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基於機器學習和第一性原理的滲碳鋼性能研究

  • 作者：朱振龍//王旭|責編:韓繼偉//張鋆
  • 出版社：中國科大
  • ISBN：9787312063305
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：162
人民幣：RMB 60 元      售價：元
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內容大鋼
    本書內容包括金屬學、摩擦學、人工智慧和第一性原理四部分，較為系統地介紹殘餘奧氏體含量和穩定性對磨損性能的影響，通過熱力學、動力學計算結合深度學習，構建「工藝—組織—性能」關係模型。該模型為組織調控和性能預測提供依據，根據其對組織和硬度的預測結果，可以優化滲碳工藝，提高?具在服役中的磨損性能。通過第一性原理計算，從能量角度探究磨損行為—奧氏體相變路徑—磨損性能的內在聯繫，進而探究馬氏體相變路徑對磨損裂紋的形成和磨損性能的影響。
    本書是金屬學與人工智慧相結合的綜合型專著，適合高等學校材料成形及控制工程、冶金工程、材料加工工程專業學生使用，也可供非材料專業（如機械製造、大數據技術與應用）的學生以及工程技術人員參考。
作者介紹
朱振龍//王旭|責編:韓繼偉//張鋆
目錄
前言
第1章 緒論
  1.1 引言
  1.2 國內外研究現狀
  1.3 研究目的與意義
  1.4 研究內容與技術路線
第2章 滲碳層梯度組織製備
  2.1 實驗材料
  2.2 滲碳工藝方案
  2.3 摩擦磨損實驗
  2.4 分析測試方法
  2.5 深度學習
  2.6 基於密度泛函第一性原理
第3章 滲碳層組織與硬度計算模型
  3.1 引言
  3.2 不同碳濃度滲碳層結構分析
  3.3 不同碳濃度滲碳層殘餘奧氏體和硬度計算模型
第4章 基於機器學習對滲碳層殘餘奧氏體分割及硬度預測
  4.1 引言
  4.2 基於深度學習構建殘餘奧氏體識別模型
  4.3 基於滲碳層顯微組織圖片構建殘餘奧氏體分割資料庫
  4.4 殘餘奧氏體分割模型訓練與結果分析
  4.5 U-Net網路模型優化及實驗結果
  4.6 基於機器學習對滲碳層硬度預測與分析
  4.7 殘餘應力預測
第5章 基於機器學習對合金鋼力學性能建模與成分設計
  5.1 引言
  5.2 數據獲取
  5.3 建立模型
  5.4 實驗結果
  5.5 分析與討論
第6章 滲碳層組織結構對磨損性能的影響
  6.1 引言
  6.2 基於機器學習設計摩擦磨損實驗
  6.3 碳濃度對滲碳層磨損性能的影響
  6.4 不同淬火速率對滲碳層磨損性能分析
第7章 滲碳層殘餘奧氏體對磨損性能的影響機理
  7.1 引言
  7.2 磨損表面形貌分析
  7.3 滲碳層殘餘奧氏體的機械穩定性研究
  7.4 高機械穩定性殘餘奧氏體在滲碳層磨損過程中的作用機制
  7.5 滲碳層機械穩定性低的殘餘奧氏體在磨損過程的作用機制
第8章 滲碳層摩擦誘導馬氏體相變晶體學路徑計算
  8.1 引言
  8.2 摩擦誘導馬氏體相變晶體學取向關係
  8.3 基於第一性原理計算馬氏體相變晶體學路徑
  8.4 計算結果分析
參考文獻

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