本书是国内外描述矿渣微晶玻璃材料设计和计算的第一本书。
本书通过归纳微晶玻璃系统的基本理论和已有知识,结合国内外发展趋势尤其是编者在该领域近二十年的研究成果,对微晶玻璃材料设计方法和技术进行了较为系统的介绍,详细描述了专家系统、人工神经网络以及分子动力学模拟等先进的人工智能技术在微晶玻璃设计过程中的具体应用,力求构成一个融合多种技术的微晶玻璃设计人工智能系统。
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书名 | 矿渣微晶玻璃材料设计与计算 |
分类 | 科学技术-工业科技-化学工业 |
作者 | 张培新//文岐业//朱才镇 |
出版社 | 化学工业出版社 |
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简介 | 编辑推荐 本书是国内外描述矿渣微晶玻璃材料设计和计算的第一本书。 本书通过归纳微晶玻璃系统的基本理论和已有知识,结合国内外发展趋势尤其是编者在该领域近二十年的研究成果,对微晶玻璃材料设计方法和技术进行了较为系统的介绍,详细描述了专家系统、人工神经网络以及分子动力学模拟等先进的人工智能技术在微晶玻璃设计过程中的具体应用,力求构成一个融合多种技术的微晶玻璃设计人工智能系统。 内容推荐 本书是一本关于矿渣微晶玻璃材料人工智能设计方面的专著,主要介绍了矿渣微晶玻璃数据库建立、专家系统设计和构建、人工神经网络、分子动力学模拟技术相关原理及其在矿渣微晶玻璃设计研制中的具体应用,以求矿渣微晶玻璃研制从传统“炒菜法”向优化设计的深层次转化,为复杂材料系统研究提供可以借鉴的理论、方法和技术手段。 本书适合于从事无机材料设计与计算、凝聚态物理学、计算机技术、资源环境科学等领域的科研人员、技术人员阅读,也可供大专院校相关专业师生参考。 目录 第1章 绪论 1.1 矿渣微晶玻璃概述 1.1.1 矿渣微晶玻璃研究的历史和现状 1.1.2 矿渣微晶玻璃的组成和分类 1.1.3 矿渣微晶玻璃结构及性能 1.1.4 矿渣微晶玻璃的发展趋势 1.1.5 我国矿渣微晶玻璃研究与国外状况比较 1.1.6 开发矿渣微晶玻璃的意义 1.2 材料设计 1.2.1 材料设计的含义 1.2.2 材料设计的发展阶段 1.2.3 材料设计的最新发展趋势 1.2.4 材料设计的方法与途径 1.2.5 材料设计思想在无机非金属材料中的应用 1.2.6 矿渣微晶玻璃材料设计的现状 1.2.7 矿渣微晶玻璃神经网络专家系统开发的意义 1.3 建立矿渣微晶玻璃专家系统的基本思路 参考文献 第2章 矿渣微晶玻璃专家系统设计 2.1 专家系统简介 2.1.1 专家系统定义 2.1.2 专家系统发展简况 2.1.3 专家系统的基本设计思想 2.1.4 专家系统的功能和结构 2.1.5 建造专家系统的步骤 2.2 人工神经网络及其特点 2.3 专家系统和神经网络的特点和相互结合 2.4 矿渣微晶玻璃材料设计专家系统的设计 2.4.1 矿渣微晶玻璃专家系统的设计思路 2.4.2 矿渣微晶玻璃神经网络专家系统的特点 2.5 专家系统功能模块划分 2.5.1 材料设计子系统 2.5.2 数据库管理系统 2.5.3 学习子系统 2.5.4 设计效果预测子系统 2.5.5 解释子系统 2.6 小结 参考文献 第3章 数据库管理系统 3.1 引言 3.2 知识的表示方法 3.2.1 知识及其表示 3.2.2 产生式规则表示法 3.2.3 神经网络表示法 3.3 数据库的构建 3.3.1 数据库的构建工具和数据收集 3.3.2 