娌硅剛妫�祴鎶�湳/娌硅剛鐢熶骇鍘熺悊涓庡簲鐢ㄦ妧鏈笡涔�/div> <div class="product-author"> 浣滆�锛�a href="/search/search.asp?se pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:化学工业出版社

作者:卢艳杰编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-1

价格:23.00

装帧:平装

isbn号码:9787502548124

丛书系列:

图书标签:

• 娌硅剛妫�祴鎶�湳
• 娌硅剛鐢熶骇鍘熺悊
• 涓庡簲鐢ㄦ妧鏈�
• 祴鎶�
• 鐢熶骇
• 技術

现代材料科学前沿探索：先进复合材料的性能、制备与应用 内容简介 本书系统深入地探讨了现代材料科学领域中一个至关重要且发展迅猛的分支——先进复合材料。它不仅涵盖了复合材料的基本理论框架，更侧重于当前研究的前沿进展、关键制备技术以及在高端工程领域中的实际应用案例，旨在为材料工程师、科研人员及相关专业学生提供一份详实而富有洞察力的参考指南。 全书结构严谨，内容涵盖面广，从宏观的结构设计到微观的界面作用机制，层层递进，力求全面展现先进复合材料的设计智慧与工程潜力。 第一部分：复合材料基础理论与本构关系 本部分奠定了理解先进复合材料特性的理论基石。首先，详细阐述了复合材料的定义、分类（如纤维增强复合材料、层状复合材料、纳米复合材料等）及其独特的协同效应。材料的宏观性能并非简单地是各组分性能的加权平均，而是源于界面、基体与增强体之间的复杂相互作用。 随后，深入介绍了经典的混合律、模量法等理论预测模型，并针对各向异性和非均质性，详细推导了复合材料的有效力学性能本构关系。重点剖析了应力与应变在界面处的传递机制，探讨了损伤容限理论，如何通过设计材料的失效模式（如纤维断裂、基体开裂、界面脱粘）来提升整体结构的韧性和可靠性。对于热力学性能，如热膨胀系数、导热性，也进行了严谨的建模分析，特别关注了热应力在不同组分间的分布及其对长期服役性能的影响。 第二部分：关键增强体材料的特性与选择 先进复合材料的卓越性能，很大程度上依赖于所选用的增强体材料。本部分聚焦于几种主要的增强体材料体系。 1. 高性能纤维材料： 详述了碳纤维（包括高强型、高模型）、芳纶纤维（如Kevlar）、玄武岩纤维以及先进陶瓷纤维（如SiC纤维）的微观结构、制备工艺及各自的力学特性。探讨了纤维的表面处理技术，如何优化其与聚合物、金属或陶瓷基体的界面粘结强度，这是决定最终复合材料性能的关键环节。 2. 先进基体材料： 对比分析了聚合物基体（如环氧树脂、PEEK、BMI树脂）、金属基体（如铝基、钛基、镁基合金）以及陶瓷基体（如SiC、碳化硅、氮化硅）的优势与局限。着重讨论了高温树脂体系的固化动力学和金属基体中反应性控制的技术难点。 3. 纳米增强体在复合材料中的应用： 探讨了碳纳米管（CNTs）、石墨烯（Graphene）、纳米粒子等在复合材料中引入的独特优势，如在保持轻量化的同时，显著提升电学、热学性能，以及对裂纹萌生和扩展的阻碍作用。 第三部分：先进复合材料的制备技术与工艺控制 高质量的制备工艺是实现材料设计目标的前提。本部分详尽介绍了当前主流及新兴的先进复合材料制备方法。 热固性树脂基复合材料（PMC）的成型工艺： 详细解析了预浸料（Prepreg）技术、树脂传递模塑（RTM）、真空辅助树脂灌注（VARI）等工艺的设备要求、工艺参数控制（如压力、温度曲线、保压时间）和缺陷控制策略（如孔隙率和纤维体积含量的精确控制）。 先进热塑性复合材料的挑战： 讨论了由于高熔点和高粘度带来的加工难题，重点介绍热压罐（Autoclave）成型、挤出缠绕成型以及3D打印（增材制造）技术在热塑性复合材料领域的应用与优化。 金属基复合材料（MMC）的制备： 深入探讨了固态法（如粉末冶金、扩散连接）和液态法（如浆料浸渍、压力浸渗）的优缺点。特别关注了液态法中如何有效避免基体与增强体发生有害的化学反应，以保持界面的稳定性和优异的力学性能。 陶瓷基复合材料（CMC）的复杂制备： 详述了化学气相渗透（CVI/IWI）和反应烧结渗透（RS）技术在构建高热稳定性CMC中的核心作用，以及如何实现复杂三维编织结构的高填充率。 第四部分：性能表征、服役行为与工程应用 本部分将理论与实践紧密结合，指导读者如何评估和利用先进复合材料。 1. 先进的性能表征技术： 介绍了用于评估界面状态、缺陷检测和宏观力学性能的先进手段。包括扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）在微观结构分析中的应用；超声波C扫描、热成像技术在无损检测（NDT）中的作用；以及动态热机械分析（DMA）和疲劳试验在评估长期服役性能中的重要性。 2. 失效分析与损伤力学： 详细分析了复合材料在不同载荷条件（拉伸、压缩、剪切、层间剪切）下的典型失效模式。阐述了渐进式损伤模型，如何准确预测结构在多周次载荷下的剩余寿命。 3. 前沿应用领域解析： 结合航空航天、高速轨道交通、高端体育器材和新能源装备等领域的实例，展示了先进复合材料如何突破传统材料的性能瓶颈。例如，在飞机结构件中实现轻量化设计，在深海潜水器中提供高抗压能力，以及在风力发电机叶片中优化疲劳寿命。 本书旨在培养读者运用跨学科知识，从材料设计、工艺选择到最终性能评估的系统化思维，是推动下一代高性能结构材料研发与工程应用的重要工具书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能发展史略有涉猎的读者，我更看重的是技术背后的哲学思考，也就是您书名中提到的“生产原理”。我总觉得，每一次重大的技术飞跃，背后都伴随着对计算、信息和学习本质的重新理解。因此，我非常期待作者能在讲解那些复杂的神经网络结构时，穿插一些关于“为什么是这样设计”的思考。例如，为什么我们需要注意力机制？它解决了早期RNN结构中的哪些根本性缺陷？这种对“前因后果”的探讨，能帮助读者跳出仅仅是“复制粘贴代码”的层面，真正理解AI的底层逻辑。如果作者能结合一些图灵测试、知识表示等早期的AI哲学观点来对比现代的深度学习范式，那这本书的深度和广度将大大提升。我关注的不仅是当前的SOTA（State-of-the-Art）技术，更想知道驱动这些技术进步的内在驱动力是什么，以及未来可能存在的瓶颈和突破口。对我来说，一本好的技术书籍，应该是能启发思考，引领未来方向的指南针，而不仅仅是技术的简单堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度和广度让我感到有些敬畏，感觉它像是一部浓缩的AI百科全书。我的阅读习惯倾向于先快速浏览目录和摘要，确定哪些章节与我当前的工作（例如，大规模模型部署和资源优化）最为相关，然后进行针对性阅读。我特别想了解书中关于模型压缩、量化和边缘计算方面的讨论。在如今万物互联的时代，如何让强大的AI能力在资源受限的设备上高效运行，是一个亟待解决的工程难题。如果书中能详尽地介绍这些优化策略的权衡（比如精度损失与推理速度的平衡），那将是极具价值的内容。此外，对于数据隐私和模型可解释性（XAI）这两个日益重要的议题，我希望作者能提供一些前沿的视角和可操作的框架。毕竟，一个无法解释其决策过程的AI系统，在关键领域的应用将受到极大的限制。我计划带着笔记本电脑，一边阅读理论，一边在虚拟机环境中尝试复现书中提到的优化流程，用实践来检验理论的有效性。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何将AI技术融入到我们公司的产品迭代流程中，这方面的工作要求我们不仅要懂模型，更要懂如何将模型工程化。因此，我关注的重点会放在书中关于“应用技术”的实战案例上。我希望这本书能够提供一些针对特定行业痛点的解决方案，比如在金融风控、智能制造或者智慧医疗领域，那些看似“黑箱”的模型是如何被一步步拆解、优化并部署到生产环境中的。我尤其好奇作者如何讲解数据预处理和特征工程在实际项目中的重要性，因为很多时候，决定项目成败的不是模型本身有多复杂，而是输入数据的质量。如果书中能提供一些代码片段或者伪代码，展示如何使用Python生态下的主流库（如TensorFlow或PyTorch）来实现书中的原理，那就更具参考价值了。读完第一遍，我打算把书里的重点章节做成思维导图，把那些繁复的公式和概念提炼成易于记忆的要点。这本书的装帧和排版也给人一种专业严谨的感觉，厚厚的篇幅也预示着内容的详尽和深入，希望它能成为我未来工作中随时可以翻阅的“工具书”，而不是读完就束之高阁的“闲书”。

