Structure And Properties of Atomic Clusters pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Alonso, Julio A.

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:

价格:$ 219.22

装帧:HRD

isbn号码:9781860945519

丛书系列:

图书标签:

原子簇
团簇化学
原子物理
材料科学
纳米材料
量子化学
计算物理
表面物理
凝聚态物理
分子动力学

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具体描述

Atomic clusters are the bridge between molecules and the bulk matter. Following two key experiments ? the observation of electronic shells in metallic clusters and the discovery of the C60 fullerence ? the field of atomic clusters has experienced a rapid growth, and is now considered a mature field. The electrons of the cluster are confined to a small volume, hence, quantum effects are manifested on many properties of the clusters. Another interesting feature is that the properties often change in a non-smooth way as the number of atoms in the cluster increases. This book provides an updated overview of the field, and presents a detailed description of the structure and electronic properties of different types of clusters: Van der Waals clusters, metallic clusters, clusters of ionic materials and network clusters. The assembling of clusters is also considered, since specially stable clusters are expected to play a role in the future design and synthesis of new materials.

好的，这是一份针对一本名为《Structure And Properties of Atomic Clusters》的图书的不包含该书内容的、详尽的图书简介。这份简介将聚焦于其他领域，旨在构建一个内容丰富、专业性强的文本，同时避免任何与原子簇结构和性质直接相关的讨论。 --- 图书简介：《数字孪生：工业制造的未来蓝图与实施路径》核心主题：工业4.0时代下，数字孪生技术如何重塑制造业的研发、生产、运维和服务全生命周期。引言：从物理世界到虚拟映射的革命在当前以数据驱动、高度互联的工业4.0浪潮中，传统制造模式正面临前所未有的效率瓶颈与迭代压力。企业迫切需要一种能够实现物理实体与数字信息实时、动态同步的工具，以优化决策、预测故障并加速产品上市时间。《数字孪生：工业制造的未来蓝图与实施路径》正是为应对这一时代挑战而编写的权威指南。本书深入剖析了数字孪生（Digital Twin）技术的底层架构、关键驱动因素及其在复杂工业系统中的深度应用，旨在为工程师、技术管理者和战略决策者提供一套清晰、可操作的实施框架。本书完全聚焦于信息物理系统（CPS）、实时数据融合、边缘计算与云计算协同等前沿技术在工业制造场景中的集成与落地，不涉及任何关于材料科学、量子物理或纳米尺度结构的探讨。第一部分：数字孪生的理论基石与技术栈本部分构建了理解数字孪生的理论基础，并详细梳理了支撑其运行的核心技术栈。第一章：数字孪生的概念辨析与演进史本章首先明确了数字孪生与传统仿真、建模的区别，强调了“实时反馈”和“双向映射”的本质特征。追溯了该概念从航空航天领域萌芽，如何逐步渗透到汽车制造、能源电力等离散和流程工业的演变历程。探讨了不同成熟度级别的数字孪生模型（如原型孪生、过程孪生、性能孪生）的界限与适用场景。第二章：数据驱动的建模范式重点阐述了构建高保真数字孪生的数据基础。详细介绍了工业物联网（IIoT）传感器网络的数据采集策略、数据预处理技术，以及如何利用时间序列分析和异常检测算法确保输入数据的质量。深入分析了基于历史数据训练的数据驱动模型（如深度神经网络）与基于物理定律的基于模型的仿真（Model-Based Simulation）的融合方法，强调混合建模在提升预测精度中的关键作用。第三章：实时通信与边缘计算架构数字孪生能否实时响应，取决于其数据传输和处理能力。本章详述了低延迟通信协议（如MQTT、5G切片）在工业现场的应用，并重点介绍了边缘计算（Edge Computing）在本地实时数据处理、缩短反馈回路中的不可替代性。对比分析了集中式云平台与分布式边缘节点在安全隔离、计算负载分配方面的优缺点。第二部分：数字孪生在制造全生命周期中的应用实践本部分将理论知识转化为具体的工业应用场景，展示数字孪生如何赋能从产品设计到售后服务的每一个环节。第四章：研发与产品设计阶段的虚拟验证探讨了如何利用数字孪生模型对产品设计进行“虚拟试运行”。这包括早期概念验证、材料性能的宏观尺度参数评估（而非微观结构分析），以及通过迭代式的虚拟测试，显著缩短物理样机的制作周期。重点讨论了如何将设计规范嵌入孪生模型，实现“一次正确”（Right First Time）的设计目标。第五章：智能生产线的优化与控制这是数字孪生应用的核心领域。本章详细介绍了制造执行系统（MES）与数字孪生模型的集成。内容涵盖：产线布局的动态优化：如何通过孪生模型模拟不同生产节拍、物料流和机器人路径，找到能耗最低、吞吐量最大的配置。工艺参数的闭环控制：描述了如何利用孪生体对复杂机床的加工参数进行实时微调，以应对环境波动和刀具磨损，确保最终产品的一致性。质量追溯与预测：讲解了如何将每件产品在生产过程中的所有关键操作参数，实时映射到其对应的数字记录中，实现全生命周期的质量画像。第六章：预测性维护与资产性能管理（APM）本章着重于设备运维效率的提升。内容聚焦于状态监测与故障预测。详细介绍了如何利用传感器数据和孪生模型建立设备健康指标（Health Index），并使用时间序列预测算法提前数周预测关键部件的剩余使用寿命（RUL）。强调了维护任务调度优化在最小化停机时间方面的策略部署。第七章：服务化转型与供应链协同数字孪生不局限于单个工厂，它延伸至整个价值网络。本章探讨了如何利用产品数字孪生（Digital Twin of the Product）在客户现场提供增强服务，例如远程诊断、软件升级推送。同时，也讨论了如何将供应链上下游的数据整合到统一的孪生视图中，实现需求预测的精准化和库存管理的柔性化。第三部分：实施的挑战、治理与未来展望本部分着眼于大规模推广数字孪生所需的组织保障和战略规划。第八章：数据治理、安全与互操作性标准成功的数字孪生项目需要健壮的数据治理框架。本章讨论了跨系统、跨企业间数据标准化的必要性，以及如何建立严格的数据权限和访问控制机制，以保护敏感的生产数据和知识产权。重点分析了确保孪生模型与物理实体间“可信连接”的挑战。第九章：构建数字孪生能力中心的路线图为企业提供了一份分阶段的实施路线图，从试点项目（Pilot Projects）的 선정、小规模验证（Proof of Concept）到跨部门的全面推广。讨论了所需人才结构的转型——从传统机械工程师到数据科学家和系统集成专家的能力培养路径。第十章：迈向自主运营的终极目标展望数字孪生技术未来的发展趋势，包括与人工智能（AI）的深度融合，特别是自适应学习算法在孪生体中的集成，最终实现高度自主化的工业流程。探讨了数字孪生在可持续发展、能源效率优化中的潜力，及其对构建韧性供应链的长期贡献。 --- 本书特色：本书结构严谨，理论阐述深入浅出，案例分析均来源于大型装备制造、汽车、航空航天等领域的实际部署经验，提供大量可复用的架构图和数据流模型。它不是一本介绍特定物理现象的书籍，而是关于如何利用信息技术构建和管理复杂工业资产的权威操作手册。读者将掌握将数字孪生从概念转化为可衡量商业价值的完整战略与技术路径。