Life Cycle Reliability Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Guangbin Yang

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2007-2

价格:1670.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471715290

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性工程
• 寿命周期
• 失效分析
• 风险评估
• 维修策略
• 保障技术
• 系统可靠性
• 概率模型
• 统计分析
• 工程设计

科技前沿探索：面向下一代系统的鲁棒性与可持续性设计 书籍名称： 科技前沿探索：面向下一代系统的鲁棒性与可持续性设计 内容概要： 本书深入探讨了现代复杂工程系统在不断演进的技术前沿下面临的核心挑战——如何确保其在长期运行中的可靠性、弹性以及环境友好性。我们不再局限于传统的故障分析和平均寿命预测，而是构建了一个面向未来、强调主动预防和自适应优化的系统设计与管理框架。本书着重解析了在人工智能（AI）、物联网（IoT）、先进材料科学以及能源转型等新兴领域中，系统可靠性如何被重新定义，并提出了超越传统可靠性工程范畴的创新解决方案。 第一部分：复杂系统范式转变与鲁棒性基础重塑 本部分首先界定了“下一代系统”的特征，包括高集成度、数据驱动的决策能力以及对动态环境的敏感性。我们不再将系统视为静态实体，而是视为在持续演化中的生态系统。 第一章：从静态可靠性到动态弹性（Resilience） 传统可靠性关注的是系统在既定工况下的故障概率。然而，现代系统（如自动驾驶车队、智能电网）必须应对前所未有的“黑天鹅”事件和持续的、未知的扰动。本章详细阐述了弹性工程的核心概念，包括吸收冲击能力 (Absorption)、快速恢复能力 (Recovery)、以及适应性学习能力 (Adaptation)。我们引入了基于图论和马尔可夫随机过程的复杂系统相互依赖性建模方法，用以量化系统在跨域故障传播时的脆弱性。重点分析了异构组件之间的耦合效应如何加速级联故障的发生。 第二章：数据驱动的异常检测与预测性维护的深化 随着传感器技术和边缘计算的普及，系统产生了海量时间序列数据。本书摒弃了单纯基于阈值的告警机制，转而专注于利用先进的机器学习（ML）算法，特别是深度学习架构（如LSTM和Transformer模型）来识别“微妙的退化模式”——那些在传统统计过程控制（SPC）中容易被忽略的早期信号。我们详细介绍了迁移学习在跨代产品可靠性预测中的应用，解决了新产品数据稀疏的问题。此外，探讨了如何整合物理模型（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）与数据模型，以提高预测的可解释性和准确性，确保维护决策的科学性。 第三章：材料与结构层面的长效耐久性 可靠性的根基在于材料。本章聚焦于极端环境（如高热、高辐射、超低温）下先进复合材料、增材制造（AM）部件的服役寿命评估。我们引入了微观结构演化模拟（如有限元分析结合蒙特卡洛模拟），来预测材料在长期应力下的疲劳累积和老化机制。特别关注了增材制造带来的残余应力、晶粒结构不均一性对初始缺陷和后期裂纹扩展的影响，并提出了“数字孪生驱动的材料健康监测”框架，实现对关键部件寿命的实时校准。 第二部分：面向未来环境的系统集成与优化 本部分将视角提升到系统集成层面，重点关注可持续性、安全性和人机交互对系统整体性能的影响。 第四章：可持续性工程与全生命周期环境负荷评估 下一代系统的设计必须将环境影响纳入可靠性考量。本章详细介绍了循环经济原则在工程设计中的实施，包括模块化设计以提高可修复性和可回收性。我们建立了一种综合的“资源效率指数”（Resource Efficiency Index, REI），它不仅评估能源消耗，还量化了稀有材料的消耗和报废处理的复杂性。探讨了如何通过优化供应链的透明度来减少“隐性可靠性风险”（如假冒伪劣部件的引入）。 第五章：网络化系统中的安全与隐私保护可靠性 在万物互联的背景下，网络安全威胁直接转化为物理系统的功能失效或性能下降。本章将网络安全视为可靠性设计的一个固有维度。内容涵盖了抗攻击的容错架构设计，例如如何利用冗余和隔离机制来抵御针对控制逻辑的恶意注入。讨论了去中心化信任机制（如区块链技术在供应链和软件更新验证中的应用）如何增强系统的抗篡改能力，确保在受损环境中依然能提供可信赖的服务。 第六章：人机协作环境中的人因工程与操作可靠性 随着自动化程度的提高，人类的角色更多地转变为监督者和干预者。本章分析了在高度自动化系统（如高精度机器人、复杂控制中心）中，人为错误（Human Error）的潜在诱因及其对系统可靠性的影响。我们提出了“认知负荷自适应界面设计”方法，确保在系统发生异常时，操作人员能快速、准确地理解系统状态并执行有效的干预措施。此外，探讨了如何通过模拟和训练来优化人机接管（Handover）的流程，以最小化关键时刻的响应延迟和误判。 第七章：面向未来的系统优化：强化学习与自愈合机制 本书的收官章节展望了可靠性工程的前沿交叉点。我们探讨了如何利用深度强化学习（DRL）来训练系统在实时运行中做出最优的资源分配和风险规避决策。核心内容是“自愈合 (Self-Healing)”架构的构建，即系统在检测到性能退化或部分失效后，能够自动重新配置资源、隔离故障模块，并在不完全依赖外部干预的情况下恢复到可接受的服务水平。这要求系统具备高度的内省能力和决策权限。 结论与展望： 本书旨在为工程师、研究人员和决策者提供一套全面的、前瞻性的思维工具，以应对下一代技术系统对鲁棒性和可持续性提出的严峻挑战。我们强调，未来的可靠性工程必须是跨学科的、主动的、并深深植根于对系统整体环境和社会责任的理解之中。通过整合先进的建模、学习和设计策略，我们可以确保技术进步带来的益处是持久和可靠的。

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