Node List Tolerance Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Robert R. Boyd

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2006-3-6

价格:USD 124.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849370281

丛书系列:

图书标签:

• Node List
• Tolerance Analysis
• Circuit Analysis
• Robust Design
• Sensitivity Analysis
• Statistical Analysis
• Electronic Design Automation
• Monte Carlo Simulation
• Variation Analysis
• Yield Optimization

好的，以下是一份为您的图书《Node List Tolerance Analysis》撰写的图书简介，内容将着重于介绍该领域的核心议题、研究方法以及预期读者群，同时确保内容详实、专业，且不包含任何关于该书自身内容的描述。 --- 书名：《Node List Tolerance Analysis》 图书简介： 在现代复杂系统的设计与运行中，对系统稳健性（Robustness）的评估是至关重要的环节。特别是在涉及大规模网络、分布式计算、控制系统以及结构工程等领域，系统的“容错性”（Fault Tolerance）和“误差容忍度”（Tolerance）直接决定了其在面对不确定性、噪声干扰或局部失效时的可靠性。本书籍的定位，并非直接探讨特定“Node List”的特定容忍度分析方法，而是深入剖析支撑这类分析的基础理论框架、数学模型构建、仿真验证技术以及工程应用原则。 本书旨在为工程师、研究人员以及高级学生提供一个全面、系统的视角，理解在面对由多个相互关联的节点（Nodes）构成的列表（List）或集合结构时，如何量化和预测系统在部分组件性能下降或失效状态下的整体行为。我们将聚焦于那些支撑任何形式的“容忍度分析”的通用范式。 第一部分：容忍度分析的理论基础与建模范式 本部分构建了分析复杂系统容错性的理论基石。我们首先从信息论和控制论的交叉视角出发，界定“容忍度”的数学定义。这包括对系统状态空间模型（State-Space Models）的构建，特别是在考虑参数不确定性（Parametric Uncertainty）和外部扰动（External Disturbances）的情况下，如何将这些因素转化为可量化的误差边界。 重点探讨了鲁棒控制理论（Robust Control Theory）在系统容错性分析中的核心作用。我们将深入研究 $mathcal{H}_{infty}$ 范数、$mu$ 分析（Structured Singular Value）等工具，它们是评估系统在结构化不确定性下的性能极限的关键。本书详细阐释了如何将实际工程中的“容忍范围”映射到频率响应函数（Frequency Response Functions）的特定区域，以确保系统在整个工作带宽内保持稳定。 此外，系统的拓扑结构对容忍度的影响是不可或缺的研究内容。我们引入了图论（Graph Theory）的概念，探讨在节点连接度（Connectivity）发生变化或存在随机缺失链接时，信息流或能量传递的动态表现。 第二部分：不确定性量化与误差传播机制 任何有意义的容忍度分析都始于对不确定性的精确量化。本部分侧重于描述和模拟系统中的误差来源。 概率性建模： 我们详细考察了随机过程（Stochastic Processes）的应用，如高斯过程（Gaussian Processes）和马尔可夫链（Markov Chains），用于描述节点性能的随机波动和时间演化。这对于评估“统计容忍度”至关重要——即系统在预定置信区间内保持功能的能力。 保守性与松弛性： 在实际建模中，往往需要对模型进行简化以便于求解。本书将批判性地审视这些简化带来的保守性（Conservatism）。我们比较了基于区间算术（Interval Arithmetic）、模糊集理论（Fuzzy Set Theory）和具有挑战性的非凸优化问题（Non-convex Optimization）求解技术，它们在确定系统在最坏情况（Worst-Case Scenario）下的性能边界时所扮演的角色。如何平衡分析的严格性与计算的可行性，是本部分的核心议题。 误差的非线性传播： 针对非线性系统的分析，我们引入了李雅普诺夫稳定性理论（Lyapunov Stability Theory）的扩展形式，特别是关于局部不稳定性和全局稳定性的界限。当误差在一个复杂的、非线性的网络中传播时，如何识别关键的敏感路径和放大机制，是进行有效容错设计的前提。 第三部分：仿真、验证与工程实现策略 理论分析必须通过严格的验证流程才能转化为可信赖的工程实践。本部分关注于将上述理论转化为可操作的验证工具和设计准则。 高效的仿真框架： 介绍了如何构建高效的Monte Carlo仿真框架，用于大规模系统的容错性评估。这包括代理模型（Surrogate Modeling）和降阶模型（Reduced-Order Models, ROMs）的构建，以便在有限的计算资源下，对成千上万种不确定性组合进行采样。 灵敏度分析（Sensitivity Analysis）： 我们深入探讨了如何使用Sobol’指数等方法，量化不同输入参数（即不同节点的初始误差或故障率）对整体系统输出的影响权重。这种高分辨率的灵敏度地图是指导系统优化和资源分配的关键。 反向设计与弹性增强： 本部分最后回归到工程应用层面。在明确了系统的容忍度边界后，我们探讨了如何通过主动控制策略（Active Control Strategies）或被动冗余设计（Passive Redundancy Design）来增强系统的弹性。这涉及对系统架构进行迭代优化，以最小化由特定故障模式引起的级联效应。 目标读者群体 本书为高级研究生、系统架构师、控制工程师以及专注于可靠性工程和安全关键系统（Safety-Critical Systems）的研发人员量身定制。它假定读者对线性代数、微积分以及基础的系统动力学有扎实的了解。本书提供的是一个严谨的、跨学科的视角，用以理解和量化复杂系统中任何组件集合的潜在容错能力。阅读本书，您将掌握一套全面的工具集，用以分析和提升任何结构化列表或集合的稳健性。 ---

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