评分☆☆☆☆☆

我注意到作者的名字“陆晓玲编”，这让我对这本书的编纂质量有了一定的信心，通常由经验丰富的学者或资深工程师主编的书籍，其内容的准确性和系统性会更有保障。我个人的阅读偏好是偏向于那种“教科书式”的严谨，希望每一章节的论述都能逻辑清晰、层层递进，而不是那种散漫的、碎片化的技术博客合集。我期待书中在介绍完一个核心算法后，能紧接着给出该算法在不同应用场景下的成功与失败案例分析，这能极大地帮助读者理解技术的适用边界。例如，当介绍到强化学习时，书中是否能对比Q-learning和Policy Gradient方法的适用场景差异，并给出相应的工程实践建议。这本书的结构似乎旨在打通理论到实践的“最后一公里”，这正是我目前最需要的。我希望它能提供一套完整的、可复制的学习路径，让读者在合上书本后，能够自信地将所学知识应用到复杂多变的人工智能项目中去，真正实现“知行合一”。

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能/人工智能生产原理与应用技术丛书》的书名真是让人眼前一亮，特别是“生产原理”和“应用技术”的组合，立马就能感受到作者的深厚功底和对技术前沿的敏锐把握。我之前读过一些偏理论的AI书籍，虽然能搭建起知识框架，但在实际应用中总觉得隔着一层纱。而这本书的结构似乎非常务实，让人可以从最底层的逻辑——那些所谓的“原理”——出发，然后迅速过渡到可以落地实施的“应用技术”。我特别期待它能详细剖析当前主流的深度学习模型，比如Transformer架构在自然语言处理中的最新进展，以及在计算机视觉领域，如何利用迁移学习快速解决特定行业的问题。如果书中能用清晰的图示来解释复杂的算法流程，比如梯度下降的优化器选择，那就太棒了。另外，对于“丛书”的定位，我猜测它可能涵盖了从基础的机器学习算法到前沿的强化学习、生成对抗网络等多个领域，这对于希望系统性提升AI技能的工程师来说，无疑是一座宝库。我打算先从它介绍的如何构建一个高可用的机器学习运维平台（MLOps）的部分开始看起，毕竟，再好的模型也需要稳定的生产环境来支撑。这本书的出版，感觉就像是给当前的AI学习者提供了一张详尽的实战地图，而不是空泛的理论说教。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