計算機在材料科學與工程中的應用

1　常用計算方法和數(shù)值模擬基礎
1.1 正交試驗設計I
1.1.1 Z交試驗設計的基本原理
1.1.2 正交試驗設計的基本方法
1.1.3 多指標試驗設計的分析方法
1.1.4 水平不同的正交試驗設計
1.1.5 有交互作用的正交試驗設計
1.1.6 正交試驗設計的方差分析方法
1.2 數(shù)據(jù)處理技術
1.2.1 正交試驗設計插值方法
1.2.2 曲線擬合與最小二乘法
1.3 高斯消去法求解線性代數(shù)方程組的解法
本章小結(jié)
思考題與習題
2　材料科學與工程中的物理場計算機分析
2.1 溫度場計算機分析
2.1.1 傳熱學及溫度場基本概念
2.1.2 導熱微分方程
2.1.3 導熱微分方程初始條件與邊界條件
2.1.4 平面穩(wěn)態(tài)溫度場的有限差分求解
2.1.5 非穩(wěn)態(tài)導熱問題的有限差分求解
2.2 濃度場計算
2.2.1 擴散方程
2.2.2 擴散方程的數(shù)值解
本章小結(jié)
思考題與習題
3　計算機在材料科學與工程控制中的應用
3.1 計算機控制系統(tǒng)的一般概念
3.1.1 在線控制系統(tǒng)和離線控制系統(tǒng)
3.1.2 實時控制系統(tǒng)
3.1.3 閉環(huán)控制系統(tǒng)和開環(huán)控制系統(tǒng)
3.1.4 直接數(shù)字控制系統(tǒng)
3.1.5 監(jiān)督控制系統(tǒng)
3.2 以微機為核心的工業(yè)控制系統(tǒng)的組成原理及功能特點
3.2.1 以微機為核心的工業(yè)控制系統(tǒng)組成
3.2.2 硬件部分
3.2.3 軟件部分
3.2.4 控制系統(tǒng)的基本功能和主要特點
3.3 過程通道和數(shù)據(jù)采集
3.3.1 輸入和輸出過程通道
3.3.2 模擬量輸入、輸出通道信號的處理
3.3.3 過程通道的干擾及其抑制
3.4 直接數(shù)字控制
3.4.1 直接數(shù)字控制系統(tǒng)的組成和特點
3.4.2 直接數(shù)字控制系統(tǒng)的控制規(guī)律
3.5 模糊控制系統(tǒng)特點及建立過程
3.5.1 模糊控制的特點
3.5.2 模糊控制系統(tǒng)的建立
3.6 多變量復雜控制系統(tǒng)
3.7 集散控制系統(tǒng)及應用
3.7.1 集散控制系統(tǒng)的組成框圖
3.7.2 集散控制系統(tǒng)的特點
3.7.3 集散控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式
3.7.4 集散控制系統(tǒng)應用
3.8 控制管理一體化
3.8.1 管理與控制分層結(jié)構(gòu)
3.8.2 一體化結(jié)構(gòu)體系及特點
3.8.3 應用前景
3.9 虛擬儀器
3.9.1 虛擬儀器的結(jié)構(gòu)、組成及特點
3.9.2 虛擬儀器的應用
本章小結(jié)
思考題與習題
4　計算機在企業(yè)管理中的應用
4.1 管理信息系統(tǒng)概念
4.1.1 管理信息的定義
4.1.2 管理信息系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
4.1.3 管理信息系統(tǒng)在企業(yè)管理中的應用
4.2 信息系統(tǒng)技術
4.2.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
4.2.2 數(shù)據(jù)庫設計
4.2.3 材料數(shù)據(jù)庫及其應用
4.2.4 生產(chǎn)、技術管理數(shù)據(jù)庫及其應用
4.2.5 決策支持系統(tǒng)
4.3 企業(yè)管理信息系統(tǒng)的開發(fā)
4.3.1 系統(tǒng)分析
4.3.2 系統(tǒng)設計
4.3.3 系統(tǒng)的實施、運行與評價
4.3.4 企業(yè)管理信息系統(tǒng)開發(fā)實例——鑄造企業(yè)市場營銷管理信息系統(tǒng)的開發(fā)
本章小結(jié)
思考題與習題
5　計算機輔助設計
5.1 CAD技術
5.1.1 CAD技術簡介
5.1.2 計算機輔助設計中的新技術
5.1.3 計算機輔助造型設計
5.1.4 計算機輔助模具設計
5.1.5 計算機輔助工藝過程設計
5.1.6 計算機在設備設計中的應用
5.2 計算機在材料設計和相圖設計中的應用
5.2.1 材料設計的發(fā)展
5.2.2 相圖設計原理
5.2.3 相圖計算及合成
5.3 材料的微觀結(jié)構(gòu)設計及模擬
5.3.1 原子／分子層次的計算機模擬
5.3.2 斷裂與晶粒長大的模擬
5.3.3 材料模擬軟件及其在材料科學中的應用
本章小結(jié)
思考題與習題
6 神經(jīng)網(wǎng)絡在材料科學與工程中的應用
6.1 ANN概述
6.1.1 生物神經(jīng)網(wǎng)絡
6.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）
6.1.3 ANN發(fā)展史
6.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
6.1.5 學習算法的種類
6.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、學習算法及其設計
6.2.1 BP網(wǎng)絡模型與結(jié)構(gòu)
6.2.2 BP學習規(guī)則
6.2.3 BP網(wǎng)絡的設計
6.2.4 BP網(wǎng)絡的限制與不足
6.2.5 反向傳播法的改進方法
6.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在材料科學中的應用
6.3.1 材料的設計與性能預測
6.3.2 在無機非金屬材料工業(yè)中的應用
6.3.3 在有機材料工業(yè)中的應用
6.3.4 在金屬材料工業(yè)中的應用
6.4 專家系統(tǒng)及其在材料科學與工程中的應用
6.4.1 專家系統(tǒng)及其特點
6.4.2 專家系統(tǒng)的類型
6.4.3 專家系統(tǒng)的構(gòu)成
6.4.4 專家系統(tǒng)的開發(fā)
6.4.5 材料科學工程的一些專家系統(tǒng)
6.4.6 專家系統(tǒng)的發(fā)展展望
本章小結(jié)
思考題與習題
附錄
附錄A
附錄B
附錄C計算程序
參考文獻