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出版者:Springer

作者:Roussos, George 编

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2010-01-29

价格:USD 72.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642115271

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
• 传感器系统
• 软件工程
• 嵌入式系统
• 数据采集
• 信号处理
• 物联网
• 自动化
• 控制系统
• 仪器仪表

跨越边界：现代工程与新兴科学的交汇点 一部探讨未来技术生态系统的综合性著作，聚焦于材料科学的革命性进展、复杂系统的动态行为建模，以及人工智能在解决全球性挑战中的前沿应用。 本书旨在填补传统工程学科与尖端基础科学研究之间的鸿沟，为读者提供一个理解和驾驭当今技术变革浪潮的全面框架。我们不再将技术视为孤立的工具集，而是将其视为一个高度互联的生态系统，其中材料的发现、计算能力的飞跃以及对自然界复杂性的深入理解相互作用，共同塑造着我们对世界的认知和改造能力。 第一部分：物质的重塑与设计的自由度 本部分深入探讨了材料科学领域正在发生的深刻范式转变，重点关注那些突破了传统性能极限的新型物质形态。我们将分析原子级精准控制如何实现宏观尺度的前所未有的功能性。 一、纳米结构与量子效应的宏观调控： 二维材料的拓扑保护与电子学应用： 详细考察石墨烯、过渡金属硫化物（TMDs）以及黑磷等材料，如何因其独特的范德华异质结（vdW heterostructures）特性，在超高速晶体管、柔性电子设备以及单光子探测器等领域展现出革命性的潜力。探讨如何通过层间耦合工程（interlayer coupling engineering）精确调控能带结构，从而实现对电子和空穴传输的定制化控制。 元材料（Metamaterials）与超构材料（Metasurfaces）的逆向设计： 突破传统材料的局限，重点阐述通过精巧的亚波长结构单元设计，实现对电磁波、声波乃至机械波的负折射率、完美吸收或任意相位调控的能力。我们将深入分析拓扑绝缘体在光子学中的新应用，以及如何利用这些结构实现超薄、高效的光学器件（如超透镜和隐身斗篷的物理原理）。 自修复与动态响应材料： 讨论基于非共价键合、动态共价键或信息素触发机制的智能聚合物和复合材料。分析这些材料如何在环境刺激下（如温度、pH值或机械应力）自发地恢复结构完整性或改变功能状态，并探讨它们在长期可靠性要求高的航空航天和生物医学植入物中的应用前景。 二、高熵合金与结构的热力学边界： 非传统合金设计理念： 介绍高熵合金（HEAs）的五大特征（高熵、迟滞效应、偏离构型、局部无序和腐蚀抵抗性），并分析其在极端温度和高应力环境下的性能优势。通过密度泛函理论（DFT）计算和高通量实验验证相结合的方法，揭示其微观结构演化规律。 界面工程在多相材料中的作用： 探讨如何通过精确控制晶界、相界面或颗粒间的几何与化学特性，来调控复合材料的力学、电学和热学性能。重点关注强化相与基体之间的应力传递机制和界面能对材料整体韧性的影响。 第二部分：复杂系统的动态建模与预测 本部分将焦点从静态物质转向演化中的动态过程，探讨如何利用先进的计算工具和理论框架来理解和预测高度非线性、多尺度系统（无论是物理、生物还是社会系统）的行为。 三、多尺度建模与计算模拟的范式转移： 从原子到连续体的耦合模拟： 详细阐述如何有效衔接分子动力学（MD）、介观模拟（如相场法）和有限元分析（FEA）等不同尺度的计算方法。探讨如何建立可靠的“桥接”模型（如基于机器学习的势函数或粗粒化方法），以克服计算资源的限制，实现对宏观结构演化过程中的微观物理驱动力的精确捕捉。 非平衡态热力学与信息论视角： 引入对系统信息熵、耗散函数和涨落的分析，以超越传统的平衡态假设来研究驱动系统远离平衡态的过程，如化学反应网络的动力学、湍流的能量级串机制，以及生物膜上的跨膜转运过程。 网络科学在系统行为分析中的应用： 将复杂的工程系统（如智能电网、交通网络或供应链）视为图结构，利用社区发现算法、中心性度量和鲁棒性分析来评估系统的脆弱点、级联故障的传播路径，并设计抗干扰的拓扑结构。 四、随机过程与不确定性量化（UQ）： 贝叶斯方法与卡尔曼滤波的扩展： 阐述如何利用扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）技术，在存在传感器噪声和模型误差的情况下，对快速变化的动态系统状态进行最优估计和预测。 高维微分方程的概率解法： 介绍概率性数值方法，如使用高斯过程回归或神经网络作为替代模型来求解高维偏微分方程，这在化学反应工程和流体力学中的不确定性量化中至关重要。 第三部分：涌现智能与决策优化 本书最后一部分聚焦于如何将计算智能融入到对物理世界的理解和控制中，探讨深度学习在科学发现和工程优化中的前沿地位。 五、生成模型与科学数据的结构化： 用于材料发现的深度生成模型： 探讨变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）如何从已知的化学空间中学习潜在的物质规律，并用于设计具有特定目标属性（如高催化活性或特定晶体结构）的新型分子或晶体结构。分析这些模型在加速实验筛选和减少试错成本方面的有效性。 图神经网络（GNNs）在化学和物理中的应用： 阐述如何将分子、晶体或物理系统的拓扑结构直接输入到图神经网络中，以预测分子间的相互作用力、材料的能带结构或晶格缺陷对性能的影响，避免了传统基于欧氏空间特征提取的局限性。 六、强化学习在控制与优化中的前沿实践： 面向物理系统的连续控制： 区别于离散任务，深入分析深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）等算法在需要高频、连续动作输出的物理控制回路中的部署。重点关注如何处理奖励函数的稀疏性问题、探索效率，以及在真实世界中进行安全策略学习的挑战（如“Sim-to-Real”迁移）。 超参数优化与自动机器学习（AutoML）： 讨论利用强化学习代理来自动化复杂的优化任务，例如自动设计最佳的化学合成路径、优化反应器的运行参数，或自动搜索最优的神经网络架构，从而实现工程流程的全面自主化。 结论： 本书的核心论点在于，未来的重大技术突破将不再源于单一领域的孤立进步，而是依赖于跨越材料、计算、动力学和智能算法的深度融合。通过对这些关键交叉领域的全面审视，读者将获得理解并参与塑造下一代工程和科学解决方案所需的理论基础与实践洞察。本书旨在激发工程师、科学家以及政策制定者以更广阔的视野，应对从可持续能源到精准医疗等一系列全球性挑战。

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