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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Levitin, Gregory (EDT)

出品人:

页数:413

译者:

出版时间:

价格:1736.00元

装帧:HRD

isbn号码:9783540373711

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 可靠性工程
• 机器学习
• 人工智能
• 优化算法
• 概率模型
• 风险评估
• 故障诊断
• 预测性维护
• 数据分析

《可靠性工程中的计算智能：方法与应用》 本书旨在深入探讨计算智能（Computational Intelligence, CI）技术在现代可靠性工程领域的创新性应用。可靠性工程作为一门至关重要的学科，其核心在于确保系统、产品或服务在规定的时间和条件下能够持续、稳定地执行其预期功能。随着科技的飞速发展，系统日益复杂，面临的环境愈发严峻，传统的可靠性分析方法在应对海量数据、非线性关系以及动态变化方面逐渐显现出局限性。计算智能，凭借其强大的学习、推理和优化能力，为解决这些挑战提供了全新的视角和强有力的工具。 本书并非对《Computational Intelligence in Reliability Engineering》一书内容的复述，而是独立地、系统地阐述了计算智能如何赋能可靠性工程的各个环节。我们将从计算智能的基本原理出发，循序渐进地介绍其在可靠性工程中的核心应用。 第一部分：计算智能基础及其在可靠性工程中的初步融合 本部分将首先勾勒计算智能的宏大图景，聚焦于那些与可靠性工程紧密相关的核心技术。我们将深入剖析人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），解释其通过模拟生物神经网络的学习和信息处理机制，如何能够有效地识别模式、进行预测和分类。在可靠性工程的语境下，神经网络的强大非线性建模能力使其成为预测系统故障、评估剩余寿命以及分析复杂故障模式的理想工具。本书将详细介绍不同类型的神经网络架构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并结合具体的可靠性工程案例，展示它们在故障诊断、性能退化建模以及剩余寿命预测方面的应用潜力。 随后，我们将探讨模糊逻辑（Fuzzy Logic, FL）。模糊逻辑以其处理不确定性、模糊性和主观信息的能力而闻名，这恰好是许多可靠性工程问题所固有的特性。我们将阐述模糊逻辑如何通过模糊集合和模糊规则来表示和处理人类的专家知识和经验，从而构建出能够处理模糊输入并输出精确或模糊决策的可靠性模型。本书将重点介绍模糊推理系统（Fuzzy Inference Systems, FIS）在故障诊断、风险评估以及模糊可靠性分析中的应用，例如如何根据模糊的传感器读数来判断设备的状态。 进化计算（Evolutionary Computation, EC），特别是遗传算法（Genetic Algorithms, GA），也将是本部分的重点。遗传算法通过模拟自然选择和遗传进化的过程，能够有效地解决复杂的优化问题。在可靠性工程中，遗传算法可用于优化系统配置、设计冗余结构、寻找最佳维护策略以及参数估计等。本书将详细介绍遗传算法的工作原理，包括种群初始化、选择、交叉和变异等算子，并提供实例，展示如何运用遗传算法来解决实际的可靠性优化挑战。 第二部分：计算智能在可靠性分析与预测中的高级应用 本部分将进一步深化计算智能在可靠性工程中的应用，重点关注其在数据驱动的可靠性分析和预测方面的强大能力。 基于机器学习的故障预测与诊断：随着物联网（IoT）和传感器技术的普及，海量的运行数据为机器学习在故障预测和诊断方面提供了前所未有的机遇。