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材料智能設計與製造導論(戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)

  • 作者：編者:劉哲|責編:董伏霖//楊璇
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111771913
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：134
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    本書屬於教育部戰略性新興領域「十四五」高等教育系列教材，針對新工科背景下產業對高端技術人才在信息化、智能化技術應用方面的培養需求，結合當前材料科學與人工智慧技術交叉融合的最新發展趨勢，並融入編者對材料智能設計與製造領域教學與科研的實踐經驗編寫而成。本書共6章，系統闡述了材料智能設計與製造的基本原理、關鍵方法以及實際應用案例。本書內容包括第一性原理計算及材料資料庫、材料的機器學習建模方法、材料智能設計與優化方法、基於高通量實驗的材料篩選方法、材料智能設計與製造的前沿應用案例和材料智能設計與製造的發展趨勢。
作者介紹
編者:劉哲|責編:董伏霖//楊璇
目錄
前言
緒論
第1章  第一性原理計算及材料資料庫
  1.1  第一性原理計算
    1.1.1  多體薛定諤方程
    1.1.2  從頭算方法
    1.1.3  密度泛函理論基礎
    1.1.4  科恩-沈方程求解
  1.2  高通量計算
    1.2.1  電子結構計算
    1.2.2  原子尺度計算
  1.3  材料資料庫與大數據技術
    1.3.1  材料資料庫概述
    1.3.2  材料大數據技術
  1.4  複習思考題
第2章  材料的機器學習建模方法
  2.1  機器學習在材料領域的應用需求
  2.2  機器學習建模流程
  2.3  常用機器學習演算法
    2.3.1  線性回歸
    2.3.2  決策樹
    2.3.3  支持向量機
    2.3.4  高斯過程回歸
    2.3.5  神經網路
    2.3.6  卷積神經網路
    2.3.7  循環神經網路
    2.3.8  長短期記憶網路
    2.3.9  決策樹梯度提升
  2.4  機器學習指導材料設計與製造
  2.5  複習思考題
第3章  材料智能設計與優化方法
  3.1  貝葉斯條件概率及應用
    3.1.1  貝葉斯理論基礎
    3.1.2  貝葉斯參數提取方法
    3.1.3  物理模型參數提取
  3.2  基於貝葉斯優化的自主實驗方法
    3.2.1  貝葉斯優化方法基礎
    3.2.2  貝葉斯自主實驗應用案例
    3.2.3  貝葉斯優化設計自主實驗的實踐
  3.3  材料成分及特徵的生成模型設計
    3.3.1  生成模型逆向設計方法
    3.3.2  有機分子材料的生成模型
    3.3.3  無機晶體材料的生成模型
  3.4  複習思考題
第4章  基於高通量實驗的材料篩選方法
  4.1  高通量實驗的材料製備方法
    4.1.1  高通量實驗的發展概述
    4.1.2  高通量實驗的基本特徵
    4.1.3  主要的高通量實驗方法
  4.2  高通量表徵方法及代理參數的優化

    4.2.1  高通量微區表徵
    4.2.2  代理參數的優化
  4.3  基於自動機器人的高通量實驗
    4.3.1  自動機器人概述
    4.3.2  基於自動機器人的高通量實驗案例
    4.3.3  高通量實驗的發展趨勢
  4.4  複習思考題
第5章  材料智能設計與製造的前沿應用案例
  5.1  人工智慧在高熵合金設計中的應用
    5.1.1  高熵合金的相結構預測
    5.1.2  高熵合金的力學性能優化
  5.2  人工智慧在功能陶瓷材料設計中的應用
    5.2.1  純數據驅動的功能陶瓷設計
    5.2.2  數理結合的功能陶瓷設計
  5.3  人工智慧在新能源材料與器件中的應用
    5.3.1  人工智慧結合鈣鈦礦光伏器件材料篩選
    5.3.2  人工智慧結合儲能電池材料篩選
  5.4  複習思考題
第6章  材料智能設計與製造的發展趨勢
  6.1  人工智慧在材料資料庫構建方面的發展趨勢
    6.1.1  材料資料庫構建的機遇與挑戰
    6.1.2  基於人工智慧的材料資料庫構建前沿
    6.1.3  大語言模型在材料數據獲取過程中的挑戰
  6.2  人工智慧在獲取組分-工藝-性能關係中的進展
    6.2.1  通用大語言模型的微調功能降低了機器學習建模的使用門檻
    6.2.2  通用大語言模型的多任務學習能力減少了對大數據量的需求
  6.3  大語言模型在材料領域的應用前景
  6.4  複習思考題
參考文獻

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