材料工程实验设计及数据处理/普通高等教育材料科学与工程“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张新平，封善飞，洪祥挺 等 编

图书标签:

• 材料工程
• 实验设计
• 数据处理
• 材料科学
• 高等教育
• 教材
• 十二五规划
• 工程教育
• 实验教学
• 科学研究

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088564

版次：1

商品编码：11313658

包装：平装

丛书名： 普通高等教育材料科学与工程"十二五"规划教材

开本：16开

出版时间：2013-07-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《材料工程实验设计及数据处理/普通高等教育材料科学与工程“十二五”规划教材》内容包括回归分析、方差分析的Excel软件实现方法，单因素实验优化设计、多因素实验设计、正交实验设计和均匀设计等简单实用的实验设计方法。各章节间有一定的独立性，读者可以根据自己的情况有选择地学习。书中例子大部分选自作者的科研论文和国内外材料科学与工程学科其他研究人员的科研论文。
　　《材料工程实验设计及数据处理/普通高等教育材料科学与工程“十二五”规划教材》可作为工科相关领域技术人员的参考书，也可作为高等院校相关专业高年级本科生及研究生学习实验设计并进行毕业论文实践的教材。

目录

第一章 实验设计与数据处理简介
1.1 实验设计的基本概念
1.2 实验设计的作用
1.3 实验设计的类型
1.3.1 实验设计的基本类型
1.3.2 优化实验的基本类型
1.4 实验设计的要素与原则
1.4.1 实验设计的要素
1.4.2 实验设计的四原则
1.5 实验设计中的误差控制
1.5.1 实验误差
1.5.2 实验数据的精准度
1.5.3 坏值及其剔除
1.6 实验设计中因素与水平的选取
1.6.1 因素的选取
1.6.2 水平的选取
1.7 数据处理方法
1.8 实验设计与数据处理的基本过程
习题1

第二章 对比实验与方差分析
2.1 基于Excel的t检验与方差分析
2.2 两个处理的水平对比t检验
2.2.1 两个处理的水平对比￡检验实例
2.2.2 正确判断两个处理水平对比￡检验的实验条件
2.3 多处理对比与方差分析
2.3.1 单因素方差分析
2.3.2 两因素不重复实验的方差分析
2.3.3 两因素等重复实验的方差分析
2.3.4 有关方差分析的两个问题
习题2

第三章 回归分析
3.1 一元线性回归分析
3.2 一元非线性回归分析
3.3 多元线性回归分析
3.4 多元非线性回归分析
3.5 逐步回归分析
3.5.1 逐步回归分析的主要思路
3.5.2 逐步回归分析的主要计算步骤
3.5.3 用Excel作逐步回归分析
3.5.4 逐步回归法计算的实例
习题3

第四章 单因素优选法
4.1 均分法
4.2 对分法
4.3 黄金分割法
4.4 分数法
4.4.1 所有可能的实验总数正好是某一个Fn-1
4.4.2 所有可能的实验总数大于某一个Fn-1而小Fn+1-1
4.5 抛物线法
4.6 分批实验法
4.7 单因素优选法在材料科学与工程中的应用
习题4

第五章 多因素实验设计
5.1 多因素优选实验概述
5.1.1 多因素优化实验设计的广泛应用
5.1.2 多因素优化实验设计
5.2 因素轮换法
5.3 随机实验法
5.4 拉丁方实验法
5.5 全面实验法
5.6 多因素优选实验设计在材料科学与工程中的应用
习题5

第六章 正交设计
6.1 正交表及其基本性质
6.2 正交实验设计的基本步骤
6.3 正交实验设计结果的直观分析
6.4 正交实验设计结果的方差分析
6.4.1 计算离差平方和与方差分析
6.4.2 基于EXcel的正交实验设计方差分析
6.5 正交实验的灵活使用
6.5.1 有交互作用的正交设计
6.5.2 水平不等的正交设计
6.6 正交实验在材料科学与工程中的应用
习题6

第七章 均匀设计
7.1 均匀设计和正交设计的比较
7.2 均匀设计表及构造
7.2.1 均匀设计表符号及特点
7.2.2 均匀设计表构造
7.3 用均匀设计表安排实验
7.4 均匀设计的实验结果分析
7.5 均匀设计的灵活应用
7.6 配方均匀设计
7.6.1 配方均匀设计
7.6.2 有约束的配方均匀设计
7.7 均匀设计在材料科学与工程中的应用
7.7.1 均匀设计法在新型摩阻材料研制中的应用
7.7.2 超声速电弧喷涂Ti—A1合金涂层结合强度与其工艺参数之
间的关系
习题7

