1、名師整理優秀資源1材料設計有哪幾個發展階段？金屬、陶瓷，塑料等各種材料的發展都經歷了簡單到復雜、宏觀到微觀、表面到本質、 盲目到理性、偶然到必然、經驗到理論的過程。如果把它們的發展歷程和研究開發都認為是具有材料設計的內涵，那么，可將材料設計分為以下幾個階段：1. 經驗設計階段2.科學組織設計階段3.相結構設計階段4.原子結構層次設計階段2. 材料設計范圍是什么？材料設計應包括理論、模型、計算、實驗和統計等幾部分。一般認為材料設計應包含從材料制備到應用的全過程。材料計算、材料制備、材料評價和性能檢測的過程基本上完成了一個材料設計周期。材料計算、材料制備、材料評價和性能檢測之間的快速重復是材料發展

2、的主要手段。原 #4材料設計 丁系統設計11制備方潔設計丄材料的一體化設計3材料設計的層次？材料設計可分為：微觀層次、介觀層次、宏觀層次三個層次；也稱為微觀層次、連續模型層次、工程應用層次；微觀設計層次（micro）:空間尺度在1 nm量級，是原子、電子層次的設計連續模型層次（continuum）:典型尺度在1卩m量級，這時材料被看成連續介質，不考慮其 中單個原子、分子的行為；（Macro）:尺度對應于宏觀材料，涉及大塊材料的加工和使用性能的設計研究。材料設計也有劃分為：納觀 （nano）、介觀（meso）微觀（micro）、宏觀（macro4材料設計有哪些特點？A.多尺度-關聯模型：多尺度蘊

3、藏于物質世界、科學技術和工程的諸多領域：宇宙形成、生命現象、大氣環流,材料的成型與應用， 以及物理和化學中的量子效應等。 空間和時間方面的跨尺度與跨層次現 象，以及相應的多尺度耦合反映了物質世界構造的基本性質。材料科學將發展為材料系統科學，材料設計也必將是系統設計。不同結構 層次與不同性質的理論需要溝通，逐步形成有機聯系的知識體系。單一層次的設計必將被多層次設計所代替。多層次設計必須要建立多尺度 材料模型(multiscale materials modeling, MMM) 和各層次間相互關聯的數 理模型。多尺度-關聯模型 大尺度原子模擬方法； 原子模擬的邊界技術； 原子模擬方法與有限元方法

4、偶和技術； 本構關系逼近法；B.經驗設計和科學設計并存與兼容 C材料設計將逐漸綜合化D.材料設計將逐步計算機化 5材料設計的主要類型和方法有哪些？一般認為：材料設計(materials design)是指通過理論計算來預報新材料的組分、結構 與性能，或者說通過計算設計來“訂做”具有特定性能的新材料。實際認為：材料設計不僅是指開發新材料，傳統材料的設計和加工制備工藝過程中的設計和控制在實現生產中顯得更為重要。上體化設計 按研究工作的大小分塑 h 紊統設計 局趣設尋類型：復合材料設計表面技術設計，新材料開發設計，納米材料與技術的設計，材料 加工過程設計與控制材料設計方法：計算機技術(專家系統人工神

5、經網絡)，數學工具(有限元法、遺傳算 法、分形理論、小波分析、拓撲法等)，軟件與數據庫6材料設計的關鍵科學問題是什么？ 材料設計為國民經濟和尖端技術服務，要結合國民經濟建設和高技術項目開展材料設計工作。例如，要在壁厚壓力容器材料、原子能應用材料、航空與航天用超高強度材料、高溫合金、低溫材料、電子信息材料、各種特殊功能材料等。 從分層次到多層次進行材料計算設計，分層次研究的弱點是不同學科互相分割，難以取得系統的合效果；特別是微觀層次(電子、原子)的設計離開預報、設計實際材料還有很大的距離，難以解決工程實際問題。重點是多層次綜合設計的突破。 多學科的交叉、融合是必然的趨勢，材料計算技術科學是材料、

6、物理、化學、數學和計算機等多學科的交叉研究領域。鼓勵材料科學和系統科學結合。整體已成為當今科技發展的重要趨勢，多層次和跨學科正是計算材料學的特點和本質。 數理模型的建立和實用化是關鍵。材料設計系統主要依賴于數理模型。師昌緒說：各層次研究的關鍵是根據基礎數據能否發展出符號實際的解析與數理模型，解決不同層次間計算方法的選擇與整合。 材料計算設計科學的基礎研究必須加強。我國在材料設計或計算材料學方面的研究落后于國外，且在觀念、思維上也沒有跳出國外現有的思路，有的還比較偏激。需要開展基礎研究的工作較多：各層次的接口問題：大量實用性數理模型的建立；一些共性問題的解決；材料性能的可靠性設計等，特別是新材料

