《材料研究方法》是高等學校材料類專業(yè)的核心課程之一。本教材內(nèi)容安排體現(xiàn)對人才四方面能力的培養(yǎng)：采用科學方法研究的能力、了解現(xiàn)代工具的工作原理和使用方法的能力、針對性選擇使用現(xiàn)代工具的能力、與同行溝通交流的能力。本書主要內(nèi)容包括金相顯微分析、X射線分析、透射電子顯微分析、掃描電子顯微分析、掃描探針顯微分析五篇17章，設(shè)立

本教材以高分子化學和高分子物理的基本原理為理論基礎(chǔ)，對日常生產(chǎn)和生活中常見的幾種環(huán)境友好高分子材料，從材料的組成與結(jié)構(gòu)、來源及制備、理化性質(zhì)、化學改性到應(yīng)用進行了概述，內(nèi)容包括11章：纖維素、淀粉、甲殼素與殼聚糖、膠原與明膠、海藻酸鈉、聚乳酸、黃原膠、木質(zhì)素、蛋白質(zhì)、透明質(zhì)酸和水性聚合物乳液，并對材料現(xiàn)階段的研究、開發(fā)

新工科背景下，信息技術(shù)、智能制造與傳統(tǒng)制造逐步深度融合，對從業(yè)者的工程實踐能力、創(chuàng)新能力提出了新的要求�！陡叻肿硬牧蠈�業(yè)實踐指導》基于材料類專業(yè)“工程教育認證”畢業(yè)要求的各項細則而編寫，共分10章，介紹了高分子材料專業(yè)實習過程中涉及的主要知識和內(nèi)容，包括實習的組織、管理和考核，塑料、橡膠、纖維、涂料、膠黏劑、皮革等高分

《現(xiàn)代水泥基材料測試分析方法》針對水泥基材料研究過程中常用的現(xiàn)代分析測試方法進行了系統(tǒng)介紹，內(nèi)容涵蓋了水泥基原材料表征、新拌水泥基漿體以及硬化水泥基材料的各種分析測試技術(shù)，如顆粒尺寸測試、水化熱測試、核磁共振氫譜測試、自收縮測試、流變性能測試、壓汞測孔分析、微觀形貌分析、X射線計算機斷層成像分析、X射線衍射分析、物相熱

本書分為理論部分和實踐工作頁（活頁式）。理論部分包含高分子材料分析檢測基礎(chǔ)、高分子材料典型性能測試、高分子材料結(jié)構(gòu)與成分分析三大模塊。分析檢測基礎(chǔ)模塊包含高分子材料分析檢測工作認知和測試準備與數(shù)據(jù)處理兩個項目，為后續(xù)的兩個模塊奠定基礎(chǔ)；典型性能測試模塊主要介紹高分子材料常見的物理性能、力學性能、熱性能、老化性能、工藝性

《材料工程基礎(chǔ)》（第2版）以材料制備與加工過程中涉及的工程基礎(chǔ)理論為主線，從工程研究方法、工程基礎(chǔ)理論和工程理論應(yīng)用等方面介紹材料工程領(lǐng)域相關(guān)的基本理論及其應(yīng)用。主要內(nèi)容包括量綱分析理論與相似理論、流體力學基礎(chǔ)、傳熱學基礎(chǔ)、質(zhì)量傳遞原理、物料干燥、燃料及其燃燒。書中增加了對重點和難點的微視頻講解，可掃碼學習。教材注重各

本教材以機械制造業(yè)常用材料的性能和選材使用為主線，介紹各類工程材料的基礎(chǔ)知識、性能和使用。教材共12章，包含金屬的結(jié)構(gòu)、性能、結(jié)晶與簡單二元相圖，鐵碳合金，熱處理的原理與工藝，金屬的塑性變形、回復和再結(jié)晶，工業(yè)用鋼，鑄鐵，有色金屬及其合金，非金屬材料，金屬材料成型技術(shù)，機械零件的選材及工藝路線。各章首設(shè)置了思維導圖，便

本書基于均勻化方法對MSTO設(shè)計開展了討論分析和研究。首先，基于逆向均勻化方法設(shè)計了具有不同極限屬性的一系列梯度基礎(chǔ)點陣結(jié)構(gòu)，進而提出了一種極限各向異性點陣結(jié)構(gòu)的構(gòu)建和參數(shù)化表征的方法，并在此基礎(chǔ)上實施了三維結(jié)構(gòu)件的點陣結(jié)構(gòu)填充拓撲優(yōu)化設(shè)計；然后進一步地，將點陣結(jié)構(gòu)的材料屬性域擴展，引入實體和空隙材料，提出了一種基于有

《高分子專業(yè)英語》分為基礎(chǔ)篇和拓展篇。基礎(chǔ)篇中，精選25個中心詞，以中心詞為基礎(chǔ)進而拓展到其派生詞、同（近）義詞、相關(guān)詞和詞組，以加深讀者對高分子詞匯的認識和理解；并根據(jù)相應(yīng)內(nèi)容，在部分章節(jié)中加入了拓展閱讀、寫作知識、背景介紹、課后問答題等，融入高分子科學的發(fā)展、高分子領(lǐng)域的諾貝爾獎成果和重要研究進展、趣味故事、學術(shù)規(guī)

本書綜述了基于機器學習的材料設(shè)計的最新研究進展，介紹了材料機器學習算法、開源軟件和自主研發(fā)的材料數(shù)據(jù)挖掘在線計算平臺在合金材料、鈣鈦礦材料和太陽能電池材料設(shè)計上的成功應(yīng)用案例。本書的特色是“機器學習算法深入淺出，上機練習案例學以致用”，附錄中的計算平臺和算法代碼具有智能機器學習建模、虛擬材料的高通量篩選和需求驅(qū)動的材料