可靠性工程基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:赵涛

出品人:

页数:158

译者:

出版时间:1999-9

价格:12.00元

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isbn号码:9787561812297

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• 可靠性工程
• 可靠性设计
• 失效分析
• 质量工程
• 系统可靠性
• 概率统计
• 数学模型
• 工程实践
• 故障诊断
• 寿命预测

《工程决策的统计学基石》 简介 在瞬息万变的现代工程领域，每一个项目、每一次设计、每一次生产都伴随着不确定性。从微观的元器件失效概率，到宏观的系统性能波动，再到复杂的项目管理风险，对这些不确定性的认知与驾驭，直接关系到工程的成败与安全。本书《工程决策的统计学基石》正是为应对这一挑战而生，它旨在为工程师、技术管理者以及所有关注工程实践中风险评估与决策科学的读者，构建一个坚实而全面的统计学知识框架。 本书并非一本纯粹的理论教材，而是深度融合了工程实践的需求，将抽象的统计学原理转化为可操作的工程工具。我们深刻理解，脱离实际的理论是苍白的，而缺乏理论支撑的经验则是脆弱的。因此，本书的编写始终贯穿着“理论为实践服务”的宗旨，力求让读者在掌握统计学知识的同时，能够清晰地看到这些知识如何在真实的工程场景中发挥其关键作用，指导我们做出更加明智、更具前瞻性的决策。 核心内容概述： 本书的内容围绕着工程领域中的不确定性分析、数据驱动的决策制定以及风险量化与管理展开，主要包含以下几个核心部分： 第一部分：概率论基础及其在工程中的应用 随机变量与概率分布： 我们将从最基本的随机变量概念入手，介绍离散型和连续型随机变量的定义、概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。随后，将深入探讨工程中常用的概率分布，如二项分布、泊同分布、泊松分布、指数分布、正态分布、威布尔分布等。本书将着重分析这些分布在描述工程现象（如故障次数、到达间隔时间、材料强度、测量误差等）时的适用性，并通过大量的工程案例，例如设备故障率的建模、服务请求的到达分析、测量数据的误差分布等，生动地展示概率分布的实际应用价值。 期望值、方差与协方差： 理解随机变量的期望值（均值）和方差（变异性）是量化其统计特性的关键。本书将详细阐述这些概念，并展示它们如何在工程中用于预测系统平均性能、评估性能波动范围，以及衡量不同随机变量之间的关联程度（协方差与相关系数）。例如，如何利用期望值估计产品的平均寿命，利用方差评估生产工艺的稳定性，以及如何分析不同故障模式之间的相互影响。 中心极限定理及其意义： 中心极限定理是统计推断的基石。本书将以通俗易懂的方式解释这一重要定理，并重点强调其在工程中的深远意义。我们将展示，即使原始数据的分布未知，样本均值的分布在样本量足够大时也趋近于正态分布，这为许多基于正态分布的统计方法提供了理论依据。例如，在质量控制中，通过抽样检测来推断产品整体质量，正是基于中心极限定理。 条件概率与贝叶斯定理： 在许多工程问题中，事件的发生概率会受到其他事件发生与否的影响。本书将详细介绍条件概率的概念，并阐述如何运用贝叶斯定理来更新我们对事件发生概率的认知。这在故障诊断、风险评估以及动态系统状态估计等方面具有极其重要的应用。例如，当检测到某个异常现象时，如何利用贝叶斯定理更新某个特定故障发生的概率。 第二部分：统计推断与参数估计 抽样理论与样本统计量： 面对海量的工程数据，我们往往无法对所有数据进行分析。因此，抽样调查成为一种高效的手段。本书将深入讲解抽样方法，包括随机抽样、分层抽样等，并介绍样本均值、样本方差等基本样本统计量。同时，我们将讨论样本统计量与总体参数之间的关系，以及样本量的选择对推断精度带来的影响。 点估计与区间估计： 如何利用样本信息来估计未知的总体参数？本书将详细介绍最大似然估计（MLE）、矩估计等点估计方法，并探讨它们的优缺点。更重要的是，我们将重点阐述置信区间（Confidence Interval）的概念。通过构建置信区间，我们可以量化估计的精度，为工程决策提供一个带有不确定性范围的参数估计值。