计算超声学

作者:丁辉

页数:290

出版时间:2010-6

价格:66.00元

isbn号码:9787030279378

具体描述

《计算超声学:声场分析及应用》主要研究声场问题数学上的处理，重点介绍了探头发射声场的建模与应用、声波在各向异性介质中的传播、缺陷与声波的相互作用及散射回波的计算与应用等计算超声学基础，同时介绍了表面波和相控阵、导波、TOFD、检测可靠性评价等新技术中的超声计算与应用。《计算超声学:声场分析及应用》内容上侧重声场的分析与应用，方法上着重使用近似且简单的方法，列举了一些无损检测中经常遇到的实际问题的解决实例。《计算超声学:声场分析及应用》附录还提供了8个涉及主要声场计算方法和应用的计算程序，方便大家掌握和使用。

《计算超声学:声场分析及应用》可供无损检测及相关专业研究生、科研人员在学习和研究时使用，也可作为从事无损检测的技术人员的培训或辅助教材。

用户评价

我拿到《计算超声学》这本书，脑海中浮现的是那些在实验室里，通过精密仪器观测到的那些肉眼看不见的声波是如何被“计算”出来的。我是一名对数据分析和算法优化充满热情的工程师，而超声波技术，正是数据与算法完美结合的典范。我希望能在这本书中找到关于超声信号采集、处理和成像的最新计算方法。我期待书中能够详细介绍各种重建算法，例如全波形反演（FWI）、迁移算法（Migration）等，它们是如何从原始的声学数据中提取有用的信息的。我希望能够深入了解这些算法的数学原理，理解它们背后的假设和局限性，以及如何根据不同的应用场景进行选择和优化。对于那些在实际应用中常见的噪声和干扰，这本书能否提供有效的计算去噪和信号增强的技术，是我非常关注的。我也希望书中能有一些关于机器学习在计算超声学中应用的探讨，例如如何利用深度学习来提高图像质量或加速计算过程。

当我从书架上拿起《计算超声学》这本书时，我怀揣着一种既好奇又略带忐忑的心情。作为一名并非直接从事超声波研究的工程师，我更多的是接触到超声波在实际应用中的结果，比如医学影像的清晰度，或者工业检测的精确度。然而，这背后是如何实现的？那些精妙的算法、复杂的物理模型，又是如何被转化为我们肉眼可见的图像或可靠的数据？这本书的封面设计简洁而专业，没有过多花哨的图饰，但“计算超声学”这几个字本身就充满了技术的力量感，让我对它充满了期待。我渴望能够窥探到超声波技术背后那严谨的科学逻辑和计算的强大魔力。我希望能借由这本书，理解从声波的产生、传播，到与介质的相互作用，再到最终数据采集与处理的整个链条。我希望它能为我打开一扇新的视角，让我不再仅仅是一个使用者，而是能够对超声波技术有更深层次的理解，甚至能够在我的工作中，更好地利用和优化与超声波相关的解决方案。我尤其关注书中对于不同材料、不同声学特性的介质，超声波传播行为的模拟与分析，以及如何克服各种复杂环境带来的干扰。这本书能否帮助我理解那些听似玄乎其玄的“波束形成”、“成像算法”等等，并将它们与实际的工程问题联系起来，是我非常期待的。

拿到《计算超声学》这本书，我的第一印象是它的学术严谨性。我是一名在材料科学领域从事研究的科学家，我一直对超声波在材料特性表征中的应用充满兴趣。超声波的传播速度、衰减系数等参数，能够直接反映材料的微观结构和力学性能，而计算超声学，正是实现这一目标的关键。我希望这本书能够深入介绍超声波在各种材料中的传播特性，包括金属、陶瓷、聚合物以及复合材料。我期待书中能够详细阐述如何利用计算模型来分析超声波在材料内部的散射、衍射和耦合现象，以及如何通过反演算法来提取材料的弹性模量、泊松比等参数。我也会关注书中关于材料缺陷检测和损伤评估的计算方法，例如如何通过分析超声波的反射信号来识别裂纹、夹杂物等。这本书能否提供一些关于如何设计和优化超声波传感器以适应不同材料特性的计算指导，是我非常期待的。

当我拿起《计算超声学》这本书时，我脑海中涌现的是那些在实验室中，科学家们通过严谨的计算来模拟和预测声波行为的场景。我是一名对应用数学和计算科学充满热情的学生，我尤其关注如何将抽象的数学理论应用于解决实际的工程问题。超声波的成像和反演，正是这样一个充满挑战的领域。我希望这本书能够为我提供坚实的理论基础，包括波动方程的推导、求解方法以及各种成像算法的数学原理。我期待书中能够详细介绍包括有限差分、有限元、边界元等数值方法的应用，并分析它们的优缺点。我也会关注书中关于逆问题理论的讲解，如何从观测数据中反演出介质的声学特性，以及如何处理这些问题的病态性。这本书能否提供一些关于算法实现和数值仿真的具体案例，并引导我进行更深入的研究，是我非常期待的。

