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材料體系建模方法(張雄) 版權(quán)信息
- ISBN：9787122444141
- 條形碼：9787122444141 ; 978-7-122-44414-1
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
材料體系建模方法(張雄) 內(nèi)容簡介
《材料體系建模方法》主要內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計建模方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法、模糊分析方法、灰色系統(tǒng)分析與建模方法和其他材料體系建模方法。通過典型材料體系案例詳細介紹建模知識點和建模技巧，便于讀者學(xué)習和理解。尤其是重點介紹工程材料體系數(shù)據(jù)挖掘與建模分析方法技巧，旨在啟發(fā)讀者如何克服工程材料復(fù)雜體系建模的難點。 本書吸納了近年來在材料領(lǐng)域經(jīng)過應(yīng)用實踐驗證適用于復(fù)雜材料體系的各類建模方法，可作為高等院校材料相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教科書，也可作為從事材料科學(xué)與工程實踐應(yīng)用的工程師的工具書和參考書。
材料體系建模方法(張雄) 目錄
0 緒論 001
0.1 數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)建模概述 001
0.1.1 數(shù)學(xué)模型分類 002
0.1.2 建模方法 003
0.1.3 建模步驟 003
0.2 材料體系建模方法概述 005
0.2.1 模糊數(shù)學(xué)建模方法 005
0.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建模方法 007
0.2.3 灰色系統(tǒng)建模方法 010
0.2.4 傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計與不確定性數(shù)學(xué)方法的比較 013 1 數(shù)理統(tǒng)計建模方法 015
1.1 數(shù)理統(tǒng)計方法 015
1.1.1 數(shù)理統(tǒng)計基本概念 015
1.1.2 參數(shù)估計 021
1.1.3 假設(shè)檢驗 024
1.1.4 方差分析與回歸分析 034
1.1.5 正交實驗設(shè)計 042
1.2 多元分析模型 048
1.2.1 回歸分析 048
1.2.2 時間序列分析 052
1.3 數(shù)理統(tǒng)計建模在混凝土材料領(lǐng)域中的應(yīng)用案例 060
1.3.1 線性回歸分析 060
1.3.2 基于正交試驗的問題研究 061
參考文獻 062 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法 064
2.1 人工智能 064
2.1.1 人工智能定義 064
2.1.2 人工智能發(fā)展概況 064
2.1.3 人工智能應(yīng)用研究 066
2.1.4 人工智能在材料領(lǐng)域的應(yīng)用 070
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理和方法 071
2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 071
2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 078
2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 093
2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 093
2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 094
2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷 097
2.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計要點 097
2.4 其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 099
2.4.1 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 099
2.4.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 106
2.4.3 隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 113
2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 118
2.5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料分類中的應(yīng)用 118
2.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料設(shè)計中的應(yīng)用 120
2.5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料制備工藝優(yōu)化中的應(yīng)用 123
2.5.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料性能預(yù)測中的應(yīng)用 126
2.5.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光譜分析中的應(yīng)用 128
參考文獻 132 3 模糊分析方法 134
3.1 模糊數(shù)學(xué)概述 134
3.1.1 模糊數(shù)學(xué)的誕生及發(fā)展 134
3.1.2 模糊數(shù)學(xué)與經(jīng)典數(shù)學(xué)、統(tǒng)計數(shù)學(xué)的關(guān)系 135
3.2 模糊集合 136
3.2.1 查德算子和其它算子 136
3.2.2 模糊集合及其表示方法 137
3.2.3 模糊集合的運算及其性質(zhì) 138
3.2.4 模糊集的截集 139
3.2.5 分解定理與擴張原則 139
3.2.6 確定隸屬函數(shù)的方法 139
3.2.7 模糊性的度量 141
3.3 模糊關(guān)系 143
3.3.1 模糊關(guān)系定義 143
3.3.2 模糊關(guān)系表示方法 144
3.3.3 模糊關(guān)系的性質(zhì) 145
3.4 模糊聚類分析 145
