材料设计考试答案.doc

1.材料设计有哪几个发展阶段？金属、陶瓷，塑料等各种材料的发展都经历了简单到复杂、宏观到微观、表面到本质、盲目到理性、偶然到必然、经验到理论的过程。如果把它们的发展历程和研究开发都认为是具有材料设计的内涵，那么，可将材料设计分为以下几个阶段：1. 经验设计阶段 2. 科学组织设计阶段3. 相结构设计阶段 4. 原子结构层次设计阶段2.材料设计范围是什么？材料设计应包括理论、模型、计算、实验和统计等几部分。一般认为材料设计应包含从材料制备到应用的全过程。材料计算、材料制备、材料评价和性能检测的过程基本上完成了一个材料设计周期。 材料计算、材料制备、材料评价和性能检测之间的快速重复是材料发展的主要手段。 3.材料设计的层次？材料设计可分为：l 微观层次、介观层次、宏观层次三个层次；l 也称为微观层次、连续模型层次、工程应用层次；微观设计层次(micro)：空间尺度在1 nm量级，是原子、电子层次的设计连续模型层次(continuum)： 典型尺度在1m量级，这时材料被看成连续介质，不考虑其中单个原子、分子的行为；工程设计层次(Macro)：尺度对应于宏观材料，涉及大块材料的加工和使用性能的设计研究。材料设计也有划分为：纳观(nano）、介观（meso)微观（micro)、宏观（macro4.材料设计有哪些特点？ A.多尺度-关联模型： 多尺度蕴藏于物质世界、科学技术和工程的诸多领域: 宇宙形成、生命现象、大气环流，材料的成型与应用，以及物理和化学中的量子效应等。空间和时间方面的跨尺度与跨层次现象，以及相应的多尺度耦合反映了物质世界构造的基本性质。 材料科学将发展为材料系统科学，材料设计也必将是系统设计。不同结构层次与不同性质的理论需要沟通，逐步形成有机联系的知识体系。n 单一层次的设计必将被多层次设计所代替。多层次设计必须要建立多尺度材料模型(multiscale materials modeling, MMM) 和各层次间相互关联的数理模型。 多尺度-关联模型大尺度原子模拟方法；原子模拟的边界技术；原子模拟方法与有限元方法偶和技术；本构关系逼近法；B.经验设计和科学设计并存与兼容C.材料设计将逐渐综合化D.材料设计将逐步计算机化5.材料设计的主要类型和方法有哪些？一般认为：材料设计（materials design）是指通过理论计算来预报新材料的组分、结构与性能，或者说通过计算设计来“订做”具有特定性能的新材料。实际认为：材料设计不仅是指开发新材料，传统材料的设计和加工制备工艺过程中的设计和控制在实现生产中显得更为重要。 类型：复合材料设计表面技术设计，新材料开发设计，纳米材料与技术的设计 ，材料加工过程设计与控制 材料设计方法：计算机技术（专家系统人工神经网络），数学工具（有限元法、遗传算法、分形理论、小波分析、拓扑法等），软件与数据库 6. 材料设计的关键科学问题是什么？材料设计为国民经济和尖端技术服务，要结合国民经济建设和高技术项目开展材料设计工作。例如，要在壁厚压力容器材料、原子能应用材料、航空与航天用超高强度材料、高温合金、低温材料、电子信息材料、各种特殊功能材料等。从分层次到多层次进行材料计算设计，分层次研究的弱点是不同学科互相分割，难以取得系统的合效果；特别是微观层次（电子、原子）的设计离开预报、设计实际材料还有很大的距离，难以解决工程实际问题。重点是多层次综合设计的突破。多学科的交叉、融合是必然的趋势，材料计算技术科学是材料、物理、化学、数学和计算机等多学科的交叉研究领域。鼓励材料科学和系统科学结合。整体已成为当今科技发展的重要趋势，多层次和跨学科正是计算材料学的特点和本质。数理模型的建立和实用化是关键。材料设计系统主要依赖于数理模型。师昌绪说：各层次研究的关键是根据基础数据能否发展出符号实际的解析与数理模型，解决不同层次间计算方法的选择与整合。材料计算设计科学的基础研究必须加强。我国在材料设计或计算材料学方面的研究落后于国外，且在观念、思维上也没有跳出国外现有的思路，有的还比较偏激。需要开展基础研究的工作较多：各层次的接口问题：大量实用性数理模型的建立；一些共性问题的解决；材料性能的可靠性设计等，特别是新材料的设计开发基础研究工作则更多。1. 什么是材料设计的数据库和知识库？数据库和知识库在材料设计中的重点作用是什么？ 材料设计技术：量子理论的各种计算方法、热力学计算方法、半经验和数值计算方法等。 材料设计的途径：材料设计的知识库与数据库、材料设计专家系统、计算机模拟设计各个系统等。 数据库是随着计算机技术的发展而出现的一门新兴技术。材料数据库和知识库是以存取材料知识和数据为主要内容的数值数据库。 数据库一般应包括材料的性能及一些重要参量的数据，材料成分、处理、试验条件以及材料的应用与评价等内容。 知识库主要是材料成分、组织、工艺和性能间的关系以及材料科学与工程的有关理论成果。 