7、的設計開發基礎研究工作則更多。1什么是材料設計的數據庫和知識庫？數據庫和知識庫在材料設計中的重點作用是什么？材料設計技術：量子理論的各種計算方法、熱力學計算方法、半經驗和數值計算方法 等。材料設計的途徑：材料設計的知識庫與數據庫、材料設計專家系統、計算機模擬設計 各個系統等。數據庫是隨著計算機技術的發展而出現的一門新興技術。材料數據庫和知識庫是以存取材料知識和數據為主要內容的數值數據庫。數據庫一般應包括材料的性能及一些重要參量的數據，材料成分、處理、試驗條件以及材料的應用與評價等內容。知識庫主要是材料成分、組織、工藝和性能間的關系以及材料科學與工程的有關理論成果。作用：知識庫是人工智能派生出來

8、的一種應用技術，它是實現人工智能的基本條件。實際上知識庫就是材料計算中的一系列數理模型，用于定量計算或半定量描述的關系式。數據庫中存儲的是具體的數據值，它只能進行查詢，不能進行推理，就像倉庫一樣。知識庫中存儲的是規則、規律，通過數理模型的推算、運算，以一定的可信度給出所需要的性能等數據；也可以利用知識庫進行成分和工藝控制參量的計算設計。利用數據庫和知識庫可以實現材料性能的預測功能和設計功能，達到設計的雙向性。2. 材料設計中的專家系統主要有哪些類型？主要發展方向是什么？專家系統又稱智能決策支持系統(Intelligenee Decision Support System,簡稱IDSS)，它是指

9、采用專家推理方法的計算機模型來解決現實世界中提出的需要由專家來分析和判斷的復雜 問題。專家系統所研究的是具有解決問題的能力的專門知識的人機系統，這些專門知識包 括在特定領域中理解有關問題的知識，以及解決其中若干問題的技巧。專家系統的類型：1解釋專家系統( expert system for interpretation):任務：通過對已知信息和數據進行分析和推理，從而確定它們的含義，給出相應解釋；特點a.數據量很大，常不準確、有錯誤、不完全 b.能從不完全的信息中得出解釋， 并能對數據做出某些假設c.推理過程可能很復雜和很長。例子語音理解、圖象分析、系統監視、化學結構分析和信號解釋等2. 預測

10、專家系統 (expert system for prediction)任務：通過對過去和現在已知狀況的分析，推斷未來可能發生的情況；特點a.系統處理的數據隨時間變化，且可能是不準確和不完全b.系統需要有適應時間變化的動態模型例子有氣象預報、軍事預測、人口預測、交通預測、經濟預測和農產品預測等3. 診斷專家系統 (expert system for diag no sis)來推斷出相應對象存在的故障和產故任務：根據輸入系統的有關被診斷對象的信息，障的原因，并進一步給出排除故障方法的一類專家系統特點a.能夠了解被診斷對象或客體各組成部分的特性以及它們之間的聯系b.能夠區分一種現象及其所掩蓋的另一種

11、現象c.能夠向用戶提出測量的數據，并從不確切信息中得出盡可能正確的診斷例子有醫療診斷、電子機械和軟件故障、材料失效診斷等4. 設計專家系統 (expert system for design)任務：根據用戶輸入的設計要求數據，求解出滿足設計要求的目標配置方案能 設計特點a.從多種約束中得到符合要求的設計b.系統需要檢索較大的可能解空間c.試驗性地構造出可能設計，易于修改d.能夠使用已有設計來解釋當前新的VAX計算機結構設計專家系例子電路、土木建筑設計、機械產品和生產工藝設計、統等5. 規劃專家系統 (expert system for planning)任務：根據給定的規劃目標數據，制定出某個

12、能夠達到目的的動作規劃或行動步驟特點a.所要規劃的目標可能是動態的或靜態的，需要對未來動作做出預測b.所涉及的問題可能很復雜，能抓住重點，除了各個子目標和不確定信息。例子軍事指揮調度系統、ROPES機器人規劃專家系統、汽車和火車運行調度專家系統等6. 監視專家系統 (expert system for monitoring)任務：對系統、對象或過程的行為進行不斷觀察，并把觀察到的行為與其應當具有的行為進行比較，以發現異常情況，發出警報特點a.系統應具有快速反應能力，在事故之前預警b.系統發出的警報要有很高的準確性c.系統能夠動態地處理其輸入信息例子核電站、防空、國家財政、傳染病和農作物-粘蟲測