本书将详细介绍如何利用支持向量机（Support Vector Machines, SVM）来构建高精度的故障分类器，以及如何运用集成学习（Ensemble Learning）技术，如随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM），来提高预测的鲁棒性和准确性。我们将探讨如何从大量传感器数据中提取与故障相关的特征，并利用这些特征训练模型，实现对潜在故障的早期预警。 深度学习在可靠性工程中的突破：近年来，深度学习（Deep Learning, DL）取得了令人瞩目的成就，其在处理高维、复杂数据方面的能力尤为突出。本书将深入剖析卷积神经网络（CNN）在图像识别和模式提取方面的优势，例如用于检测产品表面的微小缺陷。同时，我们将重点阐述循环神经网络（RNN）及其变体（如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU））在序列数据分析中的强大功能，这对于建模系统随时间的退化过程、预测剩余寿命以及分析故障序列至关重要。本书将提供如何使用深度学习模型来处理时间序列传感器数据，从而实现精准的预测性维护。 计算智能在可靠性建模与仿真中的创新：除了预测，计算智能在构建更精确、更灵活的可靠性模型方面也发挥着关键作用。我们将介绍如何利用贝叶斯网络（Bayesian Networks）结合计算智能技术，构建概率性的可靠性模型，从而更好地理解系统内部各组件之间的依赖关系和故障传播路径。此外，本书还将探讨如何运用代理模型（Surrogate Models），例如基于神经网络或支持向量回归的模型，来加速复杂的可靠性仿真过程，从而在更短的时间内获得更全面的可靠性评估结果。 第三部分：计算智能在可靠性优化与决策支持中的前沿进展 本部分将聚焦于计算智能如何驱动可靠性工程的优化决策，从而提升整体的系统性能和资源利用效率。 优化驱动的可靠性设计与配置：多目标优化（Multi-objective Optimization）是许多可靠性工程设计中常见的挑战，例如需要在可靠性、成本和性能之间找到最佳平衡。本书将介绍如何利用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）等先进的进化算法来解决多目标可靠性优化问题，从而帮助工程师设计出在多个维度上都表现优异的系统。我们将探讨如何将计算智能方法应用于冗余配置优化、组件选择以及系统架构设计，以最大化可靠性并最小化生命周期成本。 智能维护与寿命管理：预测性维护（Predictive Maintenance）是计算智能在可靠性工程中最具实际应用价值的领域之一。本书将详细阐述如何结合机器学习模型和实时监测数据，构建智能化的维护决策支持系统。我们将探讨如何利用计算智能来预测设备故障发生的时间，从而提前安排维护，避免意外停机，并优化维护资源。此外，本书还将介绍如何利用计算智能技术来支持剩余寿命评估（Remaining Useful Life, RUL），为设备的退役和更换提供科学依据。 可靠性风险管理与决策支持：在复杂系统中，识别、评估和管理风险是确保可靠性的关键。本书将探讨如何利用计算智能技术，如模糊推理和贝叶斯网络，来构建更全面的风险评估模型，并结合强化学习（Reinforcement Learning, RL）等技术，开发智能化的风险应对策略。我们将展示如何利用计算智能来辅助制定决策，例如在紧急情况下的资源分配，或者在项目管理中的风险规避方案。 结论 《可靠性工程中的计算智能：方法与应用》是一部面向可靠性工程师、研究人员和技术专家的著作，旨在为他们提供一套全面、深入且极具实践指导意义的计算智能工具箱。本书通过系统的理论阐述、丰富的案例分析以及对前沿技术的深入探讨，揭示了计算智能如何革新传统的可靠性工程范式，使其能够更好地应对当今及未来复杂系统的挑战，最终实现更高水平的可靠性、安全性和经济效益。本书将帮助读者理解并掌握如何将计算智能技术有效地应用于从系统设计、运行监控到维护决策的可靠性工程全生命周期中。

