高性能变形镁合金及加工技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社有限责任公司

作者:潘复生

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:2007-1

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787030175694

丛书系列:

图书标签:

• 镁合金
• 高性能材料
• 变形合金
• 加工技术
• 金属材料
• 材料科学
• 工程技术
• 轻量化材料
• 镁合金应用
• 材料工程

好的，这是一份关于《高性能变形镁合金及加工技术》以外的其他图书的详细简介： 书名： 《现代复杂系统动力学与控制：理论、方法与应用前沿》 内容提要： 本书深入探讨了现代工程领域中普遍存在的复杂系统的动力学特性、建模方法以及先进的控制策略。随着科学技术的飞速发展，从航空航天器、高精度制造装备到生物医学系统，越来越多的工程对象表现出显著的非线性和多尺度耦合特征。传统的线性控制理论已难以有效应对这些系统的复杂性、不确定性和时变性。《现代复杂系统动力学与控制：理论、方法与应用前沿》旨在系统梳理和前沿性介绍处理这类问题的关键技术和最新研究进展，为科研人员、工程师及高年级本科生和研究生提供一个全面而深入的参考框架。 全书共分为六大部分，涵盖了从基础理论到尖端应用的多个层次。 第一部分：复杂系统动力学基础 本部分首先界定了复杂系统的概念范畴，包括其鲁棒性、涌现性、多模态特征等核心属性。随后，系统回顾了非线性动力学的基本理论，如李雅普诺夫稳定性理论、哈密顿系统、耗散系统的分析方法。重点阐述了如何运用现代几何学和拓扑学工具来理解高维系统的相空间结构。特别地，引入了多尺度分析方法，用于解耦和识别系统内部不同时间尺度下的主要动力学行为，为后续的降阶建模奠定理论基础。此外，还详细分析了系统在外部扰动和内部参数不确定性下的动态响应特性。 第二部分：复杂系统建模与仿真技术 针对实际工程中难以获取精确解析模型的复杂系统，本部分侧重于数据驱动和混合建模方法。系统介绍了基于高维数据和机器学习（如深度神经网络、高斯过程回归）的黑箱建模技术，并探讨了如何将物理定律（白箱模型）与数据驱动模型相结合，构建出更具预测准确性和物理可解释性的混合模型（Grey-box Modeling）。针对大规模系统的建模难题，详细讲解了模态分析、模态分解技术及其在系统辨识中的应用。仿真部分则聚焦于如何高效处理大规模非线性微分方程组的数值积分方法，特别是针对具有冲击或跳跃现象的系统，介绍了事件驱动的仿真策略，以提高计算效率和精度。 第三部分：非线性与自适应控制理论 本部分是全书的核心之一，专注于复杂系统控制策略的设计。首先，系统回顾了经典的反馈线性化、滑模控制（SMC）等非线性控制技术，并着重分析了它们在实际应用中存在的抖振问题及其改进方案，如利用神经网络或模糊逻辑来设计更平滑的切换函数。随后，深入探讨了基于Lyapunov函数设计的自适应控制理论，特别是参数不确定性下的自适应律推导。针对具有未知或时变动态特性的系统，详细介绍了基于“关/开学习”的在线自适应方法和模型参考自适应控制（MRAC）的最新进展。此外，还专门开辟章节介绍鲁棒控制理论，如 $mathcal{H}_{infty}$ 控制和 $mu$ 综合理论，以确保系统在有界外部干扰下的性能指标。 第四部分：智能与学习型控制方法 随着人工智能技术的崛起，本部分探讨了如何将强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）应用于复杂系统的优化控制。详细分析了DDPG、PPO等先进的RL算法在连续控制任务中的适用性与局限性。重点阐述了如何结合系统动力学先验知识，设计出满足安全约束（Safety Constraints）的“安全强化学习”（Safe RL）框架，防止学习过程中的危险探索。此外，还介绍了基于模糊逻辑和人工神经网络的模糊自整定控制器（Fuzzy Self-Tuning Controllers）的设计原理，及其在处理非光滑和不确定性系统中的优势。 第五部分：网络化与分布式控制系统 在现代物联网和工业4.0的背景下，许多复杂系统表现为由多个相互连接的智能体组成的分布式网络。本部分聚焦于网络化系统的特有挑战，如通信延迟、丢包和网络拓扑变化。详细介绍了基于事件触发和基于带宽的分布式一致性算法，旨在最小化通信负担的同时保证系统级的同步性能。针对包含时间延迟的系统，系统阐述了利用延迟微分方程的稳定性分析工具，并介绍了先进的预测控制（MPC）方法在缓解延迟影响中的应用，特别是多智能体系统的协同与编队控制策略。 第六部分：关键领域应用案例分析 为体现理论与实践的紧密结合，本部分提供了多个复杂工程领域的深度应用案例。包括：a) 先进制造系统：针对高精度机床的热-机耦合误差补偿与控制；b) 能源与电网系统：智能电网中含储能设备与分布式电源的稳定性分析和暂态控制；c) 航空航天：高超声速飞行器的大攻角气动弹性耦合建模与鲁棒姿态控制；d) 生物与环境系统：复杂生理系统（如血糖调节）的药代动力学建模与个性化闭环药物输送系统设计。每个案例都详细说明了如何选择恰当的理论工具来解决实际问题，并展示了仿真或实验验证的结果。 本书的特色在于其广度和深度兼备，不仅系统地总结了成熟的控制理论，更前沿性地介绍了深度学习与控制理论融合的最新趋势，为复杂系统工程领域的研究和应用提供了坚实的理论支撑和创新的技术路径。 目标读者： 自动化、控制工程、机械工程、航空航天、电子信息等相关专业的硕士及博士研究生、高校教师、以及从事复杂系统研发与工程应用的专业技术人员。 预计篇幅： 约 900 页，包含大量图表、公式推导和案例数据。

