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《非晶态合金及表面润湿性》内容简介：非晶态合金（amorphOus alloy）与晶态合金一样，都是多组元的合金体系。但是与晶态合金中原子的周期性排列不同，在非晶态合金中，原子的排列不具有长程有序的特点，而仅在单个原子的附近具有一定程度的短程有序。由于非晶态合金具有特殊的结构特征，没有传统晶体材料的晶界、位错和孪晶等缺陷，因此，表现出许多奇特性能优越于相应的晶态材料，如独特的电磁性能、机械性能及耐腐蚀性能。对非晶态合金的研究已成为当代材料科学发展的一个最活跃、最令人激动的方向。
机械工程中的前沿技术与材料科学探索 图书名称： 机械工程中的前沿技术与材料科学探索 图书简介： 本书旨在深入探讨当代机械工程领域中那些极具发展潜力、对传统制造和设计范式产生颠覆性影响的前沿技术与先进材料科学的交叉融合。内容聚焦于当前工业界和学术界最为关注的几个关键领域，为工程技术人员、科研人员及相关专业学生提供一份全面、深入且具有前瞻性的参考资料。 第一部分：增材制造（Additive Manufacturing, AM）的深度解析与应用拓展 本部分详尽阐述了当前主流增材制造技术，如选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）、粘合剂喷射（Binder Jetting）以及高性能聚合物打印技术的原理、工艺控制与局限性。重点分析了增材制造在微观结构控制、复杂几何形状实现以及功能梯度材料（FGM）制造方面的独特优势。 1.1 选区激光熔化（SLM）工艺优化与缺陷控制： 深入研究了激光-粉末相互作用机理，讨论了扫描策略、能量密度对熔池动力学的影响，并详细分析了气孔、未熔合、残余应力等常见缺陷的成因及消除方法。特别关注了高熵合金和难熔金属在SLM过程中的冶金行为。 1.2 粘结剂喷射（Binder Jetting）技术在近净成形中的潜力： 探讨了该技术在实现高生产率和低成本复杂零件制造方面的应用，包括粉末的铺展均匀性、粘结剂的选择与固化过程，以及后续烧结过程中的致密度提升与尺寸精度控制。 1.3 复杂拓扑结构设计与仿真： 阐述了如何利用先进的拓扑优化算法（如水平集法、密度法）结合机械载荷、热载荷和流体动力学约束，设计出超轻、高强度的仿生或晶格结构。同时，介绍了基于有限元分析（FEA）的增材制造过程仿真工具，用以预测变形和残余应力。 第二部分：先进结构材料的性能调控与表征 本部分将视角转向新一代高性能结构材料，重点关注如何通过材料设计、微观组织调控以及表面工程手段，实现材料性能的突破性提升。 2.1 超高强度钢与轻质合金的微观结构演变： 聚焦于贝氏体钢、马氏体孪晶钢（TWIP）等新型高强钢的相变机制。对于铝锂合金、镁合金以及钛合金，着重分析了晶界工程、析出强化与固溶强化协同作用对疲劳寿命和抗蠕变性能的影响。 2.2 陶瓷基复合材料（CMCs）的界面设计： 详细介绍了碳纤维增强碳化硅（C/SiC）和反应烧结碳化硅（RBSiC）的制备技术。特别关注纤维与基体之间的界面反应控制，如何通过涂层技术（如热解碳层、氮化硼层）有效隔离化学反应，从而确保材料在极端高温下的韧性和可靠性。 2.3 功能梯度材料（FGM）的制造与应用： 阐述了梯度材料中成分和微观结构沿空间连续变化的物理基础。探讨了梯度材料在热障涂层、生物医用植入体等领域，如何通过平滑的性能过渡来解决界面应力集中问题。 第三部分：表面工程与摩擦学前沿 表面性能决定了机械零部件在实际工况下的可靠性和使用寿命。本部分聚焦于提升材料表面的耐磨损、耐腐蚀和减摩性能的先进技术。 3.1 物理气相沉积（PVD）与化学气相沉积（CVD）涂层的最新发展： 深入分析了多层、梯度结构和纳米复合涂层（如TiAlN, CrN/SiN）的沉积机制，以及它们如何通过硬度、内应力和残余压应力的协同调控来显著提高刀具和模具的使用寿命。 3.2 等离子喷涂技术的升级与低损伤沉积： 讨论了高能量等离子喷涂（HEPS）和冷喷涂（Cold Spray）技术。冷喷涂尤其受到关注，因为它能以较低的温度沉积高精度的功能性涂层，有效避免了热影响区的产生，适用于对热敏感的基体材料。 3.3 润滑学中的新型添加剂与边界润滑机制： 探讨了基于纳米颗粒（如MoS2、石墨烯）的固体润滑添加剂在润滑油中的分散性与摩擦学行为。阐明了在边界润滑状态下，表面与润滑剂之间的化学吸附层形成过程，以及如何通过化学修饰提高边界膜的承载能力。 第四部分：智能监测与数字孪生在机械系统中的集成 本部分展望了信息技术与机械系统的深度融合，探讨了如何利用先进的传感器技术和数据分析模型来优化设备性能和维护策略。 4.1 嵌入式传感器技术与健康监测（PHM）： 介绍了光纤布拉格光栅（FBG）、压电陶瓷传感器在实时应变、温度和振动监测中的应用。重点分析了如何从采集到的多源异构数据中提取关键特征，进行早期故障诊断。 4.2 机械系统数字孪生模型的构建与应用： 阐述了数字孪生（Digital Twin）的概念框架，包括物理模型、仿真模型、实时数据流和反馈机制的整合。探讨了如何利用孪生体进行“What-if”场景分析，优化运行参数，并实现预测性维护。 4.3 机器学习在材料性能预测中的应用： 概述了数据驱动方法（如神经网络、支持向量机）在预测合金微观结构演化、优化热处理工艺曲线以及评估复杂装配体疲劳寿命方面的最新进展，强调了高质量实验数据的关键作用。 本书结构清晰，理论与工程实践紧密结合，配备了丰富的案例研究和前沿研究成果，是机械工程领域从业者和研究人员提升专业深度和拓宽技术视野的必备参考书。
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