计算机在材料科学与工程中的应用pdf电子书版本下载

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计算机在材料科学与工程中的应用PDF格式电子书版下载

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1常用计算方法和数值模拟基础 1

1.1 正交试验设计 1

1.1.1 正交试验设计的基本原理 2

1.1.2 正交试验设计的基本方法 4

1.1.3 多指标试验设计的分析方法 10

1.1.4 水平不同的正交试验设计 14

1.1.5 有交互作用的正交试验设计 15

1.1.6 正交试验设计的方差分析方法 18

1.2 数据处理技术 22

1.2.1 正交试验设计插值方法 22

1.2.2 曲线拟合与最小二乘法 24

1.3 高斯消去法求解线性代数方程组的解法 30

本章小结 34

思考题与习题 35

2材料科学与工程中的物理场计算机分析 37

2.1 温度场计算机分析 37

2.1.1 传热学及温度场基本概念 37

2.1.2 导热微分方程 38

2.1.3 导热微分方程初始条件与边界条件 40

2.1.4 平面稳态温度场的有限差分求解 41

2.1.5 非稳态导热问题的有限差分求解 44

2.2 浓度场计算 48

2.2.1 扩散方程 48

2.2.2 扩散方程的数值解 49

本章小结 53

思考题与习题 53

3计算机在材料科学与工程控制中的应用 54

3.1 计算机控制系统的一般概念 54

3.1.1 在线控制系统和离线控制系统 54

3.1.2 实时控制系统 54

3.1.3 闭环控制系统和开环控制系统 55

3.1.4 直接数字控制系统 55

3.1.5 监督控制系统 56

3.2 以微机为核心的工业控制系统的组成原理及功能特点 57

3.2.1 以微机为核心的工业控制系统组成 57

3.2.2 硬件部分 57

3.2.3 软件部分 58

3.2.4 控制系统的基本功能和主要特点 58

3.3 过程通道和数据采集 59

3.3.1 输入和输出过程通道 59

3.3.2 模拟量输入、输出通道信号的处理 63

3.3.3 过程通道的干扰及其抑制 65

3.4 直接数字控制 68

3.4.1 直接数字控制系统的组成和特点 68

3.4.2 直接数字控制系统的控制规律 69

3.5 模糊控制系统特点及建立过程 75

3.5.1 模糊控制的特点 75

3.5.2 模糊控制系统的建立 76

3.6 多变量复杂控制系统 80

3.7 集散控制系统及应用 82

3.7.1 集散控制系统的组成框图 83

3.7.2 集散控制系统的特点 83

3.7.3 集散控制系统的结构形式 85

3.7.4 集散控制系统应用 85

3.8 控制管理一体化 90

3.8.1 管理与控制分层结构 90

3.8.2 一体化结构体系及特点 91

3.8.3 应用前景 92

3.9 虚拟仪器 93

3.9.1 虚拟仪器的结构、组成及特点 93

3.9.2 虚拟仪器的应用 98

本章小结 99

思考题与习题 99

4计算机在企业管理中的应用 101

4.1 管理信息系统概念 101

4.1.1 管理信息的定义 102

4.1.2 管理信息系统的结构 103

4.1.3 管理信息系统在企业管理中的应用 105

4.2 信息系统技术 108

4.2.1 数据库系统 108

4.2.2 数据库设计 111

4.2.3 材料数据库及其应用 112

4.2.4 生产、技术管理数据库及其应用 114

4.2.5 决策支持系统 116

4.3 企业管理信息系统的开发 118

4.3.1 系统分析 118

4.3.2 系统设计 126

4.3.3 系统的实施、运行与评价 132

4.3.4 企业管理信息系统开发实例——铸造企业市场营销管理信息系统的开发 136

本章小结 137

思考题与习题 138

5计算机辅助设计 139

5.1 CAD技术 139

5.1.1 CAD技术简介 139

5.1.2 计算机辅助设计中的新技术 143

5.1.3 计算机辅助造型设计 146

5.1.4 计算机辅助模具设计 148

5.1.5 计算机辅助工艺过程设计 154

5.1.6 计算机在设备设计中的应用 159

5.2 计算机在材料设计和相图设计中的应用 163

5.2.1 材料设计的发展 163

5.2.2 相图设计原理 168

5.2.3 相图计算及合成 170

5.3 材料的微观结构设计及模拟 178

5.3.1 原子/分子层次的计算机模拟 178

5.3.2 断裂与晶粒长大的模拟 186

5.3.3 材料模拟软件及其在材料科学中的应用 187

本章小结 195

思考题与习题 196

6神经网络在材料科学与工程中的应用 197

6.1 ANN概述 197

6.1.1 生物神经网络 197

6.1.2 人工神经网络（ANN） 200

6.1.3 ANN发展史 206

6.1.4 人工神经网络的学习 208

6.1.5 学习算法的种类 209

6.2 BP神经网络结构、学习算法及其设计 210

6.2.1 BP网络模型与结构 211

6.2.2 BP学习规则 211

6.2.3 BP网络的设计 219

6.2.4 BP网络的限制与不足 222

6.2.5 反向传播法的改进方法 223

6.3 人工神经网络在材料科学中的应用 227

6.3.1 材料的设计与性能预测 227

6.3.2 在无机非金属材料工业中的应用 232

6.3.3 在有机材料工业中的应用 234

6.3.4 在金属材料工业中的应用 239

6.4 专家系统及其在材料科学与工程中的应用 242

6.4.1 专家系统及其特点 242

6.4.2 专家系统的类型 243

6.4.3 专家系统的构成 244

6.4.4 专家系统的开发 245

6.4.5 材料科学工程的一些专家系统 248

6.4.6 专家系统的发展展望 260

本章小结 260

思考题与习题 260

附录 262

附录A 262

附录B 264

附录C 计算程序 266

参考文献 273