Recent Advances in Reliability Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Limnios, N. (EDT)/ Nikulin, M. S. (EDT)

出品人:

页数:539

译者:

出版时间:2000-6

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780817641351

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性理论
• 可靠性工程
• 概率模型
• 统计推断
• 寿命数据分析
• 故障诊断
• 风险评估
• 维护策略
• 系统可靠性
• 贝叶斯方法

复杂系统可靠性：从理论基石到前沿应用 图书简介 本书旨在深入探讨复杂系统可靠性理论的演进、核心概念以及在当前工程实践中的前沿应用。我们聚焦于那些超越传统独立元件失效假设的场景，例如相互依赖性、级联失效、以及在动态环境下的系统韧性问题。全书结构紧凑，逻辑严密，从基础的概率论和随机过程回顾开始，逐步过渡到先进的建模技术和分析方法。 --- 第一部分：理论基础与经典回顾 第一章：可靠性理论的数学基石 本章首先回顾了随机过程理论在可靠性分析中的核心地位，包括泊松过程、马尔可夫过程（Markov Processes）和半马尔可夫过程（Semi-Markov Processes）。我们详细阐述了寿命分布的特性，如威布尔分布（Weibull）、指数分布及其在不同工程场景下的适用性。重点讨论了加速寿命试验（Accelerated Life Testing, ALT）的设计原则和数据分析方法，特别是如何利用加速因子模型（如Arrhenius模型和Inverse Power Law模型）来推断产品的长期可靠性。此外，本章还引入了非参数估计方法，以应对复杂数据结构下的可靠性参数估计挑战。 第二章：系统可靠性建模的拓扑学 本章深入研究了传统串联、并联以及 $k$ 容错系统（$k$-out-of-$n$ systems）的可靠性建模。我们不仅采用布尔代数方法，更侧重于使用状态空间法和故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）的深入应用。FTA部分将超越基础的逻辑门操作，探讨如何整合不确定性（Uncertainty）和模糊性（Fuzziness）到故障树结构中，形成模糊故障树（Fuzzy Fault Trees），以更好地模拟人工判断和专家知识在系统失效识别中的作用。此外，本章也将介绍可靠性框图（Reliability Block Diagrams, RBD）在复杂系统架构可视化中的应用，并讨论如何从RBD推导出系统可靠性表达式。 第三章：维修与维护的动态视角 可靠性不再是静态属性，而是与维护策略紧密相关。本章聚焦于再生过程（Renewal Processes）和再生相关过程（Renewal-Reward Processes）。我们详述了不同维护策略的经济学和技术影响，包括：固定时间间隔预防性维护（Time-Based Maintenance, TBM）、固定运行次数维护（Usage-Based Maintenance, UBM），以及状态依赖性维护（Condition-Based Maintenance, CBM）的理论基础。针对CBM，本章探讨了最优决策阈值的确定方法，平衡了维护成本与预期寿命的增加。 --- 第二部分：复杂性与相互依赖性分析 第四章：网络系统可靠性与级联失效 现代基础设施（如电网、通信网络、供应链）表现出高度的网络化特征。本章将网络可靠性理论（Network Reliability Theory）作为核心，特别是路径集（Path Set）和割集（Cut Set）的计算复杂性。我们重点分析了级联失效（Cascading Failures）的机理，即一个元件或节点的失效如何通过系统间的连接引发后续的、更大范围的失效。本章介绍了基于网络拓扑结构（如无标度网络、小世界网络）的可靠性敏感度分析，并引入了随机网络模型来模拟真实世界中的连接概率。 第五章：异构与相关性建模 真实世界中的元件失效往往不是独立的。本章全面审视了多变量依赖性（Multivariate Dependence）的建模技术。我们将深入探讨Copula函数在链接不同边际分布和描述复杂依赖结构中的强大能力，包括其在金融工程和工程系统中的应用。此外，对于具有异构特性的系统，如由软件和硬件混合组成的系统，本章介绍了多态性建模（Polymorphic Modeling），它允许我们在同一框架下处理具有不同失效机理的元件组合。 第六章：软件与人因在系统可靠性中的作用 本部分将视角扩展到非物理元件。软件系统可靠性分析是本章的重点，涵盖了软件可靠性增长模型（Software Reliability Growth Models, SRGM）的局限性与改进，以及基于代码覆盖率的失效预测。在人因方面，我们探讨了人机交互（Human-Machine Interaction, HMI）过程中的错误引入机制，并介绍了人因可靠性分析（Human Reliability Analysis, HRA）的基本方法，如THERP（Technique for Human Error Rate Prediction）和HEART（Human Error Assessment and Reduction Technique）的深度应用，旨在量化和减轻人为失误对系统整体可靠性的影响。 --- 第三部分：先进分析技术与韧性工程 第七章：概率有界与区间可靠性分析 当精确的概率分布参数无法获取时，区间分析变得至关重要。本章介绍了概率有界（Probability Bounding）方法，即如何利用有限的先验信息（如平均值、方差或仅是上下界）来确定系统可靠性的数学区间。我们详细阐述了区间概率（Interval Probabilities）和模糊集合理论在处理信息不完全性方面的应用，这对于早期设计阶段或数据稀疏的系统评估具有重要意义。 第八章：系统韧性（Resilience）的量化与优化 可靠性关注系统不失效的能力，而系统韧性（System Resilience）则关注系统在遭受扰动后恢复正常功能的能力。本章将韧性定义为一个多维度的指标，通常包括抵御能力（Resistance）、恢复速度（Rapidity）和适应能力（Adaptability）。我们提出了基于性能度量（Performance Metrics）的韧性量化模型，并探讨了通过冗余设计、快速诊断和自修复机制来提升系统韧性的工程策略。 第九章：贝叶斯方法与数据驱动的决策 随着传感器技术的发展，实时数据成为可靠性分析的新驱动力。本章全面介绍了贝叶斯推断（Bayesian Inference）在可靠性工程中的应用，包括如何利用先验知识与实时监测数据进行迭代更新，从而得到更精确的后验可靠性估计。我们讨论了贝叶斯网络（Bayesian Networks）在复杂因果关系建模中的优势，以及如何将其与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法结合，进行高维、非线性系统的仿真和参数估计。 第十章：机器学习在预测性维护中的前沿应用 本章聚焦于将现代数据科学技术融入可靠性工程。内容涵盖剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）的深度学习预测模型，如使用长短期记忆网络（LSTM）处理时间序列退化数据。此外，我们还讨论了异常检测算法（Anomaly Detection）（如孤立森林、自编码器）在早期识别潜在故障模式中的作用，以及如何将这些预测结果无缝集成到现有的CBM决策框架中，实现真正的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）。 --- 总结与展望 本书的最终目标是为研究人员和高级工程师提供一个全面、深入的理论框架，使他们能够应对二十一世纪工程挑战中日益增加的系统复杂性、数据不确定性以及对高韧性性能的需求。通过理论与实践的结合，读者将能够设计出更加健壮、可预测且经济高效的复杂系统。

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