礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)與計(jì)算

出版時(shí)間:2010-5  出版社:化學(xué)工業(yè)出版社  作者:張培新,文岐業(yè),朱才鎮(zhèn) 等著  頁數(shù):170  字?jǐn)?shù):1830000  

前言

  自20世紀(jì)50年代光敏微晶玻璃發(fā)明以來,這種以控制玻璃結(jié)晶的方法制造的玻璃結(jié)晶材料(稱微晶玻璃或玻璃陶瓷)在理論研究和工藝實(shí)踐方面都取得了巨大的進(jìn)展。特別是礦渣微晶玻璃研制成功后,微晶玻璃在工業(yè)應(yīng)用上也取得了很大的進(jìn)展。礦渣微晶玻璃是目前為止在微晶玻璃中品種最多、數(shù)量最大的產(chǎn)品,成為國內(nèi)外社會(huì)可持續(xù)發(fā)展和推動(dòng)清潔生產(chǎn)的優(yōu)先開發(fā)項(xiàng)目。在我國,礦渣微晶玻璃被列為國家資源綜合利用行動(dòng)的戰(zhàn)略發(fā)展重點(diǎn)和環(huán)保治理重點(diǎn),被稱為跨世紀(jì)的新材料。然而,由于微晶玻璃組成、結(jié)構(gòu)和性能關(guān)系的復(fù)雜性,其研發(fā)主要還是依靠試行?錯(cuò)誤法(“炒菜法”),效率低下。因此,我們深感有必要總結(jié)礦渣微晶玻璃生產(chǎn)的理論和實(shí)際,借助計(jì)算機(jī)技術(shù),開發(fā)礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)專家系統(tǒng),使材料設(shè)計(jì)上升到智能化的水平。  本書通過歸納微晶玻璃系統(tǒng)的基本理論和已有知識(shí),結(jié)合國內(nèi)外發(fā)展趨勢尤其是我們在該領(lǐng)域近二十年的研究成果,對(duì)微晶玻璃材料設(shè)計(jì)方法和技術(shù)進(jìn)行了較為系統(tǒng)的介紹,詳細(xì)描述了專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及分子動(dòng)力學(xué)模擬等先進(jìn)的人工智能技術(shù)在微晶玻璃設(shè)計(jì)過程中的具體應(yīng)用,力求構(gòu)成一個(gè)融合多種技術(shù)的微晶玻璃設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)。全書由三大部分組成:第1章是微晶玻璃和礦渣微晶玻璃發(fā)展的基本情況;第2~8章是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)在微晶玻璃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用;第9、10章是微晶玻璃的分子動(dòng)力學(xué)模擬計(jì)算?! ”緯菄鴥?nèi)外描述礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)和計(jì)算的第一本書。其特點(diǎn)在于,結(jié)合礦渣微晶玻璃組成、結(jié)構(gòu)和性能之間的關(guān)系,介紹了利用多種現(xiàn)代材料設(shè)計(jì)手段進(jìn)行多維非線性復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化過程,涉及“從上到下”和“從下到上”,從微觀參數(shù)到宏觀性能,從分子動(dòng)力學(xué)模擬計(jì)算到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“黑箱”計(jì)算的綜合性材料設(shè)計(jì)和研究方法。在內(nèi)容結(jié)構(gòu)體系上,以材料設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)作為主線,深入淺出地介紹了各種新型技術(shù)的原理、構(gòu)建及其與專家系統(tǒng)的融合。本書旨在為從事復(fù)雜材料系統(tǒng)研究的科研和工程技術(shù)人員提供可以借鑒的重要理論、方法和技術(shù)手段,促進(jìn)礦渣微晶玻璃等新材料的研制由傳統(tǒng)“炒菜法”向優(yōu)化設(shè)計(jì)的深層次轉(zhuǎn)化。  筆者從事礦渣微晶玻璃研究開發(fā)工作近20年,主持和完成了包括國家自然科學(xué)基金(50674068、50974090、29761001)、廣東省自然科學(xué)基金(021289)、廣西科學(xué)基金(0135020)及深圳市基礎(chǔ)研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(JC200903120029A)在內(nèi)的多項(xiàng)研究課題,本書也是有關(guān)成果的歸納和總結(jié)?! 」P者再次向本書所有參考文獻(xiàn)的原作者致謝。

