概率安全评价中人因可靠性分析技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:原子能出版社

作者:张力

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-1

价格:25.0

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isbn号码:9787502236786

丛书系列:

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• 人因工程
• 可靠性工程
• 安全工程
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• 系统安全

《复杂系统可靠性工程：从理论基石到前沿应用》 一部全面而深入的巨著，系统阐述现代可靠性工程的理论框架、分析工具与工程实践 --- 本书导言：面向不确定性的工程挑战 在当今世界，无论是航空航天、核能电力、先进制造，还是信息基础设施，我们所依赖的系统复杂度都在呈指数级增长。这些复杂巨系统（Complex Sociotechnical Systems, CSTS）的运行不仅受硬件和软件性能的制约，更与操作人员的决策行为、组织结构、维护策略以及外部环境的动态变化紧密耦合。传统的基于故障率和失效率的可靠性分析方法，在面对高集成度、强交互性的现代系统时，已显得力不从心。 本书《复杂系统可靠性工程：从理论基石到前沿应用》正是在这样的时代背景下应运而生。它旨在为工程师、研究人员和决策者提供一套超越传统范畴的、综合性的可靠性理论体系和分析方法论，帮助他们更有效地管理和降低系统在全生命周期内面临的各种不确定性风险。 第一部分：可靠性工程的理论基础与演进 本部分追溯了可靠性理论的经典根源，并重点聚焦于现代工程实践对理论模型的挑战与革新需求。 第一章：可靠性的现代定义与系统视界 从部件到系统： 讨论了可靠性从最初关注“部件寿命”到转向关注“系统功能实现”的范式转变。详细阐述了功能可靠性、可用性、安全性之间的内在联系与区别。 随机性与不确定性： 深入探讨了随机过程理论在可靠性建模中的应用，包括泊松过程、维纳过程等在描述随机失效事件中的局限性，并引入了模糊集理论和证据理论来处理知识上的不完备性。 复杂性的量化： 介绍了衡量系统复杂度的指标，如耦合度、反馈强度和信息熵，为后续的建模工作奠定基础。 第二章：经典分析方法的局限与拓展现状 超越指数分布： 详细分析了指数分布（如在失效率恒定模型中）在描述磨损、疲劳和早期失效率下降等现实现象时的不足。重点介绍威布尔分布、对数正态分布以及更具灵活性的比例风险模型（Proportional Hazards Model）。 故障树分析（FTA）与事件树分析（ETA）的拓展： 讨论了如何将概率不确定性（Probabilistic Risk Assessment, PRA）与认知不确定性（Epistemic Uncertainty）结合到FTA/ETA框架中，例如使用贝叶斯网络（Bayesian Networks, BN）来增强因果链的表达能力。 第二部分：多域耦合系统的建模与分析 本部分的核心在于应对跨学科、多领域相互作用带来的复杂性，构建更贴近实际运行环境的分析模型。 第三章：结构可靠性与概率力学 随机有限元分析（S-FEM）： 阐述了如何将材料属性、载荷条件和几何尺寸的随机性引入有限元分析中，以预测结构的概率性失效域，而非仅仅是确定性失效点。 可靠性敏感性分析： 重点介绍了针对载荷分布、材料强度分布参数的敏感性分析方法，帮助工程师识别对系统可靠性影响最大的输入变量，优化资源配置。 第四章：动态系统行为与马尔可夫链 状态空间建模： 详尽阐述了连续时间马尔可夫链（CTMC）和离散时间马尔可夫链（DTMC）在描述系统状态跃迁过程中的应用，尤其适用于包含修复、降级和状态依赖维护的系统。 再生过程与寿命预测： 引入再生过程理论，用于分析具有周期性或重复性任务的设备，如旋转机械的寿命预测与剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）评估。 第五章：网络化系统的韧性与级联失效 依赖性建模： 探讨了系统内部组件之间的显式和隐式依赖关系（如共享电源、共同环境、功能耦合），这是理解复杂网络中级联失效的关键。 网络拓扑与韧性度量： 引入图论概念，分析不同网络拓扑结构（如小世界网络、无标度网络）对系统抵抗随机扰动和蓄意攻击的韧性差异，并提出了多种量化韧性指标。 第三部分：面向前沿工程的先进分析工具 本部分聚焦于处理大数据、高维模型以及需要集成先进学习技术的现代可靠性问题。 第六章：贝叶斯方法在可靠性推断中的应用 从先验到后验： 系统介绍了贝叶斯统计推断的基本原理，并展示了它如何有效利用有限的、不完全的测试数据来更新对系统参数的知识（即后验概率分布）。 贝叶斯网络与动态推理： 深入探讨了动态贝叶斯网络（DBN）在实时监测和故障诊断中的应用，实现对系统状态的连续、迭代式评估。 第七章：面向数据驱动的可靠性评估（数据科学交叉） 高维寿命数据处理： 介绍了主成分分析（PCA）和流形学习技术在处理传感器阵列产生的大量特征数据时的应用，以提取影响可靠性的关键潜在变量。 机器学习在RUL预测中的潜力： 讨论了深度学习模型（如LSTM、Transformer结构）在时序数据分析中用于预测系统退化趋势和剩余寿命的最新进展，并强调了模型可解释性的重要性。 第八章：维护策略的优化与决策支持 基于状态的维护（CBM）： 详细分析了CBM策略的经济效益与可靠性提升，重点讨论了阈值设定、传感器布局优化和检测成本的平衡。 优化决策框架： 引入决策理论，构建在成本、风险和可用性约束下的最优维护调度模型，包括考虑供应链约束的动态调度问题。 结语：面向未来——可持续性与安全集成 本书的最终目标是促使读者将可靠性工程视为一种跨生命周期的、主动的风险管理哲学。未来的复杂系统不仅要求“高可靠”，更要求“高韧性”和“可持续性”。本书提供的理论和工具，正是支撑工程师们在不确定的工程前沿披荆斩棘、确保系统安全稳定运行的坚实阶梯。通过掌握这些先进的分析技术，读者将能够构建出更健壮、更易维护、更具适应性的下一代工程系统。

