具体描述
《现代试验设计优化方法及应用》主要介绍科学研究、工程技术与管理中常用的现代试验设计、分析方法及其应用，包括误差理论、方差分析、回归分析、因子设计、正交试验设计、稳健设计、模式识别、分形、人工神经网络、蒙特卡洛模拟等内容以及数据处理软件应用的介绍。《现代试验设计优化方法及应用》可作为理工类和管理类相关专业的大学生、研究生教材，也可作为科研人员、工程管理技术人员和教师参考用书。
好的，以下是一本与《现代试验设计优化方法及应用》内容无关，但同样深入探讨科学研究与工程实践的图书简介： --- 《精细化过程控制与质量保证：面向智能制造的深度解析》 第一部分：理论基石与现代控制系统架构 1. 过程控制的哲学演进与控制理论的重构 本书并非探讨如何设计试验方案，而是聚焦于在既定生产流程中，如何实现对变量的精准、动态、可靠的控制。我们首先回顾了经典PID控制理论的局限性，尤其是在面对高阶、非线性和时滞系统时的性能瓶颈。随后，本书引入了现代控制理论的核心概念，如状态空间表示法、最优控制（LQR/LQG）以及鲁棒控制的基础框架。 详细阐述了从传统的单回路反馈系统向多变量耦合控制系统（MIMO）的范式转变。内容涵盖了先进的解耦技术，例如动态矩阵控制（DMC）和模型预测控制（MPC）。MPC作为当前工业界最主流的先进控制策略之一，将作为本篇的核心。我们深入分析了其滚动时域优化、约束处理能力以及模型辨识与在线更新的机制，展示了如何利用精确的数学模型实现对生产过程的“预见性”控制，而非仅仅是“反应性”修正。 2. 智能传感器网络与数据驱动的实时监控 现代工业过程的复杂性使得传统的点测量和集中式监控已无法满足需求。本章探讨了工业物联网（IIoT）背景下的传感器技术集成，特别是高精度、高频响应传感器的选型与部署策略。重点剖析了分布式传感器网络的数据采集、边缘计算以及信息融合技术。 内容涉及卡尔曼滤波在噪声数据处理中的应用，旨在从不完整或存在干扰的测量数据中提取最可靠的过程状态估计。此外，还详细介绍了过程监测的非侵入式技术，如基于声学和振动信号的早期故障预警系统构建，这对于化工、冶金等高温高压环境下的安全生产至关重要。 第二部分：面向质量保证的统计过程控制（SPC）与过程能力分析 3. 质量的本质：从“检验”到“控制”的转变 本书将质量保证的视角完全置于过程控制的框架之下。传统质量控制依赖事后检验，而本书强调通过对过程参数的实时监控来预防缺陷的产生。我们将详细介绍Shewhart控制图的设计与应用，包括X-bar与R图、P图、C图等基本图表，并着重讲解其背后的统计学原理——过程处于受控状态的判定标准。 深入探讨了过程能力指数（$C_p$ 和 $C_{pk}$）的计算、解释及其在工艺窗口评估中的作用。更进一步，本书引入了更精细的过程性能指数（$P_p$ 和 $P_{pk}$），用于区分短期过程变异与长期过程变异，为工艺能力的持续改进提供了量化工具。我们提供了大量实例，展示如何根据控制图的异常信号（如运行规则）迅速识别过程失控的根源。 4. 过程稳健性设计与参数敏感性分析 过程的“稳健性”是衡量其可靠性的关键指标。本章侧重于如何通过工程手段，减小工艺输入变量的微小扰动对最终产品质量的影响。这涉及到对设计变量的容差分析和敏感性评估。 内容覆盖了参数的蒙特卡洛模拟在预测工艺波动范围的应用，以及如何利用“容差堆叠分析”来量化多个子系统误差对最终装配精度的累积影响。我们还将介绍Taguchi的稳健设计思想（在不改变系统结构的前提下，通过调整参数设置来抵抗外部噪声），但这与试验设计（DOE）的广义范围有所区分，本书侧重于在现有工艺参数集中的优化与调整，以实现对外部环境扰动的抵抗。 第三部分：先进制造环境下的过程优化与故障诊断 5. 机器学习在过程状态预测与异常检测中的集成 随着工业数据的爆炸性增长，单纯的统计模型已不足以捕捉复杂的非线性动态。本部分探讨了如何将监督学习和无监督学习算法应用于过程控制和质量保障。 详细介绍了如何使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来处理时间序列数据，以实现对未来数个时间步的质量指标预测。在异常检测方面，我们将重点介绍基于深度学习的自编码器（Autoencoder）用于学习正常操作模式，任何显著偏离该模式的输入即被标记为潜在故障，这在复杂化工反应器和精密机床的监控中显示出巨大潜力。 6. 故障诊断与主动式维护（PdM）策略 过程控制的终极目标之一是避免非计划停机。本章聚焦于故障的早期识别、定位和隔离。我们区别了传统的基于阈值的报警系统与基于模型残差的诊断方法。 本书深入解析了如何利用控制系统的状态估计值（如卡尔曼滤波器的残差）与故障模型进行对比，以确定故障发生的具体设备或环节。内容包括基于故障树分析（FTA）和事件树分析（ETA）的系统级风险评估，以及如何将诊断结果无缝反馈给MPC控制器，使其在安全裕度内调整控制律，实现“带病运行”直到计划维护窗口的到来。 结语：面向零缺陷的闭环系统构建 本书旨在为从事精细化生产管理的工程师、过程控制专家以及质量保证人员提供一套系统化、工具化的知识体系。其核心思想在于建立一个高度集成、数据驱动、自我学习和主动预防的闭环系统，将过程控制的精准性与质量保证的有效性深度融合，以实现现代智能制造对高可靠性和零缺陷生产的终极追求。 ---
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