內(nèi)容概要

本書是一本關(guān)于礦渣微晶玻璃材料人工智能設(shè)計(jì)方面的專著,主要介紹了礦渣微晶玻璃數(shù)據(jù)庫建立、專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)和構(gòu)建、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分子動(dòng)力學(xué)模擬技術(shù)相關(guān)原理及其在礦渣微晶玻璃設(shè)計(jì)研制中的具體應(yīng)用,以求礦渣微晶玻璃研制從傳統(tǒng)“炒菜法”向優(yōu)化設(shè)計(jì)的深層次轉(zhuǎn)化,為復(fù)雜材料系統(tǒng)研究提供可以借鑒的理論、方法和技術(shù)手段。    本書適合于從事無機(jī)材料設(shè)計(jì)與計(jì)算、凝聚態(tài)物理學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、資源環(huán)境科  學(xué)等領(lǐng)域的科研人員、技術(shù)人員閱讀,也可供大專院校相關(guān)專業(yè)師生參考。

書籍目錄

第1章 緒論 1.1 礦渣微晶玻璃概述    1.1.1 礦渣微晶玻璃研究的歷史和現(xiàn)狀    1.1.2 礦渣微晶玻璃的組成和分類    1.1.3 礦渣微晶玻璃結(jié)構(gòu)及性能    1.1.4 礦渣微晶玻璃的發(fā)展趨勢    1.1.5 我國礦渣微晶玻璃研究與國外狀況比較    1.1.6 開發(fā)礦渣微晶玻璃的意義  1.2 材料設(shè)計(jì)    1.2.1 材料設(shè)計(jì)的含義    1.2.2 材料設(shè)計(jì)的發(fā)展階段    1.2.3 材料設(shè)計(jì)的最新發(fā)展趨勢    1.2.4 材料設(shè)計(jì)的方法與途徑    1.2.5 材料設(shè)計(jì)思想在無機(jī)非金屬材料中的應(yīng)用    1.2.6 礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)的現(xiàn)狀    1.2.7 礦渣微晶玻璃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)開發(fā)的意義  1.3 建立礦渣微晶玻璃專家系統(tǒng)的基本思路  參考文獻(xiàn)第2章 礦渣微晶玻璃專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)  2.1 專家系統(tǒng)簡介    2.1.1 專家系統(tǒng)定義    2.1.2 專家系統(tǒng)發(fā)展簡況    2.1.3 專家系統(tǒng)的基本設(shè)計(jì)思想    2.I.4 專家系統(tǒng)的功能和結(jié)構(gòu)    2.1.5 建造專家系統(tǒng)的步驟  2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其特點(diǎn)  2.3 專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和相互結(jié)合  2.4 礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)    2.4.1 礦渣微晶玻璃專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路    2.4.2 礦渣微晶玻璃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的特點(diǎn)  2.5 專家系統(tǒng)功能模塊劃分  2.5.1 材料設(shè)計(jì)子系統(tǒng)  2.5.2 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)  2.5.3 學(xué)習(xí)子系統(tǒng)  2.5.4 設(shè)計(jì)效果預(yù)測子系統(tǒng)  2.5.5 解釋子系統(tǒng)  2.6 小結(jié)  參考文獻(xiàn)第3章 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)  3.1 引言  3.2 知識(shí)的表示方法    3.2.1 知識(shí)及其表示    3.2.2 產(chǎn)生式規(guī)則表示法    3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示法  3.3 數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建    3.3.1 數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建工具和數(shù)據(jù)收集    3.3.2 礦渣微晶玻璃實(shí)例庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)    3.3.3 材料實(shí)例庫的功能及其應(yīng)用    3.3.4 其他數(shù)據(jù)庫  3.4 小結(jié)  參考文獻(xiàn)第4章 礦渣微晶玻璃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型  4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介    4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展    4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征  4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)  4.3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法    4.3.1 BP算法基本思想    4.3.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 ……第5章 類比設(shè)計(jì)模塊 第6章 礦渣微晶玻璃專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)第7章 系統(tǒng)控制模型  第8章 礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)系統(tǒng)第9章 CaO-Al2O3-SiO2系微晶玻璃分子動(dòng)力學(xué)模擬 第10章 MgO-Al2O3-SiO2系微晶玻璃分子動(dòng)力學(xué)模型