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对于任何关注复杂系统安全性的研究者和从业人员来说，“人因可靠性分析”这个概念本身就具有极大的吸引力。我们都知道，即使拥有最可靠的设备和最完善的规章制度，最终操作和决策的还是人。因此，量化和管理人为因素的风险，是实现真正意义上的高水平安全的关键。这本书的标题直指这一核心问题，我对此充满了浓厚的兴趣。我期待书中能提供一个清晰的理论框架，阐述人因可靠性分析在概率安全评价中的地位和作用。例如，它会探讨不同类型的人为失误（如遗漏、错误执行、错误判断等），并解释如何对这些失误进行分类和度量。书中是否会介绍当前主流的人因可靠性分析模型和方法？例如，是否会详细讲解如何进行人因失效情景的识别、概率估计以及后果评估？此外，我非常好奇书中会如何将人因可靠性分析的结果，与概率安全评价中的其他风险因素（如硬件失效、软件失效、环境因素等）进行有效的融合，从而形成一个更全面、更准确的系统安全评估。如果书中能提供一些针对不同行业（如核能、航空、医疗等）的人因可靠性分析的典型案例，并分析其成功经验和挑战，那将极大地提升本书的实用价值。

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我是一名在大型能源企业工作的安全工程师，长期以来，我们都深切体会到在日常的生产运行和事故调查中，人的因素往往是导致事故的关键链条。然而，如何将这种“人的因素”进行科学的、量化的评估，并将其融入到我们已经建立起来的概率安全评价（PSA）体系中，一直是一个巨大的挑战。这本书的出现，如同一盏指路明灯。我非常期待书中能够系统地梳理人因可靠性分析（HRA）的理论体系，从最基础的概念出发，循序渐进地讲解其方法论。更重要的是，我希望书中能够提供一套相对成熟和可操作的HRA技术，比如它会详细介绍如何识别潜在的人为失误，如何评估这些失误发生的概率，以及如何量化人为失误对系统整体可靠性的影响。例如，它是否会涉及一些常用的HRA模型，如THERP（人因错误率预测）或ATHEANA（认知人因错误概率分析）等？而且，在PSA的框架下，书中将如何处理人因失误与其他失效模式（如设备失效、外部事件）之间的相互作用和依赖关系，这也是我非常关心的问题。如果书中能够通过生动的案例，展示如何在实际的PSA项目中应用HRA技术，从而提升系统的安全水平，那这本书的价值将无法估量。