作用：知识库是人工智能派生出来的一种应用技术，它是实现人工智能的基本条件。实际上知识库就是材料计算中的一系列数理模型，用于定量计算或半定量描述的关系式。数据库中存储的是具体的数据值，它只能进行查询，不能进行推理，就像仓库一样。知识库中存储的是规则、规律，通过数理模型的推算、运算，以一定的可信度给出所需要的性能等数据；也可以利用知识库进行成分和工艺控制参量的计算设计。利用数据库和知识库可以实现材料性能的预测功能和设计功能，达到设计的双向性。2. 材料设计中的专家系统主要有哪些类型？主要发展方向是什么？专家系统又称智能决策支持系统（Intelligence Decision Support System,简称IDSS），它是指采用专家推理方法的计算机模型来解决现实世界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题。专家系统所研究的是具有解决问题的能力的专门知识的人机系统，这些专门知识包括在特定领域中理解有关问题的知识，以及解决其中若干问题的技巧。专家系统的类型： 1.解释专家系统（expert system for interpretation)： 任务：通过对已知信息和数据进行分析和推理，从而确定它们的含义，给出相应解释； 特点a. 数据量很大，常不准确、有错误、不完全b. 能从不完全的信息中得出解释， 并能对数据做出某些假设c. 推理过程可能很复杂和很长。 例子 语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等 2.预测专家系统(expert system for prediction) 任务：通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况； 特点a.系统处理的数据随时间变化，且可能是不准确和不完全b.系统需要有适应时间 变化的动态模型 例子 有气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测和农产品预测等 3.诊断专家系统(expert system for diagnosis) 任务：根据输入系统的有关被诊断对象的信息，来推断出相应对象存在的故障和产故 障的原因，并进一步给出排除故障方法的一类专家系统l 特点a. 能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性以及它们之间的联系b. 能够 区分一种现象及其所掩盖的另一种现象c. 能够向用户提出测量的数据，并从不 确切信息中得出尽可能正确的诊断 例子 有医疗诊断、电子机械和软件故障、材料失效诊断等4.设计专家系统(expert system for design) 任务：根据用户输入的设计要求数据，求解出满足设计要求的目标配置方案l 特点a. 从多种约束中得到符合要求的设计b. 系统需要检索较大的可能解空间c. 能 试验性地构造出可能设计，易于修改d. 能够使用已有设计来解释当前新的设计 例子电路、土木建筑设计、机械产品和生产工艺设计、VAX计算机结构设计专家系 统等5.规划专家系统(expert system for planning) 任务：根据给定的规划目标数据，制定出某个能够达到目的的动作规划或行动步骤l 特点a. 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作做出预测b. 所涉 及的问题可能很复杂，能抓住重点，除了各个子目标和不确定信息。 例子军事指挥调度系统、ROPES机器人规划专家系统、汽车和火车运行调度专家系 统等6.监视专家系统(expert system for monitoring) 任务：对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有 的行为进行比较，以发现异常情况，发出警报l 特点a. 系统应具有快速反应能力，在事故之前预警b. 系统发出的警报要有很高的 准确性c. 系统能够动态地处理其输入信息 例子核电站、防空、国家财政、传染病和农作物粘虫测报专家系统7.控制专家系统(expert system for control) 任务：用来对一个受控对象或客体的行为进行适当的调节与管理，以使其满足预期 要求 特点a. 控制专家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等多种功能 例子空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作战管理、生产过程控制和生产 质量控制8.调试专家系统(expert system for debugging) 任务：对失灵的对象给出处理意见和方法l 特点a. 同时具有规划、设计、预报和诊断等专家系统的功能 例子少见9. 