材料服役行为评价是人类能够制造出更有效工具和武器的前提，在国民经济发展和国防建设中发挥着不可替代的作用。随着科学技术的进步，材料服役行为评价朝着高效化、智能化等方向快速发展，以满足材料在极宏观、极微观、极端条件的服役要求。为了使读者全面了解和掌握材料服役行为评价与模拟的概念、方法、应用和发展趋势，本书在第1章综述了材料服役行为，然后分6章介绍材料的疲劳与断裂、蠕变、高温氧化、腐蚀、摩擦磨损、辐照损伤。本书内容系统全面，突出新方法在材料服役行为评价中的应用，语言通俗易懂，避繁就简，可读性强。本书配套了丰富的数字资源，对书中的重点、难点进行了详细讲解，读者可扫描书中二维码观看。

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国防科技创新特区重点项目首席科学家，南京理工大学材料评价与设计教育部工程 研究中心主任。以第一完成人曾获国家技术发明奖二等奖等诸多荣誉。

目录
丛书序
前言
第1章 绪论 1
1.1 材料服役行为研究范式、分类与失效案例 1
1.1.1 材料服役行为的研究范式 1
1.1.2 材料服役行为的分类 3
1.1.3 材料服役失效案例 3
1.2 材料、构件、服役环境与评价方法的关系 4
1.3 材料服役行为评价与模拟方法 5
1.3.1 材料服役行为评价方法 5
1.3.2 材料服役行为模拟方法 5
1.4 材料服役行为评价与模拟方法的合理选择与使用 6
参考文献 7
第2章 疲劳与断裂 8
2.1 疲劳与断裂基本概念 8
2.1.1 断裂基本概念 9
2.1.2 疲劳基本概念 18
2.2 疲劳与断裂评价基本原理 29
2.2.1 断裂评价基本理论与判据 29
2.2.2 疲劳评价基本理论与寿命预测方程 31
2.3 疲劳与断裂评价及模拟方法 34
2.3.1 抗疲劳与断裂设计方法 34
2.3.2 断裂模拟 35
2.3.3 疲劳模拟 36
2.4 疲劳与断裂评价案例分析 37
2.4.1 基于经典模型的疲劳寿命预测 37
2.4.2 加速疲劳寿命预测 37
2.4.3 高通量试验 38
2.4.4 机器学习 38
2.5 总结与展望 41
习题 42
参考文献 42
第3章 蠕变 44
3.1 蠕变的基本概念 44
3.1.1 蠕变的定义 44
3.1.2 蠕变曲线 44
3.1.3 蠕变变形和断裂机制 45
3.1.4 影响蠕变性能的主要因素 51
3.2 蠕变评价的基本研究方法 53
3.2.1 常规蠕变试验 53
3.2.2 蠕变基本方程 54
3.3 蠕变高效评价与模拟方法 56
3.3.1 基于持久试验的理论外推法 56
3.3.2 基于蠕变曲线的寿命外推法 59
3.3.3 基于人工智能的蠕变评价方法 60
3.4 蠕变高效评价与模拟案例分析 61
3.4.1 基于高通量实验的多尺度表征 61
3.4.2 基于有限元方法的蠕变研究 61
3.4.3 基于机器学习的蠕变寿命预测 63
3.5 总结与展望 64
习题 65
参考文献 65
第4章 高温氧化 67
4.1 高温氧化的基本概念 67
4.1.1 金属高温氧化的定义 67
4.1.2 高温氧化的基本原理 68
4.2 高温氧化研究方法 74
4.2.1 高温氧化动力学实验 74
4.2.2 高温氧化动力学测量方法 75
4.2.3 数值模拟技术 76
4.3 纯金属与合金的高温氧化与防护 78
4.3.1 纯金属的高温氧化 78
4.3.2 合金的高温氧化 80
4.3.3 复杂环境下的高温氧化 82
4.3.4 高温防护涂层 87
4.4 人工智能加速抗氧化材料设计案例 90
4.4.1 机器学习辅助高温抗氧化材料设计和开发 90
4.4.2 高通量加速设计高温抗氧化材料 91
4.5 总结与展望 92
习题 93
参考文献 93
第5章 腐蚀 96
5.1 腐蚀的基本概念 96
5.1.1 腐蚀的类型和防护技术 96
5.1.2 腐蚀防护技术的类型 97
5.2 腐蚀的基本研究方法 98
5.2.1 户外试验 98
5.2.2 室内加速试验 100
5.2.3 材料腐蚀的模拟计算 102
5.3 人工智能在腐蚀研究中的应用 104
5.3.1 高通量实验 104
5.3.2 大规模计算 107
5.3.3 数据库建设 110
5.3.4 数据库管理与维护 113
5.4 人工智能加速耐蚀新材料设计案例 113
5.4.1 AI 加速耐蚀材料设计 113
5.4.2 大气腐蚀预测及腐蚀地图绘制 116
5.4.3 基于液滴微阵列技术高通量评估碳钢表面缓蚀剂的缓蚀性能 118
5.4.4 机器学习辅助高效自修复自预警复合涂层材料的优化设计 119
5.4.5 3 L-DMPNN：基于分子结构图预测缓蚀剂性能 121
5.5 机遇、挑战与未来展望 124
5.5.1 机遇 124
5.5.2 挑战 125
5.5.3 未来展望 126
习题 126
参考文献 126
第6章 摩擦磨损 130
6.1 摩擦磨损的基本概念 130
6.1.1 摩擦的基本概念 130
6.1.2 磨损的基本概念 135
6.2 摩擦磨损的影响因素 148
6.2.1 摩擦系数的影响因素 148
6.2.2 摩擦引起的各种效应 151
6.3 摩擦磨损的研究方法 153
6.3.1 试验测试方法 153
6.3.2 有限元法 154
6.3.3 分子动力学模拟 155
6.3.4 机器学习 156
6.4 计算模拟在摩擦磨损中的应用案例 156
6.4.1 有限元在摩擦磨损中的应用 156
6.4.2 分子动力学模拟在摩擦磨损中的应用 157
6.4.3 机器学习在摩擦磨损中的应用 157
6.5 总结与展望 159
习题 160
参考文献 160
第7章 辐照损伤 162
7.1 辐照损伤的基本概念 162
7.1.1 辐照损伤简介 162
7.1.2 辐照缺陷的形成与表征 167
7.1.3 辐照损伤分类 174
7.2 辐照缺陷基本研究方法 180
7.2.1 辐照装置与实验方法 180
7.2.2 辐照损伤评价方法 182
7.3 辐照损伤的模拟与计算 184
7.3.1 辐照损伤的多尺度计算模拟 184
7.3.2 人工智能的应用 185
7.4 人工智能在辐照损伤中的设计案例 187
7.4.1 基于机器学习势函数的缺陷动力学预测 187
7.4.2 基于机器学习描述符的辐照响应预测 188
7.5 总结与展望 189
习题 190
参考文献 190