化工冶金过程人工智能优化 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:冶金工业出版社作者:刘洪霖出品人: 页数:250 译者: 出版时间:1999-01 价格:26.00元装帧:精装 isbn号码:9787502422585 丛书系列:

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具体描述

内容简介

本书推荐一种新发展的化工冶金过程人工智能优化策略。书中解释样

本模式空间变换基本概念，阐述分类模式识别、人工神经网络、遗传算法原

理与计算步骤，介绍基于上述算法的工艺过程优化新技术，剖析多个成效显

著的应用实例。本书可供研究过程优化的工程技术人员和科研人员阅读，也

可作为有关专业本科生和研究生教学参考书。

《材料科学的计算模拟与数据分析》内容概述：本书旨在深入探讨材料科学领域中，如何运用计算模拟与数据分析技术，揭示材料的微观结构、性能与宏观表现之间的复杂关联。全书以理论基础为导向，辅以丰富的案例实践，为材料科学家、工程师以及对该领域感兴趣的研究者提供一套系统的知识框架和实操指南。第一部分：计算模拟基础与方法本部分将详细介绍材料科学中常用的计算模拟方法。我们将从量子力学出发，阐述密度泛函理论（DFT）的原理及其在预测材料电子结构、化学键合、反应路径等方面的应用。随后，将深入探讨分子动力学（MD）模拟，重点讲解其在研究材料的原子运动、相变、力学性能、热学性质以及扩散行为等方面的能力。此外，还将介绍蒙特卡洛（MC）模拟，及其在统计力学、相平衡计算、缺陷模拟等问题上的独特优势。在方法论层面，我们将详细讲解各种模拟技术的具体实施步骤，包括模型的建立、势函数的选择、边界条件的设置、采样方法的优化以及结果的后处理与解读。对于初学者，我们将提供详细的入门教程，引导其熟悉常用模拟软件（如LAMMPS, VASP, GROMACS等）的基本操作。同时，也会针对进阶用户，介绍更复杂的模拟策略，例如多尺度模拟，即将不同尺度的模拟方法（如从DFT到MD，再到有限元分析）有机结合，以更全面地刻画材料行为。第二部分：数据驱动的材料科学本部分聚焦于数据在材料科学研究中的重要作用，并介绍如何有效地利用数据进行材料的发现、设计与优化。我们将首先讲解材料数据的获取、存储、管理与标准化。这包括从实验测量、计算模拟以及现有数据库（如Materials Project, AFLOW等）中提取和整理数据的方法。随后，我们将深入探讨数据分析技术在材料科学中的应用。内容将涵盖描述性统计分析，用于理解数据的分布特征和基本规律；推理性统计分析，用于建立模型，预测材料性能；以及探索性数据分析（EDA），用于发现数据中隐藏的模式和关联。