3.4.1 模糊聚類分析概述 145
3.4.2 模糊聚類分析方法 146
3.4.3 *大樹聚類分析法 151
3.4.4 系統(tǒng)聚類分析法 154
3.4.5 模糊聚類分析在材料科學(xué)分類中的應(yīng)用 155
3.5 模糊決策 157
3.5.1 決策及其過程 157
3.5.2 模糊決策方法 158
3.5.3 模糊決策的實際應(yīng)用 158
參考文獻 161 4 灰色系統(tǒng)分析與建模方法 162
4.1 灰色系統(tǒng)理論概述 162
4.1.1 灰色系統(tǒng)理論的形成與發(fā)展 162
4.1.2 灰含義與灰現(xiàn)象 163
4.1.3 白色、黑色和灰色系統(tǒng) 163
4.1.4 灰數(shù)、灰元、灰關(guān)系與灰度 164
4.1.5 灰量的白化權(quán)函數(shù) 166
4.1.6 本征灰系統(tǒng)與非本征灰系統(tǒng) 167
4.1.7 灰色系統(tǒng)與模糊數(shù)學(xué) 168
4.1.8 灰色理論的研究內(nèi)容 168
4.2 灰色生成 168
4.2.1 生成與生成數(shù) 168
4.2.2 灰色生成分類 169
4.2.3 累加生成 169
4.2.4 累減生成 169
4.2.5 均值生成 170
4.3 灰色關(guān)聯(lián)分析 171
4.3.1 灰色關(guān)聯(lián)分析的目的 171
4.3.2 灰色關(guān)聯(lián)分析方法 171
4.3.3 關(guān)聯(lián)度與關(guān)聯(lián)系數(shù) 171
4.3.4 數(shù)據(jù)變換 173
4.3.5 灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析 173
4.3.6 灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用 174
4.4 灰色建模 175
4.4.1 灰色模型建模機理 175
4.4.2 灰微分方程 176
4.4.3 灰色模塊 176
4.4.4 微分擬合建模方法 178
4.4.5 GM(1,1)、GM(1,n)、GM(2,1)模型 180
4.4.6 五步建模思想與方法 181
4.5 灰色預(yù)測 182
4.5.1 灰色預(yù)測概述 182
4.5.2 數(shù)列預(yù)測 184
4.5.3 灰色預(yù)測優(yōu)化的必要性及途徑 187
4.6 灰色系統(tǒng)分析與建模方法在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 188
4.6.1 灰色關(guān)聯(lián)分析在材料研究中的應(yīng)用——碳纖維布加固混凝土短柱受剪承載力灰色關(guān)聯(lián)分析 188
4.6.2 材料體系性能的灰色預(yù)測——不同顆粒群匹配時粉煤灰-水泥復(fù)合體系的強度預(yù)測模型 189
4.6.3 材料體系的灰色聚類及灰色評估 191
參考文獻 193 5 材料體系建模方法的綜合應(yīng)用 194
5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的綜合應(yīng)用 194
5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的異同 194
5.1.2 模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合 195
5.1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 196
5.1.4 神經(jīng)模糊系統(tǒng) 201
5.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-模糊系統(tǒng)在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 202
5.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 214
5.2.1 灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系 214
5.2.2 灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式 214
5.2.3 灰色模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模 215
5.2.4 灰色系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)白化方法 215
5.2.5 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化 216
5.2.6 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 216
5.3 綜合建模方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用案例 223
5.3.1 黃麻纖維分級的灰色模糊邏輯方法 224
5.3.2 用序列相似性分析研究原料與水性聚氨酯性能的相關(guān)性 228
5.3.3 灰色模糊邏輯在CFRP復(fù)合材料多性能參數(shù)優(yōu)化中應(yīng)用 232
5.3.4 基于機器學(xué)習的鋼材疲勞強度預(yù)測及機理分析 239
參考文獻 249 6 其他材料體系建模方法 252
6.1 蒙特卡羅方法 252
6.1.1 蒙特卡羅方法的基本思想 252
6.1.2 蒙特卡羅方法的原理 252
6.1.3 隨機變量與抽樣方法 253
6.1.4 蒙特卡羅方法的解題步驟及其優(yōu)點 255
6.1.5 蒙特卡羅方法的精度分析 256
6.1.6 蒙特卡羅方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 257
6.2 分子動力學(xué)方法 262
6.2.1 分子動力學(xué)方法的基本思想 262
6.2.2 分子動力學(xué)原理 263
6.2.3 分子動力學(xué)模擬的基本方法 265
6.2.4 分子動力學(xué)方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 267
6.3 元胞自動機方法 268
6.3.1 元胞自動機的基本原理 269
6.3.2 元胞自動機的分類 271
6.3.3 概率性元胞自動機方法 271
6.3.4 晶格氣元胞自動機方法 272
6.3.5 非平衡現(xiàn)象的模擬 273
6.3.6 元胞自動機方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 277
6.4 有限元法 278
