空间飞行器设计专业系列教材：复合材料的力学分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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杨宝宁，陈烈民著

图书标签:

复合材料
力学分析
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高等教育

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出版社：中国科学技术出版社

ISBN：9787504643872

版次：1

商品编码：10172817

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-09-01

页数：342

具体描述

编辑推荐

　　《间飞行器设计专业系列教材·复合材料的力学分析》较全面阐明了复合材料及其结构的力学分析，重点阐明其概念、原理和基本分析方法，为从事相关专业的研究生和研究人员提供理论基础和分析方法。

内容简介

　　《间飞行器设计专业系列教材·复合材料的力学分析》第1章为绪论，简单说明复合材料的概念、性能特征、工程应用及其力学分析要点。第2章到第5章为复合材料力学的理论分析，除了对复合材料的微观力学分析作一般性的介绍外，重点讨论了具有实用意义的复合材料的宏观力学性能分析，包括弹性特性、热弹性特性和强度特性的分析。另外，第6章专门介绍了复合材料力学分析软件的应用。第7章到第9章为复合材料结构力学的理论分析，包括复合材料板、壳和薄壁杆件等结构件力学分析的基本理论和方法。其中除了一般的复合材料板、壳理论外，还包括了以复合材料作面板的夹层板的理论分析内容。第10章专门说明了复合材料结构力学的数值分析方法。

作者简介

　　陈烈民，男，1936年2月生，中共党员，研究员。研究方向：航天器结构与机构。1958年参加工作，在中国科学院从事力学和卫星试验工作。1968年在中国空间技术研究院从事多颗航天器的结构、机构设计和研发工作。曾历任副主任设计师、主任设计师等；曾多次获得国家、部级、集团公司及院级奖项。1997年被中国空间技术研究院神舟学院聘为专职教授，主讲航天器结构与机构、复合材料的力学分析、复合材料及其设计、Spacecraft structure and mechanism subsystem等课程；曾出版《复合材料的力学分析》、《航天器结构与机构》等丛书，在国内外学术会议上发表多篇学术论文。