我们将重点介绍机器学习（ML）算法，例如回归模型（线性回归、多项式回归、支持向量回归）、分类模型（逻辑回归、支持向量机、决策树）以及集成学习方法（随机森林、梯度提升），并展示它们如何应用于预测材料的强度、硬度、导电性、催化活性等关键性能。此外，还将介绍神经网络（NN）及其在处理复杂非线性关系方面的强大能力，特别是卷积神经网络（CNN）在分析材料图像（如SEM、TEM图像）识别微观结构特征，以及图神经网络（GNN）在建模原子结构与性质之间的联系方面的最新进展。第三部分：计算模拟与数据分析的融合应用本部分是全书的核心，旨在展示如何将计算模拟的微观机理洞察与数据分析的宏观规律发现相结合，形成强大的研究范式。我们将探讨“模拟驱动数据生成”的模式，即利用高通量计算模拟技术，系统性地生成大量数据，然后利用机器学习算法对这些数据进行分析，从而加速材料的筛选和发现。例如，我们可以通过DFT计算大量化合物的电子结构，然后用ML模型来预测其磁性或光学性质，快速识别具有潜在应用价值的候选材料。反之，我们也可以从实验数据中提取关键特征，然后利用ML模型指导计算模拟，聚焦于更有希望的材料体系和模拟参数，从而提高模拟的效率和针对性。本部分还将介绍先进的“反向设计”策略，即给定目标性能，利用ML模型反向推断出满足这些性能的材料结构或成分。这包括使用生成模型（如变分自排量自编码器 VAEs，生成对抗网络 GANs）来设计新的材料结构。案例研究与实践贯穿全书，我们将穿插一系列具体的案例研究，涵盖金属合金、陶瓷、聚合物、纳米材料、二维材料等多种材料体系。这些案例将生动地展示如何将本部分介绍的计算模拟技术和数据分析方法应用于解决实际的材料科学问题，例如：金属材料的强度与塑性预测：利用分子动力学模拟研究位错运动，结合ML模型预测合金的屈服强度和加工硬化行为。催化剂的活性与选择性设计：利用DFT计算活性位点的电子结构，通过ML模型预测催化反应的吉布斯自由能变化，从而指导新型催化剂的设计。高分子材料的玻璃化转变温度预测：利用分子动力学模拟研究聚合物链的动力学行为，结合ML模型分析链结构与玻璃化转变温度之间的关系。二维材料的电子输运性质研究：利用DFT和Boltzmann输运方程计算电子迁移率，并利用ML模型预测不同掺杂和应力条件下的输运特性。学习目标通过学习本书，读者将能够：掌握材料科学中主流的计算模拟方法及其适用范围。理解如何有效地获取、管理和分析材料科学数据。熟练运用机器学习技术预测和设计材料性能。掌握将计算模拟与数据分析相结合的先进研究方法。具备独立运用计算工具解决材料科学问题的能力。本书适合具有一定化学、物理或材料科学基础的高年级本科生、研究生以及从事材料研发的科研人员和工程师阅读。