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作为一名对安全工程领域充满热情的学生，我在阅读这本书的初步印象是，它似乎触及了一个当前研究和实践中的核心难题——如何将“人”这个最活跃、也最不可预测的因素，纳入到严谨的工程风险评估体系中。我们常常讨论设备的设计冗余、失效模式分析，但很少有系统性的方法来量化和管理人为失误的概率。这本书的标题直接点明了这一研究方向，让我看到了解决这一困境的希望。我希望书中能够提供清晰的理论基础，解释人因可靠性分析的基本原理，以及它在概率安全评价中所扮演的关键角色。例如，它会深入探讨哪些人因因素（如疲劳、压力、信息处理能力、沟通障碍等）对系统安全影响最大，并提供相应的量化方法？是否会介绍如何构建人因失效的概率模型，以及如何将其嵌入到事件树、故障树等传统PSA工具中？我对书中能够提出的具体分析方法和技术细节非常感兴趣，例如，是否会涉及认知可靠性分析（CRA）、人类可靠性分析（HRA）等成熟方法，或者是否有更前沿的探索？若能结合实际的工业案例，阐述这些分析技术是如何被成功应用的，那将是极大的收获。

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这本书的标题让我产生了极大的好奇心，尤其是“概率安全评价”和“人因可靠性分析”这两个术语的组合。在我看来，现代工业系统，特别是像核电站、大型化工装置、航空航天等高风险领域，其安全性的保障绝非仅仅依赖于机械设备的可靠性，人的因素同样占据着举足轻重的地位。我们都知道，再精密的仪器也可能因为操作失误、判断偏差而引发灾难。因此，如何系统地、量化地评估和提升人为操作的可靠性，这直接关系到整个系统的安全水平。这本书的出现，似乎为我们提供了一个深入探究这一复杂问题的理论框架和实践工具。我很想知道，书中是如何将抽象的“人因”转化为可量化的“可靠性”指标的？它会介绍哪些具体的人因模型，例如SHELL模型、HFACS模型等，又或者引入了全新的分析方法？再者，在概率安全评价的框架下，人因分析是如何与其他因素（如硬件失效、外部事件）进行整合，最终形成对整个系统失效概率的全面评估的？这对于风险管理者和安全工程师来说，无疑是极其宝贵的知识。我对书中可能包含的案例研究和应用实践也充满期待，希望能看到如何将理论应用于实际，解决现实中的人因安全挑战。

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我是一名对前沿工程技术和风险管理理论抱有浓厚兴趣的科技爱好者，尤其对那些能够提升系统安全性的方法论深感兴趣。这本书的标题，“概率安全评价中人因可靠性分析技术”，一下子就抓住了我的注意力。在我看来，一个系统的安全性，不仅仅取决于其硬件的设计和制造有多么可靠，更在于使用和维护这些系统的人，他们的行为有多么稳定和可预测。然而，如何将“人”这个复杂、多变的因素，以一种科学、量化的方式纳入到严谨的风险评估体系中，一直是一个令人着迷且充满挑战的课题。我非常希望这本书能够深入浅出地解答这个问题。我期待书中能详细阐述“人因可靠性分析”的理论基础，例如，它会介绍哪些关键的人因模型和分析框架？书中是否会提供一套系统的方法论，用于识别、评估和量化人为失误的可能性及其对整个系统安全可能产生的影响？我尤其想了解，作者将如何把这些“人因”的分析结果，与传统的“概率安全评价”体系进行有效的整合，从而得出一个更全面、更贴近实际的风险评估报告。若书中能包含一些实际的应用案例，展示这些先进的分析技术是如何在现实的工程项目中发挥作用的，那将是一次非常宝贵的学习体验。

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