Handbook of Reliability Engineering and Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Ireson, William Grant (EDT)/ Coombs, Clyde F., Jr./ Ireson, William Grant/ Coombs, Clyde F., Jr. (ED

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:1995-12

价格:$ 169.50

装帧:HRD

isbn号码:9780070127500

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性工程
• 可靠性管理
• 工程技术
• 质量控制
• 系统可靠性
• 故障分析
• 维护工程
• 风险评估
• 工业工程
• 管理科学

故障预测与系统可靠性设计：面向复杂系统的性能保障 本书聚焦于前沿的系统可靠性工程与管理实践，旨在为工程师、研究人员及决策者提供一套全面、深入且实用的理论框架与技术工具，以应对现代复杂工程系统（如航空航天、先进制造、关键基础设施）中日益严峻的可靠性挑战。 本书内容严格围绕非《Handbook of Reliability Engineering and Management》 中涵盖的核心主题展开，专注于系统生命周期中的创新性可靠性策略、高级分析技术以及新兴技术在保障系统韧性中的应用。 --- 第一部分：复杂系统可靠性建模与度量创新 本部分深入探讨了超越传统可靠性分析范式的先进建模技术，特别关注系统异构性、动态环境和多维度性能指标的整合。 第一章：非平稳与时变可靠性分析 传统的可靠性分析往往基于恒定的失效率假设，这在寿命周期跨度大、工作条件多变的现代系统中已不再适用。本章将重点介绍： 时间依赖性威布尔模型（Time-Dependent Weibull Models）的深化应用： 探讨如何利用环境因子（温度、载荷、湿度）的实时反馈，对威布尔分布的形状参数和尺度参数进行动态校准。 基于马尔可夫链的损伤累积模型（Damage Accumulation Models based on Markov Chains）： 建立考虑状态转移概率随时间演化的隐马尔可夫模型（HMM），用于精确模拟材料疲劳和结构退化的非线性过程。 生存函数在约束条件下的估计： 介绍非参数和半参数方法（如Cox比例风险模型）在有限和截尾数据集中估计生存概率的最新进展，特别关注在缺乏充分失效数据时的不确定性量化。 第二章：网络化系统韧性与级联失效分析 随着系统互联性的增强，单点故障可能引发大规模的系统级中断。本章将焦点置于系统拓扑结构对可靠性的影响。 基于图论的拓扑敏感性分析： 利用中心度指标（如介数中心性、接近中心性）评估网络中关键节点的脆弱性，并设计冗余路径以提高网络鲁棒性。 级联失效的动力学仿真： 引入基于事件的仿真方法（Discrete Event Simulation, DES），模拟负载转移、资源竞争导致的故障扩散机制，尤其针对电力网络和分布式控制系统。 弹性（Resilience）的量化框架： 区别于传统可靠性（侧重于避免失效），本章提出从准备、吸收、恢复、适应四个维度量化系统在遭受冲击后的快速恢复能力。 第三章：贝叶斯方法在早期设计阶段的应用 在工程初期数据稀疏时，贝叶斯统计为引入专家知识和先验信息提供了强大的工具。 贝叶斯网络（Bayesian Networks, BN）在系统架构评估中的应用： 构建复杂的因果关系图，用于评估不同设计选择对整体系统可靠性的影响，实现早期风险预警。 MCMC方法在可靠性参数推断中的优化： 讨论使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行高维参数空间搜索和后验分布估计的计算效率提升策略。 专家知识融合（Elicitation Techniques）： 介绍结构化访谈和德尔菲法在提取和量化工程师经验知识，并将其有效整合到先验分布中的实用技术。 --- 第二部分：面向全生命周期的预测性维护与健康管理（PHM） 本部分着重于利用现代信息技术和数据科学手段，实现从被动维护到主动、预测性维护的转型。 第四章：传感器数据驱动的剩余使用寿命（RUL）预测 本章是实现预测性维护的核心，关注如何将原始、高维的传感器数据转化为可靠的寿命预测指标。 特征工程与健康指标（Health Indicator, HI）构建： 详细介绍信号处理技术（如小波变换、经验模态分解 EMD）在降噪和提取与退化相关的特征方面的应用。 深度学习在RUL预测中的前沿应用： 重点分析长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在捕获时间序列退化模式和非线性趋势方面的优势，以及如何克服训练数据的稀疏性问题。 不确定性量化与预测区间生成： 讨论如何为RUL预测结果提供置信区间，帮助维护决策者设定合理的维护窗口，避免过度维护或维护不及。 第五章：基于状态的维护优化调度 将可靠性分析结果与经济性决策相结合，实现最优的维护资源分配。 经济寿命分析与阈值设定： 建立考虑停机成本、维护成本、修复成本和剩余价值的动态优化模型，确定最优的退役或大修时间点。 多目标优化在维护调度中的应用： 采用帕累托优化方法，平衡“最大化系统可用性”与“最小化维护总支出”之间的矛盾。 基于实时状态的动态维护策略： 设计能够根据系统当前健康状态和未来预测结果实时调整维护计划的滚动优化算法。 --- 第三部分：前沿技术集成与系统级保证 本部分探讨了新兴技术（如人工智能、数字孪生）如何重塑可靠性工程的未来方向。 第六章：数字孪生（Digital Twin）在可靠性验证中的作用 数字孪生技术提供了一个从物理实体到虚拟模型的映射，极大地增强了可靠性测试和验证的能力。 孪生模型的构建与校准： 讨论如何集成物理模型（如有限元分析 FEA）、数据驱动模型和运行数据，以构建高保真度的数字孪生体。 虚拟测试与假设验证： 利用孪生体进行“加速老化测试”和“极限工况模拟”，高效验证设计决策，而无需对昂贵的物理原型进行破坏性测试。 反馈闭环与持续改进： 阐述如何将数字孪生中获得的性能漂移信息实时反馈给设计和制造流程，实现工程的持续迭代优化。 第七章：可靠性保证中的人工智能伦理与可解释性 随着AI在关键决策中的作用日益重要，对其决策过程的透明度要求也越来越高。 可解释人工智能（XAI）在故障诊断中的应用： 介绍SHAP值、LIME等方法，用于解释深度学习模型做出特定故障诊断或RUL预测的依据，增强工程师对AI建议的信任。 模型鲁棒性与对抗性攻击防御： 讨论如何评估预测模型在面对传感器漂移或恶意数据注入时的脆弱性，并设计相应的防御机制，确保AI驱动的维护决策的安全性。 --- 本书的特色在于其强烈的工程应用导向和对前沿分析工具的深度挖掘。它不是传统可靠性手册的重复，而是面向下一代高可靠性系统所必需的跨学科知识体系的构建指南。 读者将获得一套将复杂系统理论转化为可操作的、数据驱动的工程实践的完整方法论。

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