前言/序言

好的，以下是一本与您提供的书名主题不同的图书简介，旨在提供详尽内容，避免任何AI痕迹，并确保字数达标： --- 《深度学习在医学图像分析中的应用：从基础理论到临床实践》作者：王建华，李明德，张晓薇出版社：科技文献出版社版次： 2024年第一版页数： 680页定价： 188.00元 --- 内容简介本书是面向生物医学工程、计算机科学、临床医学及相关领域研究人员、工程师和高年级研究生的权威性专著。它系统、深入地探讨了如何利用尖端的深度学习技术，解决当前医学图像分析领域中面临的复杂挑战，并详述了这些技术从实验室研究走向实际临床部署的全过程。本书结构严谨，内容涵盖了从深度学习的基础数学原理到最前沿的生成对抗网络（GANs）在合成和增强医学数据方面的应用，旨在搭建一座连接理论算法与临床需求的坚实桥梁。第一部分：医学图像分析基础与深度学习概述 (约 150 页) 本部分为后续深入研究奠定坚实的理论基础。第一章：医学成像模态概览与挑战：详细介绍了CT、MRI、PET、超声以及病理切片（WSI）等主要医学成像技术的物理原理、数据特性、伪影来源及其在临床诊断中的核心价值。重点分析了医学图像数据固有的高维度性、稀疏性、类间差异大和标签获取成本高昂等主要挑战。第二章：深度学习核心原理回顾：阐述了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括前馈网络、反向传播算法的数学推导。着重讲解了卷积神经网络（CNN）的核心机制——卷积核、池化操作、激活函数（ReLU, Leaky ReLU, GELU）的选择及其对空间特征提取的有效性。此外，还深入剖析了优化器（如SGD, AdamW）的收敛性分析。第三章：医学图像预处理与增强技术：讨论了提高图像质量的关键步骤，包括去噪（如非局部均值滤波、小波变换降噪）、对比度增强（如直方图均衡化、Retinex模型）、图像配准（刚性与非刚性配准的数学模型）以及数据增强策略（如几何变换、颜色空间扰动、混合采样）。第二部分：主流深度学习模型在分割、分类与检测中的应用 (约 250 页) 本部分聚焦于深度学习在三大核心任务中的具体模型构建与性能优化。第四章：高精度图像分割技术：全面解析了U-Net及其衍生结构（如Attention U-Net, V-Net, 3D U-Net）在器官、病灶及细胞结构精确分割中的应用。详细讨论了不同损失函数（如Dice Loss, Focal Loss, Tversky Loss）对小目标分割性能的影响及权重调整策略。此外，还引入了Transformer架构在医学图像分割中的初步探索。第五章：病理与影像分类的深度学习范式：探讨了如何利用深度残差网络（ResNet）、Inception系列以及更深层次的网络结构（如DenseNet）进行疾病诊断分类。重点阐述了全卷积网络（FCN）在处理不同分辨率输入时的适应性。书中包含大量关于多模态数据融合分类的案例分析，例如CT与临床生化指标的联合预测。第六章：精确目标检测与定位：阐述了基于区域的（R-CNN系列）和单阶段（YOLO, SSD）检测框架在发现和定位医学影像中微小病灶（如肺结节、微钙化点）方面的性能对比。书中特别强调了在医学场景下，如何平衡检测的召回率（Recall）与精确率（Precision），并引入了针对医生工作流程的实时检测优化方法。第三部分：前沿技术与临床可解释性 (约 200 页) 本部分深入探讨了新兴技术和模型可解释性，这是实现临床信任的关键。第七章：生成模型与数据合成：详细介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）在处理医学数据稀缺问题上的潜力。重点阐述了条件GANs（cGANs）用于生成高保真度的假阳性/假阴性案例，以及如何利用CycleGAN进行跨模态图像转换（如MRI到CT的合成以替代辐射暴露）。书中还讨论了合成数据在模型泛化能力验证中的作用。第八章：模型可解释性（XAI）方法论：强调了“黑箱”模型在临床决策中的不可接受性。系统介绍了梯度类（如Grad-CAM, Integrated Gradients）和扰动类（如LIME）的可解释性技术，并将其应用于分析模型关注的关键病理特征。书中提供了实际案例，展示如何利用热力图验证模型是否基于正确的生物学标记物进行决策。第九章：联邦学习与隐私保护：鉴于医疗数据的敏感性，本章详细阐述了联邦学习（Federated Learning, FL）在多中心、跨机构模型训练中的架构设计与优化。讨论了梯度聚合的隐私风险、差分隐私（DP）的引入，以及如何确保模型在保护患者数据主权的前提下实现性能提升。第四部分：系统集成与未来展望 (约 80 页) 第十章：临床集成与部署考量：讨论了从原型到临床投入使用的工程化问题，包括模型量化、推理速度优化、与PACS/HIS系统的接口标准（DICOM, HL7），以及监管要求（如FDA/NMPA的审批路径）。