Recent Advances in Reliability and Quality in Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pham, Hoang (EDT)

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:

价格:1305.00

装帧:

isbn号码:9781848001121

丛书系列:

图书标签:

• Reliability
• Quality Control
• Design Engineering
• Failure Analysis
• System Reliability
• Quality Assurance
• Engineering Design
• Maintenance Engineering
• Risk Assessment
• Statistical Analysis

工程可靠性与质量前沿研究综述 导言： 在现代工程领域，产品和系统的可靠性与质量已成为衡量其成功与否的核心指标。随着技术复杂度的不断攀升，对极端环境适应性、长期服役稳定性和零缺陷交付的需求日益迫切。本书汇集了多位领域内资深专家和新兴研究者的最新成果，全面、深入地探讨了当前工程可靠性与质量领域所面临的关键挑战、革命性的分析工具以及前瞻性的设计理念。本书旨在为科研人员、高级工程师、决策制定者提供一个全面、权威的参考平台，以应对未来技术变革带来的严峻考验。 第一部分：基础理论的革新与拓展 1. 随机过程与寿命数据分析的新范式： 传统的威布尔分布（Weibull Distribution）和指数分布在描述高度复杂的、多失效模式的系统时，其局限性日益显现。本部分重点介绍了基于贝叶斯非参数模型（Bayesian Nonparametric Models）的寿命数据分析方法。这些新模型能够更灵活地适应不确定性高、样本量小的场景，特别是在航空航天、核工业等高风险领域，通过引入先验信息对后验分布进行精细校准，极大地提高了寿命预测的准确性和置信区间评估的可靠性。研究深入探讨了在小样本情况下，如何利用信息几何学（Information Geometry）来构建更具鲁棒性的可靠性指标体系。 2. 复杂系统多态性可靠性建模： 现代工程系统往往表现出多种运行模式（Modes of Operation），每种模式下的失效概率和影响机制都不同。本书提出了异构多态系统（Heterogeneous Multi-State Systems, HMS）的动态可靠性建模框架。该框架超越了简单的串联或并联模型，引入了基于马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）的状态转移机制，并结合了随机网络理论（Stochastic Network Theory）来量化系统在不同负载、温度或维护策略下的可靠性边界。特别关注了“软失效”（Soft Failures），即性能退化而非完全停机所带来的隐性风险评估方法。 3. 极限和非线性载荷下的材料损伤演化： 疲劳和蠕变依然是结构失效的主因，但环境因素的极端化（如高超声速飞行、深海高压）要求我们重新审视损伤积累的本构关系。本节介绍了基于分数阶微积分（Fractional Calculus）的材料损伤模型。通过使用非整数阶导数和积分来描述记忆效应和非局部效应，该模型能够更精确地捕捉材料在复杂加载历史下的损伤累积路径，解决了传统基于整数阶导数的模型在描述材料微观结构演化时的滞后性问题。此外，还探讨了在原子尺度上，利用分子动力学模拟与宏观可靠性分析进行有效桥接的技术路径。 第二部分：面向设计的可靠性工程（DfR/DfQ） 4. 基于不确定性的鲁棒设计优化（Robust Design Optimization）： 传统设计目标通常是最小化平均失效概率，但无法充分应对设计参数和运行环境的随机波动。本书强调可靠性导向的拓扑优化（Reliability-Guided Topology Optimization）。通过将可靠性指标（如性能裕度或失效概率）作为约束或目标函数，结合随机有限元法（Stochastic Finite Element Method, SFEM），实现了在满足性能要求的前提下，对结构几何形状进行优化，以最大化其对输入不确定性的不敏感性。具体案例分析了增材制造（Additive Manufacturing）过程中的残余应力和孔隙率对结构疲劳寿命的连锁影响及其优化对策。 5. 智能与自适应系统的可靠性保障： 随着人工智能（AI）在控制和决策系统中的应用日益广泛，保障AI系统的可靠性成为新的焦点。本部分提出了可解释性可靠性分析（Explainable Reliability Analysis, XRA）框架。该框架旨在量化深度学习模型在面对对抗性攻击或传感器漂移时的鲁棒性阈值，并建立了“置信度地图”来指示模型决策的可靠程度。针对软硬件协同设计，探讨了硬件容错（Hardware Fault Tolerance）与软件容错（Software Fault Tolerance）之间的最优资源分配策略，以实现整个功能安全链的最高可靠性。 6. 质量工程的数字化转型：先进的质量控制与预测性维护： 质量控制正从基于抽样的检验转向基于全生命周期的数据驱动预测。本节详细介绍了数字孪生（Digital Twin）技术在预测性质量保证中的应用。通过构建高保真度的虚拟模型，并实时同步物理资产的传感器数据，可以模拟不同维护干预措施对产品未来质量和寿命的影响。研究关注于如何利用高维时间序列分析（如长短期记忆网络 LSTM）来识别早期质量退化信号，并在失效发生前，自动生成最优的维护或再制造方案。 第三部分：前沿交叉领域与新兴挑战 7. 极端环境与恶劣工况下的可靠性评估： 针对深空探测、深海勘探和极端气候下的基础设施，材料和系统面临的挑战是多物理场耦合的。本部分引入了多场耦合可靠性分析（Multi-Physics Coupled Reliability Analysis），特别关注热-力-电-腐蚀的协同作用如何加速材料的劣化。研究采用了先进的加速寿命试验设计（Accelerated Life Testing, ALT）方法，结合物理模型和机器学习，以在可接受的时间内，推断出系统在数十年的真实服役条件下的可靠性水平。 8. 面向全生命周期的可持续性与可靠性协同： 可靠性设计不再仅仅关注“不坏”，更要关注“如何以更可持续的方式运行和退役”。本节探讨了循环经济框架下的产品可靠性设计。这包括设计易于拆解、材料可回收的产品架构，并量化“再制造”（Remanufacturing）过程对产品剩余寿命和可靠性的影响。通过引入环境影响评估（LCA）指标到可靠性优化目标中，实现了经济效益、环境责任与系统稳健性的统一优化。 结论： 本书所呈现的研究成果代表了工程可靠性与质量领域最前沿的探索。从基础数学模型的精细化，到先进制造技术的质量控制，再到人工智能系统的安全保障，无不体现了跨学科融合的趋势。未来的研究将继续聚焦于处理更高维度的不确定性、更复杂的系统交互以及更严苛的环境约束，以确保人类工程活动的持续安全与高效。

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