13、報專家系統7. 控制專家系統 (expert system for control)任務：用來對一個受控對象或客體的行為進行適當的調節與管理，以使其滿足預期要求特點a.控制專家系統具有解釋、預報、診斷、規劃和執行等多種功能例子空中交通管制、商業管理、自主機器人控制、作戰管理、生產過程控制和生產質量控制8. 調試專家系統 (expert system for debugging)任務：對失靈的對象給出處理意見和方法特點a.同時具有規劃、設計、預報和診斷等專家系統的功能例子少見9. 教學專家系統 (expert system for in struct ion)任務：根據學生的特點、弱點和基礎知識

14、，以最為恰當教案和教學方法進行教學和 輔導特點a.同時具有診斷和調試等功能b.具有良好的人機界面例子MACSYMA 符號積分與定理證明系統，計算機程序設計語言和物理智能計算 機輔助教學系統等10. 修理專家系統 (expert system for repair)任務：對發生故障的對象(系統或設備)進行處理，使其恢復正常工作特點a.有診斷、調試、計劃和執行等功能例子ACI電話和有線電視維護修理系統3. 材料設計中計算模擬有哪些層次，各層次的主要方法是什么？各層次模擬所對應的常用軟 件主要有哪些？(1)原子結構層次(Atomic scale)，主要凝聚態物理學家和量子化學處理這一微觀尺度范圍。(

15、2 )微觀層次(Microcosmic scale)，即介于原子和宏觀之間的中間尺度，主要是材料學家、 冶金學家、陶瓷學家處理。(3)宏觀尺寸(Macrostructure)，此時大塊材料的性能被用作制造過程，機械工程師，制造 工程師等分別在這一尺度范圍進行處理。第一原理模擬技術：材料的電子結構及相關物性與宏觀性能密切相關因此*研究材料的電子結構及相關物性，對從微觀角度了解材料宏觀形變與斷裂力學行為的本質機制具有重 要價值，也能為探索改善材料力學性能的可能途徑提供指導。基于量子力學第一原理的局部密度函數(LDF)理論上的各種算法 (LMTO , FLAPW , SCF-Xa-SW, LKKR

16、)已能夠計算材料 的電子結構及一些基本物理性能，包括晶界一非晶一自由表面與斷紋面一雜質一缺陷等各類原子組態的電子結構、相結構穩定性、點和切變面缺陷能量、理想解能量、原子鍵強及熱力學函數等，這使得在實驗和理論之間的比較不再局限于依靠經驗或半經驗參量勢函數的計算 模式。原子模擬技術按照獲得原子位形或微觀狀態的方法，對于完整和非完整晶體的結構、動力學和熱力學性質，有幾種可行的模擬方法，如分子動力學方法(MD)，蒙特卡羅方法(MC),最小能量法(EM)等。分子動力學(Molecular dynamics method, MD for short),其目標是研究體系中與時間和溫度有關的性質而不只是靜力學

17、模擬中研究的構型方面，分子動力學方法是求解運動方程(如牛頓方程、哈密頓方程或拉格朗日方程)，通過分析系統中各粒子的受力情況，用經典或量子的方法求解系統中各粒子在某時刻的位置和速度，來確定粒子的運動狀態。蒙特卡羅方法 (Monte Carlo Method , MC for short)根據待求問題的變化規律，人為地構造出一個合適的概率模型，依照該模型進行大量的統計試驗，使它的某些統計參量正好是待求問題的解.最小能量法(Minimal energy Method, EM for short) 是利用計算機計算晶體的能量，通過調整 原于的位置、調整原子間的化學鍵長和鍵角得到最可能的結構，使其系統能

18、量下降，達到最小，所計算的能量值與實驗結果相比較，可達到相當精確的程度。4. 現代數學方法在材料設計主要有哪些方法？現代數學方法的科學嚴謹的特點將為材料優化設計、熱應力計算、斷裂分析、數值模 擬以及結構表征、缺陷分析等許多方面提供強有力的研究工具，也為材料科學目前遇到的大量無規律、非線性的復雜問題提供解決辦法的新思路，今后將會得到更為廣泛的應用。有限元法(finite element method， FEM)有限元法的基本思想是將結構物質看成是由有限個劃分的單元組成的整體，以單元節點的位移或結合點作為基本未知量求解，按照基本未知量的不同，可分為位移法、力法和混合法。位移法選取結點位移作為基本未

