计算机在材料科学中的应用课件.ppt
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1、计算机在材料科学中的应用概论材料的分类 有机高分子材料:有机分子、聚合物(塑料、橡胶、黏合剂、涂料、纤维)、高聚物(非晶态、晶态、液晶、合金)生物活性材料:谷氨酸被颉氨酸取代导致镰刀型贫血症、DNA、基因组 金属材料:有色金属、黑色金属、合金材料 无机非金属材料:从硅酸盐材料到功能材料、半导体 复合物:有机金属化合物(五十年代的二戊铁)材料研究的层次 材料工程:制备工艺与用途 材料科学:化学组成、性能、显微结构 材料化学:元素组成、分子结构、化学键 材料物理:电子结构、场力、能量计算机技术在材料中的应用 材料物理计算 材料化学计算 材料结构与性能计算 材料工艺设计 材料工艺控制 材料数据库 材
2、料数据挖掘举例 陶瓷材料设计 金属材料设计 耐火材料设计 防腐蚀材料设计 功能材料设计 电池材料设计 材料性能预报计算机在材料科学中的应用 计算机辅助试验设计:正交设计与均匀设计 实验数据的处理与分析:准确度与精确度 数学模型的建立与评价:最小二乘与回归分析 数学规划与配方计算:规划的解法与配方实例 基于计算机的实验模拟:应用实例 材料性能的预报与评估:应用实例 材料化学的理论计算:模式识别、人工神经网络、遗传算法 材料物理的理论研究:量子力学与量子化学 新材料的设计与开发:进展计算机辅助试验设计试验设计之源起 20世纪30年代,由于农业试验的需要,R.A.Fisher在试验设计和统计分析方面
3、做出了一系列先驱工作,从此试验设计成为统计科学的一个分支 F.Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计都作出了杰出的贡献,使该分支在理论上日趋完善,在应用上日趋广泛 1960年代,日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化,使得试验设计得到广泛的普及与应用国内试验设计简史 60年代由华罗庚教授倡导与普及的“优选法”,即国外的斐波那契方法 70年代我国的数理统计学者在工业部门中普及的“正交设计”法都是人们熟悉的试验设计法 70年代末期由方开泰教授和王元教授倡导和推广的均匀设计也是一种常用的试验设计方法
4、。“优选法”是单变量的最优调试法,“正交设计”是基于拉丁方理论和群论的多因素试验设计方法,“均匀设计”则是基于数论方法的另一种多因素试验设计方法。利益所在 试验设计得好,会事半功倍,反之就会事倍功半了。好的试验设计方案可以大大减少试验次数,得到充分的信息,简化数据处理过程,节省人力、物力和时间。正确合理的试验设计,可以使试验结果的可靠性显著提高。试验设计还可以为迅速寻求参数的优化数值和选择最佳工艺方案指明方向。材料科学与材料工业中经常会出现各种试验设计问题,例如配方试验或称混料试验(Experiments with Mixtures),就是在材料科学中经常遇到的问题之一。基本概念 指标:在试验
5、设计中,人们把判断试验效果好坏所采用的标准称为试验指标,或简称为指标 因素:或称为因子,有可能影响试验指标的条件,称作因素。通常情况下固定的因素在试验方案中并不称为因素,只有变化的因素才称为因素 水平:或称为处理,能影响试验指标的因素,通常人为地给予控制、分组,在统计学上,统称其为因子的水平基本要求 进行不同处理的实验单元间,要有相同的系统 要有明确的试验目的、恰当的指标 要挑选因子,适当确定水平。使试验范围尽可能大一点,试验范围太小的缺点是不容易获得比已有条件有显著改善的结果。每一个因素的水平个数最好适当多一些,水平的间隔大小和生产控制精度是密切相关的。同时,因素和水平的含意可以是广义的 处
6、理实验数据要能配上相应的数理统计方法,以达到预期的试验目的因素的主效应和因素间的交互效应 各因素的水平所对应的目标值称为主效应,各个因素除了对目标值有独立的影响外,还可能共同对目标值产生作用,即交互作用。交互作用通常表现为因素的乘积对指标的影响,其系数为正称为正交互作用,其系数为负称为负交互作用。试验设计方法的发展过程 全面试验法 将每一个因素的不同水平组合做同样数目的试验。一般说m个因子n个水平的全面试验需要做nm次试验。当因素的个数不多,每个因数的水平数也不多时,用全面试验的方法,并且通过数据分析可以获得较为丰富的结果,结论也比较精确。当因素较多,水平数较大时,全面试验要求的试验数目可能非
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- 计算机 材料科学 中的 应用 课件
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