章節(jié)摘錄

  第二,以專家系統(tǒng)推理規(guī)則的形式將領(lǐng)域?qū)<曳治龊徒鉀Q問題的思維方式模型化,通過專家系統(tǒng)推理機(jī)即通過計(jì)算機(jī)程序?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)存儲(chǔ)起來,對(duì)礦渣微晶玻璃設(shè)計(jì)進(jìn)行指導(dǎo),這樣可以在一定程度上減輕對(duì)為數(shù)不多的材料設(shè)計(jì)專家的依賴,便于礦渣微晶玻璃的新材料開發(fā)和工業(yè)化發(fā)展;第三,由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有處理非線性問題的能力,可以通過樣本訓(xùn)練將微晶玻璃設(shè)計(jì)的知識(shí)隱式地表達(dá)在權(quán)值矩陣中。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,就可以有效地解決礦渣微晶玻璃組成結(jié)構(gòu)性能之間關(guān)系復(fù)雜、專家知識(shí)難于獲取和表達(dá)的問題??傊?,礦渣微晶玻璃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)開發(fā)的目的,正是在礦渣微晶玻璃經(jīng)驗(yàn)知識(shí)比較豐富,而理論知識(shí)相對(duì)匱乏的情況下,綜合和提煉專家的知識(shí),建立礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)實(shí)例庫和知識(shí)庫,并在此基礎(chǔ)上模擬專家開發(fā)、設(shè)計(jì)礦渣微晶玻璃的思路和方法,開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng),使礦渣微晶玻璃新材料的研制由“炒菜法”向優(yōu)化設(shè)計(jì)的深層次轉(zhuǎn)化,從而促進(jìn)礦渣微晶玻璃的研究與開發(fā)以及工業(yè)廢渣的綜合利用。另外本研究的開發(fā)成功不僅使礦渣微晶玻璃的研究上升到一個(gè)智能化的水平,而且也有助于推動(dòng)國家資源綜合利用行動(dòng)的戰(zhàn)略發(fā)展重點(diǎn)和環(huán)保治理重點(diǎn)的實(shí)施,因此本研究在理論上和實(shí)踐上都有重要的意義,必將具有廣闊的發(fā)展前景?! ?.3建立礦渣微晶玻璃專家系統(tǒng)的基本思路  通過上述的分析,國內(nèi)外學(xué)者在材料設(shè)計(jì)理論和方法上進(jìn)行了大量的研究,提出了開發(fā)材料設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的基本框架,這對(duì)礦渣微晶玻璃材料設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的開發(fā)具有很重要的指導(dǎo)意義。礦渣微晶玻璃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)進(jìn)行材料設(shè)計(jì)的思路是:根據(jù)給定的礦渣成分及設(shè)計(jì)要求,直接查閱相關(guān)的材料設(shè)計(jì)手冊、文獻(xiàn),找出相似的設(shè)計(jì)實(shí)例,以該實(shí)例的成分參數(shù)和工藝參數(shù)作為新材料設(shè)計(jì)的初步參數(shù),按具體情況經(jīng)過參數(shù)調(diào)整,再由實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證,若實(shí)驗(yàn)結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求,則該設(shè)計(jì)參數(shù)可以作為最終的參數(shù),若不成功,則根據(jù)已有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)調(diào)整參數(shù),直到符合要求為止。如果難以找到相似的設(shè)計(jì)實(shí)例,可以依據(jù)其主要成分初步確定該礦渣組成屬于某一玻璃系統(tǒng)和可能形成的主晶相,再確定相應(yīng)的玻璃組成參數(shù)和工藝參數(shù),最后由實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證設(shè)計(jì)是否符合要求。

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用戶評(píng)論 (總計(jì)2條)

 
 

  •   工作需要。還可以,側(cè)重材料專家系統(tǒng)的。
  •   內(nèi)容少,有用的資料少,沒有達(dá)期望值
 

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