附录一 常用正交试验表
附录二 常用均匀设计表
附录三 常用Excel函数
参考文献

前言/序言

《现代材料科学研究方法与实践》 本书旨在为材料科学与工程领域的学生和研究人员提供一套全面、实用的研究方法与实践指导。我们深知，在快速发展的材料科学领域，掌握先进的研究工具、严谨的实验设计理念以及科学的数据处理能力，是取得突破性成果的关键。因此，本书将重点聚焦于如何有效地规划实验、精确地获取数据，以及如何从海量数据中提炼有价值的信息。 第一部分：研究思路与实验设计 在材料科学的广阔天地里，每一次成功的实验都始于清晰的研究思路和周密的实验设计。本部分将引导读者从科学问题的提出出发，逐步构建研究框架。我们将深入探讨文献调研的策略与技巧，帮助读者梳理现有研究成果，发掘研究空白与创新点。 随后，我们将详细阐述实验设计的核心原则。这包括： 明确研究目标与假设： 如何将模糊的科学问题转化为可操作、可验证的研究目标，并提出具有前瞻性的研究假设。 变量识别与控制： 深入理解影响材料性能的关键变量（独立变量），并学会如何有效地控制这些变量，以隔离其对结果的影响（依赖变量）。我们将介绍不同类型的变量，以及在实验中如何进行精确控制，例如温度、压力、时间、成分、工艺参数等。 实验因子与水平设定： 学习如何根据研究需求，合理设置实验因子及其不同水平，以探索不同条件组合对材料性能的影响。 正交设计与响应面法： 介绍先进的实验设计方法，如正交试验设计，用于高效地筛选重要因素，并优化工艺参数；以及响应面法，用于研究因素之间的交互作用，并找到最佳工艺条件。 随机化与重复： 强调随机化处理在避免系统误差、提高结果可靠性方面的作用，以及重复实验对于评估结果稳定性和不确定性的重要性。 误差分析与控制： 识别实验过程中可能出现的各种误差来源（随机误差、系统误差），并学习有效的控制策略，以最大程度地减小误差对实验结果的影响。 第二部分：实验数据获取与表征技术 高质量的实验数据是研究的基石。本部分将聚焦于各种先进的材料表征技术，并强调数据获取的准确性和规范性。我们将涵盖： 宏观性能测试： 介绍力学性能（拉伸、压缩、硬度、疲劳等）、热性能（热导率、热膨胀系数、相变温度等）、电性能（电阻率、介电常数、霍尔效应等）以及其他宏观性能的测试方法与仪器原理。 微观结构表征： 深入讲解显微技术，包括光学显微镜、扫描电子显微镜（SEM）及其相关的能量色散X射线光谱（EDS）和波长色散X射线光谱（WDS）技术，以及透射电子显微镜（TEM）及其电子衍射、高分辨成像等功能。 物相与晶体结构分析： 详细介绍X射线衍射（XRD）技术，用于分析材料的晶体结构、物相组成和晶粒尺寸。 表面与界面分析： 涵盖X射线光电子能谱（XPS）、俄歇电子能谱（AES）等表面分析技术，用于研究材料表面的化学态和元素组成。 光谱分析技术： 介绍傅里叶变换红外光谱（FTIR）、拉曼光谱等技术，用于分析材料的化学键合和分子结构。 热分析技术： 讲解差示扫描量热法（DSC）、热重分析（TGA）等，用于研究材料的热稳定性、相变行为和分解过程。 数据记录与管理： 强调实验过程中详细、准确的数据记录方法，包括使用电子实验记录本、统一的数据命名规范，以及建立有效的数据管理体系，为后续的数据处理和分析打下坚实基础。 第三部分：数据处理与分析方法 获取到的原始数据往往需要经过一系列的转化和分析才能转化为有意义的信息。本部分将带领读者掌握常用的数据处理与分析工具和技术： 数据预处理： 讲解数据清洗（去除异常值、填补缺失值）、数据平滑（减少噪声）等预处理步骤，以提高数据的质量。 统计分析基础： 介绍描述性统计（均值、方差、标准差、中位数等）和推断性统计（假设检验、置信区间）的基本概念和应用。 数据可视化： 强调有效的数据可视化方法，如折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等，用于直观地展示数据特征、趋势和关系。我们将指导读者如何选择合适的图表类型，以及如何优化图表的美观度和信息传达效率。 回归分析： 讲解线性回归和非线性回归模型，用于建立变量之间的定量关系，并进行预测。 