语义网与本体在当今各学科研究领域中发挥着重要的作用，但在材料科学领域应用较少。材料科学研究中往往需要对数据进行大量集成查询，而语义网高度集成的链式数据能够很好地满足这一需求。为了在材料领域实现语义集成网络，必须将材料数据从原来的关系型数据库(RDB)中转化到领域本体的实例RDF里，在实际应用中由于材料数据往往较大，还应建立自动推荐候选映射的机制。在当今各学科领域中，高度集成的领域科学数据是科学研究的必要工具。本文以材料科学的语义集成为例，建立了一个基于领域知识库的集成知识网络。首先研究了金属材料数据库到领域本体模型的映射方法。以W3C最新标准DM和R2RML作为参考，通过解析金属材料数据库(RDB)和本体模型各个元素之间的映射，将映射结果以TTL文档的形式记录下来，并实现了模拟R2RML Processor的RDF生成算法，最终将金属材料数据库中数据转化为领域本体的实例RDF。实际应用中材料领域数据库中往往包含着大量的数据，单纯靠手工选择映射是不实际的。本文借鉴了当今各大领域知识库的模式，创建了SFC（顶层领域本体框架）与MMMBB（金属材料数据映射背景库）两个领域知识库，并实现了基于领域知识库的自动推荐候选映射算法，还提出了通过检索数据库实例的方式逆向推理映射等新方法，提升了映射效率。最后，本文提出了一种基于领域知识库的金属材料数据映射系统，实现了上述功能，并可对领域知识库进行编辑和扩展，对材料信息学以及语义网新技术进行了非常有意义的研究与探索。