具体描述
《冶金过程数学模型与人工智能应用》是关于冶金过程数学模型与人工智能控制系统应用的教学用书。全书共分为5章，主要内容包括过程控制数学模型与人工智能基础、冶金主要流程的数学模型以及人工智能系统应用三大部分。
《冶金过程数学模型与人工智能应用》理论知识与应用相结合，书中既有建模、人工智能的基础理论与方法，又有控制模型与系统的实际应用，内容深入浅出，通俗易懂，突出冶金工艺技术与控制理论、计算机技术交叉融合的特点，对冶金工作者和控制系统研发人员都有参考价值。
《冶金过程数学模型与人工智能应用》可作为冶金工程专业本科生、研究生的教材，也可供冶金工程设计与开发人员、冶金生产现场技术人员参考。
探索新材料时代的数学基石与智能驱动 《材料科学的计算前沿与未来展望》 第一部分：计算材料学的理论基础与方法论（约 400 字） 本书深度剖析了现代材料科学研究范式中，计算方法所扮演的核心角色。在原子尺度到宏观尺度的多尺度模拟需求日益增长的背景下，我们系统梳理了描述材料本构关系、微观结构演化及界面行为所需的基本物理定律和数学框架。 第一章：连续介质力学的现代诠释与材料本构关系 本章聚焦于如何用严谨的数学语言刻画材料在受力、热场、电磁场耦合作用下的响应。重点阐述了经典弹性理论、粘塑性理论以及超材料力学中的本构方程组的推导过程。我们详细分析了如何通过引入微观自由能密度函数来构建满足热力学一致性的本构关系，特别是针对非线性、非均匀材料体系，如高熵合金、复合材料和智能响应材料的描述方法。内容涵盖了张量分析在描述材料各向异性中的应用，以及如何将连续介质力学模型与晶体塑性理论相结合，以模拟材料的塑性变形与损伤机制。 第二章：热力学、相变与扩散过程的动力学建模 材料的性能往往由其热力学状态和相变动力学决定。本章深入探讨了基于吉布斯自由能最小化原理的相图构建方法，包括固液相变、固态相变（如析出、晶界迁移）的相场模型（Phase Field Model）的数学基础。我们详细介绍了扩散方程（Fick定律的推广）、热传导方程的数值求解策略，并将其应用于描述材料在极端温度和压力下的动态行为。特别关注了非平衡态下的热力学过程建模，如快速冷却过程中的非晶化倾向分析。 第三章：第一性原理计算与量子力学模拟 本部分是理解材料本质的基础。我们系统地介绍了基于密度泛函理论（DFT）的计算方法，包括局域密度近似（LDA）、广义梯度近似（GGA）及其在计算材料特性方面的应用。内容覆盖了晶体结构优化、电子结构分析、能带结构计算以及弹性常数和晶格振动（声子谱）的精确计算。重点讨论了如何克服多体问题和电子关联效应带来的挑战，以及如何利用这些计算结果来指导实验设计。 第二部分：高级数值方法与高性能计算（约 550 字） 现代材料模型的复杂性和计算需求的庞大性，使得高效、稳定的数值求解算法成为瓶颈突破的关键。本部分集中探讨了应对这些挑战所需的高级计算技术。 第四章：偏微分方程的离散化技术与误差分析 本章全面对比了求解材料学中常见偏微分方程（如Navier-Stokes方程、Cahn-Hilliard方程、Allen-Cahn方程）的几种主要数值方法。详细讲解了有限差分法（FDM）在规则网格上的应用及其截断误差分析。随后，重点深入有限元法（FEM）的理论框架，包括形函数选择、单元装配和边界条件的有效处理，特别是对复杂几何结构（如裂纹尖端、孔隙网络）的处理策略。此外，还引入了求解非结构化网格问题的有限体积法（FVM）及其在流场耦合问题中的优势。 第五章：分子动力学模拟与尺度衔接技术 分子动力学（MD）作为连接原子尺度与介观尺度的桥梁，其有效性高度依赖于势函数的精度和模拟效率。本章详述了各种力场模型（如嵌入原子法EAM、偶极-偶极相互作用模型）的构建原理及其适用范围。重点分析了提高MD模拟效率的并行计算策略（如域分解法、粒子间作用力截断优化）。更进一步，我们探讨了如何利用粗粒化分子动力学（Coarse-Grained MD）和介观模拟方法（如耗散粒子动力学DPD）来实现从原子尺度到微米尺度的有效尺度衔接。 第六章：介观结构演化的多尺度建模框架 本章探讨了如何构建一个能够跨越多个时间与空间尺度的统一计算平台。内容包括：如何利用晶体塑性有限元法（CP-FEM）模拟宏观塑性，同时在其内部嵌入晶体学信息；如何利用元胞自动机（CA）模拟晶粒的生长和演化；以及如何通过随机行走方法模拟材料中的随机缺陷扩散。关键在于构建信息流动的接口，确保从微观计算得到的参数能够有效地输入到宏观模型中，实现计算的“自洽性”。 第三部分：材料科学中的优化、逆向工程与前沿探索（约 550 字） 面对海量的材料设计空间，传统的“试错法”已难以为继。本部分将目光投向如何利用先进的优化理论和计算智能方法，加速新材料的发现与性能预测。 第七章：材料性能的逆向设计与优化算法 本章集中讨论了如何反转传统的材料设计流程，即从所需性能出发，推导出满足这些性能的材料结构或成分。