教学专家系统(expert system for instruction) 任务：根据学生的特点、弱点和基础知识，以最为恰当教案和教学方法进行教学和 辅导l 特点a. 同时具有诊断和调试等功能b. 具有良好的人机界面 例子MACSYMA符号积分与定理证明系统，计算机程序设计语言和物理智能计算 机辅助教学系统等10. 修理专家系统(expert system for repair) 任务：对发生故障的对象(系统或设备)进行处理，使其恢复正常工作l 特点a. 有诊断、调试、计划和执行等功能 例子ACI电话和有线电视维护修理系统3. 材料设计中计算模拟有哪些层次，各层次的主要方法是什么？各层次模拟所对应的常用软件主要有哪些？（1）原子结构层次(Atomic scale)，主要凝聚态物理学家和量子化学处理这一微观尺度范围。（2）微观层次(Microcosmic scale)，即介于原子和宏观之间的中间尺度，主要是材料学家、冶金学家、陶瓷学家处理。（3）宏观尺寸(Macrostructure)，此时大块材料的性能被用作制造过程，机械工程师，制造工程师等分别在这一尺度范围进行处理。 第一原理模拟技术：材料的电子结构及相关物性与宏观性能密切相关因此*研究材料的电子结构及相关物性，对从微观角度了解材料宏观形变与断裂力学行为的本质机制具有重要价值，也能为探索改善材料力学性能的可能途径提供指导。基于量子力学第一原理的局部密度函数(LDF)理论上的各种算法（LMTO，FLAPW，SCF-Xa-SW, LKKR）已能够计算材料的电子结构及一些基本物理性能,包括晶界一非晶一自由表面与断纹面一杂质一缺陷等各类原子组态的电子结构、相结构稳定性、点和切变面缺陷能量、理想解能量、原子键强及热力学函数等，这使得在实验和理论之间的比较不再局限于依靠经验或半经验参量势函数的计算模式。原子模拟技术按照获得原子位形或微观状态的方法，对于完整和非完整晶体的结构、动力学和热力学性质，有几种可行的模拟方法，如分子动力学方法(MD)，蒙特卡罗方法(MC),最小能量法(EM)等。分子动力学(Molecular dynamics method, MD for short), 其目标是研究体系中与时间和温度有关的性质而不只是静力学模拟中研究的构型方面，分子动力学方法是求解运动方程(如牛顿方程、哈密顿方程或拉格朗日方程)，通过分析系统中各粒子的受力情况，用经典或量子的方法求解系统中各粒子在某时刻的位置和速度，来确定粒子的运动状态。蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method，MC for short)根据待求问题的变化规律，人为地构造出一个合适的概率模型，依照该模型进行大量的统计试验，使它的某些统计参量正好是待求问题的解最小能量法(Minimal energy Method, EM for short)是利用计算机计算晶体的能量，通过调整原于的位置、调整原子间的化学键长和键角得到最可能的结构，使其系统能量下降，达到最小，所计算的能量值与实验结果相比较，可达到相当精确的程度。4. 现代数学方法在材料设计主要有哪些方法？ 现代数学方法的科学严谨的特点将为材料优化设计、热应力计算、断裂分析、数值模拟以及结构表征、缺陷分析等许多方面提供强有力的研究工具，也为材料科学目前遇到的大量无规律、非线性的复杂问题提供解决办法的新思路，今后将会得到更为广泛的应用。有限元法（finite element method，FEM）有限元法的基本思想是将结构物质看成是由有限个划分的单元组成的整体，以单元节点的位移或结合点作为基本未知量求解，按照基本未知量的不同，可分为位移法、力法和混合法。位移法选取结点位移作为基本未知量，力法选取结点力作为基本未知量，而混合法则选取一部分结点位移和一部分结点力作为基本未知量。在实验研究中，根据研究对象的不同，选取方向也不同，在材料研究中，多数采用位移法。遗传算法拓扑法分形小波分析 人工神经网络5. 在材料设计与模拟中，有限元方法主要适用于解决哪些问题？采用有限元方法研究FGM中的热应力时，首先建立FGM的成分分布函数，然后建立 有限元模型，利用混合律等法则确定材料的物理性能参数（如热导率、线膨胀系数a、弹性模量E、泊松比等），再采用计算机程序计算。采用这种方法研究了Ti-Ni梯度功能材料的组成分布与热应力最大值之间的关系。因此，采用有限元分析方法可以优化设计梯度中间层的厚度、层数及最佳成分分布情况。对实际非均匀介质，要得到热应力分布的解析解几乎是不可能的，而有限元法是解决此类问题的最有效方法。有限元法在材料加工过程的数值模拟技术中得到了广泛的应用，但是当网络高度畸变时，有限元法有着一定的局限 有限元处理复杂问题：动态裂纹扩展问题，高速冲击及几何畸变问题，材料裂变问题，金属材料成型问题，多相变问题等。6. 有限法在材料设计与模拟中主要局限性是什么？