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作为一名资深的研究人员，我习惯于从批判的角度审视新的技术论断，但《ComputationalIntelligenceinReliabilityEngineering》几乎在每一个关键论点上都提供了无可辩驳的数学或实验支持。这本书的价值不仅在于它整合了分散在各个期刊上的尖端研究，更在于它构建了一个系统化的知识体系。特别是它在“知识表示与推理”方面的讨论，如何利用本体论和语义网络来构建可共享、可推理的可靠性知识库，这对实现跨平台、跨组织之间的经验共享具有革命性意义。此外，书中对“异构数据融合”的详尽论述也令人印象深刻，它展示了如何巧妙地结合振动数据、声学数据、环境参数以及历史维修记录，通过集成学习框架来生成比任何单一数据源都更鲁棒的可靠性预测。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一份面向未来的工程战略蓝图，它清晰地指明了计算智能如何重新定义我们对系统稳健性的理解和管理方式。

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翻阅《ComputationalIntelligenceinReliabilityEngineering》的过程，与其说是阅读，不如说是一次对思维定式的持续冲击与重塑。我过去习惯于基于传统的概率论和统计学方法进行可靠性分析，虽然稳健，但在处理海量、异构、非结构化数据流时显得力不从生。这本书成功地展示了智能计算如何突破这些传统瓶颈。它不仅仅是提供了一种“更快”的解决方案，而是提供了一种“更智能”的看问题的视角。例如，书中对“群智能算法”（如粒子群优化PSO和蚁群算法ACO）在多目标可靠性优化中的应用介绍，简直是教科书级别的演示。它揭示了如何通过模拟自然界中的协作行为，来高效地搜索巨大的解空间，找到兼顾成本、寿命和安全裕度的最优设计参数。这种从生物启发中汲取灵感的工程思维，极大地拓宽了我的思路。我对书中关于“实时健康监测与预测性维护”的章节尤为推崇，作者展示了如何将这些计算模型部署到嵌入式系统中，实现了从被动维修到主动干预的转变，这无疑是工业4.0时代对可靠性工程的终极要求。

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坦白说，我最初对这本聚焦于“计算智能”和“可靠性工程”交叉领域的专著抱有谨慎的期待，毕竟这个结合点往往意味着内容的抽象和晦涩。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书的叙述语言非常清晰、精确，即便是涉及高维空间优化问题的章节，作者也善于用直观的类比和清晰的图表来辅助理解，这对于我们这些主要关注物理系统而非纯数学模型的工程师来说，至关重要。最让我眼前一亮的是它对“深度学习在寿命预测中的应用”这一前沿议题的探讨。书中详细剖析了如何构建能够处理时序依赖数据的循环神经网络（RNN）及其变体，以应对材料疲劳和老化过程中的非线性特征。这种将深度学习的“黑箱”特性转化为可解释的可靠性指标的尝试，是当前工程界急需的桥梁。更不用说书中对大数据集处理的讨论，它不仅仅提到了算法，还触及了数据预处理、特征工程在可靠性语境下的特殊要求，这使得这本书的应用价值远超一般的教材，更像是一本实战手册。

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这本名为《ComputationalIntelligenceinReliabilityEngineering》的书，其内容深度和广度实在令人惊叹，尤其是在介绍前沿的智能计算方法如何应用于传统可靠性工程领域时，作者展现出了极高的学术素养和实战经验。我最近在研究如何利用模糊逻辑和神经网络来预测复杂系统的故障模式，这本书简直就是雪中送炭。它不仅仅停留在理论层面，更是提供了大量详实的案例分析，比如如何用遗传算法优化设备维护计划，以及如何运用支持向量机（SVM）来识别传感器数据中的异常模式，这些都是我在实际工作中经常遇到的难题。阅读过程中，我发现作者对于不同智能算法的优缺点权衡得非常到位，没有盲目推崇某一种技术，而是强调了“工具箱”思维，即根据具体问题的性质选择最合适的计算范式。书中对贝叶斯网络在不确定性下的系统建模描述尤其精彩，它清晰地阐释了如何将专家的先验知识融入到概率推理中，极大地提升了复杂系统可用性预测的精确度。这本书的结构安排也十分合理，从基础的概念引入，到高级的应用探讨，层层递进，使得非计算机专业背景的可靠性工程师也能逐步掌握这些强大的工具。我强烈推荐给所有致力于将AI技术融入工程实践的同行们。

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这本书在学术严谨性和工程实用性之间找到了一个近乎完美的平衡点，这在跨学科著作中是极其罕见的。我最欣赏的一点是，作者没有回避智能算法本身的局限性，比如计算资源的消耗、模型的可解释性挑战以及对训练数据质量的敏感性。通过设置专门的章节讨论“可靠性工程师的伦理责任和模型验证”，它提醒读者，计算智能工具的强大不应导致工程判断的盲目服从。在验证部分，作者详细阐述了如何使用蒙特卡洛模拟和敏感性分析来评估AI模型的预测边界和不确定性区间，这对于要求高安全性的航空航天或核工业领域的应用至关重要。我个人从中获益匪浅的是关于“模型漂移”的应对策略，书中提出了一套动态再训练和模型切换的框架，确保系统在长期运行中性能不衰减。这种对生命周期管理的深入思考，使得这本书超越了一般的算法介绍，成为了一部关于可持续可靠性实践的指南。

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