核心内容包括：拓扑优化方法（Topology Optimization）在结构轻量化设计中的应用，以及基于梯度下降、共轭梯度法和模拟退火等经典优化算法在材料参数辨识中的应用。我们详细分析了目标函数（Objective Function）的构建，特别是涉及多目标优化（如强度、韧性、导电率的平衡）时的Pareto前沿分析。 第八章：不确定性量化与模型验证 任何计算模型都带有固有不确定性，包括模型形式的不确定性、输入参数的不确定性以及数值计算误差。本章深入探讨了如何对这些不确定性进行量化（Uncertainty Quantification, UQ）。主要介绍蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和概率代理模型（Surrogate Models）在材料性能分布预测中的应用。此外，详细阐述了如何通过贝叶斯方法（Bayesian Inference）融合实验数据与计算模拟结果，从而对模型参数进行修正和验证，以提高模型的可靠性。 第九章：先进机器学习在材料数据挖掘中的应用 本章着重于如何处理和挖掘由高通量计算和实验平台产生的大规模材料数据。内容涵盖：如何使用特征工程技术从复杂结构数据中提取有效的描述符（Descriptors）；如何应用回归模型（如支持向量回归SVR、高斯过程回归GPR）预测材料的特定物理化学性质；以及如何利用降维技术（如主成分分析PCA）来可视化和理解高维材料设计空间。本章的案例分析将聚焦于新型催化剂活性位点的识别和电池电解质的筛选过程。 本书旨在为材料科学家、化学工程师以及应用数学工作者提供一套系统化、可操作的计算工具箱和理论基础，以应对未来材料设计与制造中出现的复杂挑战。其核心价值在于提供一套严谨的、面向工程应用的数学语言体系，以实现对物质世界精确、高效的理解和控制。
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目录信息
1 概述 1.1 冶金生产过程简述 1.1.1 炼铁 1.1.2 炼钢 1.2 冶金过程的特点与控制方法 1.2.1 冶金过程的特点 1.2.2 冶金过程的控制方法 1.3 冶金过程数学模型与人工智能的研究进展2 冶金过程检测和自动控制基础 2.1 冶金过程信息检测 2.1.1 冶金过程自动化体系结构 2.1.2 冶金过程检测 2.2 冶金过程基础自动化 2.2.1 可编程控制器(PLC) 2.2.2 基础自动化级通信 2.2.3 人机界面技术 2.2.4 分布式计算机控制系统3 过程控制数学模型与人工智能基础 3.1 数学模型基础 3.1.1 数学模型及其特点 3.1.2 数学模型在冶金中的作用 3.1.3 数学模型的建立方法及步骤 3.2 人工智能基础 3.2.1 人工智能概述 3.2.2 专家系统 3.2.3 人工神经网络 3.2.4 模糊控制 3.3 过程控制常用模型及其算法 3.3.1 基于时间序列的预报模型 3.3.2 基于BP算法的预报模型 3.3.3 基于遗传算法的最优化模型4 冶金过程数学模型 4.1 烧结过程数学模型 4.1.1 烧结配料模型 4.1.2 烧结工艺参数优化模型 4.1.3 烧结过程热状态模型 4.1.4 烧结矿性能预报模型 4.2 高炉数学模型 4.2.1 高炉无料钟布料模型 4.2.2 软熔带模型 4.2.3 高炉炉缸炉底侵蚀模型 4.2.4 铁水硅含量预报模型 4.2.5 热风炉蓄热室内温度场模型 4.3 转炉数学模型 4.3.1 静态控制模型 4.3.2 动态控制模型 4.3.3 合金模型 4.4 电炉数学模型 4.4.1 电弧炉炼钢合金成分控制模型 4.4.2 电弧炉冶炼能量结构模型 4.5 炉外精炼数学模型 4.5.1 LF炉钢包精炼合金加料与钢水成分预报模型 4.5.2 LF炉钢包精炼能量损耗预报模型 4.6 连铸数学模型 4.6.1 中间包钢液温度模型 4.6.2 结晶器温度场模型 4.6.3 板坯连铸二冷仿真模型5 冶金过程人工智能控制系统 5.1 烧结人工智能控制系统 5.1.1 烧结配矿专家系统 5.1.2 烧结过程操作优化指导系统 5.1.3 烧结矿化学成分控制专家系统 5.2 高炉人工智能控制系统 5.2.1 高炉炉况诊断与报警专家系统 5.2.2 高炉综合智能控制专家系统 5.2.3 热风炉燃烧智能控制系统 5.3 转炉人工智能控制系统 5.3.1 基于辐射信息分析的转炉终点预测 5.3.2 转炉炼钢智能控制系统 5.4 电炉人工智能控制系统 5.4.1 交流电弧炉智能集成计算机控制系统 5.4.2 电炉炼钢专家系统 5.5 炉外精炼人工智能控制系统 5.5.1 基于故障树的RH-KTB大型真空系统智能故障诊断系统 5.5.2 智能LF控制系统 5.6 连铸人工智能控制系统 5.6.1 结晶器液位智能控制系统 5.6.2 连铸二次冷却动态智能优化控制系统参考文献
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