翻开《计算超声学》的扉页，我立刻被一种严谨的学术氛围所吸引。书中的图表清晰，公式推导一丝不苟，这对于我这样一个习惯于从实际应用出发的人来说，起初有些挑战。我并非数学科班出身，但多年在工程领域的摸爬滚打，也让我对数字和逻辑有了基本的敏感。我希望这本书能够循序渐进，从最基础的声学原理开始，逐步深入到计算模型和算法的构建。我希望能看到，如何将物理学的定律转化为数学方程，然后又如何通过计算机的运算，来模拟和预测超声波的行为。我期待书中能够提供一些经典的案例分析，展示计算超声学在解决实际问题中的威力。例如，在无损检测领域，如何通过计算超声波的传播路径和反射信号，来判断材料内部的缺陷？在医学影像领域，如何通过复杂的信号处理，将微弱的超声波回波转化为高分辨率的图像？这些都是我非常感兴趣的方面。我希望能从书中找到答案，并且能够理解其中的原理，而不仅仅是停留在“知道有这么回事”的层面。我对书中关于数值方法的部分尤为期待，例如有限元方法、有限差分方法等，它们是如何被应用于求解复杂的声波方程的，以及这些方法的优缺点是什么。

《计算超声学》这本书，对我这个对声学和波动现象有着浓厚兴趣的普通读者来说，是一次深入探索科学奥秘的机会。我虽然不是专业人士，但我对物理世界的好奇心驱使我不断学习。我希望能从这本书中，了解超声波是如何产生的，它们是如何在空气、水、固体等不同介质中传播的，以及为什么它们能够被用来“看”到我们肉眼看不到的东西。我期待书中能够用生动形象的比喻和图示，解释一些核心的概念，比如“声速”、“频率”、“波长”等等。我希望能够理解，为什么不同的超声波频率会对成像产生不同的影响，以及为什么在医学检查中，我们需要根据不同的情况选择不同的探头。这本书能否帮助我理解，那些在B超屏幕上跳动的波形，是如何被“计算”成一张张诊断图像的，并让我对这个过程有一个初步的认识。

《计算超声学》这本书，对我来说，更像是一本揭示“幕后故事”的百科全书。我是一名对技术原理充满好奇心的科普爱好者，我总是对那些我们日常生活中习以为常的技术，背后是如何运作的感到好奇。超声波，从B超到洗牙机，无处不在，但它们究竟是如何被“计算”出来并产生如此神奇效果的？我希望这本书能够用相对易懂的方式，介绍超声波的基本物理原理，比如声波的产生、传播、反射以及能量的转化。我期待书中能够生动地讲解，为什么我们要进行“计算”，计算又在其中扮演了什么样的角色。我希望能理解，那些我们在医学影像上看到的黑白、灰度的图像，是如何通过对回波信号的分析和处理计算得来的。这本书能否用通俗的语言，解释一些关键的概念，比如“声阻抗”、“声传播速度”等等，并说明它们在计算中的重要性。我希望通过阅读这本书，能够对超声波技术有一个宏观而清晰的认识，了解它的科学基础和计算逻辑。

《计算超声学》这本书，对我而言，更像是一次深入科学殿堂的探索之旅。我是一名热衷于物理现象背后原理的研究者，而超声波，作为一种看似寻常却又蕴含着无限可能的物理媒介，其计算模型和模拟方法，一直是我关注的焦点。我希望这本书能够深入剖析超声波的传播机制，包括其在不同介质中的衰减、散射、衍射等现象，以及如何利用数学模型来精确描述这些行为。我特别期待书中能够详细阐述各种数值求解方法，例如如何运用有限元法（FEM）或有限差分时域法（FDTD）来离散化并求解波动方程，以及这些方法在处理复杂几何形状和边界条件时的优势与局限性。同时，我也会关注书中关于声源模型和换能器特性的讨论，它们如何影响超声波场的形成，以及如何通过计算来优化声源的设计。我希望能从中学习到如何构建一个能够准确反映真实物理过程的计算模型，并理解如何评估模型的准确性和效率。对于那些复杂的声学散射问题，这本书能否提供有效的计算策略和算法，是我非常看重的。

拿到《计算超声学》这本书，我第一感觉是它可能会是一本极其硬核的学术专著，但同时我也对此充满了渴望。我是一名在理论物理领域深耕多年的学者，我尤其关注那些能够连接宏观现象与微观粒子行为的物理模型。超声波的传播，本质上是介质的振动，这其中涉及复杂的力学和电磁学原理，而计算超声学，正是将这些原理量化的关键。我希望这本书能够深入探讨超声波在各种复杂介质中的行为，包括其在非均匀介质、各向异性材料中的传播特性，以及如何利用偏微分方程来描述这些现象。我期待书中能够详细介绍求解这些方程的数值方法，例如谱元法（Spectral Element Method）或多尺度方法，以及它们在处理高频、大尺度问题时的效率和精度。我也会关注书中关于声辐射、散射理论的数学推导，以及如何利用这些理论来分析超声波与物体的相互作用。对于那些涉及非线性声学效应的复杂问题，这本书能否提供深入的分析和计算方法，是我非常期待的。

《计算超声学》这本书，对于我这样的软件开发者来说，更像是一本“算法宝典”。我热衷于将复杂的数学模型转化为高效、可靠的计算程序。超声波的成像和反演，是典型的计算密集型问题，其中蕴含着大量的优化和算法设计空间。我希望能在这本书中找到关于超声波成像算法的最新进展，例如合成孔径成像（SAFT）、有限积分成像（FIB）等。我期待书中能够详细介绍这些算法的实现细节，包括数据预处理、信号处理、以及最终的图像重建过程。我希望能够学习到如何设计高效的数据结构和并行计算策略，以加速超声波图像的生成。同时，我也对书中关于反演算法的部分非常感兴趣，例如如何利用迭代算法来从观测数据中恢复介质的声学参数，以及如何处理反演问题中的病态性。这本书能否提供一些关于计算优化和代码实现的指导，是我非常期待的。