作者简介

刘洪霖，福建漳州

人，生于1939年7月，

1964年福州大学化学化

工系毕业，1992～1993

年被德国纽伦堡埃朗根

大学邀请为访问学者，

现为中国科学院上海冶

金研究所研究员，从事

过程人工智能优化和材

料量子化学计算方面研

究，已出版《量子化学

从头计算方法与程序》

等3本专著，发表百余

篇学术论文。

作者简介

包宏，浙江绍兴人，

生于1956年9月，1982年毕

业于东北大学有色冶金系，

1984年获中国科学院化工

冶金研究所硕士学位，现

为北京科技大学信息工程

学院计算机系副教授，从

事化工冶金过程人工智能

方面的研究，已发表学术

论文40余篇。

目录信息

目录
1基本知识
1.1基本概念
1.1.1术语解释
1.1.2训练样本与空间变换的数学表达
1.1.3样本距离
1.2人工智能工业优化步骤
1.2.1优化步骤
1.2.2优化框图
1.3样本采集
1.3.1优化目标的确定
1.3.2变量的确定
1.3.3原始数据的可靠性
1.3.4训练样本数量
1.4样本标准化
1.4.1自标准化
1.4.2范围标准化
1.5过滤噪音
1.5.1离群样本有噪音之嫌
1.5.2应用类型隶属度排除迷途样本
1.5.3应用相对特征－目标匹配度识别噪音
1.5.4类相似独立模型
1.6选取特征变量
1.6.1变量相关性
1.6.2变量对目标的贡献
1.6.3变量正交组合
1.7模式空间的势和分类图
1.7.1模式空间的势
1.7.2模式空间分类图
参考文献
2传统分类模式识别计算方法
2.1主成分分析（PCA）
2.1.1主成分原理
2.1.2主成分的性质
2.1.3主成分的贡献率
2.1.4主成分算法步骤
2.1.5计算实例――炼焦配煤的主成分模式识别
2.2最优判别平面（ODP）
2.2.1ODP原理
2.2.2讨论
2.2.3ODP算法步骤
2.2.4计算实例――电镀工艺的ODP映照
2.3偏最小二乘法（PLS）
2.3.1主成分的NIPALS算法
2.3.2PLS算法步骤和原理
2.3.3PLS的若干性质
2.3.4PLS预报步骤
2.3.5PLS成分数目的确定
2.3.6计算实例――加热炉节能PLS计算
2.4非线性映照（NLM）
2.4.1线性映照的困难
2.4.2NLM原理
2.4.3PCA－NLM和PLS－NLM
2.4.4NLM计算步骤
2.4.5应用实例――铍合金零件断裂诊断和质量改进
2.5SIMCA
2.5.1SIMCA的基本原理
2.5.2SIMCA信息分析
2.5.3SIMCA计算步骤
2.5.4应用实例 ―新钢种加工性能SIMCA分析
2.6最近邻法（KNN）与共享最近邻法（SKNN）
2.6.1KNN方法
2.6.2SKNN方法
2.6.3计算实例――炼焦配煤训练样本的SKNN计算
参考文献
3两种人工神经网络算法和遗传算法
3.1人工神经网络算法的一些基本概念
3.1.1人工神经网络节点的组成
3.1.2人工神经网络的拓扑结构
3.1.3人工神经网络的运行
3.1.4人工神经网络的性质
3.1.5人工神经网络的应用
3.1.6人工神经网络的学习与训练
3.2反传人工神经网络算法
3.2.1误差逆传播学习算法
3.2.2广义Delta规则算法
3.3自组织特征映照（SOFM）
3.3.1SOFM模拟
3.3.2SOFM算法原理
3.3.3SOFM计算步骤
3.3.4SOFM计算实例
3.4遗传算法（GA）
3.4.1遗传算法原理
3.4.2染色体的编码
3.4.3遗传操作
3.4.4GA计算步骤
参考文献
4优化策略
4.1优化方向
4.1.1主图优化方向可视分析
4.1.2无人工干预的优化方向分析
4.1.3计算步骤
4.1.4应用实例――烧结矿节能优化
4.2优化区及其数学模型
4.2.1多边形
4.2.2十字形
4.2.3回归建模
4.2.4应用实例――初轧加热炉节能的工艺模型
4.3可探优化区与逆映照方法
4.3.1可探优化区
4.3.2非线性逆映照（NLIM）
4.3.3线性逆映照（LIM）
4.3.4以迭代正映照解决逆映照
4.3.5多目标的可探优化点的定位
4.3.6应用实例之一――炼焦配煤的模式识别优化
