汽车发动机技术中的神经网络方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民交通出版社

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页数:0

译者:

出版时间:2000-06-01

价格:12.0

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isbn号码:9787114035845

丛书系列:

图书标签:

• 汽车工程
• 发动机技术
• 神经网络
• 机器学习
• 人工智能
• 控制系统
• 诊断技术
• 建模与仿真
• 优化算法
• 汽车电子

现代材料科学中的先进计算模型：从理论基础到前沿应用 图书简介 本书深入探讨了现代材料科学领域中一系列先进计算模型的构建、应用与发展。它并非聚焦于单一的技术分支，而是以跨学科的视野，系统性地梳理了从基础理论到尖端工程实践中，计算方法如何重塑我们理解、设计和预测新材料特性的能力。全书内容旨在为材料科学家、化学家、物理学家以及相关领域的工程师提供一个全面且具有高度实践指导意义的参考框架。 第一部分：计算模型的理论基石与方法论 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础，详细阐述了支撑现代材料模拟的数学和物理原理。 第一章：计算材料学的范式转变 本章回顾了计算材料学的发展历程，重点分析了从传统的密度泛函理论（DFT）计算到更宏观尺度模拟方法的演进。讨论了量子化学方法（如耦合簇理论、后 Hartree-Fock 方法）在精确预测分子和晶体结构基础性质方面的优势与局限。特别关注了引入机器学习（ML）框架对高通量计算结果进行降维和加速的早期尝试，强调了数据质量和特征工程在构建可靠模型中的核心地位。 第二章：多尺度建模的挑战与集成 材料的性能往往取决于其在不同时间尺度和空间尺度上的结构演化。本章详细剖析了多尺度模拟的必要性及其核心挑战。内容涵盖了原子尺度模拟（如分子动力学 MD、蒙特卡洛 MC）如何与介观尺度（如相场法 Phase-Field、格子玻尔兹曼方法 LBM）以及宏观尺度（如有限元分析 FEA）进行有效耦合。书中提出了几种当前主流的耦合策略，并对其在处理界面效应和动态过程中的精度损失进行了量化评估。重点讨论了如何设计信息传递机制，以确保跨尺度的能量和动量守恒。 第三章：概率论与不确定性量化（UQ） 在材料研究中，实验数据的内在随机性和模型参数的不确定性是不可避免的。本章聚焦于不确定性量化（UQ）方法在材料模拟中的应用。详细介绍了敏感性分析、高维积分的蒙特卡洛采样方法，以及贝叶斯推断在校准材料模型参数中的应用。书中通过实际案例展示了如何利用UQ技术评估计算结果的可靠性边界，为工程决策提供风险评估依据。 第二部分：先进计算模型的设计与构建 本部分是本书的核心，侧重于介绍如何设计和实现高性能、高泛化能力的计算模型。 第四章：图论与拓扑数据分析在晶体结构中的应用 本章探讨了如何利用图论来表征复杂的晶体结构和分子网络。重点介绍了将原子视为节点、化学键视为边的表示方法，以及如何应用图神经网络（GNN）来学习原子环境的局部拓扑特征。书中详细阐述了不同GNN架构（如消息传递神经网络 MPNN、基于张量场的 GNN）在预测晶体稳定性、材料对称性以及快速筛选新结构中的性能对比。 第五章：高通量计算与自动化的逆向设计流程 高通量（High-Throughput）方法是加速材料发现的关键路径。本章详细介绍了构建自动化计算流程的技术栈，包括数据库管理（如 Material Project 结构）、任务调度系统和自动化后处理脚本。重点在于如何构建一个闭环的逆向设计（Inverse Design）流程：首先定义目标性能，然后通过迭代筛选和模型预测，反向推导出满足这些性能要求的化学成分和结构构型。 第六章：深度学习在材料性能预测中的前沿架构 本章深入探讨了深度学习在材料科学特定任务中的应用，超越了基础的回归任务。内容包括： 1. 卷积神经网络（CNN） 在分析高分辨率电子显微镜图像（如 STEM 图像）和缺陷分布中的应用。 2. 循环神经网络（RNN）/Transformer 架构 在模拟序列依赖的聚合过程（如聚合物生长或氧化过程）中的潜力。 3. 生成模型（如变分自编码器 VAE 和生成对抗网络 GAN） 在探索全新化学空间、生成具有特定电子特性的虚拟材料方面的最新进展。书中特别强调了如何克服材料数据稀疏性的挑战，例如采用迁移学习策略。 第三部分：前沿应用案例与工程实践 本部分将理论模型与具体的材料科学挑战相结合，展示了先进计算模型的实际价值。 第七章：热电材料的输运特性模拟与优化 热电材料的性能由其塞贝克系数、电导率和热导率的复杂耦合决定。本章应用集成计算方法，模拟电子-声子相互作用对材料性能的影响。详细介绍了如何利用玻尔兹曼输运方程（BTE）与分子动力学模拟相结合，精确计算晶格热导率，并随后利用 ML 模型快速评估掺杂和晶界对整体热电优值（ZT）的影响。 第八章：高熵合金（HEA）的结构稳定性与微观相变预测 高熵合金因其巨大的化学空间而备受关注。本章探讨了如何利用统计热力学模型（如 CALPHAD 方法）与微观结构模拟相结合，来预测 HEA 在不同温度和应力条件下的相分离行为。重点分析了如何利用基于密度的特征描述符（Descriptor）来训练模型，以识别和区分不同原子团簇的稳定性，从而指导新型 HEA 的成分设计。 第九章：界面工程与催化剂活性位点识别 催化反应的效率极大地依赖于催化剂表面的电子结构和几何环境。本章展示了如何利用高精度量子化学计算（如偶极矩、电荷转移分析）的结果，训练出能够识别和量化活性位点能量的模型。通过对金属-氧化物界面进行系统性研究，阐述了如何利用这些模型指导实验家优化负载型催化剂的制备工艺，以最大化反应转化率和选择性。 总结与展望 本书的最后一部分对当前计算材料学的方向进行了总结，并展望了未来十年可能出现的突破点，包括量子计算在材料模拟中的潜在颠覆性作用，以及如何实现真正意义上的“自适应”计算框架，即模型能够根据输入数据动态调整自身的复杂度和计算精度。本书旨在培养读者批判性地评估现有计算工具的能力，并激发他们利用跨学科计算工具解决实际材料科学难题的创新精神。

