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康國政教授團(tuán)隊(duì)專著英文版出版

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近日,由國際著名學(xué)術(shù)出版機(jī)構(gòu)Elsevier和中國科學(xué)出版社聯(lián)合出版的學(xué)術(shù)專著《Machine Learning in the Analysis of Deformation, Fatigue and Fracture in Solids》正式發(fā)布。該書中文版《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的固體變形與疲勞斷裂分析》率先由科學(xué)出版社出版,旨在及時(shí)向國內(nèi)學(xué)術(shù)界與工業(yè)界介紹此前沿交叉領(lǐng)域的最新進(jìn)展;其后出版的英文版,則是在此基礎(chǔ)上,結(jié)合團(tuán)隊(duì)和國內(nèi)外最新研究進(jìn)展進(jìn)行了大幅調(diào)整與完善,旨在面向全球讀者分享該領(lǐng)域的研究方法與工程應(yīng)用實(shí)踐,促進(jìn)國際學(xué)術(shù)交流。



《Machine Learning in the Analysis of Deformation, Fatigue and Fracture in Solids》由西南交通大學(xué)康國政教授團(tuán)隊(duì)(康國政、闞前華、張旭、胡雅楠、李翔宇)撰寫,系統(tǒng)闡述了如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù),為解決固體材料變形與失效分析中的長期挑戰(zhàn)提供全新的、高效的解決方案,標(biāo)志著該領(lǐng)域的研究進(jìn)入了數(shù)據(jù)與物理模型深度融合的新階段。

傳統(tǒng)上,預(yù)測(cè)材料在載荷下的變形、開裂和疲勞失效行為高度依賴于復(fù)雜的物理模型和計(jì)算成本高昂的數(shù)值模擬。這些方法在處理材料行為的多尺度特性、多因素耦合等復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)常常面臨巨大挑戰(zhàn)。本書介紹了一種變革性的研究范式:通過利用ML從海量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏規(guī)律,極大提升了材料力學(xué)行為分析的準(zhǔn)確性和效率。本書核心亮點(diǎn):

1)貫穿微觀到宏觀的多尺度視角: 本書系統(tǒng)涵蓋了從原子尺度(分子動(dòng)力學(xué)模擬)、微觀尺度(離散位錯(cuò)動(dòng)力學(xué))到細(xì)觀尺度(晶體塑性有限元法)的ML應(yīng)用案例,展現(xiàn)了ML在打破尺度壁壘方面的強(qiáng)大潛力。

2)超越“黑箱”: 本書不僅介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,更深入闡述了物理機(jī)理驅(qū)動(dòng)ML等前沿方向。書中詳解說明如何將基本的物理定律作為約束嵌入ML模型,從而保證預(yù)測(cè)結(jié)果既精確又符合物理規(guī)律,即使在數(shù)據(jù)有限的情況下仍具備良好的泛化能力。

3)聚焦材料疲勞與斷裂核心難題:深入探討了基于ML方法的材料斷裂韌性預(yù)測(cè)、疲勞裂紋萌生與短裂紋/長裂紋擴(kuò)展行為分析,為材料疲勞與斷裂分析提供了創(chuàng)新性工具與方法。

4)面向工程結(jié)構(gòu)分析的案例實(shí)踐:內(nèi)容包含豐富的工業(yè)應(yīng)用案例,涉及復(fù)合材料結(jié)構(gòu)加工變形、焊接接頭疲勞、高強(qiáng)螺栓疲勞、3D 打印微針穿刺、不規(guī)則界面接觸等多個(gè)典型工程場(chǎng)景。通過本書,讀者可系統(tǒng)掌握構(gòu)建ML模型的方法,并將其應(yīng)用于解決復(fù)雜載荷下的結(jié)構(gòu)變形預(yù)測(cè)、疲勞壽命評(píng)估與失效模式識(shí)別等實(shí)際工程問題。

全書共6章,第1章為緒論;第2章為ML算法及流程簡(jiǎn)介,介紹常用的ML算法及其使用流程;第3章為基于ML的多尺度塑性力學(xué)分析,介紹基于ML的分子動(dòng)力學(xué)模擬、離散位錯(cuò)動(dòng)力學(xué)模擬、晶體塑性有限元模擬和本構(gòu)模型構(gòu)建過程;第4章為基于ML的材料斷裂行為研究,介紹ML在裂紋源、裂紋擴(kuò)展行為、斷裂強(qiáng)度和斷裂韌性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用;第5章為基于ML的材料疲勞壽命預(yù)測(cè),介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和物理機(jī)理驅(qū)動(dòng)的ML方法,及其在材料疲勞壽命預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)展;第6章為基于ML的固體結(jié)構(gòu)分析,介紹ML在固體結(jié)構(gòu)變形、疲勞與斷裂行為研究中的典型應(yīng)用案例。

本書可供高等學(xué)校力學(xué)、機(jī)械、土木、航空航天等專業(yè)本科生使用,也可供研究生和工程技術(shù)人員參考。

本書在國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目“材料長效使役性能高通量表征的力學(xué)理論與實(shí)驗(yàn)方法”(12192210; 12192214)資助下完成,特此感謝!

來源:高通量表征力學(xué)微信公眾號(hào)


專著英文版介紹:https://shop.elsevier.com/books/machine-learning-in-the-analysis-of-deformation-fatigue-and-fracture-in-solids/kang/978-0-443-4

中文版介紹:

(本文編輯:劉四旦)

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