4.3.7应用实例之二――铋系高温超导体制备条件的优化
4.3.8应用实例之三――VPTC材料多目标优化设计
4.4类中心
4.4.1传统类中心
4.4.2近邻加权类中心
4.4.3类中心簇
4.4.4类中心的应用
4.5自平衡降维网络建模
4.5.1克服过拟合的变元最经济原则
4.5.2模式识别－人工神经网络优化策略
4.5.3应用实例――镍氢电池阴极材料的PLS－BPN优化设计
4.6类相似独立网络模型化（INMCA）
4.6.1INMCA过滤噪音与预测类型
4.6.2INMCA特征选择与特征分类能力
4.6.3INMCA非线性类中心
4.7最优点的遗传算法设计和模式识别检验
4.7.1反传神经网络和遗传算法的结合（BP－GA）
4.7.2最优样本的模式识别检验
参考文献
5综合应用实例之一――热轧硅钢片成品率的优化
5.1概况
5.2数据采样
5.3牌号优化
5.3.1训练样本预处理
5.3.2模式空间变换
5.3.3PLS－BPN建模
5.4板形优化
5.4.1训练样本集
5.4.2优化计算
5.4.3类中心信息
5.5硅钢退火炉前智能指导系统
5.5.1问题的提出
5.5.2标准退火曲线
5.5.3指导系统的运行过程
5.5.4系统的硬件设备
参考文献
6综合应用实例之二――16Mn钢板材力学性能的优化
6.1概况
6.2训练样本集
6.3单目标变量优化
6.3.1样本分类
6.3.2PLS映照信息
6.4综合目标优化
6.4.1样本综合分类
6.4.2优化方向
6.4.3遗传算法－神经网络最优化
6.5终轧温度预报系统
6.5.1知识表达
6.5.2运行过程
参考文献
7综合应用实例之三――制苯过程芳烃抽提工艺的优化
7.1概况
7.2数据集A
7.2.1数据预处理
7.2.2主要因素和优化方向
7.2.3二维模式空间映照
7.2.4讨论
7.3数据集B
7.3.1数据预处理
7.3.2优化方向
7.3.3讨论
7.4结论
参考文献
8综合应用实例之四――网络型高炉专家系统
8.1概述
8.1.1高炉过程简述
8.1.2高炉过程静态数学模型
8.1.3高炉动力学模型
8.1.4高炉热状态模型
8.2高炉控制
8.2.1过程信息采集
8.2.2高炉检测技术
8.2.3高炉的计算机控制
8.2.4专家系统在高炉上的应用简况
8.2.5劳塔鲁基钢铁公司拉赫厂高炉专家系统
8.3实时高炉网络型智能炉况监控及预报系统
8.3.1系统软件总体结构
8.3.2高炉炉况异常预报的方法研究
8.3.3生铁硅含量预报方法
8.3.4运行情况
8.3.5小结
参考文献
附录综合应用实例数据
索引
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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一本《化工冶金过程人工智能优化》的书，我真的找了很久！我是一名刚入行的化工冶金工程师，感觉理论基础还需要巩固，实践经验更是欠缺。现在行业里都在谈论智能化、数字化转型，但具体怎么做，怎么将人工智能应用到我们每天打交道的那些复杂的反应器、精炼炉、萃取塔里，我一直摸不着头脑。网上搜到的信息大多是碎片化的，要么是高深晦涩的学术论文，要么是商业公司推广的解决方案，很难形成一个完整的知识体系。我希望这本书能像一本“教科书”一样，从最基础的概念讲起，比如，到底什么是人工智能在化工冶金领域的应用？它的核心技术有哪些？例如，机器学习、深度学习、强化学习等等，这些术语听起来很高大上，但我需要知道它们是如何具体地作用于我们的工艺过程的。我特别关注那些实际的案例分析，希望能看到一些具体的项目，是如何通过引入AI来提升效率、降低能耗、减少排放的。比如，在某个高炉炼铁的案例中，AI是如何预测铁水成分的？在某个铜冶炼过程中，AI又是如何优化能耗的？如果书中能提供一些实际操作的指导，比如，如何采集数据、如何选择合适的模型、如何进行模型训练和部署，那对我来说就太有帮助了。我真的期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够自信地拥抱新技术，为我的职业生涯添砖加瓦。