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单凭《汽车发动机技术中的神经网络方法》这个书名，就足以让我产生浓厚的兴趣。在我看来，将先进的AI技术应用于一个历史悠久且不断进步的工程领域，本身就充满了探索的意义。我最感兴趣的部分，可能是书中如何利用神经网络来提升发动机的诊断和预测能力。传统的发动机故障诊断通常需要依靠经验丰富的技师，而神经网络则有可能通过海量数据的深度分析，发现那些肉眼难以察觉的细微异常。想象一下，一个神经网络模型可以实时监测发动机的各项参数，并在早期检测到可能导致严重损坏的潜在问题，然后及时发出预警。这将极大地提高汽车的可靠性，并降低用户的维护成本。我还好奇，书中是否会讨论如何利用神经网络来模拟和优化发动机的燃烧过程。燃烧是一个极其复杂且瞬息万变的物理化学过程，神经网络强大的非线性建模能力，或许能够更精确地捕捉这一过程的内在规律，从而指导我们设计出更高效、更环保的燃烧室结构和喷射策略。如果书中能够提供一些关于如何理解和解释神经网络模型“黑箱”内部机制的探讨，那就更好了，因为这有助于我们在实际应用中更有信心地采纳这些AI驱动的解决方案。

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拿起这本《汽车发动机技术中的神经网络方法》，我脑海中立刻浮现出无数的疑问和遐想。首先，我非常想知道，作者是如何将神经网络这种高度抽象的数学工具，与汽车发动机这种物理世界的复杂系统进行“对话”的。书中是否会介绍如何将发动机的各种运行参数，比如进气量、喷油脉宽、点火提前角、曲轴转速等等，转化为神经网络可以理解和处理的输入信号？更重要的是，神经网络学习到的“知识”——那些复杂的权重和偏置，又是如何被翻译成具体的发动机控制指令的？我设想，书中可能会详细介绍不同的神经网络架构，比如多层感知机、循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM），以及哪种架构更适合处理发动机的时序性数据和动态变化。例如，RNN或LSTM可能非常适合捕捉发动机在不同工况下的动态响应，从而实现更平滑、更精准的动力输出。另外，对于我这种对数据科学有一定了解但对发动机原理了解不深的读者来说，书中是否会用通俗易懂的方式解释一些基本的发动机概念，并将其与神经网络的应用场景相结合？我期待书中能够提供清晰的图示和案例，帮助我理解神经网络如何优化燃烧过程，如何预测和诊断发动机的磨损，甚至如何辅助设计新型发动机部件。