方差分析（ANOVA）： 介绍如何使用ANOVA来比较多个样本的均值差异，评估不同实验因素对结果的影响程度。 主成分分析（PCA）与因子分析： 讲解降维技术，用于处理高维数据，提取关键信息，并发现变量之间的潜在关系。 实验不确定度评估： 学习如何根据实验数据和测量误差，量化和评估实验结果的不确定度，这是科学研究中至关重要的一环。 专业软件应用： 引导读者熟悉并运用常用的科学计算与数据处理软件，如Origin、MATLAB、Python（配合NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等库）、Excel等，掌握它们的强大功能。 第四部分：案例研究与实践应用 为了帮助读者将理论知识转化为实际技能，本书将提供一系列精心挑选的材料科学研究案例。这些案例将涵盖不同材料体系（如金属材料、陶瓷材料、高分子材料、复合材料、纳米材料等）的研究过程，从实验设计、数据获取到最终的数据分析与结论的得出。读者将有机会跟随案例，理解不同研究问题所需的特定方法和技术，并学习如何将所学知识应用于自己的研究项目中。 通过理论讲解、技术介绍、方法指导和案例分析，本书期望能够帮助材料科学与工程领域的学习者和研究人员，建立起坚实的科学研究基础，掌握高效的研究方法，提升数据处理与分析能力，最终在探索未知、创造新材料的道路上取得更丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，拿到《材料工程实验设计及数据处理》这本书，感觉就像是捡到了一个“宝藏”。我一直觉得，在材料科学的研究中，实验是核心，而设计和数据处理则是让这个核心更加闪耀的“打磨工具”。这本书在这两方面的内容都非常详尽。我尤其欣赏它关于“实验设计的原则”的阐述，比如“随机化”、“重复”和“区组化”，这些看似简单的原则，却对实验结果的可靠性和有效性有着至关重要的影响。书中对各种实验设计方法，如“全因子设计”、“部分因子设计”以及“分级因子设计”的讲解，都非常透彻，并配以相应的数学模型和统计分析方法。这让我对如何科学地安排实验，减少不必要的实验次数，提高信息获取效率有了全新的认识。在数据处理方面，这本书的内容更是丰富多样。它不仅介绍了基础的描述性统计，还深入讲解了推断性统计，如假设检验、置信区间的计算，以及多种回归分析和方差分析的应用。书中还提供了关于如何使用统计软件进行数据分析的指导，这对于我这种需要处理大量实验数据的研究者来说，是极大的福音。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的学习平台，让我能够更深入地理解材料工程实验的精髓，并提升我进行科学研究的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《材料工程实验设计及数据处理》给我的感觉就像是找到了一位经验丰富的导师，虽然我还没来得及深入钻研其中的每一个公式和细节，但初步的浏览已经让我受益匪浅。我一直觉得，做科研就像是“摸着石头过河”，尤其是实验设计，常常会陷入一种“拍脑袋”的状态，凭感觉来安排实验步骤，结果往往是费时费力，却收效甚微。这本书则提供了一个严谨的框架。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做有什么好处”。例如，在讲述“正交设计”的时候，它不仅解释了如何排列组合因子水平，还详细说明了这种设计如何能有效地分离各因子效应，并减少实验次数，这对于我们这些需要同时考察多个因素影响的实验来说，无疑是一种高效的解决方案。我尤其欣赏书中在数据处理部分的内容，它没有停留在基础的平均值和标准差，而是深入探讨了回归分析、方差分析等统计学工具在材料数据分析中的应用。这些方法能够帮助我们更准确地捕捉变量之间的关系，甚至预测在未进行的实验条件下的材料性能。我一直对一些复杂的统计模型感到畏惧，但这本书用相对易懂的语言和直观的图示，让我看到了这些工具的实际价值，也激发了我学习和掌握这些工具的动力。我非常期待能够将书中的理论知识应用到我正在进行的研究项目中，相信这会极大地提升我实验的科学性和数据的可信度。