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我是一名在校的博士生，研究方向是智能制造与过程控制，对化工冶金领域的交叉应用非常感兴趣。我一直在寻找能够将我所学的理论知识与实际工业应用相结合的桥梁，而“化工冶金过程人工智能优化”这个主题正是我所期待的。我希望这本书能够提供一个系统性的框架，清晰地阐述人工智能技术如何与化工冶金过程相结合，形成完整的优化解决方案。我特别关注的是，书中是否会详细介绍人工智能在数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优、以及模型评估与验证等方面的具体方法和技术。例如，在处理冶金过程中产生的海量、多源异构数据时，有哪些有效的数据清洗和融合策略？在选择适合特定冶金过程的AI模型时，需要考虑哪些关键因素？我希望书中能够提供一些权威的算法介绍和性能比较，让我能够对不同AI算法的优劣势有更深入的理解。此外，书中是否会涉及到一些先进的AI理论，例如，基于知识图谱的智能诊断，或者自适应强化学习在动态过程优化中的应用？我期待这本书能够为我的博士研究提供重要的理论支撑和研究思路。

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从一个更宏观的角度来说，我希望这本书能够深入探讨人工智能在推动整个化工冶金行业可持续发展方面所扮演的角色。我是一名关注行业趋势的分析师，认为技术创新是企业核心竞争力的关键。在当前全球都在强调绿色低碳和资源循环利用的大背景下，人工智能技术无疑为化工冶金行业的转型升级提供了强大的动力。我希望这本书能够不仅仅局限于个体的工艺优化，而是能够站在更高层面，探讨人工智能如何帮助企业实现能源效率的最大化，如何有效减少污染物排放，如何提高资源的利用率，甚至如何推动整个产业链的智能化协同。比如，人工智能是否可以帮助我们建立更精准的碳排放预测模型，为企业制定减排策略提供依据？又或者，人工智能能否在废弃物的处理和回收利用方面，开发出更高效的解决方案？我希望这本书能够不仅仅展示“怎么做”，更能阐述“为什么这样做”的战略意义，以及人工智能带来的长期价值。如果书中能够提供一些对行业未来发展趋势的洞察，以及人工智能在其中扮演的关键角色，那么这本书的价值将远远超出技术层面，成为我理解和分析行业发展的宝贵资料。

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作为一个在生产一线摸爬滚打了十几年的老工程师，我对“人工智能优化”这个词的态度是既好奇又有些保留。我见过太多新技术被吹嘘得神乎其神，但最终落地效果平平，甚至给生产带来不必要的麻烦。我最看重的是书的实用性。我希望这本书不是一本纯粹的理论教材，而是能真正解决生产中的实际问题。比如，我们现在面临的一些老旧设备，数据采集能力有限，而且生产环境复杂多变，在这种情况下，人工智能真的能发挥作用吗？如果这本书能提供一些针对低数据量、复杂工业场景下的AI优化方法，那我会觉得非常有价值。我特别想知道，人工智能是如何帮助我们预测设备故障、优化设备运行状态，从而减少非计划停机时间的？在参数优化方面，我希望这本书能给出一些具体的操作步骤，比如，如何设置初始参数，如何进行迭代优化，如何评估优化效果。另外，在安全生产方面，人工智能是否可以辅助我们识别潜在的安全风险，并提出预警？我希望能看到一些详细的案例，最好是发生在类似我们这种传统化工冶金企业里的，能够让我看到AI优化是如何一步步解决问题的，而不是只停留在概念层面。

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我是在一次行业交流会上偶然听到有人提起“化工冶金过程人工智能优化”这个话题，当时就觉得耳目一新。我从事的是研发工作，一直以来都对如何利用新技术解决生产难题充满兴趣。我们现在面临的一个巨大挑战是，随着原料品位的下降和环保要求的日益提高，传统的工艺参数优化手段已经显得力不从心。我一直在思考，人工智能是否能成为突破瓶颈的关键？我希望这本书能够提供一些前沿的理论框架和技术路线，让我了解当前人工智能在化工冶金领域的研究进展和发展趋势。例如，是否存在一些通用的人工智能模型，可以适用于多种冶金过程？又或者，我们需要针对不同的工艺开发定制化的AI解决方案？我特别感兴趣的是，人工智能如何帮助我们更好地理解那些非线性的、耦合性极强的化学反应机理，从而实现更深层次的工艺控制和优化。如果书中能涉及到一些先进的算法，比如图神经网络在材料结构预测中的应用，或者联邦学习在数据隐私保护下的模型训练，那将极大地开阔我的视野。当然，我更希望看到的是，这些先进技术如何能够转化为实际的生产力，如何帮助企业实现经济效益和社会效益的双赢。这本书能否成为我进行前沿技术探索的一个重要参考？

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