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这本书的书名，《汽车发动机技术中的神经网络方法》，一下子就抓住了我对于未来汽车技术发展的强烈好奇心。我知道，汽车发动机作为汽车的心脏，其效率、排放和可靠性是决定整车性能的关键。而人工智能，特别是神经网络，正是当下最热门、最具潜力的技术之一。我非常好奇，书中是如何将这两者巧妙地结合起来的。我猜想，书中可能会深入探讨如何利用神经网络来解决汽车发动机在极端工况下的优化难题。比如，在高原、极寒或极热等特殊环境下，发动机的性能会受到很大影响，传统的控制系统可能难以应对。而通过神经网络的学习能力，它或许能够根据这些极端环境的特点，实时调整发动机的工作参数，以达到最佳的性能表现。此外，我还在思考，神经网络能否在发动机的“绿色化”进程中扮演更重要的角色。例如，在混合动力汽车或纯电动汽车的领域，神经网络是否可以用于优化能量管理策略，从而最大化电池的续航里程，或者实现更高效的能量回收？这本书是否会提供一些关于如何获取和标注发动机运行数据，以及如何评估神经网络模型性能的实用建议？我希望这本书能够在我现有的知识基础上，为我打开一扇新的大门，让我看到汽车发动机技术的无限可能。

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说实话，当我在书店的架子上看到《汽车发动机技术中的神经网络方法》这本书时，第一反应是有些不敢相信。人工智能与内燃机，这两者在我过去的认知中似乎是两个截然不同的世界。一边是充满活力、不断革新的AI领域，另一边是成熟但也在寻求突破的传统汽车动力系统。这本书的出现，恰恰连接了这两个看似遥远的领域，这本身就充满了吸引力。我猜测，本书很可能深入探讨了如何利用机器学习，尤其是深度学习，来解决汽车发动机在复杂工况下的非线性控制问题。例如，我们都知道发动机的性能会受到温度、压力、空气湿度、燃油质量等多种因素的影响，这些因素之间的相互作用非常复杂，难以用传统的数学模型完全精确描述。而神经网络强大的非线性拟合能力，或许能够在这种复杂的环境下找到最佳的控制参数组合，从而在各种条件下都实现最佳的动力输出和效率。我还联想到，书中是否会提及利用神经网络进行发动机耐久性预测。通过分析发动机在不同使用强度下的运行数据，神经网络有可能提前识别出可能导致早期失效的潜在应力集中点或磨损模式，从而指导设计改进和维护计划。我非常好奇，书中是如何将这些复杂的理论概念转化为实际应用，有没有一些关于算法选择、数据预处理、模型评估等方面的实用建议。

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这本书的名字着实让我眼前一亮，因为它触及了我一直以来都非常好奇的一个交叉领域——将神经网络这样先进的人工智能技术应用于汽车发动机这个传统但又至关重要的领域。虽然我还没来得及深入阅读，但光是这个主题就足以激发我极大的兴趣。我设想，书中或许会详细阐述如何利用神经网络对发动机的燃烧过程进行建模和优化，从而提升燃油经济性并减少排放。想象一下，通过深度学习算法，我们可以更精准地预测不同工况下的发动机性能，进而实现更智能的控制策略，例如根据实时路况和驾驶习惯动态调整点火正时和燃油喷射量。另外，我很好奇书中是否会探讨如何利用神经网络来诊断发动机的潜在故障。传统的故障诊断方法往往依赖于预设的规则和传感器阈值，而神经网络则有可能通过分析大量的运行数据，识别出更细微、更复杂的异常模式，从而实现提前预警和精准定位问题，这对于降低维护成本和提高车辆可靠性具有不可估量的价值。我特别期待书中能够分享一些具体的案例研究，展示神经网络在实际汽车发动机设计、测试或运行过程中所扮演的角色，以及它所带来的突破性进展。如果书中能包含一些关于如何构建和训练适用于发动机工况的神经网络模型的详细步骤，那就更完美了，这将极大地帮助我这样的初学者理解和应用相关技术。

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