评分☆☆☆☆☆

这本《材料工程实验设计及数据处理》的内容，就像是一本为材料领域实验研究量身定制的“操作手册”，并且是那种包含“设计思路”和“方法论”的升级版。我之前在进行材料实验时，经常会遇到“瓶颈”，感觉实验设计不够优化，数据分析流于表面，导致研究成果的深度和广度都受到限制。这本书的出现，就像是给我注入了一剂“强心针”。它非常系统地讲解了各种实验设计方法，从最基础的单因素实验，到更复杂的析因设计、响应面设计，都做了详尽的阐述，并配以生动的案例。我尤其喜欢它在讲解“响应面法”时，强调了如何通过少量的实验次数，来找到最佳的工艺参数组合，这对于我们这种需要综合考虑多个因素影响的研究来说，是极大的帮助。更重要的是，书中在数据处理部分的内容，让我看到了数据分析的真正潜力。它不仅仅是停留在计算平均值和标准差，而是深入介绍了如何运用回归分析、方差分析等统计工具，来建立数学模型，揭示变量之间的相互作用，甚至进行预测。这让我意识到，数据分析不仅仅是“整理数据”，更是“解读数据”和“利用数据”。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《材料工程实验设计及数据处理》的内容非常有深度，远超出了我之前对类似教材的预期。我是一名研究生，在撰写论文的过程中，经常会遇到实验设计不够严谨，数据分析过于简单的情况，导致研究结果的学术价值受到质疑。这本书就像是一本“救星”，它从根本上解决了我在实验设计和数据处理方面的诸多困惑。我特别喜欢它对“全因子设计”、“部分因子设计”以及“响应面法”的详细剖析。这些高级的实验设计方法，能够帮助我在有限的实验资源下，系统地探索各个因素对材料性能的影响规律，并找到最优的实验条件。书中用大量的图表和流程图，清晰地展示了每一种设计方法的逻辑和步骤，即使是初学者也能很容易理解。更让我惊喜的是，它还提供了多种数据处理软件的介绍和使用技巧，这对于我来说是弥足珍贵的。过去，我常常在数据分析软件的操作上花费大量时间，而这本书则能让我事半功倍，快速掌握关键技能。书中关于误差分析的部分也做得非常出色，它不仅指出了误差的来源，还教授了如何通过实验设计来尽量减小误差，以及如何对实验结果的误差进行科学的量化和评估，这大大提升了实验结果的严谨性和可信度。我深信，这本书将成为我未来科研道路上不可或缺的参考指南，它不仅教会我如何做实验，更教会了我如何以科学严谨的态度去对待科研。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，可以说为我提供了一个全新的视角来看待材料科学的实验研究。我一直认为，实验数据本身是客观的，但如何从这些数据中提取出有价值的信息，并得出可靠的结论，却是一门学问。而《材料工程实验设计及数据处理》正是这样一门学问的集大成者。我特别被书中关于“实验重复性”和“可复现性”的讨论所吸引。在很多科学研究中，这两个概念常常被忽视，导致实验结果难以验证，甚至出现“不可复现”的科学丑闻。这本书则从实验设计之初就强调了这一点，它通过合理的实验安排、精确的变量控制以及详细的记录，来确保实验结果的可靠性和可重复性。书中关于“DOE（Design of Experiments）”的详细介绍，让我对如何系统地优化实验过程有了更深入的理解。过去，我总是凭着经验来调整实验参数，效率低下且容易陷入局部最优。现在，我明白了如何通过科学的设计方法，更有效地找到全局最优解。而且，书中在数据分析部分，不仅仅介绍了基础的统计方法，还涉及到了更高级的回归分析、方差分析等，这些工具能够帮助我们更全面地理解各因素之间的相互作用，并预测不同条件下的材料性能。总而言之，这本书不仅是实验技术的指导，更是一种科学思维的训练，它让我意识到，严谨的实验设计和精细的数据处理，是科研成果得以信服的基础。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《材料工程实验设计及数据处理》这本书的内容非常扎实，尤其是在实验设计的理念和方法上，给我留下了深刻的印象。我之前在做实验的时候，常常会有一种“盲人摸象”的感觉，实验设计往往比较随意，结果的解读也缺乏科学依据。这本书则提供了一个清晰的 roadmap。它从实验的目的出发，引导读者一步步思考如何选择最合适的实验方案。我特别赞赏书中对“变量控制”和“响应变量”的讲解，这让我明白，在实验中，明确哪些是我们需要控制的因素，哪些是我们想要观测的结果，是多么重要。而且，书中对于“析因设计”和“响应面方法”的介绍，让我看到了如何用更少的实验次数，获得更丰富的信息，这对于节省时间和资源非常有意义。在数据处理方面，这本书也同样做得非常出色。它不仅介绍了基础的统计分析方法，还深入讲解了如何运用统计软件进行数据分析，并对结果进行可视化呈现。我之前一直觉得统计分析很难，但这本书通过大量的图例和实例，让我感觉这一切都变得触手可及。