例如，估算某个元件的平均寿命时，给出95%的置信区间，比仅仅给出一个点估计值更有信息量。 假设检验及其在工程中的应用： 假设检验是验证工程假设、比较不同方案或评估工艺改进效果的有力工具。本书将系统介绍假设检验的基本原理、步骤以及各种常用检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等。我们将通过实际工程案例，例如比较两种生产工艺的合格率是否存在显著差异、验证新材料的强度是否达到设计要求、判断某个系统参数是否发生偏移等，来展示假设检验的强大应用能力。 第三部分：回归分析与模型构建 简单线性回归： 当工程中存在两个变量之间的线性关系时，线性回归分析可以帮助我们建立数学模型，预测一个变量的取值，并理解它们之间的定量关系。本书将详细讲解简单线性回归的原理、模型参数的估计（最小二乘法）以及模型拟合优度（R方）的评估。我们将通过实际工程问题，例如预测材料的强度与温度之间的关系、分析生产成本与产量之间的依赖性等，来展示线性回归的应用。 多元线性回归： 现实工程问题往往涉及多个影响因素。多元线性回归允许我们同时考虑多个自变量对因变量的影响，构建更全面的预测模型。本书将深入探讨多元线性回归的建立、变量选择、模型诊断以及多重共线性等问题。通过案例，我们将展示如何用多元线性回归来预测产品的性能，识别关键影响因素，为优化设计提供依据。 模型诊断与评估： 任何模型都存在局限性。本书将强调模型诊断的重要性，包括残差分析、异常值检测等，以确保模型的有效性和可靠性。同时，我们将介绍模型选择的标准，如信息准则（AIC, BIC）等，帮助读者选择最适合其工程问题的模型。 第四部分：实验设计（DOE）与质量控制 实验设计的基本原理： 在工程研发和工艺优化过程中，如何高效地进行实验，以最少的试验次数获取最多的有效信息？本书将引入实验设计的核心思想，包括随机化、重复、阻塞等，并介绍全因子设计、部分因子设计等基本实验设计方案。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是分析多个因素对实验结果影响的强大工具。本书将讲解单因素方差分析和多因素方差分析，帮助读者判断不同因素对结果的影响是否显著，以及因素之间是否存在交互作用。例如，在产品设计中，如何通过ANOVA来确定不同工艺参数对产品性能的影响程度。 统计过程控制（SPC）： 统计过程控制是现代质量管理的核心。本书将深入介绍控制图（Control Chart）的概念和应用，包括Xbar-R控制图、p控制图、c控制图等，以及如何利用控制图来监控生产过程的稳定性，及时发现并纠正异常波动，从而持续提升产品质量。 可靠性概念的初步介绍： 虽然本书并非专注于可靠性工程，但将触及与之相关的基本统计学概念，例如寿命分布的初步介绍、失效率的概念等，为后续更深入的可靠性研究打下基础。 本书的特色与价值： 1. 工程导向： 全书紧密围绕工程实际问题，避免了纯粹的数学推导，而是侧重于统计学概念在解决工程挑战中的实际应用。 2. 案例丰富： 大量来源于实际工程的案例贯穿始终，使读者能够直观地理解抽象的统计学理论是如何在工程实践中发挥作用的。 3. 工具性强： 本书不仅传授知识，更致力于提供一套解决工程问题的统计学工具箱，让读者能够学以致用。 4. 循序渐进： 内容从基础的概率论概念逐步深入到复杂的回归分析和实验设计，适合不同背景的读者。 5. 思维模式的培养： 帮助读者建立一种基于数据、量化风险、科学决策的工程思维模式，这是应对复杂工程挑战的关键。 适用读者： 在校工程类专业学生： 为其提供扎实的统计学基础，使其在未来的学习和研究中能够更有效地分析数据、评估风险。 初中级工程师： 帮助其掌握解决实际工程问题所需的统计学工具，提升数据分析和决策能力。 技术管理者与项目负责人： 使其能够更科学地理解项目中的不确定性，做出更明智的资源分配和风险应对决策。 质量工程师、工艺工程师、研发工程师： 为其提供改进工艺、优化设计、提升产品质量的统计学方法论。 对工程决策的科学性感兴趣的各界人士。 结语： 在日新月异的工程世界中，数据无处不在，不确定性如影随形。掌握统计学的力量，就是掌握了在不确定性中寻找确定性、在复杂性中发现规律、在信息中提炼智慧的关键。《工程决策的统计学基石》正是您通往这一智慧殿堂的坚实阶梯。通过本书的学习，您将能够更自信地应对工程挑战，做出更卓越的工程决策，为实现工程的可靠性与安全性贡献力量。

