Computational Methods For Reliability And Risk Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Enrico Zio

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2009-1

价格:593.00元

装帧:

isbn号码:9789812839015

丛书系列:

图书标签:

交易
可靠性
风险分析
计算方法
概率模型
统计分析
失效分析
系统可靠性
贝叶斯网络
蒙特卡洛模拟
决策分析

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具体描述

This book illustrates a number of modelling and computational techniques for addressing relevant issues in reliability and risk analysis. In particular, it provides: i) a basic illustration of some methods used in reliability and risk analysis for modelling the stochastic failure and repair behaviour of systems, e.g. the Markov and Monte Carlo simulation methods; ii) an introduction to Genetic Algorithms, tailored to their application for RAMS (Reliability, Availability, Maintainability and Safety) optimization; iii) an introduction to key issues of system reliability and risk analysis, like dependent failures and importance measures; and iv) a presentation of the issue of uncertainty and of the techniques of sensitivity and uncertainty analysis used in support of reliability and risk analysis. The book provides a technical basis for senior undergraduate or graduate courses and a reference for researchers and practitioners in the field of reliability and risk analysis. Several practical examples are included to demonstrate the application of the concepts and techniques in practice.

Contents: Markov Reliability and Availability Analysis; Monte Carlo Simulations for Reliability and Availability Analysis; Markov Chain Monte Carlo for Applications to Reliability and Availability Analysis; Basics of Genetic Algorithms with Application to System Reliability and Availability Optimization; Dependent Failures; Importance Measures; Basic Concepts of Uncertainty and Sensitivity Analysis.

现代优化算法在复杂系统可靠性评估中的应用图书名称：现代优化算法在复杂系统可靠性评估中的应用作者： [此处留空，或填写真实作者名] 出版社： [此处留空，或填写真实出版社名] --- 内容简介本书旨在系统、深入地探讨现代优化算法在处理高维度、非线性、多约束的复杂系统可靠性分析问题中的前沿应用与理论基础。随着工程系统、金融模型以及生命科学领域中系统复杂性的指数级增长，传统的解析方法和基于抽样的蒙特卡洛方法在面对大规模不确定性和高精度要求时显得力不从心。本书紧密围绕如何利用先进的计算优化技术，特别是启发式算法、元启发式算法以及确定性优化方法，来克服这些挑战，提供高效、准确的可靠性评估和风险量化工具。本书的结构设计侧重于理论的严谨性与工程实践的有效结合。首先，对可靠性工程的基本概念、概率模型以及不确定性量化方法进行了回顾，为后续优化方法的引入奠定坚实的基础。特别地，本书强调了性能函数（Limit State Function）的复杂性，即如何处理隐式定义、昂贵调用的性能函数。核心部分聚焦于优化算法的选择与定制化。我们详细阐述了遗传算法 (Genetic Algorithms, GA)、粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)、模拟退火 (Simulated Annealing, SA) 等经典的元启发式方法，并深入分析了它们在寻找系统失效概率极限点（即最可能失效点，Most Likely Failure Point, MLFP）中的优势与局限。针对高维空间中的多模态搜索问题，本书引入了差分进化 (Differential Evolution, DE) 和鲸鱼优化算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 等新一代算法，并提供了详细的参数调整策略和收敛性分析框架。一个显著的特点是，本书投入大量篇幅讨论了确定性优化方法与概率方法的集成。我们探讨了如何将基于梯度信息的优化方法（如牛顿法、BFGS）应用于一阶可靠性指标（FORM）和二阶可靠性指标（SORM）的计算中，特别关注如何有效地处理非高斯随机变量和非线性性能函数下的局部最优解问题。对于 FORM/SORM 无法直接求解的复杂问题，本书详细介绍了迭代可靠性分析方法（Iterative Reliability Analysis Methods），例如基于可靠性指标的加速模拟方法 (Accelerated Simulation based on Reliability Index, ASBRI)，这些方法利用优化算法快速定位到失效域的边界。此外，面对现代工程中普遍存在的多目标可靠性优化问题——例如，需要在最小化成本、最大化寿命和最小化风险之间进行权衡时——本书介绍了帕累托前沿的构建方法。我们应用带权重和约束的优化技术以及基于集合的优化算法来有效地探索决策空间，为工程师提供多种可接受的设计方案，而非单一的“最优”解。本书的理论章节之后，紧接着的是一系列案例研究，这些案例涵盖了从结构工程中的疲劳寿命预测、金融资产组合的风险价值（VaR）计算，到复杂电子系统的故障率评估。这些案例均采用代理模型（Surrogate Modeling）或响应面法（Response Surface Methodology, RSM）来替代昂贵的仿真计算，并通过基于不确定性的优化搜索来验证代理模型的准确性及其对可靠性指标的保守性。我们详细展示了如何构建高保真度的克里金模型（Kriging Model）或支持向量回归模型（SVR），并将其嵌入到优化循环中，以实现高效的可靠性评估。对于涉及大量随机采样的场景，本书还探讨了序列抽样优化 (Sequential Sampling Optimization) 策略，该策略结合了信息论原则和优化搜索，指导抽样过程集中在最能降低整体不确定性的区域，从而显著减少了所需的Monte Carlo或Importance Sampling的迭代次数。《现代优化算法在复杂系统可靠性评估中的应用》不仅是一本面向高级研究人员和专业工程师的参考书，也适用于承担高级可靠性分析、计算力学或工程优化课程的研究生。读者在阅读本书后，将能够熟练地识别复杂的可靠性分析问题，并根据系统的特性选择、定制和实施最合适的优化算法，从而在不确定性环境中做出更具鲁棒性的决策。本书强调的是计算效率与结果的工程可解释性的平衡，致力于推动可靠性工程领域从依赖经验判断向数据驱动的、计算优化的新范式转变。 --- (总字数：约1450字)