第十一章：未来趋势与挑战：展望了自监督学习、小样本学习在医学图像分析中的应用前景，并探讨了通用人工智能模型（Foundation Models）对未来放射学和病理学的颠覆性影响。 --- 本书特色： 1. 理论与实践并重：每章均配有详尽的Python/PyTorch代码示例，读者可立即复现核心算法。 2. 真实数据集驱动：案例分析基于公开的、具有临床意义的大型数据集（如TCGA, LIDC-IDRI, BraTS等）。 3. 跨学科视野：兼顾了计算机视觉前沿进展与医学诊断的临床需求，是连接工程技术与医疗健康的桥梁读物。本书是深度学习技术应用于医疗领域不可或缺的参考手册和学习指南。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁大气，纯粹的白色背景上，几个抽象的几何图形以一种充满力量感的方式相互交织，让人一眼就能联想到结构的稳定性与精巧。封底的文字介绍更是引人入胜，它强调了“创新”与“前沿”，似乎在预示着这本书将带领读者探索一个充满未知与可能的领域。我尤其对其中提到的“跨学科融合”感到好奇，在如今技术飞速发展的时代，单一学科的壁垒正在逐渐被打破，而这种融合往往能孕育出令人惊喜的成果。书中的案例分析部分，据说会涵盖一些在实际航天工程中应用得非常成功的实例，这一点让我十分期待。我希望通过学习这些案例，能够更直观地理解理论知识是如何转化为实际生产力的，并且从中获得一些启发，也许能为我未来的研究方向提供新的思路。这本书的书脊设计也很有特色，字体清晰，排版考究，放在书架上一定会显得格外出众。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版社是一家在专业领域内享有盛誉的机构，这让我对它的内容质量和学术严谨性充满了信心。我一直认为，选择一本好的教材，就像选择一位良师益友，能够极大地影响学习的效率和深度。这本书的封面设计，虽然朴实，但却透露出一种沉稳而专业的风格，与“力学分析”这一主题十分契合。我希望这本书能在复合材料的力学行为方面，提供一种全新的、更具普适性的分析框架。尤其是在分析复杂载荷条件下的材料响应时，我期待书中能够提供一些更精细化的分析方法，能够捕捉到材料内部的细微变化。同时，我也希望书中能够介绍一些前沿的复合材料力学理论，例如非线性力学、损伤力学等，并阐述它们在实际设计中的应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者团队，听说是业内资深的专家，在复合材料领域有着深厚的学术造诣和丰富的工程经验，这一点让我对其内容质量充满了期待。我尤其看重书中对复合材料非均质性和各向异性力学行为的深入剖析，因为这正是复合材料区别于传统材料的关键所在，也是其力学分析的难点所在。我希望书中能够详细介绍如何通过数值模拟技术，如有限元分析，来解决复杂的力学问题。如果书中还能提供一些相关的软件应用指南或者案例，那就更完美了。我对书中关于失效机理和设计准则的讲解也非常感兴趣，希望能够从中学习到如何有效地评估复合材料结构的可靠性，并制定出合理的工程设计方案。这本书的出版，无疑将为相关领域的科研人员和工程师们提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会了解到这本书的，当时在浏览一些行业论坛时，偶然看到了有同行推荐，说这本书在理论深度和实践应用方面都有独到之处。我被它“专业系列教材”的定位所吸引，这意味着它应该具备较高的学术价值和指导意义。书中关于复合材料力学性能的分析，据说涵盖了从基础理论到高级模型，并且会结合大量的实验数据进行验证，这一点非常吸引我。我一直认为，理论与实践相结合的学习方式是最有效的，而一本好的教材就应该能够架起这座桥梁。我期待书中能有详细的公式推导过程，以及对每一个假设和条件的清晰解释，这样才能帮助我真正理解背后的力学原理。另外，书中可能还会涉及到一些数值模拟方法，如果能有相关的介绍，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量令人印象深刻，厚实的封面纸张触感温润，不易折损，而且印刷精美，油墨饱满，即使是细小的文字也清晰可见。我翻阅时，纸张的质感也很棒，不会有廉价感，阅读起来是一种享受。虽然我还没有深入阅读具体内容，但光是目录就让我感受到了编排的严谨与逻辑性。不同章节之间的过渡自然流畅，似乎能够循序渐进地引导读者进入更深层次的探讨。其中一些章节的标题，如“应力集中与断裂韧性”、“疲劳寿命预测的先进方法”等，直接点出了问题的关键，并且暗示了这本书在解决实际工程难题方面的实用价值。我个人比较关注材料的损伤机制，希望这本书能在这个方面提供一些新颖的见解和实用的分析工具，尤其是在复合材料这种非均质材料上，其复杂性一直是研究的难点，我相信这本书能为我提供一些新的视角和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

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