19、知量，力法選取結點力作為基本未知量，而混合法則選取一部分結點位移和一部分結點力作為基本未知量。在實驗研究中，根據研究對象的不同， 選取方向也不同，在材料研究中，多數采用位移法。遺傳算法拓撲法分形小波分析人工神經網絡5. 在材料設計與模擬中，有限元方法主要適用于解決哪些問題？采用有限元方法研究 FGM中的熱應力時，首先建立 FGM的成分分布函數，然后建立 有限元模型，利用混合律等法則確定材料的物理性能參數(如熱導率入、線膨脹系數a、彈性模量E、泊松比v等)，再采用計算機程序計算。采用這種方法研究了 Ti-Ni梯度功能材料的組成分布與熱應力最大值之間的關系。因此，采用有限元分析方法可以優化設計梯度

20、中間層的厚度、層數及最佳成分分布情況。對實際非均勻介質，要得到熱應力分布的解析解幾乎是不可能的，而有限元法是解決此類問題的最有效方法。有限元法在材料加工過程的數值模擬技術中得到了廣泛的應用，但是當網絡高度畸變時，有限元法有著一定的局限有限元處理復雜問題：動態裂紋擴展問題，高速沖擊及幾何畸變問題，材料裂變問題， 金屬材料成型問題，多相變問題等。6. 有限法在材料設計與模擬中主要局限性是什么？用有限元分析這些問題時，由于巨大的網格畸變或單元分裂等造成有限元求解的困難甚至導 致求解的失敗.為了解決這些問題，往往在有限元計算中不斷地進行有限網格重新劃分，然而，這樣不但大大地增加了計算時間，而且對于有些

21、問題單單重新劃分網格并不能完全解決問題。首先，在應用有限元分析一個問題時， 很多人力都用在網格的劃分， 真正用于分析計算 的CPU時間一般較短在人力越來越昂貴，而 CPU費用越來越便宜的今天， 這一問題顯得 越來越突出。其次，有限元采用了分片連續的形狀函數，并且形狀函數的階次較低，使得有限元所求得的應力精度相對較低，因此在有限元應用中需要復雜和費時的后處理過程。再次，盡管已經發展了很多有限元自適應分析的方法，但有限元真正實現自適應分析仍存在很多技術上的困難，尤其對三維問題。1什么叫數據挖掘？數據挖掘的動力是什么？定義：數據挖掘(data mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨

22、機的數據 中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。在人工智能領域，習慣上又稱為數據庫中知識發現(Knowledge Discovery in Database,KDD)，也有人把數據挖掘視為數據庫中知識發現過程的一個基本步驟。動力：大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一大堆問題：1信息過量，難以消化；2信息真假難以辨識；數據爆炸3信息安全難以保證；4信息形式不一致，難以統一處理。人們開始提出“要學會拋棄信息”人們開始考慮“如但知識貧乏一個新的口號：“。：“何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識、提高信息利用率。2數據挖掘的三大技術基礎和三大粗略步驟是什

23、么？?三大技術基礎：海量數據搜集強大的多處理器計算機數據挖掘算法三大粗略步驟：數據準備：數據選擇：目標數據；數據預處理：消除噪聲，不一致，冗余 數據變換：連續數據離散化，數據轉化 數據歸約：特征選擇或抽取數據挖掘：首先明確任務，如數據總結，分類，聚類，關聯規則發現，序列模式發現 結果的解釋評估考慮用戶知識需求根據具體數據集合，選擇有效挖掘算法結果的解釋評估對挖掘出來的結果，經用戶或機器評價，剔除冗余或無關的模式 模式不滿足用戶要求時，返回到某一步，重新挖掘，如：重新選擇數據采 用新的變換方法，設定新的數據挖掘參數，或者換一種挖掘算法。挖掘的結果是面向用戶的，對挖掘結果進行可視化或者轉化為用戶易

24、于理 解的形式表示3數據挖掘有哪些其它稱謂？數據挖掘涉及多個學科領域，有多個術語名稱(可能其側重點有所差別)數據挖掘，數據庫中的知識發現，知識抽取，信息發現，智能數據分析，探索式數據分析, 信息收獲，數據考古數據挖掘流行于統計界，數據庫，數據分析，管理信息系統界。4為什么材料研究中的兩個共性問題需要數據挖掘技術的支持？（1）材料的結構與性質、性能關系的研究，即解答“T用何種原子可堆成何種結構，形成的 物質（或材料）具有何種物理性質或化學性質，或具有何種使用性能的問題。據此可以有 目的地設計具有指定性能的材料，以適應某種實際需要。（2）材料制備或生產中傳熱、傳質、流體流動和化學反應（有時還有相變）的交互作用，以及這些作用與材料性能、合格率、可靠性、能耗、成本等的關系，即解答 J用何種流程、何 種設備、何種配方、在任何條件下生產或制備該種材料可有最佳效果的問題。據此可以關 系 <多因子r 非線性、高噪聲）本率性成 耗址率格*產 能質產合可生有目的地設計該種材料的生產工藝流程。分子參數 駐玻態