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出版者:西南交通大学出版社

作者:傅攀

出品人:

页数:131

译者:

出版时间:2007-10

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787811048131

丛书系列:

图书标签:

• 工程测试
• 实验教学
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• 工程技术
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• 实验指导

科技前沿探索：现代工程实践中的前沿技术与方法论 一部洞察未来、聚焦实践的工程科学巨著 本书聚焦于当前工程领域最炙手可热、对未来产业格局具有决定性影响的前沿技术分支，旨在为读者提供一套系统化、高屋建瓴的理论框架与实战指导。它深度剖析了支撑新一代信息技术、先进制造、可持续能源等核心领域的技术基石，并辅以大量跨学科的案例分析，帮助工程师、科研人员及决策者把握技术迭代的脉络，实现从理论认知到工程落地的跨越。 --- 第一篇：智能系统与复杂决策优化 本篇深入探讨了使传统工程系统迈向“智能体”的关键技术，侧重于人工智能（AI）在工程决策、过程控制与系统优化中的深度融合。 1. 深度强化学习在动态系统控制中的应用 本书首先摒弃了传统的PID控制和模型预测控制（MPC）的局限性，转而聚焦于基于深度强化学习（DRL）的自适应控制框架。详细阐述了如何构建高效的奖励函数、设计合适的探索/利用策略，并在高维、非线性、不确定性强的环境中训练出鲁棒的控制策略。内容涵盖了Actor-Critic算法（如A2C、PPO）在复杂机械臂运动规划、电网负荷平衡以及流体动力学优化中的具体实施路径与性能评估标准。 2. 可解释性人工智能（XAI）与工程信任机制 在关键基础设施和高风险决策领域，黑箱模型的不可解释性是工程应用的最大障碍。本章系统梳理了当前主流的XAI技术，包括局部可解释性模型（LIME）、SHAP值分析以及因果推断方法。重点讨论了如何将这些方法应用于故障诊断、材料缺陷识别等场景，以构建工程师对AI决策的信任链条，确保合规性与安全性。 3. 边缘计算与联邦学习在分布式传感网络中的部署 随着物联网（IoT）设备数量的激增，数据处理的实时性与隐私保护成为核心挑战。本书详述了边缘智能（Edge AI）架构的设计原则，包括异构硬件的资源调度、模型轻量化技术（如知识蒸馏、量化），以及联邦学习（Federated Learning）在保护原始数据安全的前提下实现模型协同训练的机制。案例分析集中于智能工厂环境下的多节点协同感知与实时决策。 --- 第二篇：先进材料与增材制造的结构完整性 本篇聚焦于新一代功能材料的研发范式转变，以及如何利用增材制造（AM）技术应对传统制造工艺难以克服的结构设计与材料性能瓶颈。 4. 计算材料学与高通量虚拟筛选 本书强调了从“试错法”向“理性设计”的转变。深入介绍基于密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）模拟的前沿应用，如何精确预测新合金、复合材料的电子结构、晶格缺陷与力学响应。重点讲解了如何结合机器学习（ML）构建材料信息学数据库，实现对特定性能（如耐高温、超塑性）材料的虚拟筛选与快速迭代。 5. 增材制造过程中的残余应力与微观结构控制 针对选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）等金属增材制造工艺，本书详细分析了熔池动态、冷却速率梯度对最终部件微观组织（如晶粒尺寸、位错密度）的影响机制。引入了先进的在线监测技术（如原位光谱分析）来实时反馈热历史，并提出了主动控制策略（如预热、扫描路径优化）以最小化各向异性、降低内应力导致的开裂与变形。 6. 跨尺度力学建模与结构健康监测（SHM） 探讨了如何实现从原子尺度到宏观结构尺度的多尺度建模，以准确评估复杂制造结构（如点阵结构、多孔材料）的疲劳寿命与断裂韧性。内容涵盖了有限元（FEA）与离散元法（DEM）的耦合技术，以及如何将无损检测（NDT）数据（如超声波、电磁声波）反馈至模型中，实现对结构剩余寿命的动态预测。 --- 第三篇：可持续工程与系统韧性 本篇关注工程系统在面对气候变化、资源约束及突发事件时的适应性、弹性与可持续发展。 7. 能源系统的深度脱碳与智能电网韧性设计 本书超越了简单的可再生能源发电技术介绍，着重于系统集成与优化。探讨了大规模储能技术（如固态电池、压缩空气储能）的工程化挑战，以及如何利用先进优化算法（如随机规划、鲁棒优化）设计具有高韧性的微电网与区域电网，以应对极端天气和网络攻击。 8. 循环经济视角下的产品全生命周期评估（LCA）与再制造工程 从环境工程伦理角度出发，本书提出了将LCA工具集成到早期设计阶段（DfX原则）的实践方法。详细介绍了如何量化产品在原材料获取、制造、使用及报废阶段的资源消耗与环境影响。同时，探讨了高级诊断技术在退役部件性能评估中的应用，以及模块化设计如何促进高效的、高价值的再制造流程。 9. 复杂基础设施系统的数字孪生与风险管理 数字孪生（Digital Twin）不再是简单的3D可视化，而是集成了实时传感数据、仿真模型与预测分析的动态虚拟映射。本章阐述了如何构建跨越物理实体与虚拟模型的实时数据总线，利用该孪生体进行“假设情景分析”（What-if Scenarios），对交通网络、桥梁结构或大型制造线的潜在故障、拥堵或安全风险进行提前预警和压力测试。 --- 本书的价值定位 本书的读者群体是那些不仅需要掌握现有工程标准，更迫切需要掌握未来十年核心技术驱动力的专业人士。它不是对基础知识的复述，而是对方法论的颠覆与创新。通过对高阶理论、尖端算法与实际工程约束的深度整合，本书旨在培养读者面向复杂、不确定性环境下的系统思维能力和前瞻性解决问题的能力。它为读者搭建了一座从前沿实验室成果到工业级应用落地的坚实桥梁。

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