用有限元分析这些问题时，由于巨大的网格畸变或单元分裂等造成有限元求解的困难甚至导致求解的失败为了解决这些问题，往往在有限元计算中不断地进行有限网格重新划分，然而，这样不但大大地增加了计算时间，而且对于有些问题单单重新划分网格并不能完全解决问题。 首先，在应用有限元分析一个问题时，很多人力都用在网格的划分，真正用于分析计算的CPU时间一般较短在人力越来越昂贵，而CPU费用越来越便宜的今天，这一问题显得越来越突出。l 其次，有限元采用了分片连续的形状函数，并且形状函数的阶次较低，使得有限元所求得的应力精度相对较低，因此在有限元应用中需要复杂和费时的后处理过程。l 再次，尽管已经发展了很多有限元自适应分析的方法，但有限元真正实现自适应分析仍存在很多技术上的困难，尤其对三维问题。1.什么叫数据挖掘？数据挖掘的动力是什么？ 定义：数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。动力：大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题： 1.信息过量，难以消化；2. 信息真假难以辨识； 数据爆炸 3.信息安全难以保证； 4. 信息形式不一致，难以统一处理。人们开始提出“要学会抛弃信息” 人们开始考虑“如但知识贫乏一个新的口号：“。：“何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识、提高信息利用率。2.数据挖掘的三大技术基础和三大粗略步骤是什么？三大技术基础： 海量数据搜集l 强大的多处理器计算机l 数据挖掘算法 三大粗略步骤：数据准备：数据选择：目标数据； 数据预处理：消除噪声，不一致，冗余 数据变换：连续数据离散化，数据转化 数据归约：特征选择或抽取数据挖掘： 首先明确任务，如数据总结，分类，聚类，关联规则发现，序列模式发现 结果的解释评估 考虑用户知识需求 根据具体数据集合，选择有效挖掘算法结果的解释评估 对挖掘出来的结果，经用户或机器评价，剔除冗余或无关的模式 模式不满足用户要求时，返回到某一步，重新挖掘，如：重新选择数据采 用新的变换方法，设定新的数据挖掘参数，或者换一种挖掘算法。 挖掘的结果是面向用户的，对挖掘结果进行可视化或者转化为用户易于理 解的形式表示3.数据挖掘有哪些其它称谓？ 数据挖掘涉及多个学科领域，有多个术语名称（可能其侧重点有所差别）数据挖掘，数据库中的知识发现，知识抽取，信息发现，智能数据分析，探索式数据分析，信息收获，数据考古 数据挖掘流行于统计界，数据库，数据分析，管理信息系统界。 4. 为什么材料研究中的两个共性问题需要数据挖掘技术的支持？(1) 材料的结构与性质、性能关系的研究，即解答“用何种原子可堆成何种结构，形成的物质(或材料)具有何种物理性质或化学性质，或具有何种使用性能”的问题。据此可以有目的地设计具有指定性能的材料，以适应某种实际需要。(2) 材料制备或生产中传热、传质、流体流动和化学反应(有时还有相变)的交互作用，以及这些作用与材料性能、合格率、可靠性、能耗、成本等的关系，即解答“用何种流程、何种设备、何种配方、在任何条件下生产或制备该种材料可有最佳效果”的问题。据此可以有目的地设计该种材料的生产工艺流程。上述两个大课题均可根据物理的或化学第一性原理推导解决，即求解一大批偏微分联立方程得出答案。材料的结构-性质关系：原则上可用求解量子力学Schrodinger方程和统计力学Liouville方程来解决；材料制备过程的规律：原则上可通过传热方程、扩散方程、Navier-Stokes方程以及描述化学反应速度的微分方程联立求解得到。1.材料物系包含极多的原子，原子排列一般并非完全有序，因此需要求解极为庞大的联立方程，这在现今条件下一般难于实施；2.材料制备过程更为复杂，列出方程时必须知道某些系数(如复杂混合物的粘度、导热系数、扩散系数等)，往往使方程求解更不可能。材料设计中的上述两个共性课题所牵涉的因素虽然复杂，靠少数无量纲数描述难于奏效，但若采用多个无量纲数(可以化为无量纲数的原子参数或操作条件参数)联合描述或近似描述，则是有可能的。建立材料设计的半经验方法。尽可能根据第一性原理或其他理论知识，或根据简化物系的计算结果，设计出能描述研究对象的多个无量纲数或参数(各种参数经标准化处理后均化为无量纲数)，以其为坐标轴成多维空间，作为研究半经验规律的工具；将大批实测数据或经验知识记入上述多维空间，考察多维空间中数据样本分布的规律，建立数学模型，并用以预报未知、解决实际问题。(这种工作方法属于从大量数据中“挖掘”有用信息，即“数据信息挖掘”(Date Mining)的范畴。)5.数据挖掘与传统分析方法的区别 数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用三个特征。