Modern Statistical and Mathematical Methods in Reliability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Armijo, Yvonne

出品人:

页数:409

译者:

出版时间:2005-10

价格:$ 166.11

装帧:HRD

isbn号码:9789812563569

丛书系列:

图书标签:

• Reliability
• Statistics
• Mathematical Methods
• Engineering
• Probability
• Stochastic Processes
• Survival Analysis
• Quality Control
• Data Analysis
• Applied Mathematics

好的，这是一份关于一本名为《现代统计与数学方法在可靠性工程中的应用》的书籍的详细简介，重点介绍其内容范围，并刻意避免提及您提到的那本书： 书名：现代统计与数学方法在可靠性工程中的应用 本书简介 本书系统地阐述了当前可靠性工程领域所依赖的先进统计学、概率论、优化理论以及随机过程等数学工具，并深入探讨了这些方法如何被整合和应用于现代工程系统的可靠性评估、设计和维护策略中。本书旨在为可靠性工程师、系统分析师、质量专家以及相关领域的研究人员提供一个坚实的理论基础和实用的操作框架。 第一部分：可靠性基础与概率建模 本书的第一部分奠定了可靠性工程的理论基石。我们将从最基本的可靠性概念出发，详细解析寿命数据分析（LIFETIME DATA ANALYSIS）的核心思想。 第1章：可靠性基础与基本分布 本章将引入可靠性函数、失效率、平均寿命（MTTF/MTBF）等核心指标的定义。重点分析了最常用于建模系统寿命的概率分布，包括威布尔（Weibull）、指数（Exponential）、伽马（Gamma）以及对数正态（Lognormal）分布。我们将探讨如何根据工程经验和物理机制选择最合适的分布模型，并教授如何利用截尾数据、删失数据（Censored Data）来准确估计这些分布的参数。 第2章：加速寿命试验与模型 在许多高可靠性要求的领域，如航空航天或半导体制造，获取足够的自然失效数据是不现实的。因此，本章专注于加速寿命试验（ALT）的设计、执行和数据分析。我们将深入探讨如何通过引入加速因子（如电压、温度或应力）来预测产品的设计寿命。内容涵盖阿伦尼乌斯（Arrhenius）模型、因果模型（Eyring Model）的数学推导及其在寿命预测中的应用，以及如何处理不同应力水平下的数据整合问题。 第3章：概率统计推断 可靠性分析依赖于从样本数据推断总体性能。本章细致讲解了参数估计的常用方法，包括最大似然估计（MLE）和贝叶斯方法（Bayesian Estimation）。对于参数估计的优劣性评估，本书提供了假设检验的统计工具，例如对数秩检验（Log-Rank Test）在不同应力水平下寿命的比较应用，以及非参数方法的介绍。 第二部分：系统可靠性分析与复杂系统建模 第二部分将视角从单个组件扩展到复杂的、相互依赖的系统。这一部分是理解现代工程系统鲁棒性的关键。 第4章：系统结构函数与故障树分析（FTA） 本章详细讲解了系统可靠性的结构建模。首先定义了布尔代数在表示串联（Series）、并联（Parallel）和复杂系统中的应用。随后，我们将重点介绍故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）的原理和定量分析方法，包括如何构建顶事件到基本事件的逻辑结构，以及如何利用概率方法（如割集和母集分析）计算系统失效概率。 第5章：概率风险评估与事件树分析（ETA） 与自上而下的FTA相对，事件树分析（Event Tree Analysis, ETA）是一种自下而上的方法，用于评估给定初始事件后可能导致的结果序列。本章演示了如何结合系统响应和人为因素，构建事件树模型，并计算不同安全状态的概率。此外，本书还将引入概率风险评估（PRA）的综合框架，展示如何将FTA和ETA结合，实现对大型复杂系统（如核电站或化工装置）的全面风险剖析。 第6章：随机过程在可靠性中的应用 本章转向时间依赖性的建模。泊松过程（Poisson Process）被用于描述随机发生的事件，如随机故障。我们将探讨非齐次泊松过程（Non-Homogeneous Poisson Process, NHPP）如何用于处理老化和维修活动的影响。此外，马尔可夫链（Markov Chains）模型被用于分析具有不同工作状态（如正常运行、降级、待维修）的系统在不同状态间的转移，是评估动态可靠性的核心工具。 第三部分：维护优化与寿命预测的高级技术 本书的最后一部分聚焦于如何利用前述的数学模型来制定实际的、成本效益高的维护和寿命管理策略。 第7章：状态监测与剩余寿命预测（RUL） 随着传感器技术的发展，从数据中提取健康信息成为可能。本章讨论了基于状态的维护（Condition-Based Maintenance, CBM）的原理。我们将介绍如何利用信号处理技术（如傅里叶变换）提取特征，并利用统计过程控制（SPC）图表来识别系统性能的早期漂移。重点阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在状态估计和剩余寿命预测（RUL）中的应用，特别是处理测量噪声和系统不确定性的能力。 第8章：优化维护策略 维护决策本质上是一个经济优化问题：平衡预防性维护的成本与故障停机带来的损失。本章引入了动态规划和随机控制理论，用于推导最优的预防性维护周期。内容涵盖固定间隔维护、基于使用量（累计工作时间或循环次数）的维护策略，以及针对不可修复部件的更换策略（如固定阈值策略）。 第9章：贝叶斯方法在可靠性工程中的深度应用 本书的最后部分回到了贝叶斯统计学的更深层次应用。我们将展示如何利用历史数据或专家知识建立先验分布，并通过新的测试数据不断更新对系统寿命参数的认知。重点介绍层次化贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Models）在处理同族产品线或多批次数据时的优势，这使得工程团队能够更高效地利用有限的资源进行可靠性改进和预测。 总结 《现代统计与数学方法在可靠性工程中的应用》不仅仅是一本理论参考书，更是一本指导工程师将前沿数学工具转化为可操作的可靠性解决方案的实践手册。通过对概率建模、系统分析和优化决策的全面覆盖，本书确保读者能够应对当前工程挑战，设计和维护出更安全、更持久的系统。

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