6.4.1 有限元法概述 278
6.4.2 有限元法的基本原理 279
6.4.3 有限元模擬中的平衡方程 280
6.4.4 有限元法的解題步驟 280
6.4.5 有限元法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 281
參考文獻 285
0.1 數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)建模概述 001
0.1.1 數(shù)學(xué)模型分類 002
0.1.2 建模方法 003
0.1.3 建模步驟 003
0.2 材料體系建模方法概述 005
0.2.1 模糊數(shù)學(xué)建模方法 005
0.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建模方法 007
0.2.3 灰色系統(tǒng)建模方法 010
0.2.4 傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計與不確定性數(shù)學(xué)方法的比較 013 1 數(shù)理統(tǒng)計建模方法 015
1.1 數(shù)理統(tǒng)計方法 015
1.1.1 數(shù)理統(tǒng)計基本概念 015
1.1.2 參數(shù)估計 021
1.1.3 假設(shè)檢驗 024
1.1.4 方差分析與回歸分析 034
1.1.5 正交實驗設(shè)計 042
1.2 多元分析模型 048
1.2.1 回歸分析 048
1.2.2 時間序列分析 052
1.3 數(shù)理統(tǒng)計建模在混凝土材料領(lǐng)域中的應(yīng)用案例 060
1.3.1 線性回歸分析 060
1.3.2 基于正交試驗的問題研究 061
參考文獻 062 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法 064
2.1 人工智能 064
2.1.1 人工智能定義 064
2.1.2 人工智能發(fā)展概況 064
2.1.3 人工智能應(yīng)用研究 066
2.1.4 人工智能在材料領(lǐng)域的應(yīng)用 070
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理和方法 071
2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 071
2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 078
2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 093
2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 093
2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 094
2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷 097
2.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計要點 097
2.4 其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 099
2.4.1 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 099
2.4.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 106
2.4.3 隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 113
2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 118
2.5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料分類中的應(yīng)用 118
2.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料設(shè)計中的應(yīng)用 120
2.5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料制備工藝優(yōu)化中的應(yīng)用 123
2.5.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料性能預(yù)測中的應(yīng)用 126
2.5.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光譜分析中的應(yīng)用 128
參考文獻 132 3 模糊分析方法 134
3.1 模糊數(shù)學(xué)概述 134
3.1.1 模糊數(shù)學(xué)的誕生及發(fā)展 134
3.1.2 模糊數(shù)學(xué)與經(jīng)典數(shù)學(xué)、統(tǒng)計數(shù)學(xué)的關(guān)系 135
3.2 模糊集合 136
3.2.1 查德算子和其它算子 136
3.2.2 模糊集合及其表示方法 137
3.2.3 模糊集合的運算及其性質(zhì) 138
3.2.4 模糊集的截集 139
3.2.5 分解定理與擴張原則 139
3.2.6 確定隸屬函數(shù)的方法 139
3.2.7 模糊性的度量 141
3.3 模糊關(guān)系 143
3.3.1 模糊關(guān)系定義 143
3.3.2 模糊關(guān)系表示方法 144
3.3.3 模糊關(guān)系的性質(zhì) 145
3.4 模糊聚類分析 145
3.4.1 模糊聚類分析概述 145
3.4.2 模糊聚類分析方法 146
3.4.3 *大樹聚類分析法 151
3.4.4 系統(tǒng)聚類分析法 154
3.4.5 模糊聚類分析在材料科學(xué)分類中的應(yīng)用 155
3.5 模糊決策 157
3.5.1 決策及其過程 157
3.5.2 模糊決策方法 158
3.5.3 模糊決策的實際應(yīng)用 158
參考文獻 161 4 灰色系統(tǒng)分析與建模方法 162
4.1 灰色系統(tǒng)理論概述 162
4.1.1 灰色系統(tǒng)理論的形成與發(fā)展 162
4.1.2 灰含義與灰現(xiàn)象 163
4.1.3 白色、黑色和灰色系統(tǒng) 163
4.1.4 灰數(shù)、灰元、灰關(guān)系與灰度 164
4.1.5 灰量的白化權(quán)函數(shù) 166
4.1.6 本征灰系統(tǒng)與非本征灰系統(tǒng) 167
4.1.7 灰色系統(tǒng)與模糊數(shù)學(xué) 168
4.1.8 灰色理論的研究內(nèi)容 168
4.2 灰色生成 168
4.2.1 生成與生成數(shù) 168