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坦率地说，这本书的编辑和排版质量，相较于其内容深度，略显保守，这可能是我给它“挑剔”的一点。在处理那些涉及大量交织网络的系统可靠性建模时，图示的清晰度和对节点连接的标注有时稍显拥挤，特别是当涉及到大型化、模块化系统的可靠性框图时，读者需要花费额外的时间去分辨不同的子系统边界。不过，一旦克服了视觉上的初步障碍，内容本身的价值便会显现出来。书中关于“数据质量与不确定性量化”的章节是点睛之笔。作者没有回避现实世界数据稀缺和测量误差带来的挑战，而是系统地介绍了贝叶斯方法在处理先验信息和后验更新中的应用。这种对“已知未知”的坦诚探讨，远比那些只展示完美数据的教科书要实在得多。它教会我们，在不确定的世界里，如何构建出最稳健的可靠性评估结论，对于处理新兴技术和缺乏历史数据的领域，这份审慎的态度尤为宝贵。

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这本书的理论深度和广度确实令人印象深刻，尤其在系统建模和概率论基础的引入上，为后续复杂的可靠性分析打下了坚实的基石。我特别欣赏作者在阐述各种失效模型时所展现出的那种严谨的数学推导过程，它不像有些教材那样只是简单地罗列公式，而是深入剖析了每个参数背后的物理意义和统计学含义。初读时，那些关于随机过程和马尔可夫链的章节确实需要反复琢磨，但一旦掌握，你会发现整个可靠性工程的脉络都清晰了起来。书中对不同寿命分布（如威布尔分布、指数分布）特性的对比分析非常透彻，并且结合了实际工程案例，比如电子元器件的寿命预测和机械设备的故障率评估，这使得抽象的理论变得触手可及。对于想从事前沿可靠性研究的人来说，这本书提供的理论框架无疑是一个极佳的起点，它不仅教会你“怎么算”，更重要的是解释了“为什么这么算”。那种层层递进的逻辑构建，让读者能够真正理解从基本假设到复杂系统性能预测的全过程，非常适合作为高级工程师或研究生的参考书。

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这本书的结构安排非常巧妙，它似乎有意地将理论（前几章的数学基础）和高级应用（后几章的维护策略与寿命周期管理）设置成了相互呼应的两个部分。我个人特别喜欢它对全生命周期成本（LCC）与可靠性优化之间关系的论述。很多同类书籍往往将成本分析视为附带章节，而这本书则将其提升到了战略层面，论证了在不同阶段进行可靠性投入（如早期测试、冗余配置、预防性维护计划）所带来的长期经济效益差异。通过详细的案例分析，作者展示了如何使用决策树分析来权衡高昂但高可靠的设计投入与未来潜在的停机损失及召回成本之间的关系。这本书不仅是技术人员的案头书，它更是决策层管理者理解“为可靠性付费的真正价值”的一把钥匙。它促使我们从一个纯粹的工程师视角，跃升到一个综合考量技术可行性、经济合理性和长期运营风险的管理者视角，其思维的拓宽价值无可估量。

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这本书的叙事风格和对历史脉络的梳理，给我带来了一种“温故而知新”的愉悦感。作者非常擅长将复杂的工程挑战置于历史背景下考察，比如在讲解维修与维护策略时，追溯了从早期的反应式维修到当前的预测性维护（PdM）的演变过程。这种宏大的叙事视角，让人能体会到可靠性工程学科是如何伴随着工业革命的进步而不断自我完善的。书中对于“可制造性设计”（DFM）和“可测试性设计”（DFT）的整合讨论尤其精彩，它揭示了一个重要的观点：可靠性并非在系统完成后才去“修补”的属性，而是内嵌于设计之初的DNA。我尤其欣赏其中对早期统计质量控制先驱们贡献的引用，这使得整本书的知识体系显得更加厚重和有底蕴。它不是一本冰冷的工具书，更像是一部带领读者穿越时间，见证工程智慧结晶的学术游记，让人在学习技术细节的同时，也能提升对工程哲学的思考深度。

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读完这本关于系统可靠性设计的著作，我最大的感受是它在实践应用层面的落地性非常强。它没有沉湎于纯粹的数学推导，而是大量篇幅聚焦于如何将理论工具转化为实际的工程决策。例如，书中对FMEA（失效模式与影响分析）和FTA（故障树分析）这两种核心工具的讲解，细致到了每一个符号的含义和构建的步骤规范，甚至还提供了不同行业标准（如航空航天和医疗设备）在应用这些方法时的细微差异。对于我个人而言，最受益的是关于“冗余系统设计”的那一章节。作者没有给出千篇一律的解决方案，而是根据系统所处的环境（如热备份、冷备份、主动/被动冗余）以及允许的维护间隔，提供了详细的可靠性提升量化评估方法。这种将成本效益分析融入可靠性优化决策的视角，极大地拓宽了我对“可靠”二字的理解——可靠不仅是概率高，更是经济上可行和工程上可实现的平衡。这本书简直就是一本实用的“可靠性设计手册”，充满了可立即采纳的工程智慧。

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