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阅读体验上，这本书的排版和插图质量非常高，这对于一本技术性极强的书籍来说至关重要。我尤其欣赏它在介绍**新型储能器件电极材料的表面化学改性**时所采用的图示方法。那些关于锂离子电池正极材料（如NCM和LFP）表面包覆层的微观结构演变图，配合扫描透射电子显微镜（STEM）的图像，生动直观地揭示了界面阻抗增加的物理根源。作者似乎非常注重实用性，书中穿插了大量来自工业界一线的案例分析，比如某个知名电动汽车制造商如何通过控制电极颗粒的形貌来提升倍率性能，这些经验总结比纯理论推导更具落地价值。不过，对于初学者来说，书中关于**固态电解质的离子传导机理**的量子化学计算部分，可能需要较强的物理化学背景才能完全消化，但其详尽的数学推导过程也为有基础的读者提供了深入研究的阶梯。总的来说，这是一本集理论深度、实验细节与工程应用智慧于一体的宝典，让复杂的电化学材料科学变得触手可及。

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这部关于金属材料学的巨著，简直是为所有对先进结构材料心存好奇的工程师和科研人员量身定做的指南。我花了整整一个下午的时间，沉浸在它对新一代轻质高强度材料的深度剖析中，尤其是那些关于**航空航天级复合材料的界面控制与增材制造路径优化**的章节，真是令人醍醐灌顶。作者并没有停留在宏观的性能描述上，而是深入到了微观尺度的晶界行为和缺陷演化机制，每一个公式的推导都严谨得让人心悦诚服。它详尽阐述了碳纤维增强树脂基体复合材料在极端温度和高频载荷下的蠕变与疲劳寿命预测模型，并提供了一套完整的实验验证流程。特别值得称赞的是，书中关于**多尺度建模与有限元分析（FEA）耦合技术**的论述，清晰地展示了如何将原子尺度的模拟结果无缝衔接到部件级别的结构分析中，这对于解决实际工程中的失效预测难题具有极高的指导价值。整本书的逻辑脉络清晰，从基础理论到前沿应用，构建了一个完整且深入的知识体系，对于希望掌握下一代先进复合材料设计与制造核心技术的专业人士来说，无疑是案头的必备参考书。

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这本书对**高端电子封装领域的热管理材料**的探讨，简直是教科书级别的梳理。它没有仅仅停留在导热硅脂或相变材料的表面，而是花了大量的篇幅去分析热界面材料（TIM）在长期工作循环下，因热应力导致的粘结力衰减和界面空隙形成过程。最让我印象深刻的是关于**超薄石墨烯散热膜的制备工艺窗口优化**的章节，它详细对比了化学气相沉积（CVD）和溶液剥离法在薄膜均匀性和导热系数上的差异，并给出了一个非常实用的参数矩阵，指导读者如何根据不同的基底材料选择最佳的沉积条件。书中对“热扩散率”和“热导率”在各向异性材料中的矢量表达进行了细致的辨析，这在处理复杂结构的热流路径时极为关键。对于从事微电子封装、LED散热模块设计以及需要处理高热流密度器件的工程师而言，书中提供的从材料选择到最终可靠性测试的全套流程框架，极大地拓宽了我的思路，避免了许多不必要的试错成本。

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如果说有什么可以称得上是该书的“隐藏彩蛋”，那一定是关于**极端环境下的材料无损检测（NDT）技术在生产流程中的集成与优化**的章节。这部分内容详尽地比较了超声波相控阵（PAUT）、导波技术以及高分辨率X射线断层扫描（CT）在检测复杂几何体内部微裂纹和孔隙时的适用性与局限性。书中不仅给出了理论模型，还展示了一系列实际案例中如何通过优化探头角度和信号处理算法来提高缺陷识别的信噪比，特别是对于那些**高反射率界面或隐藏在复杂结构内部的异质性缺陷**的检测方案，提供了极为具体的步骤指导。这表明作者对材料的整个生命周期——从制备到服役——都有着深刻的理解。这本书的这种“闭环思维”，即材料设计必须充分考虑后续检测的可行性，是许多仅关注合成的文献所欠缺的远见卓识，使得整部作品的实用性和前瞻性达到了极高的统一。

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令人耳目一新的是，本书在探讨**生物医用植入物表面功能化涂层**方面的视角。它没有陷入传统材料力学的窠臼，而是巧妙地结合了生物相容性、抗腐蚀性以及抗菌活性这三个维度进行综合论述。书中对**等离子体聚合（PECVD）技术在钛合金表面构建类骨羟基磷灰石涂层**的详细描述，着重强调了等离子体参数（如射频功率、气体流速和基底偏压）对涂层微孔隙结构和生物活性诱导能力的精确调控。更进一步，作者还引入了**机器学习算法在预测涂层与活体组织长期整合成功率**方面的应用潜力，这无疑将生物材料的研究推向了数据驱动的新阶段。这种跨学科的融合，尤其是在材料科学与细胞生物学交叉点上的深入探讨，使得这本书的价值远超一般的工程手册。它提供了一种看待材料表面工程的全新哲学：材料的功能不再仅仅是固有的物理属性，而是通过精密的“表面编程”来实现的动态过程。

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