矿渣微晶玻璃实例库的数据结构 3.3.3 材料实例库的功能及其应用 3.3.4 其他数据库 3.4 小结 参考文献 第4章 矿渣微晶玻璃神经网络模型 4.1 人工神经网络简介 4.1.1 人工神经网络的发展 4.1.2 神经网络的特征 4.2 人工神经网络的结构 4.3 前馈神经网络及其学习算法 4.3.1 BP算法基本思想 4.3.2 网络的训练 4.4 矿渣微晶玻璃神经网络模型建立及其功能 4.5 神经网络效果检验 4.5.1 样本集1的训练 4.5.2 样本集2的训练 4.5.3 样本集3的训练 4.6 虚拟样本技术 4.6.1 矿渣微晶玻璃虚拟样本技术的基本概念 4.6.2 虚拟样本的构建 4.6.3 虚拟样本对神经网络预测能力的影响 4.6.4 虚拟样本对神经网络“过拟合”现象的影响 4.7 小结 参考文献 第5章 类比设计模块 5.1 引言 5.2 类比设计的基本原理 5.2.1 类比概述 5.2.2 常用的几种类比方法 5.2.3 属性类比 5.3 类比设计的一般模式 5.4 矿渣微晶玻璃类比因素分析 5.5 类比关系准则 5.6 冲突消解 5.7 类比设计模块的建立和效果检验 5.8 小结 参考文献 第6章 矿渣微晶玻璃专家知识和经验设计 6.1 矿渣微晶玻璃专家知识 6.1.1 基础玻璃组成 6.1.2 主晶相 6.1.3 成型方法 6.1.4 微晶玻璃的晶化制度 6.2 经验设计模块的建立和效果检验 6.2.1 经验设计的基本思路和实现方法 6.2.2 冲突消解 6.2.3 经验模块的应用和效果检验 6.3 小结 参考文献 第7章 系统控制模型 7.1 矿渣微晶玻璃专家系统推理方法 7.2 推理控制策略 7.2.1 规则激活 7.2.2 冲突消解 7.2.3 知识的“组合爆炸”问题 7.3 解释策略 7.3.1 预制文本法 7.3.2 执行跟踪法 7.4 小结 参考文献 第8章 矿渣微晶玻璃材料设计系统 8.1 材料设计系统整体框架 8.1.1 材料设计系统主页 8.1.2 权限验证系统 8.2 在线咨询界面 8.3 神经网络 8.4 分子动力学模拟 8.5 专家系统界面 8.6 矿渣微晶玻璃材料设计系统的应用 8.6.1 材料设计过程 8.6.2 人工神经网络预测 8.6.3 参数优化 8.7 小结 参考文献 第9章 CaO Al2O3 SiO2系微晶玻璃分子动力学模拟 9.1 分子动力学模拟概述 9.1.1 初始构型 9.1.2 初始速度 9.1.3 周期边界条件 9.1.4 截断 9.1.5 温度的控制 9.1.6 MD势函数 9.1.7 相关算法 9.2 CaO Al2O3 SiO2系微晶玻璃分子动力学模拟 9.2.1 CaO Al2O3 SiO2系玻璃的结构 9.2.2 CaO Al2O3 SiO2系玻璃的分子动力学模拟过程 9.2.3 模拟结果与分析 9.3 小结 参考文献 第10章 MgO A12O3 SiO2系微晶玻璃分子动力学模型 10.1 堇青石结构 10.2 理论计算方法 10.3 Hartree Fork方法 10.4 赝势方法 10.5 密度泛函理论 10.6 MgO Al2O3 SiO2系微晶玻璃分子动力学模型 10.6.1 BMH模型 10.6.2 core shell模型 10.6.3 PartialQ 模型 10.7 结构计算 10.7.1 Si和堇青石晶体结构的计算 10.7.2 非晶态结构的计算 10.8 小结 参考文献 |
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