总而言之，这本书为我提供了一个全新的思考实验的维度，让我认识到，严谨的实验设计和有效的数据处理，是科学研究的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，简直就是一次“思维的启蒙”。我一直认为，做实验就是反复尝试，然后把结果记录下来。但《材料工程实验设计及数据处理》这本书让我意识到，实验设计本身就是一门艺术，一门科学。它不仅仅是关于操作，更是关于规划和策略。我特别欣赏书中对于“随机性”和“重复性”的强调。在实验过程中，如何有效控制随机误差，如何保证实验结果的可重复性，这些都是我之前容易忽略的问题。这本书则从实验设计的源头就给出了指导，让我在设计实验时就能考虑到这些关键因素。在数据处理方面，书中对各种统计方法的介绍，让我看到了如何从看似杂乱的数据中提炼出有用的信息。过去，我可能只会简单地计算平均值，而这本书则让我认识到，通过更复杂的统计分析，我们可以发现变量之间的隐藏关系，甚至进行预测。我尤其被书中关于“模型拟合”的讲解所吸引，这让我明白，如何找到一个能够最好地描述实验数据的数学模型，并利用这个模型来解释现象和指导进一步的研究。这本书为我提供了一个系统性的框架，让我能够更科学、更有效地进行材料科学的实验研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，给我的感觉就像是打开了一扇通往“科学的严谨”的大门。我一直认为，做实验需要细心和耐心，但《材料工程实验设计及数据处理》这本书让我明白，除了这些，还需要科学的方法和系统的思维。我特别欣赏书中关于“实验误差分析”的深入讲解。过去，我常常忽略了实验中的误差，或者只是简单地将其归结为“测量不准”。这本书则详细地指出了误差的来源，包括系统误差和随机误差，并教授了如何通过实验设计和数据处理来尽量减小误差的影响，甚至量化误差的大小。这让我对实验结果的可信度有了更深刻的认识。在数据处理方面，书中对各种统计方法的介绍，让我看到了如何从数据中挖掘出更深层次的信息。我尤其被书中关于“相关性”和“因果性”的区分所吸引，这让我明白，仅仅发现数据之间的关联并不代表它们之间存在因果关系，我们需要更深入的分析来做出判断。这本书不仅教会了我如何做实验，更教会了我如何科学地思考和分析问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《材料工程实验设计及数据处理》，说实话，我最初是抱着一种“试试看”的心态，因为我一直对实验设计这块儿比较头疼。实验操作倒是熟悉，但如何科学地设计实验，让结果更有说服力，并且在后续的数据处理上不至于手足无措，这确实是我急需解决的问题。这本书给我的第一印象是厚重，看起来内容非常扎实，不像市面上很多教材那样浅尝辄止。翻开目录，从实验方案的制定、变量的控制，到统计分析方法的选择、误差的评估，再到结果的呈现与解读，几乎涵盖了材料科学与工程实验的整个生命周期。我尤其感兴趣的是其中关于“因素设计”和“响应面法”的部分，这两种方法听起来就很高大上，能帮助我们在有限的实验次数内获取更多有价值的信息，对于资源有限的实验室来说，简直是福音。书中对各种实验设计方法的原理、适用范围以及具体的实施步骤都做了详细的讲解，并辅以大量的案例分析，这对于我这种理论联系实际能力稍弱的读者来说，简直是及时雨。不再是枯燥的公式推导，而是通过实际的例子，让我能够清晰地理解每一种方法的精髓，并思考如何在自己的研究中应用。而且，书中还特别强调了实验结果的不确定性来源，比如系统误差、随机误差等等，并教授如何量化和控制这些误差，这对于提高实验数据的可靠性，避免得出错误的结论至关重要。总而言之，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对材料工程实验有了更系统、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我手里这本《材料工程实验设计及数据处理》简直是材料科学与工程领域的一本“百科全书”，尤其是在实验设计和数据处理方面，它提供了非常系统且实用的指导。作为一个刚开始接触科研的学生，我常常在如何设计一个能够有效解决问题的实验而感到迷茫。这本书就好像给我指明了方向。它从最基本的实验目的设定，到具体实验方案的制定，再到如何选择合适的实验参数和仪器，都做了非常详细的阐述。我印象特别深刻的是关于“因子和水平”的定义，以及如何根据实际情况来选择合适的因子和水平组合，这对于避免不必要的实验和提高实验效率至关重要。在数据处理方面，这本书也同样出色。它不仅介绍了常见的统计方法，如平均值、标准差、置信区间等，还深入讲解了如何运用回归分析、方差分析等高级统计工具来分析实验数据，从而揭示不同因素之间的复杂关系。书中的案例分析也非常丰富，通过具体的例子，我能够更直观地理解各种实验设计方法和数据处理技术的应用，这让我觉得学到的知识不再是空洞的理论，而是可以实际操作的工具。我感觉这本书不仅仅是为我提供了“做什么”，更重要的是教会了我“怎么做得更好”。