4.2.2 灰色生成分類 169
4.2.3 累加生成 169
4.2.4 累減生成 169
4.2.5 均值生成 170
4.3 灰色關(guān)聯(lián)分析 171
4.3.1 灰色關(guān)聯(lián)分析的目的 171
4.3.2 灰色關(guān)聯(lián)分析方法 171
4.3.3 關(guān)聯(lián)度與關(guān)聯(lián)系數(shù) 171
4.3.4 數(shù)據(jù)變換 173
4.3.5 灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析 173
4.3.6 灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用 174
4.4 灰色建模 175
4.4.1 灰色模型建模機理 175
4.4.2 灰微分方程 176
4.4.3 灰色模塊 176
4.4.4 微分擬合建模方法 178
4.4.5 GM(1,1)、GM(1,n)、GM(2,1)模型 180
4.4.6 五步建模思想與方法 181
4.5 灰色預(yù)測 182
4.5.1 灰色預(yù)測概述 182
4.5.2 數(shù)列預(yù)測 184
4.5.3 灰色預(yù)測優(yōu)化的必要性及途徑 187
4.6 灰色系統(tǒng)分析與建模方法在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 188
4.6.1 灰色關(guān)聯(lián)分析在材料研究中的應(yīng)用——碳纖維布加固混凝土短柱受剪承載力灰色關(guān)聯(lián)分析 188
4.6.2 材料體系性能的灰色預(yù)測——不同顆粒群匹配時粉煤灰-水泥復(fù)合體系的強度預(yù)測模型 189
4.6.3 材料體系的灰色聚類及灰色評估 191
參考文獻 193 5 材料體系建模方法的綜合應(yīng)用 194
5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的綜合應(yīng)用 194
5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的異同 194
5.1.2 模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合 195
5.1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 196
5.1.4 神經(jīng)模糊系統(tǒng) 201
5.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-模糊系統(tǒng)在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 202
5.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 214
5.2.1 灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系 214
5.2.2 灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式 214
5.2.3 灰色模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模 215
5.2.4 灰色系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)白化方法 215
5.2.5 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化 216
5.2.6 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料領(lǐng)域中的應(yīng)用 216
5.3 綜合建模方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用案例 223
5.3.1 黃麻纖維分級的灰色模糊邏輯方法 224
5.3.2 用序列相似性分析研究原料與水性聚氨酯性能的相關(guān)性 228
5.3.3 灰色模糊邏輯在CFRP復(fù)合材料多性能參數(shù)優(yōu)化中應(yīng)用 232
5.3.4 基于機器學(xué)習的鋼材疲勞強度預(yù)測及機理分析 239
參考文獻 249 6 其他材料體系建模方法 252
6.1 蒙特卡羅方法 252
6.1.1 蒙特卡羅方法的基本思想 252
6.1.2 蒙特卡羅方法的原理 252
6.1.3 隨機變量與抽樣方法 253
6.1.4 蒙特卡羅方法的解題步驟及其優(yōu)點 255
6.1.5 蒙特卡羅方法的精度分析 256
6.1.6 蒙特卡羅方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 257
6.2 分子動力學(xué)方法 262
6.2.1 分子動力學(xué)方法的基本思想 262
6.2.2 分子動力學(xué)原理 263
6.2.3 分子動力學(xué)模擬的基本方法 265
6.2.4 分子動力學(xué)方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 267
6.3 元胞自動機方法 268
6.3.1 元胞自動機的基本原理 269
6.3.2 元胞自動機的分類 271
6.3.3 概率性元胞自動機方法 271
6.3.4 晶格氣元胞自動機方法 272
6.3.5 非平衡現(xiàn)象的模擬 273
6.3.6 元胞自動機方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 277
6.4 有限元法 278
6.4.1 有限元法概述 278
6.4.2 有限元法的基本原理 279
6.4.3 有限元模擬中的平衡方程 280
6.4.4 有限元法的解題步驟 280
6.4.5 有限元法在材料科學(xué)中的應(yīng)用 281
參考文獻 285
展開全部
材料體系建模方法(張雄) 作者簡介
張雄，現(xiàn)任同濟大學(xué)二級教授，同濟大學(xué)材料學(xué)院教授委員會主任。國務(wù)院學(xué)位委員會材料學(xué)科評議組成員，國家“十三五”重點研發(fā)計劃項目首席，全國人大代表 張雄教授，長期在教學(xué)和科研一線工作，從教三十多年，已培養(yǎng)了博士、碩士150多人，已在國內(nèi)外學(xué)術(shù)雜志發(fā)表學(xué)術(shù)論文3000多篇，作為主編已出版專業(yè)著作17部。為同濟大學(xué)博士、碩士研究生及本科生開設(shè)《材料體系建模方法》《材料體系模擬與建！氛n程已有30年，該課程是同濟大學(xué)材料專業(yè)特色課程。
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