强大之处在于，它能将看似孤立的统计工具串联起来，形成一个完整的工程问题解决流程。例如，它将数据预处理、正态性检验、模型选择和最终的流程监控，有机地整合在一个连贯的叙事中。对于那些希望从初级统计应用迈向高级过程优化和系统诊断的工程师而言，这本书绝对是不可或缺的桥梁。它提供的不只是知识，更是一种结构化的、解决复杂工程难题的方法论。

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这本书的叙述风格，说实话，初看之下有些枯燥，它不像那些畅销的商业书籍那样试图用生动的故事来吸引人，而是以一种近乎于严谨的学术报告的口吻进行阐述。然而，一旦你沉下心来仔细研读，就会发现这种克制恰恰是它最大的优点。作者在解释每一个统计概念时，都力求精确无误，几乎没有使用任何模棱两可的措辞。举个例子，在讲解回归分析的多重共线性问题时，它没有简单地罗列解决方法，而是深入剖析了导致共线性的内在原因，并细致地对比了岭回归和逐步回归在处理不同类型数据时的细微差异和潜在风险。我发现，很多其他教材中一笔带过的部分，这本书都进行了详尽的探讨。特别是关于时间序列分析的章节，它没有止步于ARIMA模型，而是将重点放在了如何识别和处理工程数据中常见的周期性和趋势性噪声上，这一点对于我们进行长期设备健康监测非常有指导意义。这本书更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地教你如何“做对”事情，而不是一个理论家在“告诉你”理论是什么。它要求读者投入相当的精力去消化，但回报是实实在在的工程洞察力。

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从排版和可读性上来说，这本书的风格是典型的老派教材风格，线条图和流程图都很工整，但整体视觉上可能不如现代印刷的教材那样“悦目”。不过，这并不影响其作为一本参考书的实用价值。我发现自己经常会直接翻到某一特定主题——比如实验设计（DOE）的那一节——进行查阅。书中对全因子设计、部分因子设计以及响应曲面法（RSM）的阐述非常系统化，并且给出了清晰的实验矩阵构建指南。最让我感到实用的是，它提供了一个决策树，指导工程师根据实验目的（是筛选因子还是优化工艺参数）来选择最合适的DOE类型。这种实用导向的组织方式，极大地提高了查阅效率。此外，书后面的附录部分，包含了常用的统计分布的详细表格和一些关键公式的推导过程，这对于那些偶尔需要手动验证计算结果或者在没有软件辅助的环境下工作的工程师来说，简直是救命稻草。这本书的厚度本身就说明了其内容的广度和深度，它更像是一本可以伴随工程师职业生涯成长的工具箱。

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这本书的封面设计得极其简洁，纯黑的背景上印着白色的书名，字体是那种非常标准的衬线体，让人一眼就能感觉到它所蕴含的严肃性和专业性。我当时是带着对工程领域中数据分析的迫切需求来寻找一本实战性强的教材的。刚翻开目录，我就被其清晰的结构所吸引。它似乎避开了那些过于深奥的纯数学推导，而是将重点放在了如何将统计学原理应用于实际的工程问题解决上。比如，它对假设检验的讲解，不是停留在教科书式的定义上，而是通过大量关于质量控制和可靠性测试的案例，展示了不同检验方法在特定场景下的适用边界和优缺点。我特别喜欢它对“过程能力指数”（Cp和Cpk）的介绍，作者用了一种非常直观的方式，将这些抽象的指标与生产线上实际的良品率直接挂钩，这对我后续在车间的应用帮助极大。书中提供的那些模拟数据和练习题，设计得非常贴合工业界的需求，不像有些教材那样脱离实际，总是在讨论一些与我们日常工作毫无关联的抽象模型。读完第一部分，我对统计思维的建立已经有了一个坚实的基础，不再是单纯地套用公式，而是开始理解公式背后的逻辑和适用前提。

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我尤其欣赏这本书在工具应用方面的平衡把握。它没有过度迷信于软件的“一键式”操作，而是始终强调对基础统计软件输出结果的批判性解读能力。书中花了相当的篇幅去讨论如何手动构建和解释控制图，这在如今人人依赖自动化报告的时代显得尤为珍贵。作者反复强调：“软件只是计算器，理解才是工程师的价值所在。”通过书中提供的各种图形化解释，比如通过残差图来诊断模型假设是否被违反，这些都是在任何标准统计软件教程里都找不到的深度分析技巧。我记得有一次在分析一个批次产品的不合格率时，我们团队陷入了对单一P值结果的争论，翻阅这本书中关于“贝叶斯方法在工程决策中的应用”那一章后，我明白了如何将历史经验数据纳入当前的决策模型中，从而避免了因样本量过小导致的片面结论。这本书的价值，就在于它教会你如何成为一个有思想的“数据使用者”，而不是一个盲目的“数据执行者”。它培养的是一种深入探究数据背后真相的工程直觉。

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